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Digitale Datenanalyse und statistische Methoden - Lehrveranstaltung 2.1 - Ferienmodul (Präsenz-Modul)

Martin Barghoorn

Hinweise für Studierende

Modul G
Digitale Datenanalyse und statistische Methoden (5 LP)

Diese Lehrveranstaltung wird in der vorlesungsfreien Zeit des Wintersemesters 2024/2025 in Präsenz durchgeführt.

Prüfungsleistungen: Die Teilnehmenden erstellen innerhalb von 14 Tagen nach Ablauf des Moduls eine Projektarbeit und erhalten bei bestandenen Leistungen (Projektarbeit und aktive Teilnahme) 5 Leistungspunkte.

Vom 01.10.2024 bis zum 13.10.2024 können Sie sich hier für das Modul anmelden

https://abz.zedat.fu-berlin.de

Weitere Informationen zur Anmeldung finden Sie hier: http://www.zedat.fu-berlin.de/Schulung/ABV-Module

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Kommentar

Modul G - Lehrveranstaltung 2

Inhalte des Moduls

Datenanalyse und statistische Methoden mit R

Die Programmiersprache R ist eine für Windows, Mac und Linux frei erhältliche, moderne Software, die relativ einfach zu erlernen ist und fast unbegrenzte Möglichkeiten für praxisorientierte Programmierung und statistische Auswertung bietet. R ist ein Open Source System, das einerseits einen sehr großen Vorrat an wichtigen Funktionen bereitstellt und andererseits einen komfortablen Einstieg in die individuelle und kreative Programmierung ermöglicht. Mit R unterliegt man nicht den Beschränkungen statistischer Standard-Software und wichtige Schnittstellen zu anderen Systemen wie z.B. MS-Office-Paketen oder Datenbanken sind vorhanden.
Für die praktische Stoffvermittlung und die Übungen im Modul wird das R-System genutzt, das 1992 von den Statistikern Ross Ihaka und Robert Gentleman entwickelte wurde. Für statistische Arbeiten am Computer ist R zur wichtigsten Programmiersprache weltweit geworden.

Folgende statistische Methoden werden behandelt:

- Definition Statistik, Zusammenfassung von Methoden
- Deskriptive Statistik, amtliche und nichtamtliche Statistik
- Grundgesamt und Stichproben
- Stichprobentheorie, Markt- und Meinungsforschung
- Variablen, Merkmal und Skalen (Datentyp)
- Lage- und Streuungsmaße
- Multivariate Statistik, Kontingenztafeln, Testverfahren
- Ein- und mehrdimensionale Kreuztabellen, sowie statistische Testverfahren (T-Test und Chi-Quadrat-Test)
- Assoziationsmaße, Korrelation, Modelle
- Grafische Methoden, explorative und vergleichende Grafik
- Bedeutung von Algorithmen, diverse Algorithmen in Statistik und Informatik
- R-Packages, Speicherplatz und Verschlüsselungsverfahren, Datenkompression
- RODBC-Datenbank-Verbindung und Auswertungen mit Datenbanken (SQL)
- Datamining, Textmining

Alle genannten Themen werden in Theorie und Praxis behandelt. Den Studierenden wird ein ausführliches Skript zur Verfügung gestellt. Schließen