Einführung in R (für Master-Quereinsteiger) SoSe 2012

Armin Monecke

Aktuelles

17.04.2012

Der gemeinsam programmierte R code, inklusive ein paar kleinerer Korrekturen, ist jetzt online. Die Ergebnisse passen!

13.04.2012

Die Hausübung steht ab heute hier zum Download zur Verfügung. Genauere Infrormationen finden Sie auf dem Hausübungsblatt.

02.03.2012

Sie können sich bis zum 1. April hier zur Lehrveranstaltung anmelden. (Die Anmeldung wird heute ab ca. 15:30 Uhr aktiv sein.)

13.02.2012

Nebenfachstudierende können sich im Zeitraum vom 1. März bis zum 1. April zur Veranstaltung anmelden. Weitere Hinweise zur Anmeldung finden sie hier.

13.02.2012

Die Kurshomepage ist online.


Inhalte

Die freie Software R für Datenanalyse und Grafik findet in der akademischen Landschaft und zunehmend auch in der freien Wirtschaft eine hohe Verbreitung. Neben der im Basissystem beinhalteten Pakete gibt es inzwischen weit über 2000 öffentlich verfügbare Zusatzpakete von freiwilligen Entwicklern. Auch modernste Verfahren der Datenanalyse sind wegen der hohen Dynamik innerhalb der Entwicklergemeinschaft oft frühzeitig verfügbar. Darüber hinaus ist es Anwendern möglich Funktionen auf einfachem Wege an die individuellen Bedürfnisse anzupassen. Im Rahmen des Kurses sollen die Teilnehmer Grundlagen der Programmierung mit R erlernen. Zu den in der Veranstaltung behandelten Themen gehören:

  • grundlegende Datentypen und Indizierung,
  • arithmetische und logische Operatoren, sowie grundlegende statistische Funktionen,
  • Formatierung und Operationen mit Zeichenketten,
  • Funktionen zur Datenein-/ausgabe,
  • Kontrollstrukturen und Schleifen,
  • Funktionen und Gültigkeitsbereiche von Variablen,
  • Grafikausgabe und Erweiterung von Grafiken mit graphics, sowie einfache lattice Grafiken,
  • Verteilungen und Zufallszahlen,
  • Matrixrechnung, Matrixzerlegung und Lösen von Gleichungssystemen,
  • Arbeitsorganisation mit Bezug auf Reproduzierbarkeit,
  • Arbeiten mit der Hilfe, Beispielen, Demos und Vignetten,
  • Verwendung von RStudio als Editor.


Ablauf

Die Lehrveranstaltung findet geblockt vom 10.-13.04.2012 im CIP-Pool in der Leopoldstraße 13, Haus 3, Raum 3001, statt.

Termin Zeit Themen
10.04.09:00 - 15:00 Uhr Teil 1
Teil 2: Übung mit Lösung, R code
Teil 3, miete03.asc, Beschreibung des Datensatzes
Teil 4: Übung mit Lösung, R code,TeachingRatings.csv
Teil 5
Teil 6
11.04.09:00 - 15:00 Uhr Teil 7
Beispiel zum Suchpfad: R code
Teil 8: Uebung mit Loesung, R code
12.04.09:00 - 15:00 Uhr
13.04.09:00 - 12:00 Uhr Gemeinsam programmierter R code:
Team 1, Team 3, Team 3, Team 4
Team Alle


Ergänzende Materialien

Skript vom SS 2009


Anmeldung

Ab dem 1. März können Sie sich hier verbindlich zur Veranstaltung anmelden. Der Anmeldezeitraum endet am 1. April.

Für Quereinsteiger in die Masterstudiengänge im Fach Statistik ist keine Anmeldung erforderlich. Wenn Sie am Kurs teilnehmen wollen, erscheinen Sie bitte pünktlich zum Kurssbeginn, so dass nicht besetzte Plätze noch an Nebenfachstudierende vergeben werden können.

Gehen mehr fristgerechte Anmeldungen ein als freie Plätze vorhanden sind, werden die Plätze – im Geiste der "Studienübergreifenden Satzung der LMU zur Festlegung der Kriterien für die Aufnahme von Studierenden in Lehrveranstaltungen mit beschränkter Aufnahmekapazität vom 09. Mai 2007" – nach der Wichtigkeit der Veranstaltung im individuellen Studienfortschritt vergeben. Gegebenenfalls werden wir diesbezüglich nochmals Kontakt mit Ihnen aufnehemen müssen


Schein

Studierende mit Statistik als Nebenfach oder Wahlpflichtmodul können im Rahmen des Kurses durch Bearbeitung einer Programmieraufgabe in zweier bis dreier Gruppen und Bestehen einer mündlichen Prüfung, in der die Lösung der Programmieraufgabe von der Gruppe vorgestellt werden soll, 3 ECTS Punkte erwerben. Grundvoraussetzung für den Scheinerwerb ist eine Regelmäßige Teilnahme. Genaue Informationen werden hier und in der Vorlesung bekannt gegeben.


Links und Literatur

The R Project for Statistical Computing

RStudio (wird im Kurs als Editor verwendet)

Tinn-R

Emacs Speaks Statistics

R Reference Card (by Tom Short)

Uwe Ligges: Programmieren mit R

W.N. Venables and B.D. Ripley: Modern Applied Statistics with S

Lothar Sachs und Jürgen Hedderich: Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R

Brian Everitt and Torsten Hothorn: A handbook of statistical analyses using R

Hellbrück, Reiner: Angewandte Statistik mit R

Maike Luhmann: R für Einsteiger