R Anfängerkurs
Inhalt:Dieser Grundkurs richtet sich an Anfänger, die das Werkzeug R zur Analyse und Visualisierung eigener Daten erlernen wollen. Neben Installation und Grundlagen der Bedienung von R wird die praktische Anwendung einfacher deskriptiver statistischer Methoden an Beispielen demonstriert und geübt. Der Kurs umfasst die Themen:
     Strukturgleichungsmodelle mit R
Inhalt:Dieser Kurs gibt eine Einführung in Strukturgleichungsmodelle, wie sie z.B. in der Psychologie, Pädagogik und den Sozialwissenschaften häufig zur Datenanalyse verwendet werden. Strukturgleichungsmodelle können Beziehungen auf der Ebene von Konstrukten modellieren (nicht direkt beobachtbaren Variablen wie Intelligenz, Wohlbefinden, Persönlichkeitsdimensionen, etc.) und ausserdem komplexe Beziehungen mit direkten und indirekten (mediierten) Effekten zwischen vielen Variablen simultan analysieren. Der Kurs führt in die Logik von linearen Strukturgleichungsmodellen ein und demonstriert die praktische Analyse mit dem R-Paket lavaan (lavaan.org), das vielseitig und einfach zu benutzen ist. Behandelt werden konfirmatorische Faktorenanalysen, Strukturgleichungsmodelle mit direkten und indirekten Effekten sowie Gruppenvergleiche aus dem Blickwinkel der praktischen Anwendung (Gütekriterien, Parametertests, Umgang mit nicht normalverteilten Daten und fehlenden Werten). Bitte bringen Sie zum Kurs ein eigenes Notebook (Mac/Windows/Linux) mit. Hinweise zum Installieren der Software erhalten Sie vorab per E-Mail.Multivariate Statistik mit R
Inhalt:Die multivariate Statistik beschäftigt sich mit dem Auffinden und der Modellierung von Strukturen in höherdimensionalen Datensätzen, wobei "höherdimensional" typischerweise "ab drei" (ohne Schranke nach oben) bezeichnet. Zu Beginn des Kurses werden Methoden zur Visualisierung höherdimensionaler Daten vorgestellt. Weitere Themen sind Diskriminanzanalyse zur Prognose kategorischer abhängiger Variablen (Klassifikation), und das Auffinden von Gruppen in Daten mit Hilfe der Clusteranalyse. Den Abschluß bilden Dimensionsreduktionverfahren wie Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse, die benutzt werden können, um latente Zusammenhangsstrukturen in Daten zu modellieren. Die Theorie aller vorgestellten Methoden wird erklärt und die Anwendung an praktischen Beispielen im EDV-Labor geübt. Der Kurs basiert auf dem Buch An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R von B. Everitt und T. Hothorn.    Programmieren mit R
Inhalt:Statistik wird in immer größerem Ausmaß zu einer computationalen Wissenschaft, inbesonders die angewandte Statistik kommt ohne den Einsatz und die Beherrschung moderner Software-Werkzeuge nicht aus. Dieser Kurs dient der allgemeinen Vertiefung in die Datenanalyse mit R und richtet sich an Teilnehmer, die bereits erste Erfahrungen mit R gesammelt haben (z.B. im Grundkurs, oder auch im Selbststudium). Aufbauend auf grundlegenden R-Kenntnissen werden einfache Programmiertechniken vermittelt, mittels derer sich das komplexe Werkzeug R leichter bedienen lässt:
R Anfängerkurs
Inhalt:Dieser Grundkurs richtet sich an Anfänger, die das Werkzeug R zur Analyse und Visualisierung eigener Daten erlernen wollen. Neben Installation und Grundlagen der Bedienung von R wird die praktische Anwendung einfacher deskriptiver statistischer Methoden an Beispielen demonstriert und geübt. Der Kurs umfasst die Themen:
Programmieren mit R
Inhalt:Statistik wird in immer größerem Ausmaß zu einer computationalen Wissenschaft, inbesonders die angewandte Statistik kommt ohne den Einsatz und die Beherrschung moderner Software-Werkzeuge nicht aus. Dieser Kurs dient der allgemeinen Vertiefung in die Datenanalyse mit R und richtet sich an Teilnehmer, die bereits erste Erfahrungen mit R gesammelt haben (z.B. im Grundkurs, oder auch im Selbststudium). Aufbauend auf grundlegenden R-Kenntnissen werden einfache Programmiertechniken vermittelt, mittels derer sich das komplexe Werkzeug R leichter bedienen lässt:
R Anfängerkurs
Inhalt:Dieser Grundkurs richtet sich an Anfänger, die das Werkzeug R zur Analyse und Visualisierung eigener Daten erlernen wollen. Neben Installation und Grundlagen der Bedienung von R wird die praktische Anwendung einfacher deskriptiver statistischer Methoden an Beispielen demonstriert und geübt. Der Kurs umfasst die Themen:
Analyse von Finanzdaten mit R
Inhalt:Ziel des Kurses ist es, den TeilnehmerInnen die Anwendung der wichtigsten State-of-the-Art-Techniken zur Analyse von Finanzdaten mit Hilfe von R zu vermitteln. Hierbei handelt es sich zum einen um Modelle der Zeitreihenanalyse, die Risikoprognosen ermöglichen - allen voran die 2003 mit dem Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften prämierten (G)ARCH-Modelle. Zum anderen lernen wir Methoden zur Beschreibung und Modellierung komplexer Abhängigkeitsstrukturen zwischen verschiedenen Wertpapieren innerhalb eines Portfolios kennen. Nach einer kurzen Einführung in die Theorie steht jeweils die praktische Anwendung im Vordergrund. Die Themen im Einzelnen:
Praktische Datenanalyse mit R
Inhalt:Dieser Kurs zeigt, wie bekannte Standardmethoden der Statistik mit Hilfe von R zur Analyse eigener Daten verwendet werden können. Der Fokus liegt auf den aus Statistik-Einführungsvorlesungen bekannten Verfahren der Visualisierung von Daten, klassischen Hypothesen-Tests (t-Test, Varianzanalyse, ...), nichtparametrischen Verfahren und bedingter Inferenz. Ein weiterer Schwerpunkt ist das lineare Regressionsmodell mit Erweiterungen wie multipler Regression, kategorische Prädiktoren und verallgemeinerte lineare Modelle Alle verwendeten statistischen Verfahren werden zur Auffrischung kurz erklärt.Ziel des Kurses ist es, die aus eher theoretischen Statistik-Vorlesungen bekannten Verfahren in der Praxis an echten Daten anzuwenden. Der Kurs basiert auf dem Buch "A Handbook of Statistical Analysis Using R" von Brian S. Everitt und Torsten Hothorn, erschienen 2006 bei CRC Press (ISBN 9781584885399). Programmieren mit R
Inhalt:Statistik wird in immer größerem Ausmaß zu einer computationalen Wissenschaft, inbesonders die angewandte Statistik kommt ohne den Einsatz und die Beherrschung moderner Software-Werkzeuge nicht aus. Dieser Kurs dient der allgemeinen Vertiefung in die Datenanalyse mit R und richtet sich an Teilnehmer, die bereits erste Erfahrungen mit R gesammelt haben (z.B. im Grundkurs, oder auch im Selbststudium). Aufbauend auf grundlegenden R-Kenntnissen werden einfache Programmiertechniken vermittelt, mittels derer sich das komplexe Werkzeug R leichter bedienen lässt:
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