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Lehrende: Johannes Weidinger
Veranstaltungsart:
Blocklehrveranstaltung
Anzeige im Stundenplan:
Semesterwochenstunden:
2
Credits:
4,0
Unterrichtssprache:
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl:
15 | 25
Weitere Informationen:
Zur Vorbereitung auf den Blockkurs wird 2 Wochen vor dem Kurs eine Nachricht über Stine verschickt, die Aufgaben (Installation und Einrichtung der Software) enthält. Für weitere Informationen finden Sie unter dem Punkt „Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen“.
Kommentare/ Inhalte:
Die frei verfügbare Statistiksoftware R ist ein Werkzeug zur statistischen Datenanalyse und (räumlichen) grafischen Darstellung von Daten und Ergebnissen. R ist zunehmend die Standardsoftware für statistische Auswertungen im wissenschaftlichen Bereich und in Unternehmen
Lernziel:
Der Kurs baut auf dem "R Einführungskurs" auf und soll weitere Aspekte und Analyseverfahren in R ermöglichen. Dabei erarbeiten sich die Teilnehmenden anhand von Übungen fortgeschrittene Kenntnisse in statistische Analysen mit klimageographischen Schwerpunkten.
Der Fokus der Veranstaltung liegt auf den aus Statistik-und GIS-Veranstaltungen bekannten Inhalten, die mittels R anhand von räumlichen Klimadaten und Stationsdaten wiederholt und vertieft werden. Hinweise zur Übertragbarkeit der Methoden auf andere, z.B. von den Teilnehmenden selbst erhobene oder gemessene Datensätze werden gegeben.
Damit kann dieser Kurs als Vertiefung für den weitergehenden Einsatz von R in individuellen Fragestellungen (z.B. Abschlussarbeiten, Praktika, Projekte, …) dienen.
Vorgehen:
Nach der Installation und der Behandlung von Grundlagen der Bedienung von R wird die praktische Anwendung einfacher analytischer Methoden kurz wiederholt. Alle statistischen Verfahren werden zur Auffrischung kurz erklärt. Der Blockkurs umfasst im Einzelnen die Themen:
- Grundlagen von R, Installation des Basispakets sowie dessen Erweiterungen
- Graphische Benutzeroberflächen für R, insbes. R Studio, Nutzung der internen Hilfe-Funktionen, Hilfen im Internet
- Datenimport und -manipulation, Interaktion mit Tabellenkalkulationsprogrammen, z.B. MS Excel
- Berechnung von deskriptiven Statistiken und Zeitreihen in der Klimageographie
- Visualisierung der Daten mittels fortgeschrittener Grafiken: ggplot2, timeseries
- Korrelationsanalyse & lineare Modelle
- Detrending und Saisonalitäten
- R als Geographisches Informationssystem (GIS)
Literatur:
- Alexandrowicz, R. W. (2013). R in 10 Schritten. Einführung in die statistische Programmierumgebung. Wien: facultas wuv / UTB.
- Baumhauer, R. (201): Klima-, Hydro-, Boden-, Vegetationsgegrapgie. Darmstadt: WBG, Wiss. Buchges.
- Hatzinger, R., Hornik, K., Nagel, H. & Maier, M. (2014). R: Einführung durch angewandte Statistik. 2. Auflage, Hallbergmoos: Pearson.
- Zuur, A. F., Ieno, E. N. & Meesters, E. (2009). A beginner's guide to R. New York: Springer.
- Shumway, R. H. and Stoffer, D. S (Hrsg.)(2017). Time Series Analysis and Its Applications. With Examples in R. Cham: Springer.
Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen:
Aktive Mitarbeit, Übungsaufgaben, eine Hausaufgabe und eine Abschlussaufgabe.
2 Wochen vor dem Kurs wird eine Nachricht über Stine verschickt, die Aufgaben zur Vorbereitung auf den Kurs enthält. Diese Aufgaben umfassen die Installation und Einrichtung der Software auf einem USB-Stick.
Bitte prüfen Sie in dieser Zeit Ihren Stine-Account oder richten Sie eine Weiterleitung der Nachrichten zu Ihrem E-Mail Postfach ein.
Diese Aufgaben sind unbedingt vor dem Kurs durchzuführen. Der Arbeitsaufwand beträgt circa 1 Stunde.
Für Rückfragen stehen wir Ihnen jederzeit zur Verfügung.
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