This course offers a practical introduction to the fundamentals of data analysis and R
Lernziel
To acquire the statistical understanding to design an appropriate analysis and the practical skills to implement the analysis in R and present the results.
Inhalt
Data analysis is fundamental for arriving at scientific conclusions and testing different hypotheses. This course offers a hands-on introduction to statistical analyses including: exploratory data analysis, testing differences in populations, p-values, power calculations, multiple testing, confounding, linear regression, maximum likelihood, model selection, and logistic regression; along with the fundamentals of R programming including markdown and data handling with the tidyverse.
Skript
Lecture slides will be available
Voraussetzungen / Besonderes
Access to Rstudio with some markdown and tidyverse packages installed.
Leistungskontrolle
Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Die Leistungskontrolle wird nur in der Session nach der Lerneinheit angeboten. Die Repetition ist nur nach erneuter Belegung möglich.
Prüfungsmodus
mündlich 20 Minuten
Zusatzinformation zum Prüfungsmodus
Final grade: 62.5% oral examination, 37.5% project work. Project work has to be re-done in case of repetition. The course includes compulsory continuous performance assessments in the form of project work/assignments, which constitute 37.5% of the final grade.
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.
Lernmaterialien
Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.
Gruppen
Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.
Einschränkungen
Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.
Leistungskontrolle als Semesterkurs