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330152 VU Applied Data Preparation and Analysis (2021S)
Arbeiten mit R
Continuous assessment of course work
Labels
MIXED
Die Plätze werden vorrangig an Studierende im Masterstudium der Ernährungswissenschaften vergeben. Die Einteilung zu den Kursen erfolgt über Moodle
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from We 10.02.2021 08:00 to Th 25.02.2021 12:00
- Deregistration possible until Mo 01.03.2021 12:00
Details
max. 33 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Kurs 1 ist Dienstag Vormittag
Kurs 2 ist Donnerstag Vormittag (Ausnahme 12.5.)
Kurs 3 ist Donnerstag Nachmittag (Ausnahme 12.5.)
- Tuesday 13.04. 09:45 - 13:00 Digital
- Thursday 15.04. 09:45 - 13:00 Digital
- Thursday 15.04. 15:00 - 18:15 Digital
- Tuesday 20.04. 09:45 - 13:00 Digital
- Thursday 22.04. 09:45 - 13:00 Digital
- Thursday 22.04. 15:00 - 18:15 Digital
- Tuesday 27.04. 09:45 - 13:00 Digital
- Thursday 29.04. 09:45 - 13:00 Digital
- Thursday 29.04. 15:00 - 18:15 Digital
- Tuesday 04.05. 09:45 - 13:00 Digital
- Thursday 06.05. 09:45 - 13:00 Digital
- Thursday 06.05. 15:00 - 18:15 Digital
- Tuesday 11.05. 09:45 - 13:00 Digital
- Wednesday 12.05. 09:45 - 13:00 Digital
- Wednesday 12.05. 15:00 - 18:15 Digital
- Tuesday 18.05. 09:45 - 14:00 Digital
- Thursday 20.05. 09:45 - 14:00 Digital
- Thursday 20.05. 15:00 - 18:15 Digital
- Tuesday 08.06. 09:45 - 14:00 Digital
- Thursday 10.06. 09:45 - 14:00 Digital
- Thursday 10.06. 15:00 - 18:15 Digital
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Die Leistung wird anhand der aktiven Teilnahme und einer Projektarbeit beurteilt.
Minimum requirements and assessment criteria
- Projektarbeit (Handout, Präsentation): 75%
- Aktive Teilnahme: 25%Bestehensgrenze: 60%
- Aktive Teilnahme: 25%Bestehensgrenze: 60%
Examination topics
Stoff der Vorlesung gem. Folien und Vortrag
Reading list
siehe e-learning Plattform Moodle
Association in the course directory
Last modified: Fr 12.05.2023 00:24
Einführung in R und RStudio
Grundlagen in R
Datentypen
Daten einlesen, aufbereiten und exportieren
Schreiben von einfachen Funktionen
Visualisierung mit ggplot2
Testen in R
Einfache und multiple lineare Regression
logistische Regression
Modellauswahl und ModellbewertungBei Bedarf wird die Lehrveranstaltung auf hybride Lehre oder auf digital umgestellt. Sie müssen für die Lehrveranstaltung angemeldet sein, um die Information einer solchen Änderung zu erhalten.