Wenn Sie diesen Text sehen, ist auf ihrem Gerät noch nicht das neue Layout geladen worden. Bitte laden Sie diese Seite neu (ggf. mit gedrückter 'Shift'- oder 'Alt'-Taste) oder in einem 'privaten Fenster'.
Weitere Hinweise unter https://www.uni-hildesheim.de/wiki/lsf/faq/fehler.im.layout.

Zur Seitennavigation oder mit Tastenkombination für den accesskey-Taste und Taste 1 
Zum Seiteninhalt oder mit Tastenkombination für den accesskey und Taste 2 
Startseite    Anmelden     

Datenanalyse und Statistik - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung mit Übung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 5340 Kurztext
Semester WiSe 2020/21 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen 30 Max. Teilnehmer/-innen 60
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 5 bis 6 (je nach Studiengang)
Hyperlink   Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - online)
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Di. 12:00 bis 14:00 c.t. wöchentlich Externes Gebäude - Online-Lehre (ggf. folgt Raumangabe für Ausnahme Präsenzlehre) Raumplan Mentemeier      
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 12:00 bis 14:00 c.t. wöchentlich Externes Gebäude - Online-Lehre (ggf. folgt Raumangabe für Ausnahme Präsenzlehre) Raumplan Jobst      
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: Klausur iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mo. 10:00 bis 12:00 s.t. Einzeltermin am          
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mo. 12:00 bis 14:00 s.t. Einzeltermin am          
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
WiSe 2020/21 01 05.01.2021 28.10.2020 15.12.2020 VERBINDLICH 21.12.2020 VERBINDLICH
WiSe 2020/21 01 05.02.2021 28.10.2020 24.01.2021 VERBINDLICH 26.01.2021 VERBINDLICH
WiSe 2020/21 01 05.02.2021 24.01.2021 VERBINDLICH 26.01.2021 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Kontaktpersonen (durchführend) Zuständigkeit
Mentemeier, Sebastian, Professor Dr. verantwortlich und durchführend
Jobst, David , M.Ed. durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Umw.,Naturs.,Nachh.
Master M.Sc.U.,N.,Nachhaltigkeit
Polyvalenter Zwei-Fächer-Bachelor Studienvariante: Umweltsicherung 2-Fächer-Ba. (UWS)
Polyvalenter Zwei-Fächer-Bachelor Studienvariante: Umweltsicherung Geographie
Master Lehramt an Grundschulen (viersemestrig) Mathematik 5
Master Lehramt an Haupt- und Realschulen mit dem Schwerpunkt Hauptschule (viersemestrig) Mathematik 5
Master Lehramt an Haupt- und Realschulen mit dem Schwerpunkt Realschule (viersemestrig) Mathematik 5
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
UNA-AuKoA Modul 1: Anpassungs- und Komplementärmodul (Pflicht) ohne Auflagen
MUN-M6Soz M 6, Bereich Soziales
MUN-M6Exk M 6, Exkursion / Summer school
MUN-M6Ökon M 6, Bereich Ökonomie
MUN-M6Ökol M 6, Bereich Ökologie
BUW-Statis Grundlagen der Statistik
MAT-DaSta Datenanalyse und Statistik
LGHR-05b1 Mastermodul, Individueller Profilierungsbereich: Wahlveranstaltung (2 LP)
MUN-M4-x2 Modul 4-1/4-2 (PO 2014) / Vertiefungsmodul HIST/UMWELTSCHUTZ, TM 2: Methoden und Anwendungen der Datenanalyse
LGHR-05b3 Mastermodul, Individueller Profilierungsbereich: Wahlveranstaltung (5 LP)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Mathematik 1
Abt. Mathematik 2
Inst. für Geographie
Inhalt
Literatur

Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

 

Bemerkung

Die Veranstaltung findet online statt. Die Organisation erfolgt über den learnweb-Kurs "5340 Datenanalyse und Statistik", dieser ist ab dem 21.10. ohne Einschreibeschlüssel geöffnet.

Die erste Vorlesung findet am Di, 27.10. ab 12:30 als Livestream statt, die erste Saalübung am Mi, 28.10. ebenfalls online.

Lerninhalte
  1. Verwendung von R
  2. Explorative Datenanalyse
  3. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
  4. Schließende Statistik

Die in der Vorlesung behandelten Methoden werden  anhand von Beispieldatensätzen mit Hilfe der Statistik Software R und der integrierten Entwicklungsumgebung RStudio erläutert. Um die R Skripte während der Vorlesung nachvollziehen zu können, ist es sinnvoll R und RStudio  (RStudio Desktop, Open Source) beide auf dem eigenen Laptop zu installieren.

Zielgruppe

M. Sc. Umweltwissenschaft und Naturschutz, Vertiefungsmodul Historische Umweltanalyse
M. Sc. Umweltwissenschaft und Naturschutz, Vertiefungsmodul Umweltschutz
Master Ed. Lehramt (GS, HS, RS), Individueller Profilierungsbereich

Die Veranstaltung ist offen für alle Studenten mit Interesse an statistischen Fragestellungen


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 3 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2020/21 gefunden:
Impressum      Datenschutzerklärung     Datenschutz      Datenschutzerklärung     Erklärung zur Barrierefreiheit