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Einführung in regressionsanalytische Modelle in R - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Langtext
Veranstaltungsnummer Kurztext
Semester SoSe 2024 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Belegpflicht
Zeitfenster
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfristen Anmeldung alle Veranstaltungen Soziologie (BA/MA)    22.03.2024 10:00:00 - 31.03.2024 20:00:00   
Einrichtung :
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften
Abmeldung alle Veranstaltungen Soziologie    31.03.2024 20:00:01 - 19.07.2024 16:00:00    aktuell
Einrichtung :
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen E-Learning
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Do. 16:00 bis 18:00 wöch. 11.04.2024 bis 18.07.2024  LF - LF 052       24 Präsenzveranstaltung
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Frohn, Christoph
Module
Modul 9 a-d: Studienschwerpunkte
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät für Gesellschaftswissenschaften
Inhalt
Kommentar

Im Rahmen der Veranstaltung erhalten die Studierenden Einblicke in die statistische Datenanalyse anhand von regressionsanalytischen Modellen in der Softwareumgebung R. Die Inhalte werden stets mit Blick auf die Anwendung im sozialwissenschaftlichen Kontext besprochen und methodologisch eingeordnet. Eine Einführung in die Softwareumgebung R, welche alle einschlägigen Verfahren zur Analyse und Visualisierung statistischer Daten enthält, ist integrativer Bestandteil des Seminars. Die Veranstaltung setzt Basiskenntnisse im Bereich der Statistik und Regressionsanalyse voraus.

 

WICHTIG: Die Veranstaltung beginnt am 18.04.2024

 

Literatur

R:

Manderscheid, K. (2012): Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R. VS Verlag für Sozialwissenschaften. Wiesbaden.

Wollschläger, D. (2014): Grundlagen der Datenanalyse mit R. Eine Anwendungsorientierte Einführung. 3., überarbeitete und erweiterte Auflage. Berlin Heidelberg: Springer Spektrum.

 

Regressionsanalytische Modelle und Vertiefung:

Best, H. & Wolf, C., Hrsg. (2014): The Sage Handbook of Regression Analysis and Causal Inference. London: Sage.

James, G.; Witten, D.; Hastie, T. & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. New York: Springer.

Urban, D. & Mayerl, J. (2018): Angewandte Regressionsanalyse: Theorie, Technik und Praxis. 5. Überarbeitete Auflage. Wiesbaden: Springer VS.

Wolf, C. & Best, H., Hrsg. (2010): Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.

Bemerkung

Englischer Titel:

Regression Analysis: An introduction with R


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2024 gefunden: