Zielsetzung:
Der Kurs richtet sich an Studierende, die weiterführende quantitative Analysemethoden mit R umsetzen wollen.
Voraussetzungen:
Der Kurs erfordert keine Vorkentnisse in R; eine Einführung ist Teil der Veranstaltung. Für den Besuch dieses Seminars ist eine vorherige erfolgreiche Teilnahme der Veranstaltung "Einführung in die computerunterstütze Datenanalyse" zwingend erforderlich.
Inhalt:
Der nachfolgende Inhalt ist (ohne Gewähr) in folgender Reihenfolge geplant:
- Einführung in R
- Multivariate Verfahren
- Clusteranalysen und Faktoranalysen
- Regression Trees
- Machine learning Verfahren:
- Random Forest Regressionen
- Clusterbildung mit SVM oder Neuralen Netzen
- Klassifikationen mit Random Forests
- Ausblick und Überblick über weiterführende Verfahren
Leistungsnachweis:
Die Studierenden erhalten vorgegebene Datensätze und ein Aufgabenblatt, dessen Aufgaben mit R gelöst werden müssen. Dabei werden die Daten aufbereitet und alle eingesetzten Verfahren zu implementieren und zu interpretieren sein.
Literatur:
Wird in der ersten Veranstaltung bekannt gegeben.
Englischer Titel:
Data analysis and und machine learning using R |
