Die Statistik-Software R ist eine Open-Source Implementierung der Sprache S zur Verarbeitung statistischer Daten. Im Laufe der letzten Jahre wurde R der Standard in vielen Forschungsumgebungen. R bietet unter anderem:
- eine umfangreiche und abgestimmte Sammlung von Werkzeugen für statistische Datenanalyse
- eine Beschreibungssprache für statistische Modelle
- außergewöhnliche graphische Werkzeuge zur Datenanalyse
- eine effektive objektorientierte Programmiersprache, die einfach Erweiterungen ermöglicht
Diese Schulung bietet eine Einführung in R für Datenanalysten und Forscher und behandelt quantitative Methoden und statistische Analyse. Der Kurs basiert auf einer Serie von 45-minütigen Lektionen, gefolgt von ausführlichen praktischen Beispielen.
Die Kurssprache und die Kursunterlagen sind Englisch; Diskussionen und Hilfestellungen sind in Deutsch, Englisch und Spanisch möglich.
Dieser Kurs ist sehr beliebt bei Studenten und Doktoranden. Daher haben wir hier eine preislich günstige Sonderregelung für Studenten.
Trainer und Dozenten
Dr. rer. nat. Pablo E. Verde arbeitet auf dem Gebiet der statistischen Modellierung in der medizinischen und klinischen Forschung, aktuell in der Evidenz-Synthese (Meta-Analysen). Er leitet die Arbeitsgruppe Biometrie im Koordinierungszentrum für klinische Studien der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf und forscht am Institut für Medizinische Soziologie der Heinrich-Heine Universität Düsseldorf. Er hat mehr als 20 Jahre internationale Erfahrung in statistischer Beratung, Forschung und Lehre auf den Gebieten Medizin, Landwirtschaft, Gesundheitsforschung und Risikoanalyse/Finanz-Ökonometrie.
Pablo ist Experte der Statistiksoftware R und WinBUGS für MCMC Berechnungen. Seit 1998 ist er aktives Mitglied der R Community, wo er für die Übersetzung von R ins Spanische verantwortlich ist.
Seit 1990 lehrt er die Anwendung von S und R, zunächst für die Finanz-Branche und seit 2000 im akademischen Bereich.
Pablo ist Visiting Lecturer des Department of Statistics an der Stanford University und seit 2007 Stanford Community Member. Seit 2000 ist Pablo Mitglied der Royal Statistical Society.
Voraussetzungen
Der Kurs wendet sich an Datenanalysten.
Inhalt
Einführung in R
- Überblick über das R-System
- Überblick über die Administration von R
- Daten lesen und verwalten in R
Grafiken und Funktionen in R
- Grundlegende statistische Verfahren
- Einführung in grafische Verfahren in R
- Einführung in die Sprache R
- Funktionen erstellen mit R
Einführung in die Erstellung statistischer Modelle mit R
- Statistische Regressionsmodelle
- Mehrfache lineare Regression
- Modelldiagnose und Verfahren der Modellselektion
- Moderne Regressionsverfahren
Übergreifende Regressionsmodelle
- Modellbildung binomischer Daten und statistische Klassifikation
- Modellbildung mit Häufigkeitstabellen und Zähldaten
- Einführung in mehrstufige Modellbildung
- Grafische Verfahren
- Einführung in Mischeffekt-Modelle und Verallgemeinerte Schätzungsgleichungen(GEE)
- Beispielrechnungen zu stetigen Ergebnissen, kategorialen und diskreten Werten
- Grundlegende statistische Verfahren
- Einführung in grafische Verfahren in R
- Einführung in die Sprache R
- Funktionen erstellen mit R
Einführung in die Erstellung statistischer Modelle mit R
- Statistische Regressionsmodelle
- Mehrfache lineare Regression
- Modelldiagnose und Verfahren der Modellselektion
- Moderne Regressionsverfahren
Übergreifende Regressionsmodelle
- Modellbildung binomischer Daten und statistische Klassifikation
- Modellbildung mit Häufigkeitstabellen und Zähldaten
- Einführung in mehrstufige Modellbildung
- Grafische Verfahren
- Einführung in Mischeffekt-Modelle und Verallgemeinerte Schätzungsgleichungen(GEE)
- Beispielrechnungen zu stetigen Ergebnissen, kategorialen und diskreten Werten
- Modellbildung binomischer Daten und statistische Klassifikation
- Modellbildung mit Häufigkeitstabellen und Zähldaten
- Einführung in mehrstufige Modellbildung
- Grafische Verfahren
- Einführung in Mischeffekt-Modelle und Verallgemeinerte Schätzungsgleichungen(GEE)
- Beispielrechnungen zu stetigen Ergebnissen, kategorialen und diskreten Werten
Kurszeiten
Wer möchte, reist bis 22 Uhr am Vortag an und nutzt den Abend bereits zum Fachsimpeln am Kamin oder im Park.
An Kurstagen gibt es bei uns ab 8 Uhr Frühstück.
Unsere Kurse beginnen um 9 Uhr und enden um 18 Uhr.
Neben den kleinen Pausen gibt es eine Stunde Mittagspause mit leckerem, frisch in unserer Küche zubereitetem Essen.
Nach der Schulung anschließend Abendessen und Angebote für Fachsimpeln, Ausflüge uvm. Wir schaffen eine Atmosphäre, in der Fachleute sich ungezwungen austauschen. Wer das nicht will, wird zu nichts gezwungen und findet auch jederzeit Ruhe.
same course in English
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