Physische Geographie
Hier sind alle Lerninhalte zusammengefasst, die sich speziell mit typischen Daten und Fragestellungen aus der Physischen Geographie beschäftigen. Diese Materialien sind dennoch auch für Lernende anderer Studiengänge uneingeschränkt geeignet.
Es handelt sich um RLab-Kurse, mit denen R direkt in R gelernt werden kann. Viele weitere – nicht fachbezogene – Inhalte stehen als Digitale Skripte in den nicht-fachspezifischen Themenbereichen zur Verfügung.
Daten einlesen und kennenlernen
In diesem RLab-Kurs importierst Du Daten in R, verschaffst Dir einen Überblick über sie und wählst Teildatensätze aus.
-
Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit
source("http://rlab.blogs.uni-hamburg.de/RLabKurse/install_RLab.R")
-
Kursauswahl und Start durch Eingabe von
library(swirl)
undswirl()
in die R Console - Weitere Infos
Deskriptive Statistik Geländeklimatologie
Mit diesem RLab-Kurs erhältst Du eine Einführung in die Deskriptive Statistik – die Beispieldaten stammen aus der Geländeklimatologie.
-
Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit
source("http://rlab.blogs.uni-hamburg.de/RLabKurse/install_RLab.R")
-
Kursauswahl und Start durch Eingabe von
library(swirl)
undswirl()
in die R Console - Weitere Infos
Deskriptive Statistik mit bodenkundlichen Daten
Mit diesem RLab-Kurs erhältst Du von der Berechnung von Zentral- und Streuungsmaßen bis hin zu Mittelwertvergleichen und Korrelationen einen umfangreichen Überblick über die Berechnung und Visualisierung deskriptiver Statistik.
-
Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit
source("http://rlab.blogs.uni-hamburg.de/RLabKurse/install_RLab.R")
-
Kursauswahl und Start durch Eingabe von
library(swirl)
undswirl()
in die R Console - Weitere Infos
Vorbereitung einer komplexen Tabelle für den Import in R
Hier gibt es Infos zum Import einer umfangreichen Excel-Tabelle in R. Beispiel: ein Labor-Datenmaster.
Labordatenanalyse mit R
Hier gibt es ausführlich kommentierten R-Code für die Analyse und Visualisierung von Labordaten.
Vorstellung der ,,soil”- und ,,veg“-Datensätze
Vorstellung der bodenkundlichen und vegetationskundlichen Datensätze, die in einigen RLab-Kursen verwendet werden.