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R mit Jupyter direkt im Browser lernen

R mit Jupyter direkt im Browser lernen

von Niels | März 5, 2019 | **Kurse, Grundlagen

Mit diesem RLab-Kurs als Jupyter-Notebook kannst Du direkt im Browser lernen, wie Du ein Jupyter-Notebook startest und was damit möglich ist. Jupyter-Login Download aller RLab-Kurse mit Jupyter:...
R mit Jupyter direkt im Browser lernen

Automatisierung – Einfache Schleifen und Iterationen in R

von Niels | März 5, 2019 | **Kurse, Biologie, Modellierung & Automatisierung

Mit diesem RLab-Kurs als Jupyter-Notebook kannst Du direkt im Browser lernen, wie in R Schleifen und Iterationen erstellt werden.Jupyter-LoginDownload aller RLab-Kurse mit Jupyter:...
R mit Jupyter direkt im Browser lernen

Funktionen – Erstellen und Erweitern

von Niels | März 5, 2019 | **Kurse, Biologie, Modellierung & Automatisierung

Mit diesem RLab-Kurs als Jupyter-Notebook kannst Du direkt im Browser lernen, wie R-Funktionen erstellt und erweitert werden.Jupyter-LoginDownload aller RLab-Kurse mit Jupyter:...
How to install R and RStudio

How to install R and RStudio

von Niels | März 4, 2019 | Digitale Skripte, english, Grundlagen

Here you find an instruction to install R (stats program) and the „controls“ software RStudio. Start Comment and ask...
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Deskriptive Statistik und Vergleiche meteorologischer Zeitreihen

von Niels | Feb. 28, 2019 | **Kurse, Deskriptive, Meteorologie, Visualisierung

Mit diesem RLab-Kurs lernst Du deskriptive Statistik von Zeitreihen zu berechnen und Zeitreihen visuell und mit Tests zu vergleichen.Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit source(„http://rlab.blogs.uni-hamburg.de/RLabKurse/install_RLab.R“)Kursauswahl...
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Lizenz

RLab – Skriptbasierte modulare Umweltstatistik von Niels Schwab, Universität Hamburg für Universitätskolleg 2.0 / Lehrlabor ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International Lizenz. Logo Creative Commons Lizenzvertrag

Zitiervorschlag

Schwab, N., Conradt, J., Gottschalk, R., Jentsch, H., Kaul, N., Werner, M., Bobrowski, M., Weidinger, J., Blender, R., Fischer, E., Oldeland, J., Otto, S. A., Böhner, J. (2017 - 2022): RLab - Skriptbasierte modulare Umweltstatistik. Lehrlabor, Universitätskolleg 2.0, Universität Hamburg. https://rlab.blogs.uni-hamburg.de. CC BY-SA.

Förderung

Gefördert im Rahmen des „Lehrlabors“ im Universitätskolleg 2.0 aus Mitteln des BMBF (01PL17033).

Förderlogo des Bundesministeriums für Bildung und Forschung

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