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Deskriptive Statistik Geländeklimatologie

Deskriptive Statistik Geländeklimatologie

von Niels | Feb. 19, 2019 | **Kurse, Deskriptive, Physische Geographie

Mit diesem RLab-Kurs erhältst Du eine Einführung in die Deskriptive Statistik – die Beispieldaten stammen aus der Geländeklimatologie.Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit...
Deskriptive Statistik Geländeklimatologie

Deskriptive Statistik mit bodenkundlichen Daten

von Niels | Feb. 19, 2019 | **Kurse, Deskriptive, Physische Geographie, Visualisierung

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...
Deskriptive Statistik Geländeklimatologie

Datenhandling und Visualisieren von Klimadaten

von Niels | Feb. 19, 2019 | **Kurse, Datenhandling, Deskriptive, Meteorologie, Visualisierung

In diesem RLab-Kurs lernst Du unter anderem Datentypen kennen und erstellst und visualisierst Zeitreihen-Objekte – anhand von Klimadaten.Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit...
Deskriptive Statistik Geländeklimatologie

Daten einlesen und kennenlernen

von Niels | Feb. 18, 2019 | **Kurse, Datenhandling, Physische Geographie

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...
Vorbereitung einer komplexen Tabelle für den Import in R

Vorbereitung einer komplexen Tabelle für den Import in R

von Niels | Sep. 25, 2018 | Datenhandling, Digitale Skripte, Physische Geographie

Hier gibt es Infos zum Import einer umfangreichen Excel-Tabelle in R. Beispiel: ein Labor-Datenmaster. Starten Kommentieren und Fragen...
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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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