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Import von Daten in R

Import von Daten in R

von MariaBobrowski | Nov. 28, 2017 | Datenhandling, Digitale Skripte

Hinweise zum Umgang mit verschiedenen Dateitypen beim Import in R Starten Kommentieren und Fragen...
Daten einlesen und kennenlernen

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...
Daten einlesen und kennenlernen

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...
Import von Daten in R

Zahlenformate und Datenformate in R

von MariaBobrowski | Nov. 28, 2017 | Datenhandling, Digitale Skripte

Hier geht es um Zahlen- und Datenformate speziell im Zusammenhang mit R Starten Kommentieren und Fragen...
Import von Daten in R

Export von Daten aus R

von MariaBobrowski | Nov. 28, 2017 | Datenhandling, Digitale Skripte

Hier wird der Export in verschiedene Formate und die Prüfung des Ergebnisses thematisiert. Starten Kommentieren und Fragen...
Daten einlesen und kennenlernen

Data analysis with R

von Niels | Feb. 19, 2019 | **Kurse, Datenhandling, english, Grundlagen, Marine Ökosystem- und Fischereiwissenschaften, Modellierung & Automatisierung, Visualisierung

In diesem umfangreichen, englischsprachigen RLab-Kurs lernst Du einfache R-Grundlagen sowie unter anderem Datenhandling, Visualisierung und Modellierung. Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit...
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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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