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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

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...
Daten einlesen und kennenlernen

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

Labordatenanalyse mit R

von Niels | Mai 10, 2019 | Deskriptive, Digitale Skripte, Physische Geographie, Visualisierung

Hier gibt es ausführlich kommentierten R-Code für die Analyse und Visualisierung von Labordaten. Starten Kommentieren und Fragen...
Vorbereitung einer komplexen Tabelle für den Import in R

Vorstellung der ,,soil”- und ,,veg“-Datensätze

von Niels | Feb. 22, 2018 | Deskriptive, Digitale Skripte, Physische Geographie

Vorstellung der bodenkundlichen und vegetationskundlichen Datensätze, die in einigen RLab-Kursen verwendet werden. 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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