Deskriptive Statistik
Hier sind alle Lerninhalte zusammengefasst, bei denen es um das Thema ,,Deskriptive Statistik“ geht.
Dabei handelt es sich um zwei RLab-Kurse, mit denen R direkt in R gelernt werden kann. Einer verwendet geländeklimatologische Beispieldaten und ein weiterer, umfangreicherer Kurs enthält eine ausführliche Einführung anhand bodenkundlicher Daten. Zu diesem Kurs gehört ein Digitales Skript, das Hintergrundinfos zu den Daten beinhaltet.
Deskriptive Statistik Geländeklimatologie
Mit diesem RLab-Kurs erhältst Du eine Einführung in die Deskriptive Statistik – die Beispieldaten stammen aus der Geländeklimatologie.
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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.
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Datenhandling und Visualisieren von Klimadaten
In diesem RLab-Kurs lernst Du unter anderem Datentypen kennen und erstellst und visualisierst Zeitreihen-Objekte – anhand von Klimadaten.
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Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit
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Labordatenanalyse mit R
Hier gibt es ausführlich kommentierten R-Code für die Analyse und Visualisierung von Labordaten.
Statistik und Programmierung mit R
Mit diesem RLab-Kurs erhältst Du eine Einführung in Statistik und Programmierung mit R – die Beispieldaten stammen aus den Marinen Ökosystem- und Fischereiwissenschaften.
- Einmalige Installation aller RLab-Kurse mit
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Deskriptive Statistik und Vergleiche meteorologischer Zeitreihen
Mit diesem RLab-Kurs lernst Du deskriptive Statistik von Zeitreihen zu berechnen und Zeitreihen visuell und mit Tests zu vergleichen.
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Vorstellung der ,,soil”- und ,,veg“-Datensätze
Vorstellung der bodenkundlichen und vegetationskundlichen Datensätze, die in einigen RLab-Kursen verwendet werden.