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Basic data and decision analysis in R - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Kurztext
Veranstaltungsnummer PSY-12560-20162 Rhythmus
Semester WS 2016/17 Studienjahr
Erwartete Teilnehmer/-innen 15 Max. Teilnehmer/-innen 15
SWS 2 Sprache englisch
Credits 3
Hyperlink
Termine iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mo. 13:30 bis 15:00 wöchentl.       Seminar findet in Raum C 511 statt.   15
 
 


Dozent/in
Dozent/in Zuständigkeit
Neth, Hansjörg, Dr. verantwortlich
StudIS-Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Prüfungstext
PSY-12560 Data analysis and visualization in R
StudIS-Prüfungsorganisationssätze
Semester Termin Prüfer/-in Datum Beginn Dauer Raum Bemerkung Leistungsanmeldung Rücktritt bis StudIS-
Status
WS 2016/17 01 Neth, Hansjörg , Dr. 24.10.2016 bis
06.11.2016
06.11.2016 StudIS-Prüfungsanmeldung beendet
_______________
Nicht/noch nicht für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltetNicht/noch nicht für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet
Für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet - Prüfungsanmeldung läuft noch nichtFür die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet - Prüfungsanmeldung läuft noch nicht
Für die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet - Prüfungsanmeldung läuft derzeitFür die StudIS-Prüfungsanmeldung freigeschaltet - Prüfungsanmeldung läuft derzeit
Anmeldezeitraum abgelaufen - Rücktritt noch möglichAnmeldezeitraum abgelaufen - Rücktritt noch möglich
StudIS-Prüfungsanmeldung beendetStudIS-Prüfungsanmeldung beendet
Zuordnung zu Einrichtungen
FB Psychologie
Inhalt
Kurzkommentar

This course is an introduction into solving basic problems in decision sciences with the R statistical programming language.  Prior programming experience is not necessary, but helpful throughout the course.

Students will learn the basics of R and practice how to manipulate data, conduct simple simulations, and visualize data.  At the end of the course, students will collect or generate and analyse data on a personal project of their choice.

Kommentar

Die Teilnehmerzahl dieser Veranstaltung ist auf 15 begrenzt, 6 weitere Plätze sind für TeilnehmerInnen der GSDS reserviert.

Das Belegungsverfahren für Seminarplätze in diesem Modul findet im WS 2016/17 über das LSF statt. Eine ausführliche Erläuterung zum Ablauf des Belegungsverfahrens finden Sie auf der Homepage des Fachbereichs unter Aktuelles:
https://www.psychologie.uni-konstanz.de/aktu1/   (Link zum Kopieren)

 

Um dieses Seminar zu belegen, wählen Sie bitte im LSF die folgende Veranstaltung aus:
Belegung Seminare im Bachelor Modul Wissenschaftliches Arbeiten

Literatur

Reference sources will be announced and tutorial materials provided in the first classes.

Bemerkung

Sie werden automatisch in dem Seminar angemeldet, in dem Sie im Belegungsverfahren einen Platz erhalten haben.

 

Eine ausführliche Erläuterung zum Ablauf des Belegungsverfahrens finden Sie auf der Homepage des Fachbereichs unter Aktuelles:
https://www.psychologie.uni-konstanz.de/aktu1/   (Link zum Kopieren)

Voraussetzungen

This course is suited for beginners, but it is not on statistics.  Some programming experience is beneficial, but not necessary.  If you have never written code before, you should have a healthy enthusiasm for trying out new technologies and solving data-related puzzles.  As we will begin with the basics, you will quickly see that some experience in data manipulation is useful in many areas of psychology and beyond.  Thus, just come with an open mind and prepare for having fun with data.

Leistungsnachweis

Weekly in-class programming assignments and a final project (on a topic of your choice, to be discussed with the instructor).

Lerninhalte

This course will introduce the basics of the R programming language and then use R as a tool to solve interesting problems in the psychology of judgment and decision making. 

We will first play with various software products (including RStudio, Markdown and/or LaTeX) and spend several sessions to familiarize ourselves with R's essential functionality, ranging from basic coding, via analyzing, generating and visualizing data, to working with custom packages.  In the second part of the course, we will use the analytical tools of R to address some interesting puzzles in various psychological domains, including the performance of simple heuristics, the perception of patterns and percentages, and the prediction of medical treatments or investment outcomes in financial markets.  Finally, students will collect or generate, analyse, and present data on a project of their choice (which can prepare for or be associated with a BSc/MSc thesis).

  • Part 1:  Basics of R (e.g., getting to know objects, data types, control structures, functions, and basic visualizations, ...)
  • Part 2:  Using R to address interesting problems (in a variety of psychological domains)
  • Part 3:  Personal project (in analyzing & visualizing data)

 

Lernziel

Using R to address and/or solve interesting problems in cognitive psychology, judgment and decision making.

Arbeitsaufwand

About 2 to 4 hours of self-study (consisting of reading and practical exercises) per week.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WS 2016/17 , Aktuelles Semester: SS 2017
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