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Mathematische Modellierung und Simulation
Mathematische Modellierung und Simulation

Mathematische Modellierung und Simulation

mit R für Psychologen

OPAL-Kurs

  • Die Einschreibung zu den Modellierungs-Kursen erfolgt vom 05.10.2020 (8:00 Uhr) bis zum 30.10.2020 (8:00 Uhr) über das Bildungsportal Sachsen (BPS).
  • Im OPAL-Kurs finden Sie nach der Einschreibung die Übungsunterlagen
  • nach den ersten 3 Wochen findet die Vergabe der Seminarthemen statt
  • Die Übungen beginnen in der ersten Vorlesungswoche!
  • Fü die Simulationen soll die Statistiksoftware R verwendet werden. Bitte installieren Sie sich R. In dieser Lehrveransatltung verwenden wir als Editor RStudio . Prinzipiell können Sie aber jeden beliebigen Editor verwenden.

Aktuelles WS 2020/2021

  • Corona: Alternativangebote zu Präsenzkursen

    Das digitale Alternativangebote für die Präsenzkurse aufgrund der Corona-bedingten Unischließung startet pünktlich in der ersten Vorlesungswoche. Details siehe OPAL-Kurs
  • DataCamp Classroom Mathematische Modellierung und Simulation: wer seine R Kenntnisse auffrischen oder vertiefen möchte, schreibt sich in OPAL bitte in die Gruppe DataCamp ein. Sie bekommen dann eine Einladung und können nach der Registrierung kostenlos die Lernabgebote nutzen.

Hinweise zu den Seminarthemen

  • Jedes Seminarthem wird von einer Gruppe von bis zu 5 Studenten eines Kurses gemeinsam bearbeitet
  • Abschluss:
    1. schriftliche Ausarbeitung (ca. 15 Seiten) inkl. Literaturangaben
    2. lauffähiges R-Skript
    3. Präsentation der Ergebnisse
  • Die Vergabe der Seminarthemen startet nach den ersten 3 Übungen unter OPAL

Literatur

Statistiksoftware R

  • Hatzinger R., Hornik K., Nagel H., Maier M. J.: R: Einführung durch Statistik , Pearson, 2014, 2. Aufl., ISBN 978-3-86894-250-7 (Softcover)

  • Michael J Crawley: Statistik Statistik mit R, Wiley-VCH, 2012
  • Wickham H.: ggplot2: Elegant Graphics for Data Anaylsis , Springer New York, 2009, (online bei SpringerLink)
  • Sachs L. , Hedderich J.: Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R , Springer Berlin Heidelberg, 2018 (16. Auflage), (online bei SpringerLink)
  • Wollschläger D.: Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung , Springer Berlin Heidelberg, 2012 (2. Auflage), (online bei SpringerLink)

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

  • Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G.: Statistik, Springer Berlin Heidelberg, 2007 (6. Aufl)
    (online bei SpringerLink)
  • Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G., Caputo, A., Lang, S.: Arbeitsbuch Statistik, Springer Berlin Heidelberg, 2005 (4. Aufl)
    (online bei SpringerLink)
  • Mittag, H.-J.: Statistik - Eine interaktive Einführung, Springer Berlin Heidelberg, 2011
    (online bei SpringerLink)
  • Bosch, K.: Elementare Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung, Springer Berlin Heidelberg, 2006 (9. Aufl.), (online bei SpringerLink)
  • Büchter, A., Henn, H.-W.: Elementare Stochastik - Eine Einführung in die Mathematik der Daten und des Zufalls, Springer Berlin Heidelberg, 2007 (2. überarb. u. erw. Aufl.), (online bei SpringerLink)
  • Cramer, E., Kamps, U: Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Springer Berlin Heidelberg, 2008 (2. überarb. Aufl.), (online bei SpringerLink)
  • Häggström, O.: Streifzüge durch die Wahrscheinlichkeitstheorie, Springer Berlin Heidelberg, 2006, (online bei SpringerLink)
  • Müller, P. H. (Hrsg.), Lexikon der Stochastik, Akademie-Verlag, Berlin, 1991 (5. Auflage)
  • Klenke, A.: Wahrscheinlichkeitstheorie, Springer Berlin Heidelberg, 2008 (2. Aufl.), (online bei SpringerLink)
  • Georgii, H.: Stochastik. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik., Berlin, Boston: De Gruyter, 2015 (online bei De Gruyter)

Dr. Dana Uhlig 2020-09-25 10:59:17   http://www.tu-chemnitz.de/~dana  E-mail an dana.uhlig@...

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