Kurse zur Statistiksoftware R

Willkommen auf meiner Internetseite!

Seit mehr als 20 Jahren führe ich regelmäßig Kurse zur Statistiksoftware R durch. Sollten auch Sie Interesse an einem Kurs haben, nehmen Sie doch Kontakt via E-Mail mit mir auf.

Welcome to my website!

I have more than 20 years experience in giving courses for the statistical software R. If you are interested in a course, get in contact with me via email.

Kurse zur Statistiksoftware R

Der genaue Inhalt eines Kurses kann individuell nach den vorliegenden Anforderungen gestaltet werden. Dabei kann ich jeden Kurs sowohl in Deutsch als auch in Englisch durchführen. Einige Beispiele sind:

• Einführung in die statistische Datenanalyse mit R
• Robuste Statistik mit R
• Biostatistik mit R
• Lineare Modelle mit R
• Lineare mixed-effects Modelle mit R
• Intention-to-treat Analyse mit R
• Fortgeschrittene Statistik mit R
• Analyse von RT-qPCR Daten mit R und Bioconductor
• Analyse von Microarray-Daten mit R und Bioconductor
• Analyse von Omics-Daten mit R und Bioconductor
• Statistisches / maschinelles Lernen mit R
• Einführung in das Programmieren mit R
• Objektorientierte Programmierung mit R
• Erstellen eigener R Pakete
• Automatisierte Berichterstellung mit R (knitr, markdown, LaTeX)

Ein Kurs kann natürlich jederzeit mit einer statistischen Beratung verknüpft werden (siehe http://www.stamats.de/beratung/) und auch nach dem Kurs stehe ich selbstverständlich für Fragen zur Verfügung.

Materialien zu R

• Meine Bücher zu R finden Sie unter http://www.stamats.de/publikationen/. Von dieser Seite können auch die R-Skripten zu den Büchern bzw. R markdown Dateien mit dem R-Code und die Datensätze heruntergeladen werden.
• Die Folien  zu R/S-Plus für Einsteiger und für Fortgeschrittene wurden zum großen Teil von meinem ehemaligen Kollegen Peter Ruckdeschel erstellt.
• Unten finden Sie R-Skripten und pdf-Dateien  von zurückliegenden R Kursen. Da sich R sehr schnell weiterentwickelt, ist es möglich bzw. sehr wahrscheinlich, dass Teile des in den Dateien enthaltenen R Codes überholt sind bzw. nicht mehr funktionieren.
  • Installation und erste Schritte mit R
  • Programmierung: Bedingtes Ausführen von Code, Schleifen, Funktionen
  • Debugging
  • Graphiken
  • Einfache explorative Datenanalyse: Ergänzungen (Merkmalstypen, univariate Kenngrößen), Datensatz
  • Statistische Tests: Ergänzungen (Hypothesentest), Datensatz
  • Schätzen: Datensatz
  • Regressionsmodelle: Ergänzungen (lineare Modelle)
  • Regressionsmodelle (Teil II): Datensatz1, Datensatz2, Datensatz3
  • Linear mixed effect (LME) und generalisiert lineare (GL) Modelle: Ergänzungen (Linear mixed effect Modelle)
  • Elemente Multivariater Statistik (Multivariate Normalverteilung)
  • Elemente Multivariater Statistik II (Hauptkomponenten- und Faktoranalyse, MDS)
  • Clustering: Ergänzung (Heatmap mit farbigen Dendrogrammen)
  • Statistisches Lernen (R-code) Fallstudie (R-code)
  • S3 Klassen und Methoden
  • S4 Klassen und Methoden
  • Schreiben eigener Pakete
  • Einbinden von compiliertem Code (R-code)

 

Über mich

Seit 2001 arbeite ich nahezu täglich mit der Statistiksoftware R. Am ersten R/S-Plus Kurs, der von meinem damaligen Kollegen Peter Ruckdeschel abgehalten wurde, war ich im Wintersemester 2001/02 als Übungsleiter beteiligt.  Seitdem habe ich eine Vielzahl von Kursen zur Statistiksoftware R durchgeführt. Auch verwende ich R regelmäßig in meinen Vorlesungen sowie in meinen Forschungs- und Industrieprojekten.

Umfangreichere Informationen zu meiner Person finden Sie unter: http://www.stamats.de/ueber-mich/