Aktuelles
29.08.2022:
Der diesjährige R-Kurs findet drei Wochen vor Semesterbeginn statt. Der Kurs wird in Präsenz gehalten. Die erste Sitzung wird am 26.09.2022 stattfinden. Lehrmaterialien werden über den zugehörigen GRIPS-Kurs zur Verfügung gestellt, hierüber wird auch alles Organisatorische kommuniziert.
Inhalte
ÜBERSICHTSSEITE "PROGRAMMIEREN UND ÖKONOMETRISCHE ANALYSEN MIT EVIEWS, STATA UND R"
BESCHREIBUNG
In diesem Kurs werden Grundfähigkeiten im Umgang mit der freien Software R vermittelt. Diese stellt eine flexible und anwenderfreundliche Programmierumgebung und -sprache zur Verfügung, die insbesondere zur statistischen Datenanalyse, zur Erstellung wissenschaftlicher Grafiken und für Simulationen geeignet ist. Die R-Software ist mittlerweile in vielen Fachgebieten ein weit verbreitetes Instrument (Artikel der New York Times). Neben der Vermittlung der R-spezifischen Syntax wird insbesondere der Grundstein für eigenständige Datenanalyse gelegt. Programmierkenntnisse, die in diesem Kurs erworben werden, können auch für das Erlernen weiterer gängiger Programmierumgebungen, etwa Matlab, Gauss, Ox, Stata usw. hilfreich sein.
GLIEDERUNG
1. Installation, Benutzeroberfläche
2. R Basics und Umgang mit Datensätzen
3. Grafik und Datenvisualisierung
4. Flow Control (Schleifen etc.)
5. Statistische Auswertung, Regressionsanalyse
6. Numerische Optimierung
7. Effiziente Programmierung
8. Statistische Simulationen
9. Erstellen eigener R packages
LITERATUR
Kleiber, C. und Zeileis, A. (2004). Applied Econometrics with R. Springer. (Online verfügbar im Uninetz.)
Ligges, U. (2008). Programmieren mit R. Springer. (Online verfügbar im Uninetz.)
Ergänzungsliteratur
Vinod, H. (2008). Hands-on Intermediate Econometrics using R. World Scientific. (In der Bibliothek vorhanden, 40 QH 300 V788. )
Everitt, B. (2005). An R and S-PLUS® Companion to Multivariate Analysis. Springer. (Online verfügbar im Uninetz.)
Chambers, J. M. (2008). Software for Data Analysis - Programming with R. Springer.
ZIELGRUPPE / VORAUSSETZUNGEN
Der Kurs kann als Wahlkurs sowohl in den Bachelor- als auch Masterstudiengang (2 ECTS) sowie in die Studienbegleitende IT-Ausbildung eingebracht werden. Zusammen mit Programmieren in EViews (Prof. Dr. Knoppik) und Einführung in die Datenanalyse mit STATA (Stephan Huber) ist der Kurs außerdem Bestandteil eines 3er-Pakets, das dem Bachelor-Schwerpunktmodul Empirische Wirtschaftsforschung zugerechnet werden kann. Weitere Informationen, auch zu den anderen beiden Veranstaltungen, finden Sie hier.
Alternativen zu einem Leistungsnachweis in Flexnow sind ein benoteter Schein (ohne Möglichkeit der Einbringung in FlexNow) oder ein unbenoteter Schein als Nachweis für die Anwesenheit im Kurs.
Voraussetzung für die Teilnahme am Kurs sind ökonometrische Grundkenntnisse, wie sie etwa in Ökonometrie I vermittelt werden, jedoch keine Programmierkenntnisse.
NOTENVERGABE
Die Gesamtnote der Veranstaltung ergibt sich aus einer Prüfung am Rechner. Zum Bestehen des Kurses ist das Bestehen der Klausur nicht schlechter als 4,0 erforderlich.
Downloads
Die für den Kurs relevanten Unterlagen werden im GRIPS-Kurs Programmieren mit R zur Verfügung gestellt. Unten finden Sie die Sammlung alter Codes und Daten, die jedoch für den Kurs nicht mehr von unmittelbarer Relevanz sind.
Vorlesung/Übungen | Lösungen | Sonstiges |
---|---|---|
01_Introduction | 01_Introduction | Data (Folder: PMR.zip) |
02_Objects | 02_Objects | Africa.xls ALQ_Kreisebene.xls |
03_Graphics | 03_Graphics | Growth.txt (Kla. WS10/11) kreise.xls |
04_Data_Analysis | 04_Data_Analysis (Rmarkdown) | Kenya.txt, Wheat.txt, CPS1985.RData |
05_Flow_Control | 05_Flow_Control | Bund09.csv, dataUS.csv, hoabs.txt |
06_Regression | 06_Regression | ophpbs.txt, cnp160v.txt, DAXdaily.csv |
07_Monte_Carlo | 07_Monte_Carlo | MASchools.csv (für Klausur WS12/13) |
08_Optimizaion | 08_Optimization | btw.rdata (Klausur WS17/18) |
09_Bootstrap | 09_Bootstrap | Tutorials |
10_Efficiency | 10_Efficiency | Scoping, Multivariate Data Analysis |
K_Packages | ARMA_Bruchtest, Time Series | |
L_Summary | Geomapping, Graphics II | |
M_List_of_Functions | ||
Altklausuren | Links | |
WS09/10 | Google's R Style Guide | |
WS10/11 | 100 most downloades R Packages | |
WS11/12 | Tutorials for Shiny, ggplot2 and dplyr | |
WS13/14 | IQUIT R Video Series | |
WS14/15 | Wickhams Book | |
WS15/16 | Wekaleam Studios | |
WS16/17 | ||
WS17/18 |
Termine und Räume
Terminplan
Im Wintersemester 2022/23 findet Programmieren mit R jeweils ganztägig zwischen 26.09.2022 und 30.09.2022 statt. Der Kurs findet in Präsenz statt. Hierzu müssen Sie sich nicht anmelden. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an das Sekretariat. Die Klausur ist voraussichtlich Anfang November und dauert 60 Minuten.
Termin | Vorlesung (mit Aufgabenbetreuung) | Raum | |||||
Montag, 26.09.2022 | 9:15 - 10:45 | 11:00 - 12:30 | 13:30 - 15:00 | CIP-Pool (RWL U01 rechts) | |||
Dienstag, 27.09.2022 | 9:15 - 10:45 | 11:00 - 12:30 | 13:30 - 15:00 | CIP-Pool (RWL U01 rechts) | |||
Mittwoch, 28.09.2022 | 9:15 - 10:45 | 11:00 - 12:30 | 13:30 - 15:00 | CIP-Pool (RWL U01 rechts) | |||
Donnerstag, 29.09.2022 | 9:15 - 10:45 | 11:00 - 12:30 | 13:30 - 15:00 | CIP-Pool (RWL U01 rechts) | |||
Freitag, 30.09.2022 | 9:15 - 10:45 | 11:00 - 12:30 | 13:30 - 15:00 | CIP-Pool (RWL U01 rechts) |