Zu Hauptinhalt springen

Programmieren mit R

Aktuelles

05.10.2021:

Der diesjährige R-Kurs findet in den zwei Wochen vor Semesterbeginn statt. Der Kurs wird virtuell via Zoom gehalten, Aufzeichnungen werden im Anschluss zur Verfügung gestellt. Die erste Sitzung wird am 06.10.2021 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 2021/22 findet Programmieren mit R jeweils ganztägig zwischen 06.10.2021 und 12.10.2021 statt. Der Kurs wird virtuell via Zoom angeboten, die Aufzeichnungen werden im Anschluss zur Verfügung gestellt. Hierzu müssen Sie sich nicht anmelden. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an das Sekretariat. Die Klausur ist für den 12.11.2021 geplant, findet zwischen 8:30 Uhr und 9:30 Uhr im CIP-Pool des RWL-Gebäudes (RWL U01 rechts) statt und dauert 60 Minuten.

Termin Vorlesung (mit Aufgabenbetreuung)
Mittwoch, 06. Okt. 2021 9:15 - 10:45 11:00 - 12:30 13:30-15:00
Donnerstag, 07. Okt. 2021 9:15 - 10:45 11:00 - 12:30 13:30-15:00
Freitag, 08. Okt. 2021 9:15 - 10:45 11:00 - 12:30 13:30-15:00
Montag, 11. Okt. 2021 9:15 - 10:45 11:00 - 12:30 13:30-15:00
Dienstag, 07. Okt. 2021 9:15 - 10:45 11:00 - 12:30 13:30-15:00


  1. Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
  2. Institut für Volkswirtschaftslehre und Ökonometrie

Lehrstuhl für Ökonometrie

 

Beate Weywara, Baumaquarell 2015 05 13 (Ausschnitt)