# 401-6215-00L  Using R for Data Analysis and Graphics (Part I)

 Semester Herbstsemester 2020 Dozierende M. Mächler Periodizität jährlich wiederkehrende Veranstaltung Lehrsprache Englisch

### Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
401-6215-00 GUsing R for Data Analysis and Graphics (Part I)
The lecturers will communicate the exact lesson times of ONLINE courses.
14s Std.
 Di/1 14-16 ON LI NE »
M. Mächler

### Katalogdaten

 Kurzbeschreibung The course provides the first part an introduction to the statistical software R (https://www.r-project.org/) for scientists. Topics covered are data generation and selection, graphical and basic statistical functions, creating simple functions, basic types of objects. Lernziel The students will be able to use the software R for simple data analysis and graphics. Inhalt The course provides the first part of an introduction to the statistical software R for scientists. R is free software that contains a huge collection of functions with focus on statistics and graphics. If one wants to use R one has to learn the programming language R - on very rudimentary level. The course aims to facilitate this by providing a basic introduction to R.Part I of the course covers the following topics: - What is R?- R Basics: reading and writing data from/to files, creating vectors & matrices, selecting elements of dataframes, vectors and matrices, arithmetics;- Types of data: numeric, character, logical and categorical data, missing values;- Simple (statistical) functions: summary, mean, var, etc., simple statistical tests;- Writing simple functions;- Introduction to graphics: scatter-, boxplots and other high-level plotting functions, embellishing plots by title, axis labels, etc., adding elements (lines, points) to existing plots.The course focuses on practical work at the computer. We will make use of the graphical user interface RStudio: www.rstudio.orgNote: Part I of UsingR is complemented and extended by Part II, which is offered during the second part of the semester and which can be taken independently from Part I. Skript An Introduction to R. http://stat.ethz.ch/CRAN/doc/contrib/Lam-IntroductionToR_LHL.pdf Voraussetzungen / Besonderes The course resources will be provided via the Moodle web learning platform.Subscribing via Mystudies should *automatically* make you a student participant of the Moodle course of this lecture, which is at https://moodle-app2.let.ethz.ch/course/view.php?id=13499ALL material is available on this moodle page.

### Leistungskontrolle

 Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird) Leistungskontrolle als Semesterkurs ECTS Kreditpunkte 1.5 KP Prüfende M. Mächler Form benotete Semesterleistung Prüfungssprache Englisch Repetition Repetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich. Online-Prüfung Die Prüfung kann am Computer stattfinden.

### Lernmaterialien

 Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar. Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

### Gruppen

 Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

### Einschränkungen

 Belegungsende Belegung nur bis 08.10.2020 möglich

### Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Biologie MasterWahlpflicht MasterkurseW
Biologie MasterWahlpflicht MasterkurseW
Erd- und Klimawissenschaften BachelorWahlfächerW
MAS in Sustainable Water ResourcesWahlfächerW
Statistik MasterStatistische und mathematische Fächer: nicht wählbar für KreditpunkteE-
Umweltnaturwissenschaften BachelorMethoden der statistischen DatenanalyseW