In diesem Semester werden eine Vertiefung zur Wahrscheinlichkeitstheorie und eine Einführung in die Anwendung von R (ein freies Programmsystem zur Datenanalyse) behandelt.
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Im Folgenden sind die Simulationsfunktionen zur Vergleichsstudie von t-Test und Welch-Test bereitgestellt. Die R-Funktionen "sim.fun" und "sim.exp", sind bei Simulation normalverteilter Variablen zu verwenden. Die Funktionen "sim.skew" und "sim.skew.exp" werden bei der Untersuchung schiefer Verteilungen genutzt.
Zur Analyse der Ergebnise bedarf es einer Analysefunktion, die mit "analyzer" bezeichnet ist. Sie liest die Ergebnisdatein der einzelnen simulierten Zellen ein und berechnet die einzelnen Kennwerte (Type-I-Error rate, etc.), und gibt eine Ergebnisdatei zurück. "analyzer" benötigt die oben bereitgestellten Funktionen "skew" und "kurt".
Nachfolgend ist ein R-Skript bereitgestellt, welches einen sog. Levelplot generiert. Diese Graphik ist geeignet, die Ergebnisse der Simulationsstudie zu veranschaulichen. Da die R-Syntax in diesem Fall schon recht komplex ist, und zusätzliche Pakete geladen werden müssen ("lattice" und "RColorBrewer"), ist auch die fertige Graphik zum Download bereitgestellt.
Eine weitere Möglichkeit der Auswertung von Simulationsstudien mit experimentellen Design ist die ANOVA. Nachfolgend sind die Ergebnisse der mehrfaktoriellen ANOVA für die Type-I-Error Rate, der Simulationsstudie (t-Test vs. Welch-Test), zu finden.
Forschungsorientierte Vertiefung (FOV)