Kurse: Kursinformationen

In diesem Semester werden eine Vertiefung zur Wahrscheinlichkeitstheorie und eine Einführung in die Anwendung von R (ein freies Programmsystem zur Datenanalyse) behandelt.

Die grün verlinkten Materialien sind kostenfrei abrufbar. Klicken Sie auf den grünen Link, um die Datei herunterzuladen! Um alle Materialien abrufen zu können, müssen Sie sich einloggen.

Material

Wahrscheinlichkeitstheorie

• KBUCHappendix.pdf

"R"-Kurs

• Folien zur ersten "R"-Session
• Tinn-R-Skript vom 08.01.09 (Schleifen, empirische Kennwerteverteilung für Mittelwert und Korrelationskoeffizient)

Im Folgenden Link sind zwei eigenen Funktionen "skew" und "kurt" zur Berechnung der Schiefe und der Kurtosis bereitgestellt.


• Skewness Kurtosis

Die beiden Funktionen "skew" und "kurt" werden zur Verwendung der Funktion "descriptive" benötigt! Sie müssen also zuerst an R übergeben werden!


• descriptive

Monte Carlo Simualtionen - Theorie

• Artikel 1
• Artikel 2
• Folien "Monte Carlo Simulationen in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften" (15.01.2009)

Monte Carlo Simualtionen - Anwendungsbeispiel

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.


• sim.fun
• sim.fun.exp


• sim.skew
• sim.skew.exp

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".


• analyzer

Das R-Skript "CompleteRun.r" stellt die gesamte Simulationroutine incl. der Erstellung der Ergebisdatei durch die "analyzer"-Funktion zur Verfügung.


• CompleteRun

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.


• R-Syntax "Levelplot"
• Levelplot zur Simulationsstudie (t-Test vs. Welch-Test)

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.


• SPSS-Output zur ANOVA