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R R, tidyverse
Gerade beim Einlesen mit dem readr fällt es oft auf: Im Tidyverse wird viel Wert darauf gelegt dem Benutzer mitzuteilen was genau er gerade getan hat. Das ist bei der Entwicklung wichtig, später aber eher lästig! Schaue wir uns an, was passiert, wenn wir eine CSV-Datei laden wollen: library(readr) df <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/NMarkgraf/Daten_Unterricht/master/Affairs.csv") ## Warning: Missing column names filled in: 'X1' [1] ## Parsed with column specification: ## cols( ## X1 = col_integer(), ## affairs = col_integer(), ## gender = col_character(), ## age = col_double(), ## yearsmarried = col_double(), ## children = col_character(), ## religiousness = col_integer(), ## education = col_integer(), ## occupation = col_integer(), ## rating = col_integer() ## ) Die ganzen Zeilen, die einen nur darüber informieren wollen wie jede Spalte von readr interprätiert worden ist, sind im laufenden Betrieb bestenfalls unnütz, wenn nicht gar störend.

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Statistik Bayes, Bayesianismus, Freuentismus

Frequentismus oder Bayesianismus, das ist hier die Frage!

Es dreht sich vordergründig üm die Frage, was ist Wahrscheinlichkeit?

Der Frequentist sagt: “Wahrscheinlichkeit ist der Grenzwert einer relativen Häufigkeit, wenn man das Experiment unendlich oft wiederholt.”

Der Bayesainer sagt: “Wahrscheinlichkeit ist die Chance, die man dem Eintreten eines Zustandes in einem Experiment zubilligt.”

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R LaTeX, R
Bei meinen in RMarkdown geschriebenen Presentationen kommt es ab und zu vor, dass die Ausgabe von R zu lange für eine Seite wird. Eine Ausgabe wie Mod3 <- lm(tip ~ total_bill + sex + smoker + day + time + size, data = tips) summary(Mod3) ## ## Call: ## lm(formula = tip ~ total_bill + sex + smoker + day + time + size, ## data = tips) ## ## Residuals: ## Min 1Q Median 3Q Max ## -2.

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data science Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie
Der Zentrale Grenzwertsatz der Statistik bei identischer Verteilung. Zentraler Grenzwertsatz Seien \(X_1, X_2, ..., X_n\) unabhänige und identisch verteilte Zufallsvariablen mit bekanntem Erwartungswert \(E(X_i) = \mu\) und bekanter Varianz \(Var(X_i)=\sigma^2\). Für die Summe \(S_n = \sum_{i=1}^n X_i\) ist dann der Erwartungswert \(E(S_n)= n \cdot \mu\) und die Varianz \(Var(S_n)= n \cdot \sigma^2\). Dann gilt für die standardisierte Zufallsvariable \[ Z_n = \frac{\sum_{i=1}^n X_i - n \cdot \mu}{\sqrt{n\cdot \sigma^2}} = \frac{S_n - n \cdot \mu}{\sigma \cdot \sqrt{n}} = \frac{\bar{X_n}-\mu}{\sigma / \sqrt{n}} = \frac{\bar{X_n}-\mu}{\sigma} \cdot \sqrt{n}, \]

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R R, Rcmdr
R, R Commander und die R.app unter Macs machen ab und zu Porbleme. Der Grund dafür ist mir leider nicht wirklich klar. Das Problem Startet man den R Commander in der R.app und … R version 3.3.3 (2017-03-06) -- "Another Canoe" Copyright (C) 2017 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-apple-darwin13.4.0 (64-bit) R ist freie Software und kommt OHNE JEGLICHE GARANTIE. Sie sind eingeladen, es unter bestimmten Bedingungen weiter zu verbreiten.

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R-Blog

Rund um R speziell

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R R, tidyverse
Gerade beim Einlesen mit dem readr fällt es oft auf: Im Tidyverse wird viel Wert darauf gelegt dem Benutzer mitzuteilen was genau er gerade getan hat. Das ist bei der Entwicklung wichtig, später aber eher lästig! Schaue wir uns an, was passiert, wenn wir eine CSV-Datei laden wollen: library(readr) df <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/NMarkgraf/Daten_Unterricht/master/Affairs.csv") ## Warning: Missing column names filled in: 'X1' [1] ## Parsed with column specification: ## cols( ## X1 = col_integer(), ## affairs = col_integer(), ## gender = col_character(), ## age = col_double(), ## yearsmarried = col_double(), ## children = col_character(), ## religiousness = col_integer(), ## education = col_integer(), ## occupation = col_integer(), ## rating = col_integer() ## ) Die ganzen Zeilen, die einen nur darüber informieren wollen wie jede Spalte von readr interprätiert worden ist, sind im laufenden Betrieb bestenfalls unnütz, wenn nicht gar störend.

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R LaTeX, R
Bei meinen in RMarkdown geschriebenen Presentationen kommt es ab und zu vor, dass die Ausgabe von R zu lange für eine Seite wird. Eine Ausgabe wie Mod3 <- lm(tip ~ total_bill + sex + smoker + day + time + size, data = tips) summary(Mod3) ## ## Call: ## lm(formula = tip ~ total_bill + sex + smoker + day + time + size, ## data = tips) ## ## Residuals: ## Min 1Q Median 3Q Max ## -2.

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R R, Rcmdr
R, R Commander und die R.app unter Macs machen ab und zu Porbleme. Der Grund dafür ist mir leider nicht wirklich klar. Das Problem Startet man den R Commander in der R.app und … R version 3.3.3 (2017-03-06) -- "Another Canoe" Copyright (C) 2017 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-apple-darwin13.4.0 (64-bit) R ist freie Software und kommt OHNE JEGLICHE GARANTIE. Sie sind eingeladen, es unter bestimmten Bedingungen weiter zu verbreiten.

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R R, tidyverse
Gerade beim Einlesen mit dem readr fällt es oft auf: Im Tidyverse wird viel Wert darauf gelegt dem Benutzer mitzuteilen was genau er gerade getan hat. Das ist bei der Entwicklung wichtig, später aber eher lästig! Schaue wir uns an, was passiert, wenn wir eine CSV-Datei laden wollen: library(readr) df <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/NMarkgraf/Daten_Unterricht/master/Affairs.csv") ## Warning: Missing column names filled in: 'X1' [1] ## Parsed with column specification: ## cols( ## X1 = col_integer(), ## affairs = col_integer(), ## gender = col_character(), ## age = col_double(), ## yearsmarried = col_double(), ## children = col_character(), ## religiousness = col_integer(), ## education = col_integer(), ## occupation = col_integer(), ## rating = col_integer() ## ) Die ganzen Zeilen, die einen nur darüber informieren wollen wie jede Spalte von readr interprätiert worden ist, sind im laufenden Betrieb bestenfalls unnütz, wenn nicht gar störend.

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Statistik Bayes, Bayesianismus, Freuentismus

Frequentismus oder Bayesianismus, das ist hier die Frage!

Es dreht sich vordergründig üm die Frage, was ist Wahrscheinlichkeit?

Der Frequentist sagt: “Wahrscheinlichkeit ist der Grenzwert einer relativen Häufigkeit, wenn man das Experiment unendlich oft wiederholt.”

Der Bayesainer sagt: “Wahrscheinlichkeit ist die Chance, die man dem Eintreten eines Zustandes in einem Experiment zubilligt.”

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data science Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie
Der Zentrale Grenzwertsatz der Statistik bei identischer Verteilung. Zentraler Grenzwertsatz Seien \(X_1, X_2, ..., X_n\) unabhänige und identisch verteilte Zufallsvariablen mit bekanntem Erwartungswert \(E(X_i) = \mu\) und bekanter Varianz \(Var(X_i)=\sigma^2\). Für die Summe \(S_n = \sum_{i=1}^n X_i\) ist dann der Erwartungswert \(E(S_n)= n \cdot \mu\) und die Varianz \(Var(S_n)= n \cdot \sigma^2\). Dann gilt für die standardisierte Zufallsvariable \[ Z_n = \frac{\sum_{i=1}^n X_i - n \cdot \mu}{\sqrt{n\cdot \sigma^2}} = \frac{S_n - n \cdot \mu}{\sigma \cdot \sqrt{n}} = \frac{\bar{X_n}-\mu}{\sigma / \sqrt{n}} = \frac{\bar{X_n}-\mu}{\sigma} \cdot \sqrt{n}, \]

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R, R Commander und die R.app unter Macs machen ab und zu Porbleme. Der Grund dafür ist mir leider nicht wirklich klar. Das Problem Startet man den R Commander in der R.app und … R version 3.3.3 (2017-03-06) -- "Another Canoe" Copyright (C) 2017 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-apple-darwin13.4.0 (64-bit) R ist freie Software und kommt OHNE JEGLICHE GARANTIE. Sie sind eingeladen, es unter bestimmten Bedingungen weiter zu verbreiten.

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Projekte

Praxis der Datenanalyse

Das wunderbare Skript von Sebastian Sauer et al für das Modul ‘Praxis der Datenanalyse’ im FOM Masterstudiengang ‘Wirtschaftspsychologie und Consulting’

Etwas R am Abend

Vortrag zur Einführung in R für Studierende

Etwas R am Nachmittag

Vortrag zur Einführung in R für Dozenten

Norman's Pandoc Beamer Themes

NPBT ist meine Sammlung von beamer themes für den Einsatz mit pandoc

Norman's Pandoc Filter Collection

NPFC ist meine Sammlung von Filtern für Pandoc geschrieben in Pyhton

Veranstaltungen

Im Sommersemester 2017 gehaltene Veranstaltungen an der FOM:

Standort: Essen

  • Mathematik (Vorb-Ing 16/03E)

Standort: Duisburg

  • Internes & Extermes Rechnungswesen (Tagesstudium)

Standort: Köln

  • Datenerhebung & Statistik (Tagesstudium)
  • Quantitative Methoden Mathematik/Statistik (Tagesstudium)
  • Wissenschaftliche Methodik 2

Standort: Neuss

  • Informations- & Prozesstechnologien

Standort: Wuppertal

  • Datenerhebung & Statistik (Tagesstudium)

Impressum

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Angabe gemäß §5 TMG:

Norman Markgraf

Guts-Muths-Weg 19

45136 Essen

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