Datenanalyse mit R,   WS 2022/23


Vorlesung:   Do 10:00 - 11:30  im  A122
Übung:         Do 11:45 - 13:15  im  A122

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Prüfungsleistung:  100% Klausur
zugelassene Hilfsmittel:  sämtliche Hilfsmittel zugelassen


Vorlesungsplan: Das folgende Material soll behandelt werden:

  1. Installation und Online-Ressourcen
  2. Rechnen mit Zahlen und Vektoren
  3. Rechnen mit Matrizen
  4. Beispiele: Numerisches Lösen von gewöhnlichen DGLs
  5. Analyse von Finanz-Zeitreihen: Typische Eigenschaften
  6. ARCH-Modelle und Maximum Likelihood Estimation
  7. Exponentiell gewichtete Volatilitäten und GARCH-Modelle
  8. Asymmetrisches ARCH und GARCH
  9. Farben und Farbpaletten in R


Material zum Vorlesungsteil:
week1.txt
week2.txt
week3.pdf              week3.txt
week4.pdf              week4.txt
week5.pdf              week5.txt
week6.txt
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week8.txt
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week10.txt
week11.txt
week12.txt
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Übungsblätter:
Blatt 1              Loesung1.txt
Blatt 2              Loesung2.txt
Blatt 3              Loesung3-Aufg1.txt        Loesung3-Aufg2.pdf
Blatt 4              Loesung4.txt
Blatt 5              Loesung5.txt
Blatt 6              Loesung6.txt
Blatt 7              Loesung7.txt
Blatt 8              Loesung8.txt
Blatt 9              Loesung9.txt
Blatt 10            Loesung10.txt
Blatt 11            Loesung11.txt
Blatt 12            Loesung12.txt
Blatt 13            Loesung13.txt
Probe-Klausur



Daten:
DAX.txt
SPX.txt
GE.txt
DAX5y.txt
MSFT.csv



Material zur R-Software:
•   Die R-Software kann hier heruntergeladen werden.   Auf den Hochschul-PCs ist das R bereits installiert.
•   Kompakt-Übersichten R-Befehle:  4 Seiten,  7 Seiten,  8 Seiten
•   R-Skript  zum 4-semestrigen R-Kurs an der Uni Giessen
•   W'keitsverteilungen-in-R.pdf



Hochschule RheinMain Wiesbaden Rüsselsheim, Prof. Dr. D. Lehmann, Studiengang Angewandte Mathematik