Datenanalyse mit R,   SS 2026


Vorlesung:   Di 10:00 - 11:30  im  A125
Übung:         Di 11:45 - 13:15  im  A125

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. Beispiel: Numerisches Lösen von gewöhnlichen DGLs
  5. Beispiel: Effizientes Matrix-Exponential
  6. Analyse von Finanz-Zeitreihen: Typische Eigenschaften
  7. ARCH-Modelle
  8. Maximum Likelihood Estimation
  9. Exponentiell gewichtete Volatilitäten und GARCH-Modelle
  10. 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
week7.txt



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             



Daten:
DAX.txt
SPX.txt
GE.txt



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
•   Ingo Steinke, Toni Stocker: Statistik mit R, Einführung und Anwendung
•   R-Skript  zum 4-semestrigen R-Kurs an der Uni Giessen
•   W'keitsverteilungen-in-R.pdf



Hochschule RheinMain Wiesbaden Rüsselsheim, Prof. Dr. D. Lehmann, FB Ingenieurwissenschaften