https://github.com/danheck/vorlesungsfolien

Foliensätze zu Vorlesungen mit quantitativen Bezug

https://github.com/danheck/vorlesungsfolien

Repository

Foliensätze zu Vorlesungen mit quantitativen Bezug

https://github.com/danheck/Vorlesungsfolien/blob/master/

**Wiki zu den Vorlesungsunterlagen:** [https://github.com/luebby/Vorlesungen/wiki/Lehre-als-Sammlung-von-Tricks](https://github.com/luebby/Vorlesungen/wiki/Lehre-als-Sammlung-von-Tricks)

Fehler etc. bitte unter [https://github.com/luebby/Vorlesungen/issues](https://github.com/luebby/Vorlesungen/issues) melden!


## Notwendige Software

- mglichst aktuelles R, RStudio, LaTeX
- LaTeX u. a. Paket `beamer`, `cm-super`, `ulem`
- pandoc in der aktuellen Version (2.0.3) -- RStudio liefert gegenwrtig nur 1.19.2.1 mit: [https://github.com/jgm/pandoc/releases/tag/2.0.3](https://github.com/jgm/pandoc/releases/tag/2.0.3). 
- rmarkdown in der aktuellen Version (1.8 oder spter).
- Python3 mit panflute: [https://www.python.org/downloads/](https://www.python.org/downloads/). Nach der Installation ber die Windows Eingabeaufforderung (Terminal) panflute installieren: `pip3 install panflute`.
- **Wichtig fr Windows 10+ Nutzer:** Python muss richtig installiert werden: [https://www.howtogeek.com/197947/how-to-install-python-on-windows/](https://www.howtogeek.com/197947/how-to-install-python-on-windows/) Hierbei immer ber der den Installer gehen (s. Installationsanleitung) und "Add Python 3.6 to PATH" beim ersten Installationsheinweis anklicken. Dann Computer neu starten und den Befehl (pip3 install panflute) in die Kommandozeile (unter dem Reiter "Terminal") eingeben.

Hinweise zur Benutzung von GitHub: [http://happygitwithr.com/](http://happygitwithr.com/)

Hinweise zu RStudio, R und R Markdown: [https://ismayc.github.io/rbasics-book/](https://ismayc.github.io/rbasics-book/)

## Erste Schritte


Um eine Rohfassung der Skripte zu erzeugen, die entsprechnde Rmd Datei mit dem jeweiligen Vorlesungsnamen in RStudio ffnen und knitrn.
Besser ist aber, sie passen erst die Daten im Verzeichnis `private/` an und nutzen das Skript `MakeMySemester.R` zum erzeugen.

*Tipps*: 

- Evt. muss zweimal geknittet werden, damit die bungsnummerierung passt.
- Gelegentlich den Knitr Cache leeren.
- Vorsicht bei Netzlaufwerken (OneDrive etc.): hier kann es zu Schreib-/Leseproblemen kommen 

## Wo muss/kann ich etwas anpassen?

**Kontrollieren Sie die Prfungsleistungen!** Diese sind in der Datei `Inhalte/Orga-xxx.Rmd`, wobei `xxx` fr die Vorlesungen (*DES*, *QuantFor*, *WissMeth*, *WM-Quant* , *PraDa*) steht.

Es gibt zwei Stellen, an denen Sie vor dem (ersten) Erstellen der Skripte Hand anlegen sollten:

1. Erstellen einer `private/private.R` Datei

Als Vorlage knnen Sie die Datei `private/private_default.R` nutzen. Kopieren Sie dazu die Datei `private/private_default.R` 

```
# ===========================================================================
# private.R
# =========
#
# = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =

# DozentInnen Information
DozInfo <- list(
  Titel = "Dipl.-Math.",       # "Prof. Dr.", "Dr.", ""
  Vorname = "Norman",          # "Karla Antonia Sybilla"
  Nachname = "Markgraf" ,      # "Suereich-Weinnie"
  Geschlecht = "m",            # "m" mnnlich, "w" weiblich und "d" drittes Geschlecht
  Email = "nmarkgraf@hotmail.com", 
  WebURL = "http://www.sefiroth.de",
  Avatar = NULL,
  Telegram = "",
  WhatsApp = "",
  Skype = ""
)

# Soll eine Seite mit ihren Datein (private-Vorstellung.Rmd) in das Skript?
privateVorstellung <<- TRUE

# ===========================================================================
```
einfach in Ihre Datei `private/private.R` und passen Sie die entsprechenden Felder an. 
Z.B.:

```
# ===========================================================================
# private.R
# =========
#
# = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =

# DozentInnen Information
DozInfo <- list(
  Titel = "Prof. Dr.",       # "Prof. Dr.", "Dr.", ""
  Vorname = "Bianca",          # "Karla Antonia Sybilla"
  Nachname = "Krol" ,      # "Suereich-Weinnie"
  Geschlecht = "w",            # "m" mnnlich, "w" weiblich und "d" drittes Geschlecht
  Email = "bianca.krol@fom.de", 
  WebURL = "http://www.fom.de",
  Avatar = NULL,
  Telegram = "",
  WhatsApp = "",
  Skype = ""
)

# Soll eine Seite mit ihren Datein (private-Vorstellung.Rmd) in das Skript?
privateVorstellung <<- TRUE

# ===========================================================================
```

Falls Sie zwar eine personalisierte Fassung erzeugen wollen, aber keine Vorstellungsseite, dann ndern Sie bitte die Zeile `privateVorstellung` in

```

# Soll eine Seite mit ihren Datein (private-Vorstellung.Rmd) in das Skript?
privateVorstellung <<- FALSE

```

ab. Mchten Sie keine personalisierte Fassung erstellen, sondern eine *Modulfassung*, so knnen Sie das mit

```
# ===========================================================================
# private.R
# =========
#
# = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =

# DozentInnen Information
DozInfo <- NULL

# Soll eine Seite mit ihren Datein (private-Vorstellung.Rmd) in das Skript?
privateVorstellung <<- FALSE

# ===========================================================================
```

erreichen.

2. Erstellen einer `private/private-Semesterdaten.R` Datei

In der Datei `private/private-Semesterdaten.R` knnen die Vorlesungen festlegen, die sie aktuell erstellen mchten.

Dazu kopieren Sie einfach die Vorlage `private/private-Semesterdaten_dafault.R` in die Datei `private/private-Semesterdaten.R` un passen diese an Ihre Bedrfnisse an:

```
# ===========================================================================
# private-Semsterdaten.R
# ======================
#
# In dieser Datei knnen Sie Ihre persnlichen Semsterdaten an.
# Vorlesungen, Orte und ob Sie eine Dozentenversion und/oder 
# Studierendenversion haben wollen.
#
# = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =

semesterdaten <- tribble(
#   -------------------------------------!-------------------!-----------------!----------------------!----------
    ~Vorlesung,                           ~Ort,               ~Dozentenversion, ~Studierendenversion,  ~Zeitplan,
#   -------------------------------------!-------------------!-----------------!----------------------!----------
    "Wissenschaftliche-Methodik",         "Dsseldorf",       TRUE,             TRUE,                  TRUE,
    "Datenerhebung-Statistik",            "Dsseldorf",       TRUE,             TRUE,                  TRUE,
    "Datenerhebung-Statistik",            "Wuppertal",        TRUE,             TRUE,                  TRUE,
    "QM-Wirtschaftsinformatik",           "Mnster",          TRUE,             TRUE,                  FALSE
#   -------------------------------------!-------------------!-----------------!----------------------!----------
)

#
# Bezeichner fr das aktuelle Semester
#
semesterbezeichner <- "WiSe 2018/19"

# ===========================================================================
```
Unter *Vorlesung* tragen Sie bitte den Dateinamen der entsprechenden Vorlesung **ohne** die Endung ".Rmd" ein. 
Aus dem Ort wird (unter Umwandlung der Umlaute in "ae", "oe", "ue") spter die Terminvorschlge erzeugt.

Dozentenversionen enthalten die Musterlsungen, Studierendenversionen enthalten diese nicht.


3. Termine eintragen

Tragen Sie fr Ihre Veranstaltung (*DES*, *QFM*, *WMQD*, *WM* , *PraDA*, *WMWinf*, *QMEval-*) und Ihren Standort Ihre Termine ein (Ordner: `Vorlesungstermine`. Z. B. fr Wissenschaftliche Methodik in Dortmund: `WM-Dortmund.csv`.) 

*Achtung:* die csv Datei ist kommagetrennt. Evt. auf Encoding (Umlaute) beachten.

Eine solche Datei wrde dann wie folgt aussehen: (Hier als Beispiel die Datei `DES-Muenchen.csv`)

```
"Tag", "Datum", "Uhrzeit", "Inhalt"
"1","01.01.1980","","Ein weiterer Vorlesungstermin folgt"
"2","12.03.2018","","Organisatorisches & Wissenschaftliche Grundlagen"
"3","20.03.2018","","Einfuehrung in R"
"4","26.03.2018","","Explorative Datenanalyse"
"5","26.03.2018","","Einfuehrung Inferenz"
"6","09.04.2018","","Inferenz kategorialer Daten"
"7","17.04.2018","","Inferenz numerischer Daten"
"8","24.04.2018","","Wiederholung der Inferenzstatistik"
"9","08.05.2018","","Lineare Regression"
"10","15.05.2018","","Datenhandling"
"11","22.05.2018","","Fallstudie zur praktischen Datenanalyse"
"12","28.05.2018","","Fachartikel lesen"
"13","29.05.2018","","Coaching zur Datenanalyse"
"14","04.06.2018","","Wiederholung"
"15","11.06.2018","","Klausur"
```

Mchten Sie unter `Uhrzeit` noch die genauen Uhrzeiten eintragen, so knnen Sie das machen.


## Literatur

- Motivation: Cobb GW (2007). The introductory statistics course: a Ptolemaic curriculum?, Technology Innovations in Statistics Education, 1(1): [http://escholarship.org/uc/item/6hb3k0nz](http://escholarship.org/uc/item/6hb3k0nz)
- Theorie: Hesterberg, TC (2014). What Teachers Should Know about the Bootstrap: Resampling in the Undergraduate Statistics Curriculum: [https://arxiv.org/abs/1411.5279](https://arxiv.org/abs/1411.5279)
- Theorie: Ernst, MD (2004).  Permutation methods:  A Basis for Exact Inference, Statistical Science, 19, 676-685. [https://projecteuclid.org/euclid.ss/1113832732](https://projecteuclid.org/euclid.ss/1113832732)
- `mosaic`: Pruim R, Kaplan DT und Horton NJ (2017). The mosaic Package: Helping Students to Think with Data Using R. The R Journal, 9(1), 77-10:[https://journal.r-project.org/archive/2017/RJ-2017-024/index.html](https://journal.r-project.org/archive/2017/RJ-2017-024/index.html). 
- Quizze: McGowan HM, Gunderson, BK (2010). Randomized Experiment Exploring How Certain Features of Clicker Use Effect
Undergraduate Students' Engagement and Learning in Statistics. Technology Innovations in Statistics Education, 4(1): [https://escholarship.org/uc/item/2503w2np](https://escholarship.org/uc/item/2503w2np)
- Cartoons etc.: Lesser LM, Pearl DK, & Weber, JJ (2016). Assessing fun items effectiveness in increasing learning of college introductory statistics students: Results of a randomized experiment. Journal of Statistics Education, 24(2), 54-62. [http://tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/10691898.2016.1190190](http://tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/10691898.2016.1190190)
- GAISE Empfehlungen: [http://www.amstat.org/asa/files/pdfs/GAISE/GaiseCollege_Full.pdf](http://www.amstat.org/asa/files/pdfs/GAISE/GaiseCollege_Full.pdf)
- Lehre allgemein: Lang JM (2016). Small Teaching. [http://www.jamesmlang.com/p/small-teaching.html](http://www.jamesmlang.com/p/small-teaching.html)

## Lizenz

- Diese Folien wurde von Karsten Lbke von der FOM [https://www.fom.de/](https://www.fom.de/) entwickelt und stehen unter der Lizenz CC-BY-SA-NC 3.0 de: [https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/de/](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/de/). 

- Die Beamer Templates stammen aus dem [NPBT-Projekt](http://github.com/NMarkgraf/NPBT) von Norman Markgraf und stehen wie der Source Code unter der Lizenz [GNU General Public License v3.0](https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.de.html)

Owner

GitHub Events