Erläutern Sie die Bedeutung einer nachvollziehbaren, dauerhaften Speicherung von Daten. (3)
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Wie viel Aufwand muss bei (Meta-)Analysen im Allgemeinen zur Aufbereitung und Vorbereitung der Daten verwendet werden? (2)
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Wie sieht idealerweise der Ablauf einer Umweltdatenanalyse von der Erhebung bis zum fertigen
Ergebnis aus? Berücksichtigen Sie auch Schritte der Datenaufbereitung und -ablage. (5)
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Warum sind skriptbasierte Auswertewerkzeuge wie R besonders für die Analyse von komplexen
Umweltdaten geeignet? (3)
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Erläutern Sie an einem Beispiel die tendenziell hohe Komplexität ökologischer Datensätze (4)
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Erläutern Sie kurz das Konzept der tidy data. (4)
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Warum ist es sinnvoll Daten nach dem Prinzip der tidy data aufzubereiten? (3)
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Wann sollte die Aufbereitung von Daten nach dem Prinzip tidy data erfolgen? (3)
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Was sind Metadaten? (2)
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Worin liegt die Bedeutung von vollständigen und korrekten Metadaten? (3)
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Nach welchen Prinzipien sollten Spalten in einer tidy data Tabelle angeordnet werden? (4)
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Welche Probleme treten in Daten häufig auf ? (4)
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Welche Schritte der Datenaufbereitung sollten nach der Erhebung möglichst bald durchgeführt werden? (4)
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Welche Schritte der Datenaufbereitung und -transformation sind häufig notwendig, um tidy data zu
erhalten? (4)
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Wo im Internet findet man gute Informationen zu R (2 Beispiele)? (2)
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Wie wird in R die Hilfe aufgerufen? Wenigstens 2 verschiedene Möglichkeiten aufführen. (2)
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Wie kann man in R neue Pakete installieren? (1)
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Wie kann man in R eine Bibliothek laden, so dass die enthaltenen Funktionen verfügbar werden? (1)
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Welche Zusammenstellung von Paketen für R enthält Pakete, die für die Datenaufbereitung und Transformation sehr nützlich sind? (3)
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Bei der Datenaufbereitung müssen häufig Text-Strings in Teile zerlegt werden. Welche beiden Funktionen in R sind hier sehr hilfreich? Was sind die jeweiligen Voraussetzungen zur Anwendung? (4)
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Welche Bezüge weisen Umweltdaten häufig auf ? (2)
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Umweltdaten weisen oft Raumbezug und Zeitbezug auf. Welche Problematik ergibt sich daraus im
Hinblick auf die statistische Auswertung? (2)
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Welches ist das Basisobjekt in R in dem Daten in Tabellenform gehalten werden? Nennen Sie drei
andere Formen in denen Daten/Werte gespeichert werden können (2)
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Bei welchen sehr häufig ausgeführten Funktion in R wird die Objekt-Orientierung von R besonders
deutlich? Nennen Sie ein Beispiel und erläutern Sie (2)
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Erläutern Sie den Unterschied zwischen Median und Mean (4)
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Erläutern Sie den Aufbau eines Boxplots (3)
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Wie und warum kann man an einem Boxplot die statistische Verteilung der Daten ablesen und z.B.
schnell erkennen, ob die Daten normalverteilt sind? (4)
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Wie heißt die Standardfunktion in R zum einlesen von Daten aus Textdateien? Was ist der Unterschied zwischen den Bequemlichkeitsfunktionen read.csv() und read.csv2()? (3)
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