План на курса

Ден 1

Въведение и предварителна информация

    Правене на R по-приятелски, R и достъпни графични потребителски интерфейси Rstudio Свързан софтуер и документация R и статистика Използване на R интерактивно Въвеждаща сесия Получаване на помощ за функции и функции R команди, чувствителност към главни и малки букви и т.н. Извикване и коригиране на предишни команди Изпълнение на команди от или пренасочване на изход към файл Постоянност на данните и премахване на обекти

Прости манипулации; числа и вектори

    Вектори и присвояване Векторна аритметика Генериране на правилни последователности Логически вектори Липсващи стойности Символни вектори Индексни вектори; избор и модифициране на подмножества от набор от данни Други типове обекти

Обекти, техните режими и атрибути

    Вътрешни атрибути: режим и дължина Промяна на дължината на обект Получаване и настройка на атрибути Класът на обект

Подредени и неподредени фактори

    Конкретен пример Функцията tapply() и неравномерни масиви Подредени фактори

Масиви и матрици

    Масиви Индексиране на масиви. Подсекции на масив Индексни матрици Функцията array() Смесена векторна и масивна аритметика. Правилото за рециклиране
Външният продукт на два масива
  • Обобщено транспониране на масив
  • Matrix съоръжения Matrix умножение
  • Линейни уравнения и инверсия
  • Собствени стойности и собствени вектори
  • Декомпозиция на сингулярна стойност и детерминанти
  • Напасване на най-малките квадрати и QR декомпозиция
  • Формиране на разделени матрици, cbind() и rbind()
  • Функцията за конкатенация, (), с масиви
  • Честотни таблици от фактори
  • Ден 2
  • Списъци и рамки с данни
  • Списъци Конструиране и модифициране на списъци Конкатениране на списъци

    Data frames Изработка на data frames

      прикачи() и откачи()
    Работа с рамки от данни
  • Прикачване на произволни списъци
  • Управление на пътя за търсене
  • Манипулиране на данни
  • Избор, подмножество наблюдения и променливи Филтриране, групиране Прекодиране, трансформации Агрегиране, комбиниране на набори от данни Манипулиране на знаци, stringr пакет
  • Четене на данни
  • Txt файлове CSV файлове XLS, XLSX файлове SPSS, SAS, Stata,… и други формати данни Експортиране на данни в txt, csv и други формати Достъп до данни от бази данни с помощта на SQL език

      Вероятностни разпределения

    R като набор от статистически таблици Изследване на разпределението на набор от данни Тестове с една и две извадки

      Групиране, цикли и условно изпълнение

    Групирани изрази Контролни оператори Условно изпълнение: if оператори Повтарящо се изпълнение: for цикли, repeat и while

      Ден 3

    Писане на вашите собствени функции

      Прости примери Дефиниране на нови двоични оператори Наименувани аргументи и стойности по подразбиране Аргументът '...' Присвоявания в рамките на функциите По-усъвършенствани примери Фактори на ефективност в дизайна на блокове Премахване на всички имена в отпечатан масив Рекурсивна числена интеграция

    Обхват

    Персонализиране на средата

      Класове, генерични функции и обектна ориентация
    Статистически анализ в R
  • Модели на линейна регресия Генерични функции за извличане на информация за модел Актуализиране на монтирани модели Обобщени линейни модели Семейства Функцията glm()
  • Класификация Логистична регресия
  • Линеен дискриминантен анализ
  • Анализ на основните компоненти на обучение без надзор

      Методи за клъстериране (k-средни, йерархично групиране, k-medoids)
    Анализ на оцеляването Обекти за оцеляване в r
  • Оценка на Каплан-Майер
  • Ленти за доверие
  • Cox PH модели, постоянни ковариати
  • Cox PH модели, зависими от времето ковариати
  • Графични процедури
  • Команди за чертане на високо ниво Функцията plot() Показване на многовариантни данни Показване на графики Аргументи към функции за чертане на високо ниво
  • Основни графики за визуализация
  • Многовариантни връзки с решетка и пакет ggplot
  • Използване на графични параметри
  • Списък с графични параметри
  • Автоматизирано и интерактивно отчитане
  • Комбиниране на изход от R с текст Създаване на html, pdf документи

       

    Изисквания

    Добро разбиране на статистиката.

     21 Hours

    Брой участници



    Цена за участник

    Oтзиви от потребители (3)

    Свързани Kурсове

    Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R

    7 Hours

    Introduction to R

    21 Hours

    Свързани Kатегории