Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Първи ден
- Введение в R & Rstudio (2 часа)
- Направяне на R по-приятен, R и наличните графични интерфейси
- Rstudio
- Скриптване в Rstudio
- Навигация, секции и скъсяване на код
- Диагностика и отстраняване на грешки в RStudio
- Свързани софтуерни приложения и документация
- Получаване на помощ с функции и функции
- Проекти в RStudio
- Създаване на анализни отчета с RStudio
- Клавишни преки пътища и полезни функции
- Внасяне/изнасяне на данни (1 час)
- Плоски файлове – txt, csv
- Електронни таблици – xls, xlsx
- Данни от формат SPSS, SAS и други
- Accessане на данни от SQL източници на данни
- SQL връзка с бази данни и операции
- Организиране на данни (2 часа)
- Типове данни и класове
- Съхранение на данни в R – формат Rdata
- Структура на обектите
- Числа и вектори
- Matrix и таблица
- Фактори
- Списъци
- Данни рамки
- Дата и час
- Таблично представяне (3 часа)
- Обзор на пакети за таблични данни – dplyr, tidyr, data.table
- Индекси и подскрипти
- Избиране, подмножества на наблюдения и променливи
- Филтриране, групиране
- Прекодиране на трансформации
- Преобразуване на данни
- Сливане на данни
- Манипулиране на нишки, пакет stringr
- Регулярни изрази
Втори ден
- Свързани софтуерни приложения и документация (1 час)
- Rstudio и GIT - версия
- Markdown
- Отчет и представяне с LaTeX
- Shiny уеб приложения
- R и Statistics (2 часа)
- Вероятност и нормално разпределение
- Случайни числа
- Описваща Statistics
- Стандартизация и нормализация
- Интервали на доверие
- Тестване на хипотези
- ANOVA
- Квалитативен анализ на данни
- Линейна регресия (2 часа)
- Коефициент на корелация и интерпретация
- Еднофакторна и мултифакторна линейна регресия
- Методи за оценка – наименьшие квадрати
- Валидиране на модели – тестове за нарушаване на предположения
- Избор на променливи – различни подходи
- Регуляризация – линейна и лассо регресия
- Обобщена наименьшая квадратна – нелинейност
- Логистична регресия
- Графични процедури (2 часа)
- Основни графики за 1 променлива
- Визуализация за 2 и повече променливи
- Графични параметри
- Специални графики
- Експортиране на графики във файлове png, pdf и jpeg
- Разширяване на графичните възможности на R с ggplot2
- Помощ в R (1 час)
- Търсене в документацията на R
- R пакети и документация
- R Cran Task View – търсене на решение на проблем
Изисквания
За този курс не са необходими специални предварителни знания.
14 часа
Отзиви от потребители (1)
За да получа всички отговори и знания, които искам.
Ismail Ahli - Dubai Civil Aviation Authority
Курс - R for Statistical Analysis
Машинен превод