Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie i wstępne informacje
- Ułatwienie korzystania z R, R i dostępne GUI
- Środowisko R
- Powiązane oprogramowanie i dokumentacja
- R i statystyka
- Interaktywne korzystanie z R
- Sesja wprowadzająca
- Uzyskiwanie pomocy dotyczącej funkcji i funkcjonalności
- Polecenia R, wrażliwość na wielkość liter itp.
- Przypominanie i poprawianie poprzednich poleceń
- Wykonywanie poleceń z pliku lub przekierowywanie wyników do pliku
- Trwałość danych i usuwanie obiektów
Proste operacje; liczby i wektory
- Wektory i przypisanie
- Arytmetyka wektorowa
- Generowanie regularnych sekwencji
- Wektory logiczne
- Brakujące wartości
- Wektory znakowe
- Wektory indeksowe; wybieranie i modyfikowanie podzbiorów danych
- Inne typy obiektów
Obiekty, ich typy i atrybuty
- Wewnętrzne atrybuty: typ i długość
- Zmiana długości obiektu
- Pobieranie i ustawianie atrybutów
- Klasa obiektu
Czynniki uporządkowane i nieuporządkowane
- Konkretny przykład
- Funkcja tapply() i nieregularne tablice
- Czynniki uporządkowane
Tablice i macierze
- Tablice
- Indeksowanie tablic. Podzbiory tablic
- Macierze indeksowe
- Funkcja array()
- Mieszana arytmetyka wektorowa i tablicowa. Reguła recyklingu
- Iloczyn zewnętrzny dwóch tablic
- Uogólniona transpozycja tablicy
- Funkcje macierzowe
- Mnożenie macierzy
- Równania liniowe i odwracanie
- Wartości własne i wektory własne
- Rozkład osobliwy i wyznaczniki
- Dopasowanie metodą najmniejszych kwadratów i rozkład QR
- Tworzenie macierzy podzielonych, cbind() i rbind()
- Funkcja konkatenacji, (), z tablicami
- Tablice częstości z czynników
Listy i ramki danych
- Listy
- Tworzenie i modyfikowanie list
- Konkatenacja list
- Ramki danych
- Tworzenie ramek danych
- attach() i detach()
- Praca z ramkami danych
- Dołączanie dowolnych list
- Zarządzanie ścieżką wyszukiwania
Odczyt danych z plików
- Funkcja read.table()
- Funkcja scan()
- Dostęp do wbudowanych zbiorów danych
- Ładowanie danych z innych pakietów R
- Edycja danych
Rozkłady prawdopodobieństwa
- R jako zestaw tabel statystycznych
- Badanie rozkładu zbioru danych
- Testy jedno- i dwupróbkowe
Grupowanie, pętle i wykonywanie warunkowe
- Wyrażenia zgrupowane
- Instrukcje sterujące
- Wykonywanie warunkowe: instrukcje if
- Powtarzanie: pętle for, repeat i while
Pisanie własnych funkcji
- Proste przykłady
- Definiowanie nowych operatorów binarnych
- Nazwane argumenty i wartości domyślne
- Argument '...'
- Przypisania w funkcjach
- Bardziej zaawansowane przykłady
- Czynniki efektywności w projektach blokowych
- Usuwanie wszystkich nazw w drukowanej tablicy
- Rekurencyjna całka numeryczna
- Zasięg
- Dostosowywanie środowiska
- Klasy, funkcje generyczne i programowanie obiektowe
Modele statystyczne w R
- Definiowanie modeli statystycznych; formuły
- Kontrasty
- Modele liniowe
- Funkcje generyczne do ekstrakcji informacji o modelu
- Analiza wariancji i porównywanie modeli
- Tabele ANOVA
- Aktualizacja dopasowanych modeli
- Uogólnione modele liniowe
- Rodziny
- Funkcja glm()
- Nieliniowe modele najmniejszych kwadratów i maksymalnej wiarygodności
- Najmniejsze kwadraty
- Maksymalna wiarygodność
- Niektóre niestandardowe modele
Procedury graficzne
- Polecenia graficzne wysokiego poziomu
- Funkcja plot()
- Wyświetlanie danych wielowymiarowych
- Wyświetlanie grafiki
- Argumenty do funkcji graficznych wysokiego poziomu
- Polecenia graficzne niskiego poziomu
- Adnotacje matematyczne
- Czcionki wektorowe Hersheya
- Interakcja z grafiką
- Używanie parametrów graficznych
- Zmiany trwałe: Funkcja par()
- Zmiany tymczasowe: Argumenty do funkcji graficznych
- Lista parametrów graficznych
- Elementy graficzne
- Osie i znaczniki
- Marginesy rysunku
- Środowisko wielu rysunków
- Sterowniki urządzeń
- Diagramy PostScript do dokumentów złożonych
- Wiele urządzeń graficznych
- Grafika dynamiczna
Pakiety
- Standardowe pakiety
- Pakiety współtworzone i CRAN
- Przestrzenie nazw
Wymagania
Dobra znajomość statystyki.
21 godzin
Opinie uczestników (4)
Trenerka w jasny i usystematyzowany sposób prowadziła zajęcia, będąc przy tym bardzo elastyczną. Posiadała ogromną wiedzę, którą potrafiła się podzielić i cierpliwie tłumaczyła, jeśli pojawiły się jakieś wątpliwości albo kod nie działał. Mam nadzieję, że spotkamy się jeszcze na jakimś kursie :)
Anna - Uniwersytet Jagiellonski Collegium Medicum
Szkolenie - Introduction to R
W klasie mieliśmy różne poziomy umiejętności, co czasem wymagało bardziej szczegółowych wyjaśnień, aby zapewnić zrozumienie. Tempo i struktura były ogólnie przyjemne.
Gary Munn - Vodacom
Szkolenie - Introduction to R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Hands on examples were the most helpful.
Sean Kaukas
Szkolenie - Introduction to R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
I genuinely enjoyed working 1:1 with Gunner.
Bryant Ives
Szkolenie - Introduction to R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
