План на курса

Въведение и предварителна информация

  • Правене на R по-приятелски, R и достъпни GUI
  • Средата R
  • 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 др.
  • Припомняне 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 задание
  • Векторна аритметика
  • Генериране на регулярни последователности
  • Логически вектори
  • Липсващи стойности
  • Символни вектори
  • Индексни вектори; избиране и модифициране на подмножества от набор от данни
  • Други видове 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 разкъсаните 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

Списъци и рамки с данни

  • Списъци
  • Конструиране и модифициране на списъци
    • Конкатениране на списъци
  • Рамки за данни
    • Изработване на рамки за данни
    • прикачи() и откачи()
    • Работа с рамки от данни
    • Прикачване на произволни списъци
    • Управление на пътя за търсене

Четене на данни от файлове

  • Функцията read.table().
  • Функцията scan().
  • AccessСъздаване на вградени набори от данни
    • Зареждане на данни от други R пакети
  • Редактиране на данни

Вероятностни разпределения

  • R като набор от статистически таблици
  • Изследване на разпространението на набор от данни
  • Едно- и двупробни тестове

Групиране, цикли и условно изпълнение

  • Групирани изрази
  • Контролни отчети
    • Условно изпълнение: оператори if
    • Повтарящо се изпълнение: за цикли, повторение и докато

Писане на вашите собствени функции

  • Прости примери
  • Дефиниране на нови двоични оператори
  • Именувани аргументи и стойности по подразбиране
  • Аргументът "...".
  • Задания в рамките на функциите
  • По-напреднали примери
    • Коефициенти на ефективност при блокови конструкции
    • Изтриване на всички имена в отпечатан масив
    • Рекурсивно числено интегриране
  • Обхват
  • Персонализиране на средата
  • Класове, генерични функции и обектна ориентация

Статистически модели в R

  • Дефиниране на статистически модели; формули
    • Контрасти
  • Линейни модели
  • Генерични функции за извличане на информация за модела
  • Дисперсионен анализ и сравнение на модели
    • ANOVA таблици
  • Актуализиране на вталени модели
  • Обобщени линейни модели
    • Семейства
    • Функцията glm().
  • Нелинейни модели на най-малки квадрати и модели на максимална вероятност
    • Най-малки квадрати
    • Максимална вероятност
  • Някои нестандартни модели

Графични процедури

  • Команди за чертане на високо ниво
    • Функцията plot().
    • Показване на многовариантни данни
    • Показване на графики
    • Аргументи към чертащи функции на високо ниво
  • Команди за чертане на ниско ниво
    • Mathematical анотация
    • Векторни шрифтове Hershey
  • Взаимодействие с графики
  • Използване на графични параметри
    • Постоянни промени: Функцията par().
    • Временни промени: Аргументи към графични функции
  • Списък с графични параметри
    • Графични елементи
    • Оси и отметки
    • Полета на фигурата
    • Среда с множество фигури
  • Драйвери на устройства
    • PostScript диаграми за наборни документи
    • Множество графични устройства
  • Динамични графики

Пакети

  • Стандартни пакети
  • Допринесли пакети и CRAN
  • Пространства от имена

Изисквания

Добро разбиране на статистиката.

 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Oтзиви от потребители (3)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории