Kurzusleírás
1. nap
Bevezetés és előzmények
- A R barátságosabbá tétele, R és elérhető grafikus felhasználói felületek
- Rstúdió
- R kapcsolódó szoftverek és dokumentációk
- R és statisztikák
- A R interaktív használata
- Bevezető foglalkozás
- Segítség kérése a funkciókkal és szolgáltatásokkal kapcsolatban
- R parancsok, kis- és nagybetűk érzékenysége stb.
- RAz előző parancsok előhívása és javítása
- Parancsok végrehajtása fájlból vagy kimenet átirányítása fájlba
- Adatok állandósága és objektumok eltávolítása
Egyszerű manipulációk; számok és vektorok
- Vektorok és hozzárendelés
- Vektoros aritmetika
- Szabályos sorozatok generálása
- Logikai vektorok
- Hiányzó értékek
- Karakter vektorok
- Indexvektorok; adathalmaz részhalmazainak kiválasztása és módosítása
- Más típusú objektumok
Objektumok, módozataik és tulajdonságaik
- Belső tulajdonságok: mód és hossz
- Egy objektum hosszának megváltoztatása
- Attribútumok lekérése és beállítása
- Egy objektum osztálya
Rendezett és rendezetlen tényezők
- Egy konkrét példa
- A tapply() függvény és a ragged tömbök
- Rendezett tényezők
Tömbök és mátrixok
- Tömbök
- Tömb indexelés. Egy tömb alszakaszai
- Index mátrixok
- Az array() függvény
- Vegyes vektor és tömb aritmetika. Az újrahasznosítás szabálya
- Két tömb külső szorzata
- Egy tömb általánosított transzponálása
- Matrix létesítmények
- Matrix szorzás
- Lineáris egyenletek és inverzió
- Sajátértékek és sajátvektorok
- Szinguláris érték dekompozíció és determinánsok
- A legkisebb négyzetek illesztése és a QR dekompozíció
- Particionált mátrixok létrehozása, cbind() és rbind()
- Az összefűzési függvény, (), tömbökkel
- Gyakorisági táblázatok faktorokból
2. nap
Listák és adatkeretek
- Listák
- Listák készítése és módosítása
- Listák összefűzése
- Adatkeretek
- Adatkeretek készítése
- csatol() és detach()
- Munka adatkeretekkel
- Tetszőleges listák csatolása
- A keresési útvonal kezelése
Adatmanipuláció
- Megfigyelések és változók kiválasztása, részhalmaza
- Szűrés, csoportosítás
- Rkódolás, transzformációk
- Összesítés, adathalmazok kombinálása
- Karaktermanipuláció, stringr csomag
Radatok olvasása
- Txt fájlok
- CSV fájlok
- XLS, XLSX fájlok
- SPSS, SAS, Stata,… és más formátumú adatok
- Adatok exportálása txt, csv és egyéb formátumokba
- Access adatgyűjtés adatbázisokból SQL nyelven
Valószínűségi eloszlások
- R statisztikai táblázatok halmazaként
- Egy adathalmaz eloszlásának vizsgálata
- Egy- és kétmintás tesztek
Csoportosítás, hurkok és feltételes végrehajtás
- Csoportosított kifejezések
- Ellenőrző nyilatkozatok
- Feltételes végrehajtás: ha utasítások
- Repetitív végrehajtás: ciklusoknál, ismétlés és while
3. nap
Saját függvények írása
- Egyszerű példák
- Új bináris operátorok meghatározása
- Elnevezett argumentumok és alapértelmezett értékek
- A „...” érv
- Hozzárendelések a függvényeken belül
- Fejlettebb példák
- Hatékonysági tényezők blokktervezésben
- Az összes név eldobása egy nyomtatott tömbben
- Rekurzív numerikus integráció
- Hatály
- A környezet testreszabása
- Osztályok, általános függvények és objektum orientáció
Statisztikai elemzés in R
- Lineáris regressziós modellek
- Általános függvények a modellinformációk kinyeréséhez
- Beépített modellek frissítése
- Általánosított lineáris modellek
- Családok
- A glm() függvény
- Osztályozás
- Logisztikai Rkilépés
- Lineáris diszkriminancia analízis
- Felügyelet nélküli tanulás
- Főkomponensek elemzése
- Klaszterezési módszerek (k-átlagok, hierarchikus klaszterezés, k-medoidok)
- Túlélési elemzés
- Túlélési tárgyak az r
- Kaplan-Meier becslés
- Bizalom sávok
- Cox PH modellek, állandó kovariánsok
- Cox PH modellek, időfüggő kovariánsok
Grafikus eljárások
- Magas szintű ábrázolási parancsok
- A plot() függvény
- Többváltozós adatok megjelenítése
- Kijelző grafika
- A magas szintű ábrázolási függvények érvei
- Alapvető vizualizációs grafikonok
- Többváltozós relációk ráccsal és ggplot csomaggal
- Grafikus paraméterek használata
- Grafikus paraméterek listája
Automatizált és interaktív jelentéskészítés
- A R kimenetének kombinálása szöveggel
Html, pdf dokumentumok készítése
Vélemények (6)
At the end of the class, we had a great overview of the language, we were provided tools to continue learning and were provided suggestions on how to continue learning. We covered AI/ML information.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Kurzus - R
The R-programming overview training is quite intensive but Tomasz is always helpful, energetic and up to date. On top of it, he is passionate about R. I would highly recommend his R sessions to anyone interested in R.
Luiza Panoschi - Global Knowledge Network Training Ltd
Kurzus - R
Practice exercises were relevant and very helpful to reinforce the knowledge.
Andy Kwan - Environment and Climate Change Canada
Kurzus - R
Follow-along exercises after slide presentation kept engagement.
Robin White - Environment and Climate Change Canada
Kurzus - R
Michael was very knowledgeable and clear in his instruction of the training. Course was well structured to teach the desired subject as well as the right amount of room was left to adjust to fit our needs better. Over all, I am very happy with the course.
Brock Batey - Environment and Climate Change Canada
Kurzus - R
I really enjoyed the knowledge of the trainer.