Schulungsübersicht
Einführung und Vorbemerkungen
- R benutzerfreundlicher machen, R und verfügbare GUIs Die R-Umgebung Zugehörige Software und Dokumentation R und Statistiken Interaktive Verwendung von R Eine Einführungssitzung Hilfe zu Funktionen und Features erhalten R-Befehle, Groß-/Kleinschreibung usw. Abrufen und Korrigieren früherer Befehle Ausführen von Befehlen oder Umleiten von Befehlen Ausgabe in eine Datei. Datenpermanenz und Entfernen von Objekten
Einfache Manipulationen; Zahlen und Vektoren
- Vektoren und Zuweisung Vektorarithmetik Generieren regelmäßiger Folgen Logische Vektoren Fehlende Werte Zeichenvektoren Indexvektoren; Auswählen und Ändern von Teilmengen eines Datensatzes. Andere Objekttypen
Objekte, ihre Modi und Attribute
- Intrinsische Attribute: Modus und Länge Ändern der Länge eines Objekts Abrufen und Festlegen von Attributen Die Klasse eines Objekts
Geordnete und ungeordnete Faktoren
- Ein konkretes Beispiel: Die Funktion tapply() und Ragged Arrays. Geordnete Faktoren
Arrays und Matrizen
- Arrays Array-Indizierung. Unterabschnitte eines Arrays Indexmatrizen Die Funktion array() Gemischte Vektor- und Array-Arithmetik. Die Recyclingregel
Datenrahmen Erstellen von Datenrahmen
- attachment() und detach()
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- R als Satz statistischer Tabellen. Untersuchen der Verteilung eines Datensatzes. Tests mit einer oder zwei Stichproben
Schreiben Sie Ihre eigenen Funktionen
- Einfache Beispiele Definieren neuer binärer Operatoren Benannte Argumente und Standardwerte Das Argument „...“ Zuweisungen innerhalb von Funktionen Fortgeschrittenere Beispiele Effizienzfaktoren in Blockentwürfen Löschen aller Namen in einem gedruckten Array Rekursive numerische Integration
Umfang
- Anpassen der Umgebung
Klassen, generische Funktionen und Objektorientierung
- Statistische Modelle in R
Aktualisieren angepasster Modelle
- Verallgemeinerte lineare Modelle Familien
Abbildungsränder
- Umgebung mit mehreren Figuren
Voraussetzungen
Gute Kenntnisse der Statistik.
Erfahrungsberichte (5)
That Haytham started with the basics and gave us enough time to do the examples and ensure that we were at the same page before we moved on to the next topic.
Jaco Dreyer - Africa Health Research Institute
Kurs - R Fundamentals
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurs - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
The subject matter and the pace were perfect.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs - Programming with Big Data in R
Ich habe wirklich von den praktischen Beispielen aus dem Leben profitiert.
Wioleta
Kurs - Data and Analytics - from the ground up
Maschinelle Übersetzung
Der flexible und freundliche Stil. Ich habe genau das gelernt, was für mich nützlich und relevant war.
Jenny
Kurs - Advanced R
Maschinelle Übersetzung