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Schulungsübersicht
Tag 1
Einführung und Vorbemerkungen
- R freundlicher machen, R und verfügbare GUIs
- Rstudio
- Verwandte Software und Dokumentation
- R und Statistik
- R interaktiv nutzen
- Eine einführende Sitzung
- Hilfe zu Funktionen und Merkmalen
- R-Befehle, Groß- und Kleinschreibung, etc.
- Aufrufen und Korrigieren von vorherigen Befehlen
- Ausführen von Befehlen aus einer Datei oder Umleiten der Ausgabe in eine Datei
- Datenpermanenz und Entfernen von Objekten
Einfache Manipulationen; Zahlen und Vektoren
- Vektoren und Zuweisung
- Vektorielle Arithmetik
- Erzeugen von regulären Sequenzen
- Logische Vektoren
- Fehlende Werte
- Zeichen-Vektoren
- Indexvektoren; Auswählen und Ändern von Teilmengen eines Datensatzes
- Andere Arten von Objekten
Objekte, ihre Modi und Attribute
- Intrinsische Attribute: Modus und Länge
- Ändern der Länge eines Objekts
- Abrufen und Setzen von Attributen
- Die Klasse eines Objekts
Geordnete und nicht geordnete Faktoren
- Ein spezifisches Beispiel
- Die Funktion tapply() und ragged arrays
- Geordnete Faktoren
Arrays und Matrizen
- Arrays
- Array-Indizierung. Unterabschnitte eines Arrays
- Index-Matrizen
- Die Funktion array()
- Gemischte Vektor- und Array-Arithmetik. Die Recycling-Regel
- Das äußere Produkt von zwei Arrays
- Verallgemeinerte Transponierung eines Arrays
- Matrix Einrichtungen
- Matrix Multiplikation
- Lineare Gleichungen und Invertierung
- Eigenwerte und Eigenvektoren
- Singulärwertzerlegung und Determinanten
- Kleinste-Quadrate-Anpassung und die QR-Zerlegung
- Bilden von partitionierten Matrizen, cbind() und rbind()
- Die Verkettungsfunktion () mit Arrays
- Häufigkeitstabellen aus Faktoren
Tag 2
Listen und Datenrahmen
- Listen
- Erstellen und Ändern von Listen
- Verkettung von Listen
- Datenrahmen
- Erstellen von Datenrahmen
- attach() und detach()
- Arbeiten mit Datenrahmen
- Anhängen beliebiger Listen
- Verwalten des Suchpfades
Datenmanipulation
- Auswahl, Unterteilung von Beobachtungen und Variablen
- Filtern, Gruppieren
- Umkodierung, Transformationen
- Aggregation, Kombination von Datensätzen
- Zeichenmanipulation, stringr-Paket
Lesen von Daten
- Txt-Dateien
- CSV-Dateien
- XLS-, XLSX-Dateien
- SPSS, SAS, Stata,... und andere Datenformate
- Exportieren von Daten in txt-, csv- und andere Formate
- Accessing von Daten aus Datenbanken mit SQL Sprache
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- R als eine Reihe von statistischen Tabellen
- Untersuchen der Verteilung einer Reihe von Daten
- Ein- und Zwei-Stichproben-Tests
Gruppierung, Schleifen und bedingte Ausführung
- Gruppierte Ausdrücke
- Kontrollanweisungen
- Bedingte Ausführung: if-Anweisungen
- Wiederholte Ausführung: for-Schleifen, repeat und while
Tag 3
Eigene Funktionen schreiben
- Einfache Beispiele
- Definieren neuer binärer Operatoren
- Benannte Argumente und Vorgabewerte
- Das '...' Argument
- Zuweisungen innerhalb von Funktionen
- Fortgeschrittene Beispiele
- Effizienzfaktoren in Blockentwürfen
- Weglassen aller Namen in einem gedruckten Array
- Rekursive numerische Integration
- Bereich
- Anpassen der Umgebung
- Klassen, generische Funktionen und Objektorientierung
Statistische Analyse in R
- Lineare Regressionsmodelle
- Generische Funktionen zur Extraktion von Modellinformationen
- Aktualisieren angepasster Modelle
- Verallgemeinerte lineare Modelle
- Familien
- Die Funktion glm()
- Klassifizierung
- Logistische Regression
- Lineare Diskriminanzanalyse
- Unüberwachtes Lernen
- Hauptkomponentenanalyse
- Clustering-Methoden (k-means, hierarchisches Clustering, k-medoids)
- Survival-Analyse
- Überlebensobjekte in r
- Kaplan-Meier-Schätzung
- Konfidenzbänder
- Cox-PH-Modelle, konstante Kovariaten
- Cox-PH-Modelle, zeitabhängige Kovariaten
Grafische Verfahren
- Hochrangige Befehle zum Plotten
- Die Funktion plot()
- Anzeige von multivariaten Daten
- Grafiken anzeigen
- Argumente für hochrangige Plot-Funktionen
- Grundlegende Visualisierungsgrafiken
- Multivariate Beziehungen mit Lattice und dem ggplot-Paket
- Verwendung von Grafikparametern
- Liste der Grafikparameter
Automatisierte und interaktive Berichterstellung
- Kombinieren der Ausgabe von R mit Text
- Erstellen von html- und pdf-Dokumenten
Voraussetzungen
Gute Kenntnisse der Statistik.
21 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
Dass Haytham mit den Grundlagen begann und uns genug Zeit gab, die Beispiele durchzuführen und sicherzustellen, dass wir auf der gleichen Wellenlänge waren, bevor wir zum nächsten Thema übergingen.
Jaco Dreyer - Africa Health Research Institute
Kurs - R Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
Ich habe es genossen, dass es sehr praxisorientiert war. Wir hatten ständig die Möglichkeit, Dinge auszuprobieren, anstatt nur zuzuhören wie bei einer Vorlesung (zum Beispiel). Ich fühle mich jetzt in der Lage, R zu nutzen und loszulegen, was ich vorher nicht konnte.
Kathy Baisley - Africa Health Research Institute
Kurs - R Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
Tag 1 und Tag 2 waren für mich wirklich unkompliziert und ich habe diese Erfahrung sehr genossen.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Kurs - R Fundamentals
Maschinelle Übersetzung
