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Schulungsübersicht
Tag 1
Einführung und Vorbemerkungen
- R benutzerfreundlicher machen, R und verfügbare GUIs Rstudio Verwandte 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 von oder Umleiten der Ausgabe zu 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
Listen Erstellen und Ändern von Listen. Verketten von Listen
Datenrahmen Erstellen von Datenrahmen
- attachment() und detach()
TXT-Dateien CSV-Dateien XLS-, XLSX-Dateien SPSS, SAS, Stata,… und andere Datenformate Exportieren von Daten in TXT-, CSV- und andere Formate Zugriff auf Daten aus Datenbanken mithilfe der SQL-Sprache
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen
R als Satz statistischer Tabellen. Untersuchen der Verteilung eines Datensatzes. Tests mit einer oder zwei Stichproben
- Gruppierung, Schleifen und bedingte Ausführung
Gruppierte Ausdrücke Kontrollanweisungen Bedingte Ausführung: if-Anweisungen Wiederholte Ausführung: for-Schleifen, Repeat und While
- Tag 3
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
Hauptkomponentenanalyse des unbeaufsichtigten Lernens
- Clustering-Methoden (k-Means, hierarchisches Clustering, k-Medoide)
Kombinieren der Ausgabe von R mit Text. Erstellen von HTML- und PDF-Dokumenten
Voraussetzungen
Gute Kenntnisse der Statistik.
21 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
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
I enjoyed that it was very hands-on, so we were constantly having the chance to try things on, rather than just sitting listening to a lecture (for example). I felt like I am now able to go away and start using R, which I haven't been able to do before
Kathy Baisley - Africa Health Research Institute
Kurs - R Fundamentals
Day 1 and Day 2 were really straight forward for me and really enjoyed that experience.