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
Das äußere Produkt zweier Arrays
  • Verallgemeinerte Transponierung eines Arrays
  • Matrix Einrichtungen Matrix Multiplikation
  • Lineare Gleichungen und Inversion
  • Eigenwerte und Eigenvektoren
  • Singulärwertzerlegung und Determinanten
  • Anpassung der kleinsten Quadrate und QR-Zerlegung
  • Partitionierte Matrizen bilden, cbind() und rbind()
  • Die Verkettungsfunktion () mit Arrays
  • Häufigkeitstabellen aus Faktoren
  • Tag 2
  • Listen und Datenrahmen
  • Listen Erstellen und Ändern von Listen. Verketten von Listen

    Datenrahmen Erstellen von Datenrahmen

      attachment() und detach()
    Arbeiten mit Datenrahmen
  • Anhängen beliebiger Listen
  • Verwalten des Suchpfads
  • Datenmanipulation
  • Auswählen, Unterteilen von Beobachtungen und Variablen, Filtern, Gruppieren, Neukodierung, Transformationen, Aggregation, Kombinieren von Datensätzen, Zeichenmanipulation, Stringr-Paket
  • Daten lesen
  • 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
    Statistische Analyse in R
  • Lineare Regressionsmodelle Generische Funktionen zum Extrahieren von Modellinformationen Aktualisieren angepasster Modelle Verallgemeinerte lineare Modelle Familien Die glm()-Funktion
  • Logistische Regression der Klassifizierung
  • Lineare Diskriminanzanalyse
  • Hauptkomponentenanalyse des unbeaufsichtigten Lernens

      Clustering-Methoden (k-Means, hierarchisches Clustering, k-Medoide)
    Überlebensanalyse Überlebensobjekte im Fluss
  • Kaplan-Meier-Schätzung
  • Vertrauensbänder
  • Cox PH-Modelle, konstante Kovariaten
  • Cox PH-Modelle, zeitabhängige Kovariaten
  • Grafische Verfahren
  • Plotbefehle auf hoher Ebene Die Funktion plot() Anzeigen multivariater Daten Grafiken anzeigen Argumente für Plotfunktionen auf hoher Ebene
  • Grundlegende Visualisierungsdiagramme
  • Multivariate Beziehungen mit Gitter- und ggplot-Paket
  • Verwendung von Grafikparametern
  • Liste der Grafikparameter
  • Automatisierte und interaktive Berichterstattung
  • Kombinieren der Ausgabe von R mit Text. Erstellen von HTML- und PDF-Dokumenten

       

    Voraussetzungen

    Gute Kenntnisse der Statistik.

      21 Stunden
     

    Teilnehmerzahl


    Beginnt

    Endet


    Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
    Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

    Erfahrungsberichte (3)

    Kombinierte Kurse

    Verwandte Kategorien