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Schulungsübersicht
Einführung und Vorbemerkungen
- R freundlicher machen, R und verfügbare GUIs
- Die R-Umgebung
- 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
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
Lesen von Daten aus Dateien
- Der read.table()-Befehl
- Der scan()-Befehl
- Accessing eingebaute Datensätze
- Laden von Daten aus anderen R-Paketen
- Bearbeiten von Daten
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- R als eine Reihe von statistischen Tabellen
- Untersuchen der Verteilung eines Datensatzes
- Tests mit einer und zwei Stichproben
Gruppierung, Schleifen und bedingte Ausführung
- Gruppierte Ausdrücke
- Kontrollanweisungen
- Bedingte Ausführung: if-Anweisungen
- Wiederholte Ausführung: for-Schleifen, repeat und while
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 Modelle in R
- Definieren statistischer Modelle; Formeln
- Kontraste
- Lineare Modelle
- Allgemeine Funktionen zur Extraktion von Modellinformationen
- Varianzanalyse und Modellvergleich
- ANOVA-Tabellen
- Aktualisieren angepasster Modelle
- Verallgemeinerte lineare Modelle
- Familien
- Die Funktion glm()
- Nichtlineare kleinste Quadrate und Maximum-Likelihood-Modelle
- Kleinste Quadrate
- Maximalwahrscheinlichkeit
- Einige Nicht-Standard-Modelle
Grafische Verfahren
- Hochrangige Befehle zum Plotten
- Die Funktion plot()
- Anzeige von multivariaten Daten
- Grafiken anzeigen
- Argumente für hochrangige Plot-Funktionen
- Low-Level Plot-Befehle
- Mathematical Beschriftung
- Hershey-Vektor-Schriften
- Interaktion mit Grafiken
- Verwendung von Grafikparametern
- Permanente Änderungen: Die Funktion par()
- Temporäre Änderungen: Argumente für Grafikfunktionen
- Liste der Grafikparameter
- Grafische Elemente
- Achsen und Tickmarks
- Ränder der Figur
- Umgebung für mehrere Figuren
- Gerätetreiber
- PostScript-Diagramme für Schriftsatzdokumente
- Mehrere Grafikgeräte
- Dynamische Grafiken
Pakete
- Standard-Pakete
- Beigetragene Pakete und CRAN
- Namespaces
Voraussetzungen
Gute Kenntnisse der Statistik.
21 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
We had many varying levels of skill in the class which created the need for more thorough explanations at times to ensure understanding. Pace and structure was generally pleasant.
Gary Munn - Vodacom
Kurs - Introduction to R
Hands on examples were the most helpful.
Sean Kaukas
Kurs - Introduction to R
I genuinely enjoyed working 1:1 with Gunner.
