Einführung in R.

Einführung in R: Ein Leitfaden für Einsteiger

Beschreibung des Kurses

Dieser Kurs richtet sich an alle, die die Grundlagen von R erlernen möchten, einer leistungsstarken Sprache, die häufig für statistische Analysen, Datenwissenschaft und Visualisierungen verwendet wird. Unabhängig davon, ob Sie völlig neu in der Programmierung sind oder bereits mit der Datenanalyse vertraut sind, bietet dieser Kurs einen strukturierten Ansatz zum Erlernen von R, der in zwei Teile unterteilt ist: Basis (A) und Fortgeschrittene (B).

Struktur des Kurses:

Teil A: Grundlagen von R

1. Lesen der Daten in R
   Lernen Sie, wie Sie verschiedene Datenformate in R importieren, verwalten und lesen können.
2. R Hilfe und Pakete
   Verstehen, wie man auf das umfangreiche Hilfesystem von R zugreift und Pakete installiert/verwendet, die die Funktionalität von R erweitern.
3. Verschiedene Arten von Objekten
   Erkunden Sie die Datentypen von R wie Vektoren, Matrizen, Listen und Datenrahmen, die die Kernbausteine darstellen.
4. Grundlegende Manipulationen
   Entdecken Sie, wie Sie mit den integrierten Funktionen von R Daten manipulieren und grundlegende Operationen durchführen können.
5. Grafiken und Datenvisualisierung
   Visualisierung von Daten mithilfe der leistungsstarken Plottersysteme von R wie Base Graphics und ggplot2.
6. Einfache statistische Tests
   Durchführung grundlegender statistischer Tests wie t-Tests und Chi-Quadrat-Tests zur Analyse von Daten.
7. Regressionsmodelle
   Sie erhalten eine Einführung in die lineare und multiple Regressionsmodellierung, um die Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen.
8. R gegen RStudio
   Vergleichen und verstehen Sie die Unterschiede zwischen R und seiner beliebten IDE, RStudio, um Ihren Arbeitsablauf zu verbessern.

Teil B: Fortgeschrittene Themen in R

1. Schleifen und Funktionen
   Lernen Sie Schleifen und bedingte Anweisungen kennen, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, und lernen Sie, benutzerdefinierte Funktionen in R zu schreiben.
2. Ihr eigenes Programm schreiben
   Erstellen Sie Ihre eigenen kleinen R-Programme und festigen Sie Ihr Verständnis für die Syntax und Logik der Sprache.
3. Monte-Carlo-Simulationen
   Verwenden Sie Simulationen, um Wahrscheinlichkeiten abzuschätzen und komplexe Systeme zu modellieren.
4. Optimierungsmethoden
   Lernen Sie Optimierungstechniken zur Minimierung oder Maximierung von Funktionen in verschiedenen Anwendungen, z. B. in der Wirtschaft oder im Ingenieurwesen.
5. Nicht-parametrische Modelle
   Erforschen Sie fortgeschrittene Modelle, die nicht auf standardmäßigen parametrischen Annahmen beruhen, wie den Wilcoxon-Test oder die Kernel-Dichte-Schätzung.

Dieser Kurs führt Sie von der grundlegenden Datenverarbeitung bis hin zur Erstellung benutzerdefinierter statistischer Modelle und Simulationen und vermittelt Ihnen eine solide Grundlage in R für verschiedene Anwendungen in Forschung, Wirtschaft und mehr.