Введение в R

Введение в R: Руководство для начинающих

Описание курса

Этот курс предназначен для всех, кто заинтересован в изучении основ R, мощного языка, широко используемого для статистического анализа, науки о данных и визуализации. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в программировании или уже знакомы с анализом данных, этот курс предлагает структурированный подход к изучению R, разбитый на две части: Базовый (A) и Продвинутый (B).

Структура курса:

Часть A: Основы R

1. Чтение данных в R
   Узнайте, как импортировать, управлять и читать данные различных форматов в R.
2. Помощь и пакеты R
   Узнайте, как получить доступ к обширной справочной системе R и установить/использовать пакеты, расширяющие функциональность R.
3. Различные типы предметов
   Изучите типы данных R, такие как векторы, матрицы, списки и фреймы данных, которые являются основными строительными блоками.
4. Основные манипуляции
   Узнайте, как манипулировать данными и выполнять фундаментальные операции с помощью встроенных функций R.
5. Графика и визуализация данных
   Визуализация данных с помощью мощных систем построения графиков R, таких как базовая графика и ggplot2.
6. Простые статистические тесты
   Проводить основные статистические тесты, такие как t-тесты и хи-квадрат, для анализа данных.
7. Регрессионные модели
   Получите представление о линейном и множественном регрессионном моделировании для понимания взаимосвязи между переменными.
8. R против RStudio
   Сравните и поймите разницу между R и его популярной IDE, RStudio, чтобы улучшить свой рабочий процесс.

Часть B: Продвинутые темы в R

1. Циклы и функции
   Окунитесь в циклы и условные операторы для автоматизации повторяющихся задач, а также научитесь писать пользовательские функции в R.
2. Написание собственной программы
   Создавайте собственные небольшие программы на R, закрепляя понимание синтаксиса и логики языка.
3. Моделирование методом Монте-Карло
   Используйте имитационное моделирование для оценки вероятностей и моделирования сложных систем.
4. Методы оптимизации
   Изучите методы оптимизации для минимизации или максимизации функций в различных приложениях, например, в экономике или инженерии.
5. Непараметрические модели
   Изучите продвинутые модели, не опирающиеся на стандартные параметрические предположения, такие как тест Вилкоксона или оценка плотности ядра.

Этот курс поможет вам пройти путь от базовой работы с данными до создания собственных статистических моделей и симуляторов, обеспечивая прочную основу для использования R в различных областях исследований, бизнеса и т.д.