課程簡介

第1天

引言和序言

  • 使 R 更友好,R 和可用的 GUI
  • 雷工作室
  • 相關軟體和文件
  • R 和統計資訊
  • 以交互方式使用 R
  • 介紹性會議
  • 獲取有關功能和特性的説明
  • R 命令、區分大小寫等。
  • 調用和更正以前的命令
  • 從檔案執行命令或將輸出轉移到檔中
  • 數據持久性和刪除物件

簡單的操作;數位和向量

  • 向量和賦值
  • 向量算術
  • 生成常規序列
  • 邏輯向量
  • 缺失值
  • 字元向量
  • 索引向量;選擇和修改數據集的子集
  • 其他類型的物件

對象、它們的模式和屬性

  • 內在屬性:模式和長度
  • 更改物件的長度
  • 獲取和設置屬性
  • 物件的類

有序因數和無序因數

  • 具體示例
  • 函數 tapply() 和不規則數位
  • 有序因數

陣列和矩陣

  • 陣 列
  • 陣列索引。陣列的子節
  • 索引矩陣
  • array() 函數
    • 混合向量和數位算術。回收規則
  • 兩個陣列的外積
  • 陣列的廣義轉置
  • Matrix 設施
    • Matrix 乘法
    • 線性方程和反演
    • 特徵值和特徵向量
    • 奇異值分解和行列式
    • 最小二乘擬合和 QR 分解
  • 形成分區矩陣 cbind() 和 rbind()
  • 包含陣列的串聯函數 ()
  • 因數的頻率表

第2天

清單和數據框

  • 清單
  • 構建和修改清單
    • 連接清單
  • 數據幀
    • 製作數據框
    • attach() 和 detach()
    • 使用數據框
    • 附加任意清單
    • 管理搜尋路徑

數據操作

  • 選擇、子集化觀測值和變數
  • 篩選、分組
  • 重新編碼、轉換
  • 聚合,組合數據集
  • 字元操作、stringr 包

讀取數據

  • Txt 檔
  • CSV 檔
  • XLS、XLSX 檔
  • SPSS, SAS, Stata,...和其他格式數據
  • 將數據匯出為 txt、csv 和其他格式
  • Access 使用 SQL 語言從資料庫獲取數據

概率分佈

  • R 作為一組統計表
  • 檢查一組數據的分佈
  • 單樣本和雙樣本檢測

分組、循環和條件執行

  • 分組表達式
  • 控制語句
    • 條件執行:if 語句
    • 重複執行:for 迴圈、repeat 和 while

第3天

編寫自己的函數

  • 簡單示例
  • 定義新的二元運算符
  • 命名參數和預設值
  • “...”論點
  • 函數內的賦值
  • 更高級的範例
    • 模組設計中的效率係數
    • 刪除列印陣列中的所有名稱
    • 遞歸數值積分
  • 範圍
  • 自定義環境
  • 類、泛型函數和面向物件

R 中的統計分析

  • 線性回歸模型
  • 用於提取模型資訊的通用函數
  • 更新擬合模型
  • 廣義線性模型
    • 家族
    • glm() 函數
  • 分類
    • Logistic 回歸
    • 線性判別分析
  • 無監督學習
    • 主成分分析
    • 聚類方法(k-means、分層聚類、k-medoids)
  • 生存分析
    • r 中的生存物件
    • Kaplan-Meier 估計值
    • 置信區間
    • Cox PH 模型,常數協變數
    • Cox PH 模型,瞬態協變數

圖形過程

  • 高級繪圖命令
    • plot() 函數
    • 顯示多變數數據
    • 顯示圖形
    • 高級繪圖函數的參數
  • 基本可視化圖表
  • 使用 lattice 和 ggplot 包的多元關係
  • 使用圖形參數
  • 圖形參數清單

自動化和互動式報告

  • 將 R 的輸出與文字相結合
  • 創建 html、pdf 文件

最低要求

對統計學有很好的理解。

 21 時間:

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