R Fundamentals

對統計學有很好的理解。

R是一種用於統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R還發現沒有計算機編程技能的統計學家，工程師和科學家的追隨者都很容易使用。它的受歡迎程度是由於越來越多地使用數據挖掘來實現各種目標，例如設定廣告價格，更快地找到新藥或微調財務模型。 R有各種各樣的數據挖掘包。

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