В рамках данного курса мы подробно разберем все основные этапы анализа данных при помощи R. Слушатели научатся без труда манипулировать данными, используя как стандартные методы R и Rstudio, так и специальные пакеты и библиотеки. Мы выясним, как применять основные методы статистического анализа: t-тест, корреляция, регрессия, дисперсионный и регрессионный анализ и др. Также мы научимся писать собственные функции в R. Особое внимание в курсе будет уделено визуализации получаемых результатов.
Overview
Syllabus
Предобработка данных
1.1 Общая информация о курсе
1.2 Переменные
1.3 Работа с data frame
1.4 Элементы синтаксиса
1.5 Описательные статистики
1.6 Описательные статистики. Графики
1.7 Сохранение результатов
Статистика в R. Часть 1
2.1 Анализ номинативных данных
2.2 Сравнение двух групп
2.3 Применение дисперсионного анализа
2.4 Создание собственных функций
Статистика в R. Часть 2
3.1 Корреляция и простая линейная регрессия (МНК)
3.2 Множественная линейная регрессия
3.3 Множественная линейная регрессия. Отбор моделей
3.4 Диагностика модели
3.5 Диагностика модели. Продолжение
3.6 Логистическая регрессия
3.7 Экспорт результатов анализа из R
3.8 Заключение
Taught by
Anatoliy Karpov and Ivan Ivanci
