コース概要

導入と準備

  • Rをより使いやすくする、Rと利用可能なGUI
  • R環境
  • 関連ソフトウェアとドキュメント
  • Rと統計学
  • 対話的にRを使用する
  • 初歩的なセッション
  • 関数や機能のヘルプを取得する
  • Rコマンド、大文字と小文字の区別など
  • 前のコマンドの呼び出しと修正
  • ファイルからのコマンド実行または出力のリダイレクト
  • データの永続化とオブジェクトの削除

簡単な操作;数値とベクトル

  • ベクトルと代入
  • ベクトル演算
  • 規則的なシーケンスの生成
  • 論理ベクトル
  • 欠損値
  • 文字列ベクトル
  • インデックスベクトル;データセットのサブセットを選択および変更する
  • その他のオブジェクトの種類

オブジェクト、そのモードと属性

  • 固有の属性:モードと長さ
  • オブジェクトの長さの変更
  • 属性の取得と設定
  • オブジェクトのクラス

順序ありおよび順序なしの要因

  • 具体的な例
  • tapply()関数と不規則配列
  • 順序付き要因

配列と行列

  • 配列
  • 配列のインデックス化。配列の部分区画
  • インデックス行列
  • array()関数
    • ベクトルと配列の混合演算。リサイクル規則
  • 2つの配列の外積
  • 配列の一般化転置
  • 行列機能
    • 行列乗算
    • 線形方程式と逆行列
    • 固有値と固有ベクトル
    • 特異値分解と行列式
    • 最小二乗フィッティングとQR分解
  • 区画化された行列の作成、cbind()とrbind()
  • 連結関数、() との配列操作
  • 要因からの頻度表

リストとデータフレーム

  • リスト
  • リストの構築と変更
    • リストの連結
  • データフレーム
    • データフレームの作成
    • attach()とdetach()
    • データフレームでの作業
    • 任意のリストのアタッチ
    • 検索パスの管理

ファイルからのデータ読み込み

  • read.table()関数
  • scan()関数
  • 組み込みのデータセットへのアクセス
    • 他のRパッケージからのデータ読み込み
  • データ編集

確率分布

  • Rを統計表として利用する
  • 一組のデータの分布を調べる
  • 一標本と二標本の検定

グループ化、ループ、条件付き実行

  • グループ化された式
  • 制御文
    • 条件付き実行:if文
    • 反復実行:forループ、repeatとwhile

独自の関数を作成する

  • 簡単な例
  • 新しいバイナリ演算子の定義
  • 名前付き引数とデフォルト値
  • '...' 引数
  • 関数内の代入
  • より高度な例
    • ブロック設計の効率因子
    • 印刷された配列からすべての名前を削除する
    • 再帰的な数値積分
  • スコープ
  • 環境のカスタマイズ
  • クラス、ジェネリック関数、オブジェクト指向

Rにおける統計モデル

  • 統計モデルの定義;公式
    • 対照群
  • 線形モデル
  • モデル情報の抽出に使用されるジェネリック関数
  • 分散分析とモデル比較
    • ANOVAテーブル
  • 適合済みモデルの更新
  • 一般化線形モデル
    • ファミリ
    • glm()関数
  • 非線形最小二乗法と最大尤度モデル
    • 最小二乗法
    • 最大尤度法
  • 一般的でないモデル

グラフィカル手順

  • 高レベルのプロットコマンド
    • plot()関数
    • 多変量データの表示
    • ディスプレイグラフィックス
    • 高レベルのプロット関数への引数
  • 低レベルのプロットコマンド
    • 数学的注釈
    • Hersheyベクターフォント
  • グラフィックスとのインタラクション
  • グラフィックスパラメータの使用
    • 永続的な変更:par()関数
    • 一時的な変更:グラフィックス関数への引数
  • グラフィックスパラメータリスト
    • グラフィカル要素
    • 軸とティックマーク
    • 図の余白
    • 複数の図環境
  • デバイスドライバ
    • タイプセット文書用のPostScriptダイアグラム
    • 複数のグラフィックスデバイス
  • 動的グラフィックス

パッケージ

  • 標準パッケージ
  • 寄稿パッケージとCRAN
  • ネームスペース

要求

統計学の良い理解

 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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