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Course Outline
서론 및 서론
- R을 보다 친근하게 만들기, R 및 사용 가능한 GUI
- R 환경
- 관련 소프트웨어 및 문서
- R과 통계
- R을 대화형으로 사용하기
- 소개 세션
- 기능 및 특징에 대한 도움말 받기
- R 명령어, 대소문자 구분 등
- 이전 명령의 회수 및 수정
- 파일에서 명령 실행 또는 출력 전환
- 데이터 영구성 및 객체 제거
간단한 조작; 숫자와 벡터
- 벡터와 할당
- 벡터 산술
- 정기적인 시퀀스 생성
- 논리 벡터
- 누락된 값
- 문자 벡터
- 인덱스 벡터; 데이터 세트의 하위 세트 선택 및 수정
- 다른 유형의 객체
객체, 객체의 모드 및 속성
- 내재적 속성: 모드 및 길이
- 객체의 길이 변경
- 속성 가져오기 및 설정
- 객체의 클래스
순서가 있는 요인과 순서가 없는 요인
- 구체적인 예
- tapply() 함수와 불규칙 배열
- 순서가 있는 요인
배열과 행렬
- 배열
- 배열 인덱싱. 배열의 하위 섹션
- 인덱스 매트릭스
- 배열() 함수
- 혼합 벡터와 배열 산술. 재활용 규칙
- 두 배열의 외적
- 배열의 일반화된 전치
- Matrix 시설
- Matrix 곱셈
- 선형 방정식과 역방정식
- 고유값과 고유벡터
- 특이값 분해 및 행렬식
- 최소제곱법과 QR 분해
- 분할 행렬 형성, cbind() 및 rbind()
- 배열을 사용한 연결 함수 ()
- 요인의 빈도표
리스트와 데이터 프레임
- 기울기
- 목록 구성 및 수정
- 목록 연결
- 데이터 프레임
- 데이터 프레임 만들기
- Attach()와 Detach()
- 데이터 프레임 작업
- 임의의 목록 첨부
- 검색 경로 관리
파일에서 데이터 읽기
- read.table() 함수
- scan() 함수
- Access 내장 데이터 세트 사용
- 다른 R 패키지에서 데이터 로딩
- 데이터 편집
확률 분포
- 통계 표의 집합으로서의 R
- 데이터 집합의 분포를 조사하다
- 1개 및 2개 샘플 테스트
그룹화, 루프 및 조건 실행
- 그룹화된 표현
- 제어문
- 조건 실행: if 문
- 반복 실행: for 루프, repeat 및 while
자신의 함수 작성하기
- 간단한 예
- 새로운 이진 연산자 정의
- 명명된 인수 및 기본값
- '...' 인수
- 함수 내의 할당
- 더욱 진보된 예
- 블록 설계의 효율성 요소
- 인쇄된 배열의 모든 이름 삭제
- 재귀적 수치 적분
- 범위
- 환경 사용자 지정
- 클래스, 일반 함수 및 객체 지향
R에서의 통계 모델
- 통계적 모델 정의; 공식
- 대조
- 선형 모델
- 모델 정보 추출을 위한 일반 함수
- 분산 분석 및 모델 비교
- ANOVA 표
- 적합 모델 업데이트
- 일반화 선형 모델
- 가족
- glm() 함수
- 비선형 최소 제곱 및 최대 우도 모델
- 최소제곱법
- 최대 가능성
- 일부 비표준 모델
그래픽 절차
- 고급 플로팅 명령
- plot() 함수
- 다변량 데이터 표시
- 그래픽 표시
- 고수준 플로팅 함수에 대한 인수
- 저수준 플로팅 명령
- Mathematical 주석
- Hershey 벡터 글꼴
- 그래픽과 상호 작용
- 그래픽 매개변수 사용
- 영구 변경: par() 함수
- 임시 변경 사항: 그래픽 함수에 대한 인수
- 그래픽 매개변수 목록
- 그래픽 요소
- 축과 눈금 표시
- 그림 여백
- 다중 그림 환경
- 장치 드라이버
- 조판 문서용 PostScript 다이어그램
- 여러 그래픽 장치
- 다이나믹한 그래픽
패키지
- 표준 패키지
- 기여 패키지 및 CRAN
- 네임스페이스
Requirements
통계에 대한 이해가 좋습니다.
21 Hours
회원 평가 (3)
We had many varying levels of skill in the class which created the need for more thorough explanations at times to ensure understanding. Pace and structure was generally pleasant.
Gary Munn - Vodacom
Course - Introduction to R
Hands on examples were the most helpful.
Sean Kaukas
Course - Introduction to R
I genuinely enjoyed working 1:1 with Gunner.
