Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş ve Hazırlıklar
- R’yi daha kullanıcı dostu hale getirme, R ve mevcut GUI’ler
- R ortamı
- İlgili yazılımlar ve dokümantasyon
- R ve istatistik
- R’yi etkileşimli kullanma
- Tanıtım oturumu
- Fonksiyonlar ve özelliklerle ilgili yardım alma
- R komutları, büyük/küçük harf duyarlılığı vb.
- Önceki komutları hatırlama ve düzeltme
- Komutları bir dosyadan yürütme veya çıktıyı bir dosyaya yönlendirme
- Veri kalıcılığı ve nesneleri kaldırma
Basit Manipülasyonlar; Sayılar ve Vektörler
- Vektörler ve atama
- Vektör aritmetiği
- Düzenli diziler oluşturma
- Mantıksal vektörler
- Eksik değerler
- Karakter vektörleri
- Dizin vektörleri; bir veri kümesinin alt kümelerini seçme ve değiştirme
- Diğer nesne türleri
Nesneler, Modları ve Özellikleri
- Doğal özellikler: mod ve uzunluk
- Bir nesnenin uzunluğunu değiştirme
- Özellikleri alma ve ayarlama
- Bir nesnenin sınıfı
Sıralı ve Sırasız Faktörler
- Belirli bir örnek
- tapply() fonksiyonu ve düzensiz diziler
- Sıralı faktörler
Diziler ve Matrisler
- Diziler
- Dizi indeksleme. Bir dizinin alt bölümleri
- İndeks matrisleri
- array() fonksiyonu
- Karma vektör ve dizi aritmetiği. Geri dönüşüm kuralı
- İki dizinin dış çarpımı
- Bir dizinin genelleştirilmiş transpozu
- Matrix olanaklar
- Matrix çarpma
- Doğrusal denklemler ve ters çevirme
- Özdeğerler ve özvektörler
- Tekil değer ayrıştırması ve determinantlar
- En küçük kareler uyumu ve QR ayrıştırması
- Bölümlenmiş matrisler oluşturma, cbind() ve rbind()
- Dizilerle birleştirme fonksiyonu, ()
- Faktörlerden frekans tabloları
Listeler ve Veri Çerçeveleri
- Listeler
- Listeler oluşturma ve değiştirme
- Listeleri birleştirme
- Veri çerçeveleri
- Veri çerçeveleri oluşturma
- attach() ve detach()
- Veri çerçeveleriyle çalışma
- Keyfi listeleri bağlama
- Arama yolunu yönetme
Dosyalardan Veri Okuma
- read.table() fonksiyonu
- scan() fonksiyonu
- Access yerleşik veri kümeleri
- Diğer R paketlerinden veri yükleme
- Verileri düzenleme
Olasılık Dağılımları
- R, bir istatistiksel tablo kümesi olarak
- Bir veri kümesinin dağılımını inceleme
- Tek ve iki örnekli testler
Gruplama, Döngüler ve Koşullu Yürütme
- Gruplanmış ifadeler
- Kontrol ifadeleri
- Koşullu yürütme: if ifadeleri
- Yinelemeli yürütme: for döngüleri, repeat ve while
Kendi Fonksiyonlarınızı Yazma
- Basit örnekler
- Yeni ikili operatörler tanımlama
- Adlandırılmış argümanlar ve varsayılanlar
- ‘…’ argümanı
- Fonksiyonlar içindeki atamalar
- Daha gelişmiş örnekler
- Blok tasarımlarında verimlilik faktörleri
- Yazdırılan bir dizideki tüm adları bırakma
- Özyinelemeli sayısal entegrasyon
- Kapsam
- Ortamı özelleştirme
- Sınıflar, genel fonksiyonlar ve nesne yönelimli programlama
R’de İstatistiksel Modeller
- İstatistiksel modeller tanımlama; formüller
- Karşılaştırmalar
- Doğrusal modeller
- Model bilgilerini çıkarmak için genel fonksiyonlar
- Varyans analizi ve model karşılaştırması
- ANOVA tabloları
- Uydurulmuş modelleri güncelleme
- Genelleştirilmiş doğrusal modeller
- Aileler
- glm() fonksiyonu
- Doğrusal olmayan en küçük kareler ve maksimum olabilirlik modelleri
- En küçük kareler
- Maksimum olabilirlik
- Bazı standart dışı modeller
Grafik Prosedürler
- Yüksek seviyeli çizim komutları
- plot() fonksiyonu
- Çok değişkenli verileri görüntüleme
- Görüntü grafikleri
- Yüksek seviyeli çizim fonksiyonlarına argümanlar
- Düşük seviyeli çizim komutları
- Mathematica açıklama
- Hershey vektör fontları
- Grafiklerle etkileşim
- Grafik parametrelerini kullanma
- Kalıcı değişiklikler: par() fonksiyonu
- Geçici değişiklikler: Grafik fonksiyonlarına argümanlar
- Grafik parametreleri listesi
- Grafik öğeleri
- Eksenler ve işaretler
- Şekil kenar boşlukları
- Çoklu şekil ortamı
- Cihaz sürücüleri
- Tür yazılı belgeler için PostScript diyagramları
- Çoklu grafik cihazları
- Dinamik grafikler
Paketler
- Standart paketler
- Katkıda bulunan paketler ve CRAN
- Ad alanları
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
İstatistiklere dair sağlam bir anlayış.
21 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (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
Eğitim - Introduction to R
Hands on examples were the most helpful.
Sean Kaukas
Eğitim - Introduction to R
I genuinely enjoyed working 1:1 with Gunner.
