课程介绍:
本课程主要讲解了R语言基础和统计应用两部分。
第一部分是R语言基础,主要讲解了R软件导论、简单操作和数值与向量、对象及有序无序因子修、数组和矩阵、列表和数据帧、数据导入导出、概率分布、编程语句、自定义函数和绘图。这部分希望用简洁的语句介绍R语言概貌,力求内容是系统化的,便于读者查询检索。
第二部分是统计应用,主要讲解了统计基础、参数估计、假设检验、相关及回归分析、非线性及一般线性模型、广义线性模型、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对应分析和典型相关分析。给出了应用统计中常用分析的R代码和示例。关于统计基础知识,本课程讲解很详细,完整介绍了R软件实现过程。关于统计模型部分,本课程主要讲述其思想以及软件实现,尽可能回避复杂的推导,重点是应用。
希望能通过本课程的学习,使读者能够快速上手,同时,展现了编程和常用统计分析的概貌,为后续学习提供参考。
课程大纲:
序号 |
章节名称 |
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第一讲 |
R软件导论 |
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第二讲 |
简单操作和数值与向量 |
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第三讲 |
对象及有序无序因子修 |
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第四讲 |
数组和矩阵1 |
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第五讲 |
数组和矩阵2 |
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第六讲 |
列表和数据帧及数据导入导出 |
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第七讲 |
概率分布和编程语句 |
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第八讲 |
自定义函数和绘图 |
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第九讲 |
统计基础和参数估计 |
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第十讲 |
假设检验 |
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第十一讲 |
相关及回归分析 |
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第十二讲 |
非线性及一般线性模型 |
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第十三讲 |
广义线性模型及主成分分析 |
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第十四讲 |
因子聚类判别分析 |