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模块名称 |
课程内容 |
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认识R语言
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1. R语言概述 2. R安装与启用，升级 3. R使用入门 4. R操作界面 5. RStudio安装与使用 6. R的常用操作 7. R数据分析* 8. 创建与保存R脚本 9. 运行R脚本 10. 找到R脚本中的错误 11. R的注释 |
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R语言的基本操作 |
1. 数据类型 2. 数据结构 3. 向量的操作方法和固有属性 4. 矩阵的操作和运算 5. 数组的使用 6. 列表的特性和编辑方法 7. 数据框的创建和基本操作 8. 因子 9. 变量的重命名 10. 缺失值分析 11. 数据排序 12. 随机抽样 |
流程控制
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1. 逻辑运算及逻辑向量 2. 布尔运算 3. 缺失数据 4. 索引 5. if，ifelse，switch语句 6. for，while，repeat循环的使用 7. 检查循环 8. 斐波那契 |
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函 数 |
1. R中建立新函数 2. 二次函数 3. 三角函数 4. 指数函数与对数函数 5. 自定义函数 6. apply家族中的循环函数 7. lapply(),sapply()函数，tapply()函数，mapply()函数 8. 更多的高级循环函数 9. R中replicate()函数和sweep（）函数 10. R中的aggregate()函数 11. 字符串处理 12. 文本分词 |
数据输入与输出
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1. 数据文件的读写 2. 键盘输入数据 3. 读取不同格式的数据 4. 从其他统计软件获取数据 5. 从数据库获取数据 6. 从网页获取数据 |
基本绘图
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1. 图形元素 1) 颜色 2) 点 3) 文本 4) 线条 5) 图例 6) 坐标轴 7) 图形结合 8) 图标保存 9) 图形函数 2. 单变量绘图 1) 带状图 2) 直方图 3) 茎叶图 4) 箱线图 5) 时序图 3. 双变量绘图 1) 散点图 2) 并列箱线图 3) 条形图与饼图 4) 条形图与饼图的数据展示 |
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矩阵运算及线性方程组
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1. 向量 2. 矩阵相乘 3. 矩阵加减 4. 将数据文件读取为矩阵 5. 矩阵表示 6. 矩阵的逆 7. R中矩阵求逆 |
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高级绘图工具 |
1. lattice*绘图工具 1) 绘图特色 2) 基本图形 2. ggplot2*绘图工具 1) 从gplot开始 2) ggplot作图 3. 交互式绘图工具简介 1) rCharts* 2) recharts* 3) googleVis* 4) htmlwidgets* 5) shiny* |
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概率与模拟及拟合数据模型 |
1. 随机变量 2. 概率 3. 离散概率分布 4. 连续概率分布 5. 多元预测变量 6. 非线性统计方法
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R代码的调式与优化 |
1. R代码的常见信息与警告 1) R代码的正常与警告 2) R代码中的警告处理方法 2. R代码中的错误与错误处理方法 1) 使用try()函数处理错误信息 2) 将try()函数与循环相结合 3. 调式R代码 1) 查看调用栈或暂停代码 2) 修改error选项 4. 向量化编程方法 1) 向量化编程思想 2) 比较循环和向量的运行速度 |
