Перейти к содержанию

Спец. лабораторный выч. практикум (магистры, 2 курс)

Место и время проведения: четверг, третья пара (13:40-15:15), ауд. 4399
Преподаватель: Коробейников Антон Иванович

Программа курса

Темы состоявшихся занятий

  1. Введение. Краткий обзор. Базовые операции: понятие “workspace”, присваивание, просмотр списка переменных, удаление переменных из workspace’а. Функции c() и seq(). Использование встроенной справки. // (03.09.2009) //
  2. Объекты R. Общие свойства (mode, length). Основные типы объектов: vector, factor, matrix, data frame, list, ts (time series), expression. Конверсия объектов друг в друга. // (03.09.2009) //
  3. Основные операции (арифметика, логические операции). Проверка равенства (==, identical, all.equal). Индексирование “векторных” переменных (включая именованные индексы). // (03.09.2009, 10.09.2009) //
  4. Вызов функций. Правила передачи аргументов. Аргументы по умолчанию. Ellipsis (…) operator. // (10.09.2009) //
  5. Чтение данных из файла и с клавиатуры: функции read.table, scan. Запись данных в файл: функции write, write.table. // (17.09.2009 //
  6. Основные встроенные “скалярные” функции: sum, prod, max, min, which.max, which.min, range, length // (10.09.2009) //
  7. Основные встроенные “векторные” функции: round, rev, sort, rank, scale, pmin, pmax, cum{sum, prod, min, max}, diff, match, which // (10.09.2009) //
  8. Группировка, категоризующие переменные, функции над блоками данных: rowsum, aggregate, subset, lapply, sapply, replicate // (10.09.2009, 17.09.2009) //
  9. Операции с матрицами: cbind, rbind, t, diag, solve, qr, eigen, svd // (10.09.2009) //
  10. Распределения. Функции распределения, плотности. Моделирование. Функции “d”, “p”, “q”, “r”. Функция sample. // (17.09.2009) //
  11. Графические устройства (функции dev.*). Разбиение устройства на блоки. Понятие о графических параметрах. // (24.10.2009) //
  12. Высокоуровневые графические функции: plot, curve, coplot, pairs, density // (24.10.2009) //
  13. Высокоуровневые графические функции: barplot, hist, boxplot. // (24.10.2009) * - Отладка. Функции debug, browser, traceback.* (24.10.2009) //
  14. Низкоуровневые графические функции: points, line, abline, axis, legend // (24.10.2009) //
  15. Оценки максимального правдоподобия // (08.10.2009) //
  16. Линейная регрессия // (15.10.2009) //
  17. Проверка гипотез о равенстве средних, гипотез согласия // (22.10.2009) //
  18. Метод опорных векторов (Support Vector Machines) // (29.10.2009) //
  19. Анализ данных типа времени жизни // (12.11.2009) //
  20. Model-based clustering. EM-алгоритм // (19.11.2009) //
  21. Кластерный анализ // (26.11.2009) //
  22. Ядерные методы // (03.12.2009, 10.12.2009) //

Темы будущих занятий

  1. Дисперсионный анализ
  2. Факторный анализ и метод главных компонент
  3. Анализ временных рядов. Метод Гусеница-SSA
  4. …

Задачи

Условные обозначения:

  1. Цифра в клетке - порядковый номер “подхода”. Наличие цифры означает, что решение было получено, проверено, и результат отослан обратно.
  2. Решетка - задание запрошено и выдано, плюс - зачтено, звездочка - штраф, минус - хм, незачет ;-)

Кроме того, пишется дата и время.
Data ОМП Регрессия Проверка гипотез SVM EM Cluster Kernel
Власьева Е. + + + + + + + +
Марудова Н. + + + + + + + +
Радионов А. + + + + + + + +
Казакова О. + # + + # + + +
Кузнецова А. + + + + + + + +

Prerequisites

Дистрибутив R:

  1. Windows
  2. Linux
  3. MacOS X

Редакторы и оболочки:

  1. Tinn-R (Windows)
  2. SciViews-K (Windows, Linux, MacOS X)
  3. RKWard (Linux)

Рекомендуемая литература

Книги

  1. Peter Dalgaard. Introductory Statistics with R. Springer, 2002.
  2. John Maindonald and John Braun. Data Analysis and Graphics Using R. Cambridge University Press, Cambridge, 2003.
  3. John Verzani. Using R for Introductory Statistics. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL, 2005.
  4. Paul Murrell. R Graphics. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL, 2005.

Статьи

  1. John Maindonald. Using R for Data Analysis and Graphics - Introduction, Examples and Commentary. PDF
  2. John Verzani. Simple R. PDF
  3. Petra Kuhnert and Bill Venables. An Introduction to R: Software for Statistical Modelling & Computing. ZIP
  4. David Rossiter. Introduction to the R Project for Statistical Computing for Use at the ITC. PDF
  5. Е.М. Балдин, А.И. Коробейников, А.Б. Шипунов Анализ данных с R www