Перейти к содержанию

Спецкурс «Выч. методы и пакеты в статистическом исследовании» (4 курс)

Место и время проведения: 3 пара, ауд 2446; 4-5 пары, ауд 4526

Преподаватель: Коробейников Антон Иванович

Преподаватель: Шлемов Александр Юрьевич

Программа курса

Темы состоявшихся занятий

  • Введение. Краткий обзор. Базовые операции: понятие "workspace", присваивание, просмотр списка переменных, удаление переменных из workspace'а. Функции c() и seq(). Использование встроенной справки. * (09.02.2011) *
  • Объекты R. Общие свойства (mode, length). Основные типы объектов: vector, matrix, data frame, list, expression. Конверсия объектов друг в друга. * (09.02.2011) *
  • Основные операции (арифметика, логические операции). Проверка равенства (==, identical, all.equal). Индексирование "векторных" переменных (включая именованные индексы). * (09.02.2011) *
  • Вызов функций. Правила передачи аргументов. Аргументы по умолчанию. Ellipsis (...) operator. * (16.02.2011) *
  • Чтение и запись данных из файла. Функции scan, read.table, write.table и пр. * (16.02.2011) *
  • Основные встроенные "скалярные" функции: sum, prod, max, min, which.max, which.min, range, length * (16.02.2011) *
  • Основные встроенные "векторные" функции: round, rev, sort, rank, scale, pmin, pmax, cum{sum, prod, min, max}, diff, match, which * (16.02.2011, частично) *
  • Операции с матрицами: cbind, rbind, t, diag, solve, qr, eigen, svd. * (16.02.2011) *
  • Функции над блоками данных: lapply, sapply, replicate. * (02.03.2011) *
  • Графические устройства (функции dev.*). Разбиение устройства на блоки. Понятие о графических параметрах. * (02.03.2011) *
  • Высокоуровневые графические функции: plot, curve, pairs, density. * (02.03.2011) *
  • Низкоуровневые графические функции: points, line, axis, legend. * (02.03.2011) *
  • Распределения. Функции распределения, плотности. Моделирование. Функции “d”, “p”, “q”, “r”. Функция sample. * (02.03.2011) *
  • Отладка. Функции debug, browser, traceback. * (09.03.2011) *
  • Векторизация. Эффективная работа с памятью. * (09.03.2011) *
  • Нахождение (локальных) экстремумов функций. * (09.03.2011) *

Темы будущих занятий

Задачи

  • Вычисление стационарного распределения марковской цепи. * (Problem 0, 09.03.2011) *
  • Моделирование. Адаптивный метод отбора. * (Problem 1, 09.03.2011) *
  • Вычисление интеграла методом Монте-Карло. * (Problem 2, 23.03.2011) *
  • Оценки максимального правдоподобия. * (Problem 3, 23.03.2011) *
  • EM-алгоритм. Построение ОМП для смеси нормально распределенных случайных величин. * (Problem 4, 30.03.2011) *
  • Support Vector Machines. * (Problem 5, 06.04.2011) *
  • Линейная регрессия. * (Problem 6, 13.04.2011) *
  • Кластерный анализ. * (Problem 7, 20.04.2011) *
  • Нейронные сети. * (Problem 8, 27.04.2011) *
  • Метод Гусеница-SSA. * (Problem 9, 04.05.2011) *
  • Деревья классификации и регрессии. Методы улучшения классификаторов. Bagging. Boosting. Алгоритм AdaBoost. * (Problem 10, 11.05.2011) *

(Возможные) будущие задачи

  • Моделирование. Markov Chain Monte-Carlo. Метод Метрополиса-Хастингса. Метод Гиббса.
  • Логистическая и нелинейная регрессия
  • Планирование эксперимента
  • ...

Prerequisites

Дистрибутив R: - Windows - Linux - MacOS X - Revolution-R Редакторы и оболочки: - Tinn-R (Windows) - SciViews-K (Windows, Linux, MacOS X) - RKWard (Linux)

Рекомендуемая литература

Книги

  • Peter Dalgaard. Introductory Statistics with R. Springer, 2002.
  • John Maindonald and John Braun. Data Analysis and Graphics Using R. Cambridge University Press, Cambridge, 2003.
  • John Verzani. Using R for Introductory Statistics. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL, 2005.
  • Paul Murrell. R Graphics. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL, 2005.
  • Ермаков С.М. Статистическое моделирование, часть II PDF
  • Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница»-SSA: анализ временных рядов: Учеб. пособие. СПб: Изд-во СПбГУ, 2004. 76 с.PDF

Статьи

  • John Maindonald. Using R for Data Analysis and Graphics - Introduction, Examples and Commentary. PDF
  • John Verzani. Simple R. PDF
  • Petra Kuhnert and Bill Venables. An Introduction to R: Software for Statistical Modelling & Computing. ZIP
  • David Rossiter. Introduction to the R Project for Statistical Computing for Use at the ITC. PDF
  • Е.М. Балдин, А.И. Коробейников, А.Б. Шипунов Анализ данных с R www
  • А.И. Коробейников Оценки максимального правдоподобия в условиях цензурирования на базе EM-алгоритма PDF
  • Patrick Burns The R Inferno PDF
  • Patrick Burns S Poetry PDF

Задачи

Условные обозначения: - Решетка - задание запрошено и выдано, плюс - зачтено, звездочка - штраф, минус - хм, незачет Кроме того, пишется дата и время.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10* Penalty
Бояров Андрей + 8 2 15 + + + + + + 30%
Галиаскарова Наталья + 9 + 16 + + + + 4 40%
Горбунова Ирина + + + + + + + + + 15 + 0%
Притыковская Наталья + + + + + + + + + + + -10%
Сенов Александр + 15 + + + + + + + + + 0%
Сукманская Ксения + 14 + 20 + + + + + 5 + 20%
Векличева Марья + + + + + + + + + + + -10%
Портянко Иван + + + + + + + + + + + -10%
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10* Penalty
Губанов Сергей + + + + + + + + 11 20%
Жукова Екатерина + + + + + + + + + + + -10%
Сыров Денис + + + + + + + + + + 0%

| Бойченко Алексей | + | + | + | + | + | + | | 11 | | 12 | |

40%

| | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |

| Чернышев Виталий | + | + | + | + | + | glaucomam.zip | | 3 | | 13 | |

50%

| | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |

Яковлева Юлия + + + + + + + + 20%
Золкин Никита + 6 + 2 1, 2dn.txt + + + + + + 20%
Гольдвирт Серафима + + 17 + + + + + 30%
Булович Надежда + + + + + + + 1 30%

** Внимание:** Если напротив Вашей фамилии отсутствует назначенное задание, то для его получения Вам следует отправить запрос по почте.

Разное

Список рассылки: http://groups.google.com/a/statmod.ru/group/r-spring-2011