In diesem Modul tauchen wir in die grundlegenden Elemente ein, die die R-Programmierung ausmachen. Sie lernen, wie Sie verschiedene Datentypen wie Ganzzahlen, Doppelzahlen, Zeichen und logische Werte erstellen und mit ihnen arbeiten können. Wir erforschen, wie Funktionen funktionieren, wie Sie Ihre eigenen Funktionen erstellen können und wie sich Koerzitionsregeln auf Datentypen auswirken. Außerdem werden wir die Verwendung des Skript-Editors mit der Konsole vergleichen, um effizienter zu programmieren.

In diesem Modul konzentrieren wir uns auf Vektoren, eine der grundlegenden Datenstrukturen in R. Sie lernen, wie Vektoren erstellt und manipuliert werden, erfahren etwas über das Recycling von Vektoren und entdecken, wie man Vektoren zur besseren Übersichtlichkeit benennt. Wir werden auch Techniken für das Slicing und die Indizierung von Vektoren behandeln und untersuchen, wie man die Dimensionen von Objekten an die eigenen Datenbedürfnisse anpasst. Darüber hinaus werden Sie mit den Merkmalen der R-Hilfe vertraut gemacht, um Fehler zu beheben und Ihr Wissen zu erweitern.

In diesem Modul befassen wir uns mit Matrizen, einer weiteren wichtigen Datenstruktur in R. Sie werden lernen, wie man Matrizen sowohl traditionell als auch mit einzeiligen Befehlen effizient erstellt. Wir werden uns mit dem Recycling von Matrizen, der Indizierung bestimmter Elemente und mit Techniken zum Zerlegen von Matrizen beschäftigen, um Teilmengen von Daten abzurufen. Darüber hinaus führen Sie Matrix-Arithmetik und -Operationen durch und erkunden verwandte Themen wie den Umgang mit kategorialen Daten, die Erstellung von Faktoren und die Arbeit mit Listen in R für ein komplexeres Datenmanagement.

In diesem Modul werden wir die grundlegenden Programmierkonzepte behandeln, die es Ihnen ermöglichen, effizienten und flexiblen R Code zu schreiben. Sie lernen, wie Sie relationale und logische Operatoren verwenden, mit Vektoren in logischen Operationen arbeiten und den Programmfluss mit if-, else- und else if-Anweisungen steuern. Wir werden auch Schleifen - wie for, while und repeat - erkunden und tiefer in die Funktionserstellung eintauchen, wobei wir Überlegungen zum Scoping und zu bewährten Verfahren anstellen. Diese Konzepte sind entscheidend für die Automatisierung von Aufgaben und die Strukturierung komplexerer R-Programme.

In diesem Modul befassen wir uns mit Dataframes, einer wichtigen Datenstruktur für den Umgang mit tabellarischen Daten in R. Sie lernen, wie Sie Dataframes erstellen, das Tidyverse-Paket zur Rationalisierung der Datenmanipulation verwenden und Datensätze effizient importieren/exportieren. Wir behandeln Schlüsseltechniken wie Indizierung, Slicing und die Erweiterung von Dataframes sowie Strategien zur Verwaltung fehlender Daten. Diese Fähigkeiten werden Sie in die Lage versetzen, effektiv mit realen Datensätzen in R zu arbeiten.

In diesem Modul konzentrieren wir uns auf grundlegende Datenmanipulationstechniken, die es Ihnen ermöglichen, effizient mit großen Datensätzen in R zu arbeiten. Sie werden das dplyr-Paket für die Datenumwandlung, einschließlich Filtern, Mutieren und Zusammenfassen von Daten, kennenlernen. Außerdem lernen Sie, wie Sie Stichproben von Daten nehmen und den Pipe Operator für die nahtlose Verkettung von Befehlen nutzen können. Schließlich lernen Sie, Datensätze mit Funktionen wie gather, separate, unite und spread zu bereinigen und Daten für die Analyse in einem strukturierten und sauberen Format vorzubereiten.

In diesem Modul werden wir das leistungsstarke ggplot2-Paket zur Erstellung verschiedener Arten von Datenvisualisierungen in R erkunden. Sie werden lernen, wie Sie Histogramme, Balkendiagramme, Box-Plots und Streudiagramme zur visuellen Interpretation Ihrer Daten erstellen. Wir werden auch die Rolle von Variablen überdenken und wie sie in grafischen Formaten dargestellt werden können. Diese Visualisierungen werden Ihnen helfen, Trends, Muster und Erkenntnisse aufzudecken, die in der Statistik und Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung sind.

In diesem Modul werden Schlüsselkonzepte der Explorativen Datenanalyse (EDA) behandelt, die helfen, die Struktur von Daten zusammenzufassen und zu verstehen. Sie lernen die Unterschiede zwischen Populationen und Stichproben kennen, berechnen Maße für die zentrale Tendenz und untersuchen die Verteilung der Daten anhand der Schiefe. Wir werden auch in die Maße der Variabilität wie Abweichung, Standardabweichung und Variationskoeffizient eintauchen und mit einer Einführung in Kovarianz und Korrelation zur Identifizierung von Beziehungen zwischen Variablen abschließen.

In diesem Modul werden wir die grundlegenden Konzepte der Hypothesentests in der statistischen Analyse untersuchen. Sie erfahren etwas über verschiedene Verteilungen, die Bedeutung des Standardfehlers und wie man Konfidenzintervalle berechnet und interpretiert. Außerdem werden wir uns mit der Durchführung von Hypothesentests, der Rolle von p-Werten und dem Unterschied zwischen Tests bei bekannter und unbekannter Abweichung der Population beschäftigen. Darüber hinaus werden Sie zwei Mittelwerte in Szenarien mit abhängigen und unabhängigen Stichproben vergleichen und dabei mögliche Fehler verstehen, die bei Hypothesentests auftreten können.

In diesem Modul werden wir uns mit den Grundlagen der Linearen Regressionsanalyse beschäftigen. Sie lernen das Modell der linearen Regression kennen, wie es mit der Korrelation verglichen wird und wie es geometrisch dargestellt werden kann. Wir führen Sie durch die Durchführung Ihrer ersten Regression in R, die Interpretation der Regressionstabelle und das Verständnis der Zerlegung der Variabilität mit SST, SSR und SSE. Außerdem lernen Sie die Bedeutung von R-Quadrat kennen und erfahren, wie es die Erklärungskraft des Modells widerspiegelt. Diese Konzepte sind entscheidend für das Verständnis von Beziehungen in Daten.