Категоріальні дані: аналіз і візуалізація

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Ця вправа є частиною курсу

R для користувачів SAS

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Почніть курс безкоштовно

У першому розділі ви зорієнтуєтеся в середовищі програмування R. Ви навчитеся отримувати довідку, завантажувати набір даних і розширювати можливості, додаючи пакети. Ви почнете працювати з набором даних abalone (у робочому процесі пакета dplyr), щоб отримати описову статистику та створити корисні візуалізації (за допомогою пакета ggplot2).

Exercise 1: Отримайте довідку та завантажте дані в R Exercise 2: Отримання довідки Exercise 3: Завантажте набір даних і перегляньте відомості Exercise 4: Додаємо функціональність за допомогою пакетів Exercise 5: Вміст набору даних і описова статистика Exercise 6: Завантаження зовнішнього набору даних Exercise 7: Вміст набору даних Exercise 8: Описова статистика Exercise 9: Графічні візуалізації Exercise 10: Гістограми Exercise 11: Boxplot і віолін-плоти Exercise 12: Точкові діаграми (scatterplots)

Тепер, коли ви розібралися із середовищем R, цей розділ поглибить розуміння гнучкості R у роботі з об'єктами даних. Ви навчитеся створювати й змінювати змінні в наборі даних abalone. Використовуючи навички візуалізації в ggplot2, ви знайдете помилки у даних abalone, а потім створите фінальний очищений набір даних, готовий до аналізу та моделювання.

Exercise 1: Обʼєкти — базові складові R Exercise 2: Створення об'єктів даних у R Exercise 3: Створення складених типів об'єктів Exercise 4: Вибір елементів з об'єктів Exercise 5: Визначення типів змінних Exercise 6: Вибір елементів в обʼєктах Exercise 7: Опрацювання наборів даних і об'єктів даних Exercise 8: Створення нових змінних Exercise 9: Перекодування змінних Exercise 10: Перетворення типів об'єктів Exercise 11: Якість даних і очищення Exercise 12: Перевірка змінних Exercise 13: Н nelогічні ваги Exercise 14: Перевірка вимірювань розмірів Exercise 15: Перевірка фінального набору даних

Після очищення набору даних наступний крок — дослідження. У розділі 3 ви навчитеся обчислювати описову статистику, досліджувати зв'язки (наприклад, кореляції) між змінними та виконувати двовимірні статистичні тести (наприклад, t-тести та χ²-тести). Ви також створите графічні візуалізації, які ілюструють двовимірні зв'язки та порівняння між групами.

Exercise 1: Розвідувальний аналіз даних Exercise 2: Описова статистика та маскування функцій Exercise 3: Специфічні статистики для однієї або кількох змінних Exercise 4: Описова статистика за групами Exercise 5: Кореляції та t-тести Exercise 6: Біваріативні кореляції Exercise 7: Точкові діаграми розсіювання Exercise 8: Кореляції за статтю Exercise 9: Тести для двох груп Exercise 10: Категоріальні дані: аналіз і візуалізація

Поточна вправа

Exercise 11: Критерій χ‑квадрат Exercise 12: Мозаїчні діаграми Exercise 13: Категорії віку за категоріями маси мушлі

У фінальному розділі ви навчитеся працювати з одним із найгнучкіших типів об'єктів даних у R — списком. Ці навички дадуть змогу зберігати та обробляти результати описової статистики, аналізу зв'язків і порівнянь між групами. Ви також навчитеся виконувати ANOVA (дисперсійний аналіз) і лінійну регресію в R. У фінальних вправах ви застосуєте всі набуті навички, щоб створити найкращі моделі для прогнозування віку abalone за статтю, розмірами та ваговими вимірюваннями.

Exercise 1: Робота з об'єктами результатів Exercise 2: Вивід описової статистики Exercise 3: Підсумувати результати Exercise 4: Вивід group_by Exercise 5: Робота зі списками Exercise 6: Вивід Hmisc describe Exercise 7: Результати кореляцій Exercise 8: Результати t-тестів Exercise 9: Вивід критерію хі-квадрат Exercise 10: ANOVA та лінійні моделі Exercise 11: ANOVA Exercise 12: Лінійна регресія Exercise 13: Підсумкова оцінка моделей Exercise 14: Передбачення віку абалонів Exercise 15: Найкраща модель за статтю Exercise 16: Підсумок курсу та рекомендації