Jacek Matulewski
Kurs języka R

Zajęcia dla studentów kognitywistyki i informatyki

Instalacja:
R: https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
RStudio: https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download
Tworzenie po raz pierwszy notebooka w RStudio (instalacja niezbędnych pakietów)

Plan kursu:

1. Podstawy
   • Filmy
     • Typy danych i zmienne
     • Wektory
     • Quiz
     • Definiowanie funkcji
     • Operatory cz. 1
     • Operatory cz. 2
     • Quiz
     • Często używane funkcje
     • Quiz
     • Parametry statystyczne
     • Listy
     • Quiz
     • Instrukcje sterujące
     • Quiz
     • Definiowanie funkcji c.d.
     • Atrybuty
     • Zadania (do części 1)
   • Pliki
     • Notatnik
2. Wielowymiarowe typy danych
   • Filmy
     • Macierze i tablice
     • Operacje na macierzach
     • Czynniki
     • Ramki danych (typ data.frames)
     • Pliki CSV
     • Przykład obróbki danych
     • Skrypt R
     • Obsługa plików
     • Zadania (do części 2)
   • Pliki
     • Notatnik
     • Plik 1.csv wykorzystywany w części Przykład obróbki danych
   • Do dalszej nauki
     • Wczytywanie danych z Uniwersytetu Johna Hopkinsa na temat epidemii COVID-19
3. Podstawowe funkcje statystyczne w R
   Zastrzeżenie: Zakładam, że uczestnicy kursu znają podstawy statystyki i pojęcia z tej dziedziny.
   Poniższe filmy ich nie wyjaśniają, a jedynie pokazują jak obliczać podstawowe parametry
   statystyczne z użyciem R i jego pakietów.
   • Filmy
     • Graficzna analiza danych
     • Regresja liniowa
     • Kwarter Ascombe'a
     • Korelacja i inne parametry statystyczne zbiorów danych
     • Testowanie hipotez (testy różnic, dane ilościowe)
     • Uzupełnienie: wielkość efektu (opis pojęcia)
     • Przykład: analiza danych z eksperymentu w schemacie TGPP
     • Analiza wariancji (ANOVA) i jej nieparametryczny odpowiednik (nowe)
     • Quiz (nowe)
     • Dalsze przykłady (zob. poniżej Ćwiczenia na rzeczywistych danych)
     • Prawo Benforda
   • Pliki
     • Notatnik
     • Pliki z danymi do przykładu analizy danych z eksperymentu w schemacie TGPP
     • Notatnik do przykładu TGPP
     • Testowanie hipotez (testy różnic, dane ilościowe): prezentacja i plakat
   • Do dalszej nauki
     • Test chi-kwadrat
     • Materiały do książki Discovering Statistics Using R
     • Kryteria MAGIC
4. Pakiety
   • Filmy
     • Instalacja pakietów i ich ładowanie
     • Pakiet dplyr - filtrowanie, sortowanie i przetwarzanie danych
     • Pakiet tidyr - szeroka i długa postać danych
     • Pakiet ggplot2 - wykresy
     • Pakiet stringi - operacje na łańcuchach
     • Pakiet caret - zob. uczenie maszynowe
     • Pakiet shiny - tworzenie interaktywnych aplikacji webowych:
       • cz. 1 - struktura aplikacji shiny
       • cz. 2 - widżety służące do kontroli parametrów
       • cz. 3 - przechowywanie stanu aplikacji
       • cz. 4 - przesyłanie plików; zakładki i układ siatki
   • Pliki
     • Notatnik
   • Do dalszej nauki
     • Galeria wykresów i diagramów z przykładami kodów
     • Pakiet maps - wizualizacja danych na mapach: tutorial
     • Mapy w ggplot2 - tutorial: podstawy, warstwy, układ
     • Pakiet knitr - przygotowywanie dokumentacji: tutorial, tutorial
     • Więcej o pakiecie shiny
5. Uczenie maszynowe
   • Filmy
     • Pakiet caret
     • Uczenie nadzorowane - Klasyfikacja
     • Uczenie nienadzorowane - Klasteryzacja
   • Pliki
     • Notatnik
     • Obliczanie kappa
6. Tworzenie pakietów i publikacja w CRAN
   • Tworzenie pierwszego pakietu (Fong Chun Chan's Blog)
   • Poradnik w R-bloggers
   • Strony pomocy do R Studio
7. Zadania
8. Ćwiczenia na rzeczywistych danych
   • Ankieta SUS
     
     • Opis krok po kroku
     • Dane (skany wypełnionych kwestionariuszy)
     • Notatnik
   • Zestaw zadań dotyczących danych z ankiety dotyczącej lęku w trakcie pierwszej fali epidemii COVID-19 (autor: Wojciech Sobczuk)
     • Zadania
     • Rozwiązania (zaglądać tylko w ostateczności)
   • Trzy zadania dotyczące zbiorów danych z serwisu Kaggle do samodzielnego wykonania (nowe)
9. Kolokwium
10. Ankieta oceny zajęć

Kody z zajęć
Playlista na YouTube

This class is supported by DataCamp

Strona osobista
Grupa (6 miesięcy)

Materiały online:

1. Oscar Baruffa Big Book of R
2. Benjamin S. Baumer, Daniel T. Kaplan, and Nicholas J. Horton Modern Data Science with R (2nd edition)
3. Brian S. Everitt, Torsten Hothorn A handbook of statistical analyses using R, z-lib.org (e-book)
4. Jakub Mućk Podstawowe komendy w pakiecie R

1. Marek Gągolewski Programowanie w języku R. Analiza danych, obliczenia, symulacje, PWN 2016
2. Jared P. Lander R dla każdego. Zaawansowane analizy i grafika statystyczna, PWN 2018
3. Hadley Wickham, Garrett Grolemund Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych, Helion 2017
4. Andy Field Discovering Statistics Using R, Sage Publications Ltd 2012
5. Aleksandra Arciszewska-Leszczuk, Mateusz F. Kołek, Natalia Józefacka, Paweł Iwankowski Metodologia i statystyka: Przewodnik naukowego turysty, WN PWN 2023.