• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Programming in R

2019/2020
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
5
ECTS credits
Course type:
Elective course
When:
2 year, 3 module

Instructor


Krasilnikov, Alexander

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая рабочая программа дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента, а также определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину «Программирование в R», учебных ассистентов и студентов направления подготовки 38.04.01. Экономика, обучающихся по образовательной программе «Прикладная экономика и математические методы».
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • изучение основ программирования на языке R для проведения статистических исследований
  • получения навыков самостоятельного образования
  • закрепления навыков статистического и модельного мышления
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Владеет методами исследования моделей в области экономики.
  • Умеет принимать решения при выборе того или иного алгоритма и может объяснить свой выбор
  • Умеет обобщать результаты, составлять программу исследований для решения профессиональных задач
  • Демонстрирует умение подготовить результаты своей научной работы в виде алгоритма.
  • Может оценить разработанные алгоритмы с точки зрения эффективности
  • Демонстрирует умение применять современные методы и методики в преподавании в вузе на основании методов, показанных при он-лайн обучении
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в R
  • Предобработка данных.
    Переменные. Работа с data frame. Элементы синтаксиса. Описательные статистики. Сохранение результатов.
  • Статистика в R, часть 1.
    Анализ номинативных данных. Сравнение двух групп. Применение дисперсионного анализа. Создание собственных функций.
  • Статистика в R, часть 2.
    Корреляция и простая линейная регрессия (МНК). Множественная линейная регрессия. Множественная линейная регрессия. Отбор моделей. Диагностика моделей. Логистическая регрессия. Экспорт результатов анализа из R.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий самостоятельная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (3 модуль)
    0.5 * самостоятельная работа + 0.5 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Husson, F., Lê, S., & Pagès, J. (2017). Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R (Vol. Second edition). Boca Raton: Chapman and Hall/CRC. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1516055

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Роберт И., Кабаков - R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R - Издательство "ДМК Пресс" - 2014 - 588с. - ISBN: 978-5-97060-077-1 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/58703