《R语言和统计新手课程》:速速上车!

学术   科学   2024-06-11 10:11   浙江  
R语言以入门难而闻名于天下!如果你也觉得难,那其实很正常!

但是,早期学习的苦涩和艰难让许多初学者提早放弃,从而无法体会到她后期的魅力!

此课程,将助你轻松无痛的解决R语言学习中入门难的问题,同时助你系统性搭建R语言和统计的根基,为大鹏展翅奠定扎实的理论基础!

了解和学习课程请长按下方二维码:



课程预览(加速)



为什么要学习R?


我们认为有以下几点原因: 


1. 掌握统计学领域最前沿的信息。例如,一位统计学教授写了一个R包,其中包含最前沿的统计学方法。我们只需学习和下载R包,就可以迅速将其应用在自己的工作、科研或者学习上,让你的技能库一直保持在最新状态!


2.  读得懂文献!越来越多的研究者使用R分析数据,如果读不懂R代码,意味着读不懂论文的方法学部分,那么被时代抛弃的风险会显著增高!


3. R作出的图片非常美丽!尤其是作图R包{ggplot2}诞生之后。


4. R是完全免费的。


5. R的用户群非常活跃并友好。有问题,或者BUG出现,网上一般都能找到答案。


6.  在大数据时代,学会一门专注于数据分析的编程语言也是时代所需。


7.  对于统计初学者来说,学习R是一个“弯道超车”的绝佳机会!


8. 学习一项新的语言,可以为你打开不同世界的大门!


9. 等等...



课程内容


十个核心章节和已更新的内容,分别如下: 

第一章为准备工作,介绍R和RStudio软件的安装,以及基本知识的简介;

1.1  安装R
1.2  安装RStudio
1.3  RStudio界面
1.4  R包的安装和载入
1.5  R的帮助系统

第二章将会介绍R的编程基础以及核心函数,属于重中之重的内容;

2.1 在R中进行数学运算
2.1.1 数学计算
2.1.2 将数值保存到变量里
2.2 如何创建一个序列
2.3 逻辑运算
2.3.1 TRUE和FALSE
2.3.2 逻辑运算符
2.4 缺失值
2.5 向量
2.5.1 向量的类型
2.5.2 类型转换
2.5.3 提取向量中的元素
2.5.4 与向量有关的函数
2.6 矩阵
2.7 阵列
2.8 列表
2.9 随机抽样
2.10 for loop
2.11 ifelse()函数
2.12 如何给变量或函数取名

第三章介绍R中最重要的一种数据形式,名为数据框(dataframe);

3.1 查看dataframe的概况
3.2 提取指定的行
3.3 随机提取行
3.4 提取指定的列
3.5 提取指定的行和列
3.6 删除缺失值
3.7 合并两个dataframes
3.8 删除重复的行
3.9 按组别进行统计描述
3.10 修改变量的名字
3.11 给数据排序

第四章包含如何将常见类型的数据文件导入R,比如将excel或SPSS数据文件导入进R;

4.1 设置工作路径
4.2 导入csv
4.3 导入excel
4.4 导入SPSS
4.5 导入SAS
4.6 导入Stata

第五章介绍如何清理数据,这是数据分析中非常重要的一环,因为“整洁”的数据可以让后续的作图和统计分析变得顺畅丝滑,正是所谓的“磨刀不误砍柴工”;

5.1 dplyr的核心函数
5.2 filter()选取行
5.3 select()提取变量
5.4 arrange()排序行
5.5 mutate()创建变量
5.6 summarise()数据归纳
5.7 group_by()亚组
5.8 %>%管道系统
5.9 slice()将数据切成一片片
5.10 rename()修改变量名

第六章介绍R中一个明星级别的作图包,名为{ggplot2}。据传闻,很多人是先闻{ggplot2}之名,后才知道有R语言

6.1 散点图
6.2 直方图
6.3 密度图
6.4 频数多边形
6.5 箱形图
6.6 小提琴图
6.7 柱状图
6.8 相关矩阵图
6.9 气泡图
6.10 QQ图
6.11 岭线图
6.12 热图
6.13 折线图
6.14 添加颜色
6.15 主题

第七章介绍表格的制作,比如将统计描述以及统计模型的参数结果制作成漂亮的表格;

7.1 制作统计描述的表格
7.2 制作交叉表
7.3 制作线性回归结果的表格
7.4 制作Logistic回归结果的表格
7.5 制作Cox回归结果的表格
7.6 将表格导出到word

第八章介绍统计学中一个中流砥柱的模型:线性回归。正所谓得回归者得天下!深刻理解线性回归,对于掌握其他任何统计模型来说都是一个非常好的开始;

8.1 回归的几个基础概念
8.1.1 自变量
8.1.2 因变量
8.1.3 残差
8.1.4 最小二乘法
8.2 线性回归的前提条件
8.3 简单线性回归
8.4 多元线性回归
8.5 模型的比较和选择
8.6 回归诊断
8.7 结果解释

第九章介绍Logistic回归,当因变量为分类变量时,这种模型也是一员有力的战将;

9.1 如果强行使用线性回归会怎么样?
9.2 Logistic函数
9.3 几个基本概念
9.4 建立只含一个自变量的Logistic回归模型
9.5 建立含有多个自变量的Logistic回归模型
9.6 模型的比较和选择
9.7 回归诊断
9.8 结果解释

第十章介绍生存分析,可用于研究一个或多个自变量与生存时间的关系。

10.1 生存分析的数据长什么样?
10.2 Kaplan-Meier曲线
10.3 Cox比例风险模型
10.4 回归诊断
10.5 结果解释

更新1:决策树
更新2:卡方检验和Fisher确切概率法
更新3:独立样本T检验
更新4:秩和检验
更新5:单因素方差分析
更新6:Kruskal-Wallis检验
更新7:Pearson相关分析
更新8:Spearman相关分析
更新9:相关矩阵和热图
更新10:Kendall相关分析
更新11:探索性因子分析

更新12:统计分析的后勤管理

更新13:ROC曲线
更新14:交互作用
更新15偏相关

更新16Table1制作加强版

更新17:哑变量

更新18:标准分

更新19:倾向评分匹配

更新20:逆概率加权

更新21:效应量

更新22:自动书写英文统计结果

更新23:均数,方差,标准差和标准误

更新24:总体,样本和中心极限地理

更新25:置信区间

更新26:自由度

更新27:单尾和双尾检验

更新28:I类错误和II类错误

更新29:森林图

更新30:Apply函数家族

更新31:如何自己写函数

更新32:duplicated()函数

更新33:双y轴折线图

更新34:百分比柱状图

更新35::3D散点图

更新36:Cronbach's alpha

更新37:将多个模型合并做表

更新38:Logistic回归:拟合,做表,出OR森林图

更新39:获得模型的详细信息

更新40:偏相关和半偏相关

更新41-63:第六章延伸:包含23个ggplot2作图视频

更新64:作图实战1 — 重复JAMA子刊上论文中的图


上面所有视频课程为“已更新”的内容。
课程会持续更新!更多实战干货正在路上!


课程特点

1. 非常简单易懂。

学员可以从来没有听说过R。对于统计学部分,如果具备一定的统计学知识,会更加的从容和事半功倍。

2. 真正的实况教学。

课程中核心的前十章都是一边敲代码,一边解释的,将过程中的要点和问题都实时展示并解释给大家。而不是准备好所有代码只运行而已!我们认为,手把手的形式可以更好的帮助学员清晰理解每一步的含义。同时,观看其他人打代码的过程,对于初学者来说能更快熟悉R语言的方方面面!

3. 课程不只有十个章节!

前面的十个章节都是我们认为每一位R初学者必须掌握的内容。但是,R的学习之路是没有止境的。因此围绕这个新手课程,我们将持续更新其它入门级的内容和章节,学员将可以免费观看此课程内的所有更新!

4. 配备围绕此新手课程的提问和答疑网站。

学习R和统计,必定会产生许多疑问和一些报错。学员可以围绕新手课程中的章节内容在论坛中提问和留言,我们会在2个工作日(一般为半个工作日)内回复。关于论坛以及相关的规则,请访问网站:  www.rstats.cn/course1

常见问题

1. 此课程是否可以开发票?

答:您好,购买课程后,在我们公众号后台私信【发票】,根据回复提供相关信息即可。或者登录网站查看开票信息:https://www.rstats.cn/invoice。两周内发票会发送至您的邮箱。

2. 学习过程中遇到问题怎么办?

答:此课程配备答疑网站,提问方式如下图所示:



3. 课程代码在哪里,如何获取?

答:代码可在对应章节的【视频详情】中找到。以决策树课程为例,如下图(以电脑网页端的代码为准,手机端显示效果不佳):



4. 如何查看订单号?

答:在手机端商城(通过《R语言和统计》公众号的菜单栏,找到线上课程-官方商城)中点击【我的】-【已完成】里,就能看到订单号。

5. 如何登录手机端和电脑端?

答:如下图所示:



6. 关于购买前课程的咨询,如何联系你们?

答:可以添加R师妹微信:kefu_rstats

7. 购买后,课程是否有时限?后续的更新也是免费的吗?

答:购买后可永久观看!该课程以后的更新也是免费的!

8. 如何购买课程?

答:可通过以下两种方式:

第一种:使用微信手机端进入课程链接(进入公众号菜单栏的“线上课程”,再点击“新手课程”);也可以长按或扫一扫下方二维码直接进入课程:


第二种:使用电脑浏览器进入官网( www.rstats.cn ),主页下方的“线上课程”,点击【了解详情】后进入课程链接,最后点击【订阅内容】,微信扫一扫即可:


9. 我之前购买了课程,为什么今天显示无法观看课程?
答:一段时间没有登录,系统会自动退出。请进入公众号菜单栏--线上课程--官方商城--我的--重新登录即可观看。


其它

1. 由于此课程为线上视频课程,购买后将不予退款

2. 版权声明:本课程版权归创作者所有,仅限个人学习,严禁任何形式的录制、传播和账号分享,一经发现,平台将依法保留追究权,情节严重者将承担法律责任。


▌本文由R语言和统计首发

▌课程相关咨询可添加R师妹微信: kefu_rstats

▌编辑:June

▌邮箱:contact@rstats.cn

▌网站:www.rstats.cn

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