Modulul 1: Introducere în R și import/manipulare de date
Introducere în programarea R și RStudio.
Bazele programării R: tipuri de date, variabile, operații de bază.
Importul și manipularea datelor în R: citirea datelor în R, manipularea datelor utilizând dplyr, tidyr și alte pachete.
Grafice de bază în R: crearea de diagrame de împrăștiere, diagrame de bare și grafice liniare utilizând ggplot2.
Modulul 2: Statistici descriptive și inferențiale
Statistici descriptive în R: măsuri ale tendinței centrale, măsuri ale variabilității și reprezentări grafice precum histograme și boxploturi.
Statistici inferențiale în R: testarea ipotezelor, intervale de încredere și valori p.
Efectuarea testelor t și a testelor chi pătrat în R.
Regresia liniară în R: modelarea relației dintre două variabile și interpretarea rezultatelor regresiei.
Modulul 3: Manipularea avansată a datelor și grafică
Manipularea avansată a datelor utilizând pachetele tidyr și dplyr.
Crearea de grafice complexe și avansate utilizând ggplot2, inclusiv personalizarea esteticii grafice, cum ar fi culorile și temele.
Pachete specializate pentru manipularea și vizualizarea datelor, cum ar fi lubridate, forcats și gridExtra.
Modulul 4: Regresie multiplă și concepte de programare de bază
Regresia multiplă în R: modelarea relației dintre mai multe variabile independente și o variabilă dependentă.
Concepte de programare de bază în R: bucle, instrucțiuni if-else și funcții.
Utilizarea unor pachete precum car și stargazer pentru sarcini de modelare mai avansate, cum ar fi testele de diagnosticare și compararea modelelor.
Modulul 5: Analiza statistică avansată și analiza seriilor cronologice
Analiză statistică avansată în R: analiză factorială, analiză cluster și analiza seriilor temporale.
Introducere în analiza seriilor temporale: modelarea și prognoza datelor dependente de timp.
Aplicații ale analizei seriilor temporale în diverse domenii.
Autori
conf. univ. dr. Dana RAD
asist.univ.drd. Gavril RAD