Modul 1: Uvod u R i uvoz/manipulaciju podataka
Uvod u R programiranje i RStudio.
Osnove R programiranja: tipovi podataka, promenljive, osnovne operacije.
Uvoz podataka i manipulacija u R: čitanje podataka u R, manipulacija podacima pomoću dplir, tidir i drugih paketa.
Osnovna grafika u R: kreiranje dijagrama rasejanja, dijagrama traka i linijskih grafikona pomoću ggplot2.
Modul 2: Deskriptivna i inferencijalna statistika
Deskriptivna statistika u R: mere centralne tendencije, mere varijabilnosti i grafički prikazi kao što su histogrami i dijagrami.
Inferencijalna statistika u R: testiranje hipoteze, intervali poverenja i p-vrednosti.
Sprovođenje t-testova i hi-kvadrat testova u R.
Linearna regresija u R: modeliranje odnosa između dve promenljive i tumačenje izlaza regresije.
Modul 3: Napredna manipulacija podacima i grafika
Napredna manipulacija podacima pomoću paketa tidir i dplir.
Kreiranje složenih i naprednih zapleta pomoću ggplot2, uključujući prilagođavanje estetike zapleta kao što su boje i teme.
Specijalizovani paketi za manipulaciju podacima i vizuelizaciju kao što su lubridate, forcats i gridEktra.
Modul 4: Višestruka regresija i osnovni koncepti programiranja
Višestruka regresija u R: modeliranje odnosa između više nezavisnih promenljivih i jedne zavisne promenljive.
Osnovni koncepti programiranja u R: petlje, if-else izjave i funkcije.
Korišćenje paketa kao što su auto i stargazer za naprednije zadatke modeliranja kao što su dijagnostički testovi i poređenje modela.
Modul 5: Napredna statistička analiza i analiza vremenskih serija
Napredna statistička analiza u R: faktorska analiza, klaster analiza i analiza vremenskih serija.
Uvod u analizu vremenskih serija: modeliranje i prognoziranje vremenski zavisnih podataka.
Primene analize vremenskih serija u različitim oblastima.
Authors
Assoc. Prof. PhD Dana RAD
Aurel Vlaicu University of Arad, Center of Research Development, and Innovation in Psychology
