Modül 1: R ve Veri İçe Aktarma/Manipülasyona Giriş

R programlamaya ve RStudio'ya giriş.

R programlamanın temelleri: veri türleri, değişkenler, temel işlemler.

R'de veri içe aktarma ve işleme: R'ye veri okuma, dplyr , tidyr ve diğer paketleri kullanarak veri işleme.

R'de temel grafikler: ggplot2 kullanarak dağılım grafikleri, çubuk grafikleri ve çizgi grafikleri oluşturma.

Modül 2: Tanımlayıcı ve Çıkarımsal İstatistikler

R'deki tanımlayıcı istatistikler: merkezi eğilim ölçüleri, değişkenlik ölçüleri ve histogramlar ve kutu grafikleri gibi grafiksel gösterimler.

R'de çıkarımsal istatistikler: hipotez testi, güven aralıkları ve p değerleri.

R'de t testleri ve ki-kare testleri yapılması.

R'de doğrusal regresyon: iki değişken arasındaki ilişkinin modellenmesi ve regresyon çıktısının yorumlanması.

Modül 3: Gelişmiş Veri İşleme ve Grafikler

tidyr ve dplyr paketlerini kullanarak gelişmiş veri işleme .

Renkler ve temalar gibi çizim estetiğinin özelleştirilmesi dahil, ggplot2'yi kullanarak karmaşık ve gelişmiş grafikler oluşturma.

Lubridate , forcats ve gridExtra gibi veri işleme ve görselleştirmeye yönelik özel paketler .

Modül 4: Çoklu Regresyon ve Temel Programlama Kavramları

R'de çoklu regresyon: birden fazla bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkinin modellenmesi.

R'de temel programlama kavramları: döngüler, if-else ifadeleri ve işlevler.

Tanı testleri ve model karşılaştırması gibi daha gelişmiş modelleme görevleri için car ve stargazer gibi paketlerin kullanılması.

Modül 5: İleri İstatistiksel Analiz ve Zaman Serisi Analizi

R'de ileri istatistiksel analiz: faktör analizi, küme analizi ve zaman serisi analizi.

Zaman serisi analizine giriş: zamana bağlı verilerin modellenmesi ve tahmin edilmesi.

Zaman serisi analizinin çeşitli alanlardaki uygulamaları.

Yazarlar

Dr. Dana RAD

Aurel Vlaicu Arad Üniversitesi, Psikolojide Araştırma Geliştirme ve Yenilik Merkezi

Günümüzün veri odaklı dünyasında, verilerden anlamlı içgörüler elde etme becerisi oldukça aranan bir beceridir.

Araştırmacılar, veri bilimcileri ve analistler için R programlama dili ve RStudio, cephaneliklerinde vazgeçilmez araçlar olarak duruyor.

R, istatistiksel hesaplama ve veri analizindeki esnekliği ile tanınırken RStudio, R deneyimini geliştiren kullanıcı dostu bir entegre geliştirme ortamı (IDE) sunar.

Bu modül, katılımcılara söz diziminden güçlü veri işleme yeteneklerine ve temel veri görselleştirme tekniklerine kadar R'nin temel yönlerini tanıtan temel bir adım taşı görevi görmektedir.

Ayrıca, istatistiksel analiz bağlamında verimli veri aktarımı ve yönetiminin kritik önemini inceleyeceğiz. Bu modülün sonunda katılımcılar aşağıdaki alanlarda yetkinlik kazanmış olacaklardır (R Core Team, 2021).

Auguie, B. and Antonov, A. (2017). gridExtra: Miscellaneous functions for "Grid" Graphics. R package version 2.3. https://CRAN.R-project.org/package=gridExtra

Dagum, C. (2001). Advanced time series analysis for transport. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 164(1), 47-66.

Fox, J. (2021). Car: Companion to applied regression. R package version 3.0-9.

Fox, J., & Weisberg, S. (2019). An R companion to applied regression. Sage.

Gentleman, R., & Temple Lang, D. (2004). R: A language for data analysis and graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 5(3), 299-314.

Gentleman, R., & Temple Lang, D. (2004). Statistical analyses and reproducible research. Bioconductor Project. https://bioconductor.org/help/course-materials/2003/RESOURCES/inst/doc/HowTo/curation-1.pdf

Grolemund, G., & Wickham, H. (2016). R for data science. O'Reilly Media.

Hlavac, M. (2021). Stargazer: Well-formatted regression and summary statistics tables. R package version 5.2.2.

Lévy, J. B., & Parzen, E. (2013). Smoothing and regression: Approaches, computations, and application. Academic Press.

R Core Team. (2021). Linear models. R: A language and environment for statistical computing. https://cir.nii.ac.jp/crid/1370857669939307264

R Core Team. (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/

R Core Team. (2021). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing.

Spinu, V., Grolemund, G., & Wickham, H. (2021). lubridate: Make dealing with dates a little easier. R package version 1.8

Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant graphics for data analysis. Springer. https://ggplot2.tidyverse.org /

Wickham, H. (2021). forecast: Tools for working with categorical variables (Factors). R package version 0.5.1.

Wickham, H., Averick, M., Bryan, J., Chang, W., McGowan, L. D., François, R., ... & R Studio. (2021). Welcome to the tidyverse. Journal of Open Source Software, 6(1), 1686.