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.
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.
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 .
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.
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
