Cursos de Introducción a R con Análisis de Series Temporales

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Código del Curso

intror

Duración

21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Descripción General

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .

Machine Translated

Programa del Curso

Introducción y preliminares

  • Haciendo R más amigable, R y GUIs disponibles
  • Rstudio
  • Software y documentación relacionados
  • R y estadísticas
  • Uso R interactivamente
  • Una sesión introductoria
  • Obtención de ayuda con funciones y funciones
  • R, sensibilidad de mayúsculas y minúsculas, etc.
  • Recuperación y corrección de comandos anteriores
  • Ejecutar comandos o desviar la salida a un archivo
  • Permanencia de datos y eliminación de objetos

Manipulaciones sencillas; números y vectores

  • Vectores y asignación
  • Aritmética vectorial
  • Generación de secuencias regulares
  • Vectores lógicos
  • Valores faltantes
  • Vectores de caracteres
  • Vectores de índice; seleccionar y modificar subconjuntos de un conjunto de datos
  • Otros tipos de objetos

Objetos, sus modos y atributos

  • Atributos intrínsecos: modo y longitud
  • Cambiar la longitud de un objeto
  • Obtención y configuración de atributos
  • La clase de un objeto

Matrices y matrices

  • Matrices
  • Indexación de matrices. Subsecciones de una matriz
  • Matrices de índice
  • La función array ()
  • El producto externo de dos matrices
  • Transposición generalizada de una matriz
  • Instalaciones Matrix
    • Multiplicación de matrices
    • Ecuaciones lineales e inversión
    • Valores propios y vectores propios
    • Descomposición y determinantes del valor singular
    • Ajuste de mínimos cuadrados y descomposición QR
  • Formando matrices particionadas, cbind () y rbind ()
  • La función de concatenación, (), con arrays
  • Tablas de frecuencia de los factores k

Listas y marcos de datos

  • Liza
  • Construir y modificar listas
    • Concatenar listas
  • Marcos de datos
    • Creación de marcos de datos
    • attach () y detach ()
    • Trabajar con marcos de datos
    • Adjuntar listas arbitrarias
    • Gestión de la ruta de búsqueda

​​​​​​​

Manipulación de datos

  • Selección, subconjunto de observaciones y variables
  • Filtrado, agrupación
  • Recodificación, transformaciones
  • Agregación, combinación de conjuntos de datos
  • Manipulación de caracteres, paquete stringr

Lectura de datos

  • Archivos Txt
  • Archivos CSV
  • XLS, XLSX archivos
  • SPSS, SAS, Stata, ... y otros formatos de datos
  • Exportar datos a txt, csv y otros formatos
  • Acceso a datos desde bases de datos utilizando lenguaje SQL

Distribuciones de probabilidad

  • R como un conjunto de cuadros estadísticos
  • Examinar la distribución de un conjunto de datos
  • Pruebas de una y dos muestras

Agrupación, bucles y ejecución condicional

  • Expresiones agrupadas
  • Declaraciones de control
    • Ejecución condicional: si declaraciones
    • Ejecución repetitiva: para bucles, repetición y mientras

Escribir sus propias funciones

Ejemplos sencillos

  • Definición de nuevos operadores binarios
  • Argumentos y valores predeterminados
  • El argumento
  • Asignaciones dentro de las funciones
  • Ejemplos más avanzados
  • Factores de eficiencia en los diseños de bloques
    • Eliminar todos los nombres de un conjunto impreso
    • Integración numérica recursiva
    • Alcance
  • Personalización del entorno
  • Clases, funciones genéricas y orientación a objetos

Procedimientos gráficos

  • Comandos de trazado de alto nivel
    • La función plot ()
    • Visualización de datos multivariados
    • Mostrar gráficos
    • Argumentos a las funciones de trazado de alto nivel
  • Gráficos de visualización básicos
  • Relaciones multivariantes con el paquete de celosía y ggplot
  • Uso de parámetros gráficos
  • Lista de parámetros gráficos

Series de tiempo

  • Ajuste estacional
  • Media móvil
  • Suavizado exponencial
  • Extrapolación
  • Predicción lineal
  • Estimación de tendencias
  • Estacionariedad y modelado ARIMA

Métodos econométricos (métodos casuales)

  • Análisis de regresión
  • Regresión lineal múltiple
  • Regresión no lineal múltiple
  • Validación de regresión
  • Pronóstico de la regresión
     

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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