Количественный анализ социальных данных с помощью пакета R

Семинары:

• 17 марта 2017, ауд. 324. Установка R, Rstudio. Где найти справку. Загрузка .csv файлов. Отбор переменных, сортировка, описательные статистики. Создание векторов. NA/NaN. Файлы: script_01.R и домашка-1.

• 24 марта 2017, ауд. 320а. Отбор наблюдений, простые графики: диаграмма рассеяния и гистограмма. Создание новых наблюдений. Сохранение .csv файлов. Файлы: script_02.R и домашка-2 (скоро будет)

• 05 апреля 2017, ауд. 320а. группировка данных, слияние таблиц, работа с факторными переменными. Стратегия “Разделяй и властвуй” (split-apply-combine strategy). script_03.R

• 19 апреля 2017, ауд. 326. Сохранение данных. Метод наименьших квадратов. Извлекаем прогнозные значения, остатки, строим графики. Грамотное программирование — начало, script_04.R, report.Rmd.

• 21 апреля 2017, ауд. 319а. Грамотное программирование — продолжение: report_2.Rmd.

• 28 апреля 2017, ауд. 320а. Грамотное программирование — окончание. R с менюшками: radiant, мелкие помощники addins: report_3.Rmd. Шаблон shablon_2.docx для компиляции отчёта.

• 12 мая 2017, ауд. 320а. LASSO, авто-ARIMA, взвешенная регрессия. Пожалуйста, поставьте заранее пакеты forecast, sophisthse, forecastHybrid, glmnet, survey, listviewer, gapminder, stargazer. report_4.Rmd.

• 17 мая 2017, ауд. 324. Тестирование гипотез о коэффициентах в линейной модели. Lasso. Logit и предельные эффекты. report_5.Rmd.

• 19 мая 2017, ауд. 320а. Иерархические модели — окончание. Вопросы-ответы. Пожалуйста, перед началом занятия поставьте: STAN: инструкция по-русски, официальный сайт STAN, rstanarm, shinystan, bayesplot, loo.

script_05_bayes.R.

Место: Мясницкая 9/11. Приносите свои ноутбуки!!

По возможности будут видео записи лекций.

Финальное эссе уже можно начинать :)

1. Взять любой свой набор данных.

2. Построить не менее 3 (трёх) графиков.

3. Оценить не менее 1 (одной) регрессии с помощью МНК.

4. Отобрать желаемое количество регрессоров с помощью LASSO.

5. Включить в итоговый отчет симпатичную табличку.

6. top-secret

…

Финальное эссе нужно выполнить с использование R+markdown.

Установка софта:

• R + Rstudio
• stan / rstan
• Atom
• Texlive
• Anaconda

Данные

• Покемоны
• Advertising

Материалы

• Кабаков Р.И. R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R
• Шипунов А.Б., Балдин Е.М. и др. Наглядная статистика. Используем R!
• Мастицкий С.Э., Шитиков В.К., Статистический анализ и визуализация с помощью R
• Шпаргалки по R от Rstudio
• Tibshirani, An introduction to statistical learning

На русском также могут быть полезны:

• Стилевое руководство гугла: english, русский
• Блог r-analytics. На нём есть несколько других подборок русскоязычных ресурсов по R: раз и два.
• Группы вконтакте: rstatistics, spbrug, introstats
• Венэбльз, Смит Введение в R
• Зарядов И.С. Введение в R: часть 1, часть 2
• Борис Демешев Цикл маленьких заметок по R

Вопросы и ответы:

• stackoverflow Если возникли проблемы с программированием в R (и не только в R), а документация уже прочитана…
• stats.stackexchange Можно спросить по статистическим методам и их реализации в R.
• tex.stackexchange Вопросы и ответы про LaTeX

---

Созданные мной для данного курса материалы распространяются по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike