Магистратура
2019/2020
Программирование в R
Статус:
Курс по выбору (Прикладная экономика и математические методы)
Направление:
38.04.01. Экономика
Кто читает:
Департамент экономики
Где читается:
Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента
Когда читается:
2-й курс, 3 модуль
Формат изучения:
с онлайн-курсом
Преподаватели:
Красильников Александр Александрович
Прогр. обучения:
Прикладная экономика и математические методы
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
4
Программа дисциплины
Аннотация
Настоящая рабочая программа дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента, а также определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину «Программирование в R», учебных ассистентов и студентов направления подготовки 38.04.01. Экономика, обучающихся по образовательной программе «Прикладная экономика и математические методы».
Цель освоения дисциплины
- изучение основ программирования на языке R для проведения статистических исследований
- получения навыков самостоятельного образования
- закрепления навыков статистического и модельного мышления
Планируемые результаты обучения
- Владеет методами исследования моделей в области экономики.
- Умеет принимать решения при выборе того или иного алгоритма и может объяснить свой выбор
- Умеет обобщать результаты, составлять программу исследований для решения профессиональных задач
- Демонстрирует умение подготовить результаты своей научной работы в виде алгоритма.
- Может оценить разработанные алгоритмы с точки зрения эффективности
- Демонстрирует умение применять современные методы и методики в преподавании в вузе на основании методов, показанных при он-лайн обучении
Содержание учебной дисциплины
- Введение в R
- Предобработка данных.Переменные. Работа с data frame. Элементы синтаксиса. Описательные статистики. Сохранение результатов.
- Статистика в R, часть 1.Анализ номинативных данных. Сравнение двух групп. Применение дисперсионного анализа. Создание собственных функций.
- Статистика в R, часть 2.Корреляция и простая линейная регрессия (МНК). Множественная линейная регрессия. Множественная линейная регрессия. Отбор моделей. Диагностика моделей. Логистическая регрессия. Экспорт результатов анализа из R.
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (3 модуль)0.5 * самостоятельная работа + 0.5 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Husson, F., Lê, S., & Pagès, J. (2017). Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R (Vol. Second edition). Boca Raton: Chapman and Hall/CRC. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1516055
Рекомендуемая дополнительная литература
- Роберт И., Кабаков - R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R - Издательство "ДМК Пресс" - 2014 - 588с. - ISBN: 978-5-97060-077-1 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/58703