Pokročilé aspekty prostředí R - NMST547

• Anglický název: Advanced aspects of R environment
• Zajišťuje: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2024
• Semestr: letní
• E-Kredity: 3
• Rozsah, examinace: letní s.:0/2, Z [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: nevyučován
• Jazyk výuky: angličtina, čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Další informace: http://msekce.karlin.mff.cuni.cz/~komarek/vyuka/nmst440.html
• Garant: prof. RNDr. Arnošt Komárek, Ph.D.
• Třída: M Mgr. PMSE; M Mgr. PMSE > Povinně volitelné
• Kategorizace předmětu: Informatika > Aplikační software; Matematika > Pravděpodobnost a statistika
• Prerekvizity : {Alespoň jeden kurz z oblasti GLM}

Anotace

čeština

Pokročilé aspekty systému R, volně dostupného výpočetního prostředí pro statistické výpočty a grafiku, základy programování v jazyce C, využití výpočetních clusterů pro náročné výpočty.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (03.12.2020)

angličtina

Advanced aspects of R, a free software environment for statistical computation and graphics, basics of C programming, use of computational clusters for extensive computation.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (03.12.2020)

Cíl předmětu

čeština

Naučit studenty efektivně využívat pokročilých nástrojů systému R, volně dostupného výpočetního prostředí pro statistické výpočty a grafiku, souvisejících open-source softwarových produktů a dalších vybraných výpočetních prostředků.

Poslední úprava: Komárek Arnošt, prof. RNDr., Ph.D. (03.12.2020)

angličtina

To teach students to use effectively advanced tools of R, a free software environment for statistical computation and graphics, related open-source software products and other selected computational tools.

Poslední úprava: Komárek Arnošt, prof. RNDr., Ph.D. (03.12.2020)

Podmínky zakončení předmětu

čeština

Zápočet bude udělen studentovi, který uspokojivě a v termínu vyřeší zadání všech úloh zadaných během semestru. Povaha těchto požadavků vylučuje možnost opakovaných pokusů o zápočet.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (30.11.2020)

angličtina

The course credit will be awarded to the student who hands in a satisfactory solution to each assignment by the prescribed deadline. The nature of these requirements precludes any possibility of additional attempts to obtain the exercise class credit.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (30.11.2020)

Literatura

čeština

Chambers, J. M. Software for Data Analysis: Programming with R. New York: Springer-Verlag, 2008, xiv + 500 s. ISBN: 978-0-387-75935-7.

Murrell, P. R Graphics, Second Edition. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2012, xxvii + 518 s. ISBN: 978-1-4398-3177-9.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (30.11.2020)

angličtina

Chambers, J. M. Software for Data Analysis: Programming with R. New York: Springer-Verlag, 2008, xiv + 500 s. ISBN: 978-0-387-75935-7.

Murrell, P. R Graphics, Second Edition. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2012, xxvii + 518 s. ISBN: 978-1-4398-3177-9.

Poslední úprava: Komárek Arnošt, prof. RNDr., Ph.D. (03.12.2020)

Metody výuky

čeština

Seminář + samostatná práce s možností konzultací.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (30.11.2020)

angličtina

Seminar + individual work with possibility of advice.

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (30.11.2020)

Sylabus

čeština

1. R programování (funkce, vektorizované operace, ...).

2. Pokročilá grafika v R (lattice, ggplot2, ...).

3. Automatizovaná tvorba výstupů a prezentace výsledků pomocí R, systémy pro tvorbu výstupů a prezentací (Sweave, markdown, shiny).

4. Základy programovacího jazyka C, využití pro náročné výpočty ve spojení se systémem R.

5. Využití výpočetních clusterů pro náročné výpočty.

Poslední úprava: Komárek Arnošt, prof. RNDr., Ph.D. (03.12.2020)

angličtina

1. R programming (functions, vectorized operations, ...).

2. Advanced graphics in R (lattice, ggplot2, ...).

3. Automatized reporting using R, systems for automatized reporting and preparation of presentations (Sweave, markdown, shiny).

4. Basics of a programming language C, use for computationally intensive computation when integrated with the R environment.

5. Use of computational clusters for intensive computation.

Poslední úprava: Komárek Arnošt, prof. RNDr., Ph.D. (03.12.2020)

Vstupní požadavky

čeština

• Základy statistické inference (statistický test, interval spolehlivosti, směrodatná chyba, konzistence);

• Základní postupy statistické inference (asymptotické testy o střední hodnotě, jedno a dvouvýběrový t-test, analýza rozptylu jednoduchého třídění, chí-kvadrát test nezávislosti);

• Lineární model;

• Středně pokročilá znalost prostředí R, volně šiřitelného prostředí pro statistické výpočty a grafiku (https://www.r-project.org);

• Pracovní znalost systému LaTeX;

• Schopnost algoritmického programování (v libovolném jazyce, např. Python, Pascal, C/C++, Fortran, ...).

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (30.11.2020)

angličtina

• Foundations of statistical inference (statistical test, confidence interval, standard error, consistency);

• Basic procedures of statistical inference (asymptotic tests on expected value, one- and two-sample t-test, one-way analysis of variance, chi-square test of independence);

• Linear model;

• Intermediate knowledge of R, a free software environment for statistical computing and graphics (https://www.r-project.org);

• Working knowledge of LaTeX;

• Ability of algorithmic programming (in arbitrary language, e.g., Python, Pascal, C/C++, Fortran, ...).

Poslední úprava: Omelka Marek, doc. Ing., Ph.D. (30.11.2020)