CONTENUTI

Introduzione a R

• La filosofia del software R, punti di forza e obiettivi
• Caratteristiche principali
• Pannelli e barre degli strumenti
• La console di R e i workspace
• Acquisizione di un file dati esterno al sistema
• Uso dell’help e ricerca di comandi, documentazione utile
• Cenni sui packages sviluppati in ambiente R

 

Utilizzo del software R

• Download, installazione e aggiornamento di R
• Download, installazione e aggiornamento di R Studio
• Muoversi in R Studio: tour dell’interfaccia e dei 4 pannelli
• Installazione e caricamento dei package
• Personalizzare le sessioni R Studio con .Rprofile
• Salvataggio ed esportazione dei dati e dei risultati
• Esercizi pratici in aula

 

Importazione ed esportazione di dati in R

• Lettura dei dati da file o DB
• Scrittura dei dati su file o DB
• Importazione dei dati (vari formati)
• Esportazione dei dati (vari formati)
• Funzioni di esame dei dati
• Esercizi pratici in aula

 

Fondamenti del software R

• Classi, oggetti e metodi
• I tipi di dati
• Gli scalari
• I vettori
• Le matrici
• Le liste
• I fattori
• Le array
• I dataframe
• Creazione degli oggetti
• Indicizzazione (metodi)
• Mascheramento degli errori
• Operatori di assegnazione
• Esercizi pratici in aula

 

Introduzione all’uso delle tecniche statistiche per l’analisi dei dati in R

• Struttura dei dati
• Natura delle variabili
• Costruzione di un vettore e una matrice dati in ambiente R
• Sintesi numerica delle informazioni: indici di posizione e di variabilità
• Sintesi grafica delle informazioni e principali comandi di R
• Cenni sulla trasformazione di variabili
• La standardizzazione

 

Elaborazione dei dati in R

• Vettorizzazione
• Sequenze regolari
• Date
• Trasformazioni numeriche
• Stringhe e loro manipolazione
• Booleani e confronti
• Gli insiemi vuoti
• I dati mancanti
• Sort & order
• Manipolazione di matrici
• Esercizi

 

Le funzioni in R

• Cosa sono
• La struttura
• Come crearle
• Esercizi