Pakiet statystyczny R - kurs podstawowy

Program obejmuje wprowadzenie do R, zapoznanie ze środowiskiem i językiem R, najczęściej stosowanymi procedurami oraz pisanie funkcji, tworzenie raportów w popularnych formatach, interaktywnych aplikacji i własnych pakietów. Program realizowany jest poprzez wykonywanie zadań z wykorzystaniem danych zawartych w pakietach R, danych rzeczywistych oraz uzyskanych metodami symulacyjnymi. Treści programowe są tak dobrane, aby nawet początkujący użytkownicy mieli możliwość samodzielnego poszukiwania optymalnych rozwiązań problemów wśród funkcji podstawowych oraz zawartych w wielu dostępnych pakietach.

R jest zaawansowanym projektem statystycznym. Program wyróżnia się dużą funkcjonalnością, dzięki możliwości tworzenia i dołączania nowych pakietów, których obecnie jest ponad 21500. Oparty jest o licencję GNU GPL, co oznacza, że może być wykorzystywany zarówno do celów prywatnych, jak i komercyjnych bez ponoszenia kosztów. Cechy te sprawiają, że R może stać się pożądanym narzędziem analizy danych.

Celem przedmiotu jest nabycie umiejętności posługiwania się programem R w stopniu umożliwiającym przeprowadzenie analizy danych i zaprezentowanie wyników, w szczególności, zapoznanie z zasadami działania programu, jego podstawowymi funkcjami, pakietami dodatkowymi i specyfiką programowania.

Literatura podstawowa:

Strona internetowa projektu R, http://www.r-project.org/ ; Biecek P., Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław 2017 (pierwsze dwa rozdziały dostępne na stronie http://www.biecek.pl/R/) ; Jóźwiak J., Podgórski J., Statystyka od podstaw, PWE, Warszawa 2012

Literatura uzupełniająca:

W. N. Venables, D. M. Smith and the R Core Team, An Introduction to R, 2024 (dostępne na stronie https://cran.r-project.org/manuals.html) ; Koronacki J., Mielniczuk J., Statystyka, PWN, Warszawa 2018

Publikacje własne:

Barbara Kowalczyk, Dorota Juszczak, Composite estimator based on the recursive ratio for an arbitrary rotation scheme, W: Mathematical Population Studies,2018;

Anna Krejner-Nowecka, Dorota Juszczak, People with disabilities in responsible enterprise management practices in Poland

,W: red. Piotr Wachowiak, Anna Dąbrowska, Monika Zajkowska, Celina Sołek-Borowska, Responsible Management and Sustainable Consumption: Creating a Consumer and Enterprise Social Responsibility Index,2024;

Agata BORATYŃSKA, Dorota JUSZCZAK, Robustness of Tweedie Model of Reserves with Respect to Distribution of Severity of Claims , W: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych,2015 Doświadczenie zawodowe lub doświadczenie dydaktyczne: Przedmiot "Statystyka matematyczna I" prowadzę od początku zatrudnienia w SGH, od 2009 r.

Ofertę autorską "Pakiet statystyczny R - kurs podstawowy" zgłosiłam w 2015 r., mając doświadczenie w pracy badawczej z programem R i prowadzeniu zajęć na Wydziale Nauk Ekonomicznych UW. Przedmiot "Podstawy programowania w metodach ilościowych" uruchomiony w 2023 r. to programowanie w językach R i Python, prowadzę go od 2024 r., mając ww. doświadczenie z programem R oraz ukończony kurs programowania w języku Python organizowany przez COE SGH i używając Pythona w pracy badawczej.

Kryteria oceniania:

egzamin testowy ( od 10 do 20 pytań zamkniętych): 40.00%

projekty: 60.00%

Odsetek nieobecności, powyżej którego nie zalicza się przedmiotu (nie dot. wykładów)

wyrażony odsetkiem godzin, powyżej którego wyklucza się osiągnięcie efektów uczenia się: 50%

Program obejmuje wprowadzenie do R, zapoznanie ze środowiskiem i językiem R, najczęściej stosowanymi procedurami oraz pisanie funkcji, tworzenie raportów w popularnych formatach, interaktywnych aplikacji i własnych pakietów. Program realizowany jest poprzez wykonywanie zadań z wykorzystaniem danych zawartych w pakietach R, danych rzeczywistych oraz uzyskanych metodami symulacyjnymi. Treści programowe są tak dobrane, aby nawet początkujący użytkownicy mieli możliwość samodzielnego poszukiwania optymalnych rozwiązań problemów wśród funkcji podstawowych oraz zawartych w wielu dostępnych pakietach.

R jest zaawansowanym projektem statystycznym. Program wyróżnia się dużą funkcjonalnością, dzięki możliwości tworzenia i dołączania nowych pakietów, których obecnie jest ponad 21500. Oparty jest o licencję GNU GPL, co oznacza, że może być wykorzystywany zarówno do celów prywatnych, jak i komercyjnych bez ponoszenia kosztów. Cechy te sprawiają, że R może stać się pożądanym narzędziem analizy danych.

Celem przedmiotu jest nabycie umiejętności posługiwania się programem R w stopniu umożliwiającym przeprowadzenie analizy danych i zaprezentowanie wyników, w szczególności, zapoznanie z zasadami działania programu, jego podstawowymi funkcjami, pakietami dodatkowymi i specyfiką programowania.

Literatura podstawowa:

Strona internetowa projektu R, http://www.r-project.org/ ; Biecek P., Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław 2017 (pierwsze dwa rozdziały dostępne na stronie http://www.biecek.pl/R/) ; Jóźwiak J., Podgórski J., Statystyka od podstaw, PWE, Warszawa 2012

Literatura uzupełniająca:

W. N. Venables, D. M. Smith and the R Core Team, An Introduction to R, 2024 (dostępne na stronie https://cran.r-project.org/manuals.html) ; Koronacki J., Mielniczuk J., Statystyka, PWN, Warszawa 2018

Publikacje własne:

Barbara Kowalczyk, Dorota Juszczak, Composite estimator based on the recursive ratio for an arbitrary rotation scheme, W: Mathematical Population Studies,2018;

Anna Krejner-Nowecka, Dorota Juszczak, People with disabilities in responsible enterprise management practices in Poland

,W: red. Piotr Wachowiak, Anna Dąbrowska, Monika Zajkowska, Celina Sołek-Borowska, Responsible Management and Sustainable Consumption: Creating a Consumer and Enterprise Social Responsibility Index,2024;

Agata BORATYŃSKA, Dorota JUSZCZAK, Robustness of Tweedie Model of Reserves with Respect to Distribution of Severity of Claims , W: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych,2015 Doświadczenie zawodowe lub doświadczenie dydaktyczne: Przedmiot "Statystyka matematyczna I" prowadzę od początku zatrudnienia w SGH, od 2009 r.

Ofertę autorską "Pakiet statystyczny R - kurs podstawowy" zgłosiłam w 2015 r., mając doświadczenie w pracy badawczej z programem R i prowadzeniu zajęć na Wydziale Nauk Ekonomicznych UW. Przedmiot "Podstawy programowania w metodach ilościowych" uruchomiony w 2023 r. to programowanie w językach R i Python, prowadzę go od 2024 r., mając ww. doświadczenie z programem R oraz ukończony kurs programowania w języku Python organizowany przez COE SGH i używając Pythona w pracy badawczej.

Kryteria oceniania:

egzamin testowy ( od 10 do 20 pytań zamkniętych): 40.00%

projekty: 60.00%

Odsetek nieobecności, powyżej którego nie zalicza się przedmiotu (nie dot. wykładów)

wyrażony odsetkiem godzin, powyżej którego wyklucza się osiągnięcie efektów uczenia się: 50%

Program obejmuje wprowadzenie do R, zapoznanie ze środowiskiem i językiem R, najczęściej stosowanymi procedurami oraz pisanie funkcji, tworzenie raportów w popularnych formatach, interaktywnych aplikacji i własnych pakietów. Program realizowany jest poprzez wykonywanie zadań z wykorzystaniem danych zawartych w pakietach R, danych rzeczywistych oraz uzyskanych metodami symulacyjnymi. Treści programowe są tak dobrane, aby nawet początkujący użytkownicy mieli możliwość samodzielnego poszukiwania optymalnych rozwiązań problemów wśród funkcji podstawowych oraz zawartych w wielu dostępnych pakietach.

R jest zaawansowanym projektem statystycznym. Program wyróżnia się dużą funkcjonalnością, dzięki możliwości tworzenia i dołączania nowych pakietów, których obecnie jest ponad 18700. Oparty jest o licencję GNU GPL, co oznacza, że może być wykorzystywany zarówno do celów prywatnych, jak i komercyjnych bez ponoszenia kosztów. Cechy te sprawiają, że R może stać się pożądanym narzędziem analizy danych.

Celem przedmiotu jest nabycie umiejętności posługiwania się programem R w stopniu umożliwiającym przeprowadzenie analizy danych i zaprezentowanie wyników, w szczególności, zapoznanie z zasadami działania programu, jego podstawowymi funkcjami, pakietami dodatkowymi i specyfiką programowania.

Literatura podstawowa:

Strona internetowa projektu R, http://www.r-project.org/ ; Biecek P., Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław 2017 (pierwsze dwa rozdziały dostępne na stronie http://www.biecek.pl/R/) ; Jóźwiak J., Podgórski J., Statystyka od podstaw, PWE, Warszawa 2012

Literatura uzupełniająca:

W. N. Venables, D. M. Smith and the R Core Team, An Introduction to R, 2022 (dostępne na stronie https://cran.r-project.org/manuals.html) ; Koronacki J., Mielniczuk J., Statystyka, PWN, Warszawa 2018

Publikacje własne:

Barbara Kowalczyk, Dorota Juszczak, Composite estimator based on the recursive ratio for an arbitrary rotation scheme, W: Mathematical Population Studies,2018;

Agata BORATYŃSKA, Dorota JUSZCZAK, Robustness of Tweedie Model of Reserves with Respect to Distribution of Severity of Claims , W: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych,2015

Program obejmuje wprowadzenie do R, zapoznanie ze środowiskiem i językiem R, najczęściej stosowanymi procedurami oraz pisanie funkcji, tworzenie raportów w popularnych formatach, interaktywnych aplikacji i własnych pakietów. Program realizowany jest poprzez wykonywanie zadań z wykorzystaniem danych zawartych w pakietach R, danych rzeczywistych oraz uzyskanych metodami symulacyjnymi. Treści programowe są tak dobrane, aby nawet początkujący użytkownicy mieli możliwość samodzielnego poszukiwania optymalnych rozwiązań problemów wśród funkcji podstawowych oraz zawartych w wielu dostępnych pakietach.

R jest zaawansowanym projektem statystycznym. Program wyróżnia się dużą funkcjonalnością, dzięki możliwości tworzenia i dołączania nowych pakietów, których obecnie jest ponad 18700. Oparty jest o licencję GNU GPL, co oznacza, że może być wykorzystywany zarówno do celów prywatnych, jak i komercyjnych bez ponoszenia kosztów. Cechy te sprawiają, że R może stać się pożądanym narzędziem analizy danych.

Celem przedmiotu jest nabycie umiejętności posługiwania się programem R w stopniu umożliwiającym przeprowadzenie analizy danych i zaprezentowanie wyników, w szczególności, zapoznanie z zasadami działania programu, jego podstawowymi funkcjami, pakietami dodatkowymi i specyfiką programowania.

Literatura podstawowa:

Strona internetowa projektu R, http://www.r-project.org/ ; Biecek P., Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław 2017 (pierwsze dwa rozdziały dostępne na stronie http://www.biecek.pl/R/) ; Jóźwiak J., Podgórski J., Statystyka od podstaw, PWE, Warszawa 2012

Literatura uzupełniająca:

W. N. Venables, D. M. Smith and the R Core Team, An Introduction to R, 2022 (dostępne na stronie https://cran.r-project.org/manuals.html) ; Koronacki J., Mielniczuk J., Statystyka, PWN, Warszawa 2018

Publikacje własne:

Barbara Kowalczyk, Dorota Juszczak, Composite estimator based on the recursive ratio for an arbitrary rotation scheme, W: Mathematical Population Studies,2018;

Agata BORATYŃSKA, Dorota JUSZCZAK, Robustness of Tweedie Model of Reserves with Respect to Distribution of Severity of Claims , W: Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych,2015