R is a language and environment for statistical computing and graphics, which provides a wide variety of statistical tools (modeling, statistical testing, time series analysis, classification problems, machine learning, ...), together with amazing graphical techniques and the great advantage that it is highly extensible. Nowadays, there is no doubt that it is the software par excellence in statistical courses for any level, for theoretical and applied subjects alike. Besides, it has become an almost essential tool for every research work that involves any kind of analysis or data visualization. Furthermore, it is one of the most employed programming languages for general purposes. The goal of this work is helping to share ideas and resources to improve teaching and/or research using the statistical software R. We will cover its benefits, show how to get started and where to locate specific resources, and will make interesting recommendations for using R, according to our experience. For the classroom we will develop a curricular and assessment infrastructure to support both dissemination and evaluation, while for research we will offer a broader approach to quantitative studies that provides an excellent support for work in science and technology.


翻译:R是一种用于统计计算和绘图的语言及环境,提供各类统计工具(建模、统计检验、时间序列分析、分类问题、机器学习等),兼具卓越的绘图技术以及高度可扩展性的显著优势。如今,它无疑是各层次统计课程(无论是理论学科还是应用学科)的首选软件。此外,对于任何涉及数据分析或数据可视化的研究工作,R已成为近乎必备的工具。与此同时,它也是最常用的通用编程语言之一。本文旨在分享借助统计软件R提升教学和/或研究的思路与资源。我们将涵盖其优势,展示如何入门及定位特定资源,并根据经验提出使用R的有益建议。针对课堂教学,我们将构建支撑推广与评估的课程及考核体系;针对科学研究,我们将为定量研究提供更广阔的视角,为科技工作提供卓越支撑。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
134+阅读 · 2021年6月18日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月10日
Arxiv
69+阅读 · 2022年9月7日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
VIP会员
最新内容
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
1+阅读 · 59分钟前
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:54
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
3+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
6+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
5+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
5+阅读 · 6月24日
相关VIP内容
专知会员服务
134+阅读 · 2021年6月18日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员