Презентации и данные

Знакомство с R и базовая статистика

01 Знакомство с R

• Презентация: Знакомство с R

• Презентация pdf: Знакомство с R

• Код: 01_intro_to_r_code.R

01 Знакомство с R (Практикум по основам языка)

Это задание для самостоятельной работы.

• Задание для практикума: Знакомство с R
• Данные: catsM.xlsx

02 Основы ggplot2

install.packages(c("ggplot2", "readxl", "tidyr", "MASS", "car"))

• Презентация: Основы ggplot2
• Код: 02_intro_ggplot.R
• Данные: Titanic.csv
• Данные: fev.xls
• Тренировка: 02_intro_ggplot_training.html

03 Описательная статистика

• Презентация: 03_descriptive_statistics_2026.html
• Код: 03_descriptive_statistics_code_2026.R
• Данные: diatome_count.csv –>

04 Тестирование гипотез

install.packages("dplyr")

• Презентация: 04_hypothesis_testing_2026.html
• Код: 04_hypothesis_testing_code_2026.R
• Объект “population”: population.RData
• Данные: aml.csv

-Документ, через который мы будем обмениваться кодом

Линейная регрессия

05 Простая линейная регрессия

install.packages("gridExtra")
install.packages("cowplot")

• Презентация: 05_LM.html

• Код:

  • 05_LM_code.R
  • 05_LM_task.R
  • 05_Correlation_permutation_test.R

• Данные:

  • IQ_brain.csv
  • secher.xls –>

06 Основы линейной алгебры

• Презентация: 06_Introduction_to_linear_algebra_2026.html
• Код: 06_intro_to_linear_algebra_code_2026.R

07 Описание, проверка значимости и валидности линейной модели

• Презентация: 07_model_description_and_validation_2026.html

• Код:

  • 07_model_description_and_validation_code_2026.R
  • 07_task_assumptions_catsM.R
  • 07_task_assumptions_GAG.R

• Данные:

  • IQ_brain.csv
  • catsM.xlsx
  • GAGurine.xlsx
  • orly_owl_Lin_4p_5_flat.txt

08 Множественная линейная регрессия. Выбор оптимальной модели

Часть 1. Множественная линейная регрессия

install.packages("gridExtra")
install.packages("ISwR")

• Презентация: 08_ML_multiple_regression_2026.html

• Код: 08.1_multiple_LM_code.R

• Данные: loyn.csv

Часть 2. Выбор оптимальной модели

• Презентация: 08.2_ML_model_selection_2026.html

• Код: 08.2_model_selection_code.R
• Данные: loyn.csv

Общие линейные модели

09 Модели с непрерывными и дискретными предикторами (ANCOVA)

install.packages("readxl")
install.packages("cowplot")
install.packages("dplyr")

10 Однофакторный дисперсионный анализ

install.packages(c("DAAG", "multcomp"))

11 Многофакторный дисперсионный анализ

install.packages("palmerpenguins")

Обобщенные линейные модели (GLM)

12 GLM для нормально распределенных данных

13 GLM для счетных данных

install.packages("AER")

14 GLM для бинарных данных (=логистическая регрессия)

install.packages(c("ISwR", "cowplot"))
install.packages("catdata")

Смешанные модели (GLMM)

15 GLMM для нормально-распределенных данных

install.packages(c("lme4", "pbkrtest"))

16 Моделирование структуры дисперсии в смешанных моделях

install.packages("faraway")

17 GLMM для счетных данных

install.packages("mgcv")
install.packages("gratia")

18 GLMM для бинарных данных

install.packages(c("MASS", "glmmML", "lme4"))
install.packages("performance")
install.packages("partR2")
install.packages("blmeco")