Учебные курсы – Анализ и визуализация данных с использованием языка R 2023 и 2024 учебного года – Кафедра математической экономики (Нижний Новгород) – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

A
A
A

АБB
АБB
АБB

А
А
А
А
А

Обычная версия сайта

Публикации

Глава в книге

River basin councils: evidence from Russia

Aladyshkina A. S., Lakshina V. V., Leonova L.

In bk.: Water Science and Sustainability. Springer, 2021. Ch. 8. P. 101-108.

Статья

Использование байесовских методов для макроэкономического моделирования фаз бизнес-цикла

Гусева М. Е., Силаев А. М.

Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 5. Экономика. 2021. Т. 37. № 2. С. 298-317.

Статья

Hedonic Pricing on the Fine Art Market

Zhukova A., Lakshina V. V., Leonova L.

Information (Switzerland). 2020. Vol. 11. No. 5. P. 252.

Статья

Do portfolio investors need to consider the asymmetry of returns on the Russian stock market?

Lakshina V. V.

Journal of Economic Asymmetries. 2020. Vol. 21. P. e00152.

Все публикации

Кто читает:: Кафедра математической экономики (Нижний Новгород) (Факультет экономики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород))

Статус:: Курс по выбору

Когда читается:: 1-й курс, 3 модуль

Преподаватель

Силаев Андрей Михайлович

Силаев Андрей Михайлович

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Изучаются основы языка программирования R, осваиваются методы визуализации данных для возможности выявления тенденций и обоснования принимаемых решений.

Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины являются овладение навыками программирования на языке R, овладение методами обработки, визуализации и анализа качественных и количественных данных для решения экономических задач.

Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

Владеть навыками программирования на языке R
Владеть навыками работы с базовыми структурами в R
Уметь выполнять анализ данных, визуализировать качественные и количественные данные в R
Уметь проводить корреляционный и регрессионный анализ в R

Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

Типы данных и структуры данных в R
Загрузка данных в R
Визуализация и анализ данных
Корреляционный и регрессионный анализ в R

Элементы контроля

Элементы контроля

Активность
Контрольная работа
Экзамен

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 3 модуль
0.35 * Активность + 0.25 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

Введение в статистическое обучение с примерами на языке R / Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани , перевод с английского С. Э. Мастицкого. — Москва : ДМК Пресс, 2017. — 456 с. — ISBN 978-5-97060-495-3. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/93580 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

Mailund, T. (2017). Beginning Data Science in R : Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist. New York: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1484645
Rasch, D., Verdooren, L. R., & Pilz, J. (2019). Applied Statistics : Theory and Problem Solutions with R. Hoboken, NJ: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2218318
Tsay, R. S. (2013). An Introduction to Analysis of Financial Data with R. Wiley.