Course Outline

I. Inleiding en voorbereidingen

1. Overzicht

    R gebruiksvriendelijker maken, R en beschikbare GUI's Rstudio Gerelateerde software en documentatie R en statistieken R en statistieken R interactief gebruiken Een inleidende sessie Hulp krijgen bij functies en mogelijkheden R-opdrachten, hoofdlettergevoeligheid, etc. Terugroepen en corrigeren van eerdere opdrachten Uitvoeren van opdrachten van of omleiden van uitvoer naar een bestand Gegevensbestendigheid en het verwijderen van objecten Good programmeerpraktijk: op zichzelf staande scripts, goede leesbaarheid, bijv. gestructureerde scripts, documentatie, markdown-installatiepakketten; CRAN en biogeleider

2. Gegevens lezen

    Txt-bestanden (read.delim) CSV-bestanden

3. Eenvoudige manipulaties; getallen en vectoren + arrays

    Vectoren en toewijzing Vectorrekenkunde Regelmatige reeksen genereren Logische vectoren Ontbrekende waarden Karaktervectoren Indexvectoren; het selecteren en wijzigen van subsets van een dataset Arrays
Array-indexering. Subsecties van een array
  • Indexmatrices
  • De functie array() + eenvoudige bewerkingen op arrays, bijvoorbeeld vermenigvuldiging en transpositie
  • Andere soorten objecten
  • 4. Lijsten en dataframes
  • Lijsten Lijsten samenstellen en wijzigen Lijsten aaneenschakelen

      Dataframes Het maken van dataframes
    Werken met dataframes
  • Willekeurige lijsten bijvoegen
  • Het zoekpad beheren
  • 5. Gegevensmanipulatie
  • Selecteren, subsets van observaties en variabelen Filteren, groeperen Hercoderen, transformaties Aggregatie, combineren van datasets Vormen van gepartitioneerde matrices, cbind() en rbind() De aaneenschakelingsfunctie, (), met arrays Karaktermanipulatie, stringr-pakket korte intro in grep en regexpr
  • 6. Meer over het lezen van gegevens

      XLS, XLSX bestanden readr en readxl pakketten SPSS, SAS, Stata,… en andere formaten data Exporteren van data naar txt, csv en andere formaten

    6. Groepering, lussen en voorwaardelijke uitvoering

      Gegroepeerde expressies Controle-instructies Voorwaardelijke uitvoering: if-instructies Herhaalde uitvoering: voor loops, repeat en while intro in apply, lapply, sapply, tapply

    7. Functies

      Functies maken Optionele argumenten en standaardwaarden Variabel aantal argumenten Reikwijdte en de gevolgen ervan

    8. Eenvoudige afbeeldingen in R

      Een grafiek maken Dichtheidsgrafieken Puntgrafieken Staafdiagrammen Lijndiagrammen Cirkeldiagrammen Boxplots Spreidingsdiagrammen Combinatiediagrammen

    II. Statistische analyse in R

      1. Kansverdelingen

    R als een set statistische tabellen Onderzoek naar de distributie van een set gegevens

    2. Testen van hypothesen

      Tests over een populatie Mean Likelihood Ratio Test Tests met één en twee steekproeven Chi-Square Goodness-of-Fit-test Kolmogorov-Smirnov Statistiek met één steekproef Wilcoxon Signed-Rank Test Test met twee steekproeven Wilcoxon Rank Sum-test Mann-Whitney Test Kolmogorov-Smirnov-test

    3. Meerdere testen van hypothesen

      Type I-fout en FDR ROC-curven en AUC Meerdere testprocedures (BH, Bonferroni etc.)

    4. Lineaire regressiemodellen

      Generieke functies voor het extraheren van modelinformatie Het bijwerken van aangepaste modellen Gegeneraliseerde lineaire modellen Families De glm()-functie

    Classificatie Logistieke Regressie

      Lineaire discriminantanalyse
    Ongecontroleerd leren Analyse van hoofdcomponenten
  • Clustermethoden (k-betekent, hiërarchische clustering, k-medoids)
  • 5. Overlevingsanalyse (overlevingspakket)
  • Overlevingsobjecten in r Kaplan-Meier-schatting, log-rank-test, parametrische regressie Betrouwbaarheidsbanden Gecensureerde (interval gecensureerde) data-analyse Cox PH-modellen, constante covariaten Cox PH-modellen, tijdsafhankelijke covariaten Simulatie: Modelvergelijking (Regressiemodellen vergelijken)
  • 6. Variantieanalyse
  • Eénrichtings-ANOVA Tweerichtingsclassificatie van ANOVA MANOVA
  • III. Gewerkte problemen in de bio-informatica

      Korte introductie tot limma-pakket Microarray data-analyse workflow Data downloaden van GEO: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397 Dataverwerking (QC, normalisatie, differentiële expressie) Vulkaanplot Custering-voorbeelden + heatmaps
      28 Hours
     

    Getuigenissen (9)

    Related Courses

    Related Categories