Analizy w pakiecie statystycznym R E-AG-2S-O.4
Konwersatorium (KW) Semestr letni 2024/2025

1. Kronthaler, F., & Zöllner, S. (2021). Data analysis with RStudio: An easygoing introduction. Springer Spektrum.

2. Horton, N. J., & Kleinman, K. (2015). Using R and RStudio for data management, statistical analysis, and graphics (Second edition). CRC Press, Taylor & Francis Group.

3. Schumacker, R. E., & Tomek, S. (2013). Understanding statistics using R. Springer.

4. Zuur, A. F., Ieno, E. N., & Meesters, E. H. W. G. (2009). A beginner’s guide to R. Springer.

Wiedza: absolwent zna i rozumie:

- K_W02 terminologię z zakresu analityki gospodarcze;

- K_W06 w zaawansowanym stopniu metody matematyczne, statystyczne i ekonometryczne niezbędne do analizy zjawisk gospodarczych i społecznych w skali mikro- i makroekonomicznej;

- K_W01 specyfikę przedmiotową, najnowsze osiągnięcia analityki gospodarczej i kierunki jej rozwoju w ramach nauk ekonomicznych;

- K_W13 metodykę konstruowania prac pisemnych, w tym dyplomowych oraz zasady tworzenia różnych rodzajów wypowiedzi ustnych z wykorzystaniem informatycznych metod pozyskiwania, przetwarzania i wymiany informacji.

Umiejętności: absolwent potrafi:

- K_U01 wykorzystać nabytą wiedzę do analizy i prawidłowego interpretowania zjawisk i procesów gospodarczych i społecznych;

- K_U02 stosować podstawowe metody i techniki pozyskiwania i gromadzenia danych, a także narzędzia służące do ich analizy, wyjaśniania oraz wnioskowania na temat zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych;

- K_U13 planować, organizować i realizować działania indywidualne i w grupie.

Kompetencje społeczne: absolwent jest gotów do:

- K_K01 krytycznej oceny własnej wiedzy oraz odpowiedzialnego przygotowania się do swojej pracy, uzupełniania i doskonalenia nabytej wiedzy i umiejętności, rozszerzonych o wymiar interdyscyplinarny, korzystając z różnorodnych źródeł, metod i technik samokształcenia;

- K_K02 rozstrzygania dylematów związanych z wykonywaniem zawodu, wykorzystując odpowiednie zaawansowane narzędzia analizy danych, a w razie trudności jest gotów do zasięgnięcia opinii ekspertów.

Obecność na zajęciach.

Aktywność na zajęciach.

Złożenie projektu zaliczeniowego.

1. Instalacja programu R Studio, instalacja bibliotek

2. Import danych (z plików .csv, .xls, .dta, .sav)

3. Operacje na zmiennych, funkcja data.frame, typy zmiennych: numeric, integer, string,

etc.

4. Statystyki opisowe (summary function, psych package)

5. Analiza korelacji (cor function, Hmisc package-> rcorr function)

6. Analiza regresji (lm, vif, summary, lmtest, ISwR)

7. Wizualizacja danych (ggplot, ggplot2, trend, ks)

8. Rozkłady statystyczne

9. Przedziały ufności (ISwR, HH, stats19)

10. Testowanie hipotez

1. Omówienie

2. Prezentacja sposobu wykonania analiz w programach specjalistycznych.

3. Prezentacja multimedialna.

4. Studium przypadku (studium przykładowe).

5. Metody i narzędzia kształcenia na odległość.