R-programmeertutorial

Leer Tijdreeksanalyse met R en gebruik een package in R voor forecasting om de realtime reeks te laten aansluiten op het optimale model.

Een lijst met de 5 populairste grafieken onder R-gebruikers en -liefhebbers.

In deze tutorial leer je de Monte Carlo-methodologie en de toepassingen ervan in data science, zoals integraalbenadering en parameterinschatting.

Een tutorial over lussen in R met een blik op de beschikbare constructies voor herhaling. Ontdek alternatieven met R's vectorisatiefunctie.

In deze tutorial maak je kennis met het bias-variance- trade-off-probleem in lineaire regressie en hoe je dit kunt oplossen met regularisatie.

Leer hoe je Python en R samen gebruikt om het beste van beide in één data science-project te benutten.

Leer over diverse handige functies voor het manipuleren van datastructuren, geneste lijsten, reguliere expressies en werken met tijden en datums in de programmeertaal R.

In deze tutorial leer je alles over R-variabelen, waaronder hoe je variabelen definieert, verwijdert en nog veel meer.

Leer hoe je ggplot2 in R gebruikt om overtuigende visualisaties van klimaatveranderingsdata te maken. Deze stapsgewijze tutorial leert je historische weerdata te vinden, analyseren en visualiseren.

Een volledig overzicht om meervoudige lineaire regressie in R te begrijpen aan de hand van voorbeelden.

Beheers PCA toepassen in R in deze tutorial. Normaliseer data, bereken hoofdcomponenten met princomp(), en visualiseer resultaten met screeplots en biplots.

Ontdek hoe Q-Q-plots een handig visueel middel zijn om normaliteit te beoordelen. Vergelijk geobserveerde data met een theoretische verdeling zoals de normale verdeling om afwijkingen te benadrukken. Leer de modelfit te diagnosticeren.