składa się z 4 kursów o różnym stopniu zaawansowania, podczas których, oprócz nauki samego programu, uczestnicy mają możliwość poznania nowoczesnych metod analizy danych. Osobom, które nie miały wcześniej styczności z R i/lub statystyką sugerujemy następującą kolejność: „Analiza i wizualizacja danych w R”, „Podstawy statystyki matematycznej w R”, „Zaawansowana statystyka matematyczna w R”. Kurs "Raportowanie i wizualizacja danych z Shiny R" jest zaawansowanym kursem narzędziowym, na który można zapisać się bezpośrednio po kursie „Analiza i wizualizacja danych w R”.

kurs R LabMasters - Easie R

Podstawy statystyki matematycznej w R

Poziom podstawowy + średnio zaawansowany

30 godzin dydaktycznych

Zajęcia w sali komputerowej

Zaświadczenie ukończenia

Ocena kursu: 4,70/5,00 – 100% ocen pozytywnych

Koordynator: Piotr Ćwiakowski (pcwiakowski@labmasters.pl)

Oprogramowanie: R / R Studio

Miejsce: Wydział Nauk Ekonomicznych UW, Warszawa ul. Długa 44/50 (mapa)


687 zł (558,54 zł netto)

Cena zawiera m.in. certyfikat zdania egzaminu (na podstawie rozwiązanych zadań sprawdzających), zaświadczenie ukończenia kursu (na podstawie obecności), komplet materiałów w formie elektronicznej i papierowej, darmowe konsultacje (więcej).

Opis kursu

Kurs Podstawy statystyki matematycznej w R powstał jako rezultat analizy i lektury podręczników ze statystyki matematycznej dostępnych na polskim rynku. Dlaczego tak trudno jest opowiedzieć o statystyce w sposób ciekawy i intuicyjny? Dlaczego niektóre fundamentalne kwestie są przemilczane w większości książek i trzeba się ich samemu domyślać? Jeśli interesuje Cię jak dobrze skonstruować i wykonać badanie statystyczne oraz chcesz poznać statystykę matematyczną od podstaw lub po prostu uporządkować i rozszerzyć swoją dotychczasową wiedzę – jest to kurs dla Ciebie.

Oprócz solidnego i szczegółowego wyjaśnienia sensu badań i modeli statystycznych, oferujemy szeroki przegląd podstawowych testów statystycznych – testu Z, T-Studenta, testów nieparametrycznych, analizy korelacji oraz badania zależności w tablicy wielodzielniczej (kontyngencji). Wcześniejsza znajomość programu R nie jest wymagana. Wprowadzenie do R jest na tym kursie skrócone  i dotyczy jedynie zagadnień niezbędnych do samodzielnej pracy w R. Oczywiście wszystkie kody i komendy wprowadzane na późniejszych lekcjach są starannie i wyczerpująco objaśnione w materiałach i w trakcie zajęć. Dzięki temu osoby ze słabszą wiedzą o programie R również sobie na tym kursie radzą. Tym samym na koniec kursu Słuchacz jednocześnie nabywa wiedzę o programie R i umie w nim wykonywać statystyczną analizę danych.


Rejestracja na kurs jest aktywna

Termin: 25.01.2019-09.02.2019, piątki w godz. 16.30-20.30 i soboty w godz. 9:30-13:30
Daty zajęć: 25.01, 26.01, 01.02, 02.02, 08.02, 09.02
Stan zapisów: grupa uruchomiona – trwa rejestracja

Zapisz Mnie


Zapisy do innych grup

W tym momencie rejestracja na kurs Podstawy statystyki matematycznej w R w innym terminie jest nieaktywna. Jeżeli jesteś zainteresowany(a) wzięciem udziału w tym kursie, zgłoś wstępną chęć uczestnictwa. Dzięki temu, wcześniej niż inni otrzymasz informację o zapisach i będziesz mieć pierwszeństwo w rejestracji. Zgłoś Mnie

Szczegółowa tematyka kursu

Statystyka opisowa.

Wprowadzenie do statystyki, typy danych w analizie statystycznej, rozkład empiryczny zmiennej, techniki opisywania rozkładu (miary tendencji centralnej, miary rozproszenia), wizualizacja rozkładu empirycznego: histogram, wykres pudełkowy, wykres słupkowy, wykres gęstości (empirycznej i teoretycznej), wykres skrzypcowy, wizualizacja tabeli wielodzielniczej.

Elementy rachunku prawdopodobieństwa.

Dystrybuanta i funkcja gęstości, Prawo Wielkich Liczb, Centralne Twierdzenie Graniczne, przegląd wybranych rozkładów zmiennej ciągłej i dyskretnej.

Budowa testu statystycznego.

Błąd standardowy (pojęcie i oszacowanie), konstruowanie hipotez statystycznych, omówienie błędów I i II rodzaju, określanie i znaczenie poziomu istotności, konstrukcja statystyki testowej, weryfikacja i interpretacja wyniku testu statystycznego, przedział ufności – budowa i interpretacja, badanie mocy testu, określanie wielkości próby do badania.

Przegląd testów parametrycznych.

Testy średniej w jednej próbie, test wariancji w jednej próbie, testy równości średnich w dwóch próbach, testy homogeniczności wariancji w dwóch próbach, testy odsetka, różnica między testem Z i T, omówienie założeń testów parametrycznych i konsekwencji ich nie spełnienia.

Badanie normalności rozkładu.

Znaczenie założenia o normalności rozkładu, testowanie hipotezy o normalności rozkładu (przegląd testów).

Przegląd testów nieparametrycznych.

Omówienie słabości testów nieparametrycznych, przegląd testów (omówienie sposobów liczenia): Test znaków, test Manna-Witneya, test Wicoxona.

Analiza korelacji.

Liczenie, testowanie, interpretacja, współczynnika korelacji (Pearsona, Spearmana, Tau Kendalla), różnica między korelacją i przyczynowością, wizualizacja macierzy korelacji (korelogram).

Analiza tablicy kontyngencji.

Test zgodności i niezależności chi-kwadrat, poprawka Yatesa, Test Fishera, statystyka V-Cramera, współczynnik Phi, wizualizacja tablicy kontyngencji (np. wykres mozaikowy, balloon plot).

Wstęp do regresji liniowej.

Teoria budowy modelu regresji liniowej, algorytm wyznaczania parametrów, regresja z jedną zmienną, regresja wielu zmiennych, oszacowanie i interpretacja wyników.


Czego się nauczysz

Dzięki temu kursowi Podstawy statystyki matematycznej w R, pozyskasz umiejętność biegłego posługiwania się pakietem R w zakresie statystycznej analizy danych. Poznasz procedurę wnioskowania statystycznego i będziesz potrafił intuicyjnie i świadomie interpretować jego wyniki. Nauczysz się dobierać odpowiedni test statystyczny do badanego problemu i typu analizowanych danych. Poznasz różnice, mocne oraz słabe strony testów parametrycznych oraz nieparametrycznych. Będziesz potrafić zastosować w praktyce współczynnik korelacji, analizę tabeli kontyngencji i model regresji liniowej (z jedną i wieloma zmiennymi).

Opinie uczestników

„Kurs oceniam bardzo wysoko, mam zamiar uczestniczyć również w innych w miarę ich dostępności.”


„Generalnie udane szkolenie – polecam.”


„Kurs ciekawy, dobrze prowadzony.”


„Zajęcia prowadzone b. przejrzyście, pytanie uważnie wysłuchane.”


„Bardzo dobry kontakt z grupą. Dużo cierpliwości.”


„Zajęcia prowadzone b. przejrzyście, pytanie uważnie wysłuchane.”


„Naprawdę rewelacyjny prowadzący, duża i głęboka wiedza i cierpliwość do wyjaśnień.”


„Ciężko mieć jakiekolwiek zastrzeżenia. Prowadzący widać że doświadczony w prowadzeniu tego typu zajęć. Ma chłop wiedzę :)”


„Kurs prowadzony na bardzo wysokim poziomie, dużo intuicji i tego, jak rozumieć uzyskiwane wyniki.”


„Większość zagadnień wytłumaczona lepiej niż na kursie statystyki na wydziale MIMUW :)”


„Świetny kurs, przemyślany i bardzo dobrze uporządkowany zakres materiału. Prowadzący z dużą wiedzą merytoryczną i kulturą osobistą. Świetny kontakt z grupą. Widać doświadczenie w prowadzeniu zajęć. Jedyne, do czego można się przyczepić, to zdecydowanie zbyt długie wprowadzenie na początku kursu.”


„Prowadzący potrafi wyjaśnić wszystkie wątpliwości, ma dobry kontakt ze słuchaczami.”


„Super!”