Математическое моделирование и проектирование в экологии

С помощью языка R и среды разработки RStudio

Добро пожаловать!


Данный ресурс посвящен ряду очных курсов под общим названием "Математическое моделрование и проектирование в экологии". Курс читается для магистрантов первого года обучения Факультета почвоведения, агрохимии и экологии. На данном сайте будут публиковаться тексты проходимых занятий и материалы необходимые для успешного прохождения данного курса.

В связи с невероятно быстро растущей популярностью и очень широким полем текущего применения языка R в экологии и ряд других научных и прикладных областей деятельности, моделированние в данном курсе будет изучатся на языке R. Язык довольно специфичен, но при этом относительно прост в освоении даже для людей не знакомых с программированием. В связи со свободной формой его распространения (open source) и интерес со сторонны гигантов рынка программного обеспечения на данный момент язык обладает хорошо развитой инфраструктурой и невероятно широким набором библиотек. Все необходимые операции по установке и настройке среды разработки для языка R описаны в соответствующем разделе.

По всем вопросам обращаться к Ярославцеву Алексею Михайловичу - yaroslavtsevam@gmail.com

Как пользоваться этим ресурсом


Для успешного прохождения курса вам необходимо вы полнить 4 основных задания, которые вы можете найти в соответствующем разделе. Помочь вам в этом должны дополнительные материалы и теоретические введения с практическими примерами. Наиболее оптимальной нам кажется следующая последовательность действий

  1. Посмотрите видеоурок "Установка R,Rstudio и настройка GitHub"
  2. Установите R,Rstudio и настройте GitHub, создав перед этим свой аккаунт по инструкции
  3. Прочитайте раздел "Введение в R"
  4. Попытайтесь выполнить задания если вы уверены, что разобрались с базовым синтаксисом
  5. Прочитайте раздел "Манипуляции с данными"
  6. Ознакомьтесь с презентациями по набору пакетов Tidyverse
  7. Приступайте к выполнению задания №1
  8. Прочитайте раздел "Создание моделей линейной регрессии"
  9. Перечитайте раздел "Манипуляции с данными"
  10. Посмотрите лекцию "Корелляция и линейная регрессия"
  11. Приступайте к выполнению задания №2
$("#rStudioHeader").removeClass("alwaysShrunk");
$("#pageContent").removeClass("standardPadding");