北京中科资环信息技术研究院（Beijing Institute of Zhongke Resources, Environment and Information Technology） 北京中科资环信息技术 研究院文件 中科资环发(2018)52 号 基于 R 语言的回归分析与机器学习实践 技术应用研修班 各企事业单位： 统计学关心的是数据的收集、分析及其解释。 随着计算机的普及和人们采集数据能力的提升， 很多行业对充分认识数据、从数据中挖掘有用信息的需求，变得越来越为迫切。本课程将基于开源统 计软件 R 语言，结合丰富的实际案例数据，详细地介绍如何使用 R 语言进行回归及其拓展统计建模分 析。通过本课程的学习，学员们将会初步掌握基于 R 语言的回归分析及其拓展应用。 R是功能强大、免费、开源的编程语言，具有强大的统计建模和画图功能，能够运行在 Linux、 Windows、Macintosh操作系统上。R具有丰富和强大的包，几乎在各个领域都有可免费下载安装的 R 包供使用者参考，是统计领域乃至整个科学计算领域的主流程序设计语言。 本课程将从 R的基本安装操作开始，逐步介绍如何使用 R 语言拟合和解释线性回归模型和方差 分析模型；将详细介绍 R 基础包 stats 中线性回归分析函数 lm 的具体应用。针对二项数据和多项数据， 我们分别介绍二项回归模型和多项回归模型的基本原理及其 R 语言实现。针对计数数据，我们详细介 绍泊松回归模型、拟泊松回归模型、负二项回归模型的统计原理及其 R 语言实现。对上述两类数据， 我们重点介绍 R 基础包 stats 中广义线性模型拟合函数 glm 的具体应用。此外，我们介绍一般混合效 应模型的建模原理及其 R 语言实现，并结合不同类型数据特点介绍常用的混合效应模型。我们重点介 绍 lme4包中的 lmer 函数的语法规则。最后，我们结合具体案例，简要介绍回归和分类树、随机森林、 集成学习（AdaBoost,Bagging）、神经网络的算法原理及其 R 语言实现。 本课程将从 R的基本操作开始，一步步讲解，从数据可视化到常见数据分析方法的使用，并结合 相关学科具体实例，让学员能从中借鉴学习。现将有关事宜通知如下： 一、主办单位：北京中科资环信息技术研究院 会议指定协办单位：北京中科硕博
