Studijski program

Uvod u SAS i R (144443)

ECTS bodovi 6.00
Engleski jezik R1
E-učenje R1
Sati nastave 60
Predavanja 14
Laboratorijske vježbe 42
Seminar 4
Izvođač predavanja
prof. dr. sc. Alen Džidić
Izvođač vježbi
doc. dr. sc. Dragica Šalamon
Izvođač seminara
doc. dr. sc. Dragica Šalamon
Ocjenjivanje
Dovoljan (2) 60-70%
Dobar (3) 71-80%
Vrlo dobar (4) 81-90%
Izvrstan (5) 91-100%

Nositelj predmeta

prof. dr. sc. Alen Džidić
prof. dr. sc. Alen Džidić

Opis predmeta

U predmetu se govori o kompjuterskim programima SAS i R pod operativnim sustavom Windows. U uvodnom dijelu upoznat će se povijest oba programa, te trenutačne inačice i njihove mogućnosti. Nadalje, objašnjava se struktura programa u SAS-u i R-u. U predmetu se govori o načinu unosa i manipulacije s podacima u oba programa i njihovom grafičkom prikazu. U okviru SAS programa detaljno se obrađuju DATA i PROC koraci i izvođenje napisanog koda. Specijalna pažnja je posvećena PROC SQL i PROC IML procedurama za rad s bazama podataka i matricama potrebnim u daljnjoj nastavi. U okviru programa R, govori se i o načinu instalacije i rada sa dodatnim paketima programa za pojedine specijalne namjene.

Vrsta predmeta

Opće kompetencije

Predmet osposobljava za razumijevanje rada u programima SAS i R. Student je sposoban unijeti podatke u oba programa, vršiti manipulaciju i kreirati podskup podataka, te napisati vlastiti kod za potrebnu osnovnu statističku analizu, grafički prikazati podatke.

Oblici nastave

  • Predavanja
  • Seminari
    o programima pisanima u programu SAS i R.
  • Vježbe u praktikumu
    Vježbe u praktikumu za kvantitativnu genetiku u programima SAS i R.

Ishodi učenja i način provjere

Ishod učenja Način provjere
Samostalno pisati kod potreban za unos i pripremu podataka za statističku analizu u SAS-u i R-u Pismeni, Usmeni
Samostalno napisati kod za osnovnu statističku analizu podataka, te njihov grafički prikaz u SAS-u i R-u Pismeni, Usmeni
Samostalno prirediti podatke iz baze podataka za daljnju statističku analizu Pismeni, Usmeni
Samostalno raditi i računati s matricama u SAS-u i R-u. Pismeni, Usmeni

Način rada

Obaveze nastavnika

Svi nastavni materijali su organizirani i prema nastavnim cjelinama dostupni putem e-maila i Dropboxa; kalendar važnijih događanja za kolegij dostupni putem e-maila i Dropboxa; obavijesti vezane uz kolegij dostupni putem e-maila i Dropboxa; zadaci za utvrđivanje znanja po pojedinim nastavnim cjelinama dostupni putem e-maila i Dropboxa; upute za korištenje nastavnih materijala uz zasebne cjeline dostupni putem e-maila i Dropboxa, predavanja i ocjenjivanje studentskih zadaća, pismenih ispita, provođenje usmenih ispita.

Obaveze studenta

Prisustvovanje predavanjima, vježbama u praktikumu i seminarima je obavezno, te studenti moraju sudjelovati aktivno i individualno u predavanjima i vježbama izradom individualnih programskih skripti s komentarima. Iza prvog dijela semestra studenti imaju zadaću koju moraju dostaviti predmetnom nastavniku nakon zimskih blagdana. Individualne programske skripte s komentarima studenti trebaju predati prije ispita. Uvjeti za pristupanje ispitu su redovno pohađanje predavanja i vježbi, izrada individualnih programskih skripti, te rješavanje zadataka za domaću zadaću.

Polaganje ispita

Elementi praćenja Maksimalno bodova ili udio u ocjeni Bodovna skala ocjena Ocjena Broj sati izravne nastave Ukupni broj sati rada prosječnog studenta ECTS bodovi
Pismeni ispit 50 0-60
61-70
71-80
81-90
91-100
Nedovoljan (1)
Dovoljan (2)
Dobar (3)
Vrlo dobar (4)
Izvrstan (5)
30 90 3
Usmeni ispit 50 0-60
61-70
71-80
81-90
91-100
Nedovoljan (1)
Dovoljan (2)
Dobar (3)
Vrlo dobar (4)
Izvrstan (5)
30 90 3
UKUPNO 100% 60 180 6
Elementi praćenja Opis Rok Nadoknada
Pismeni ispit Pismeni ispit sa 5 zadataka iz SAS i R programiranja Ispitno gradivo je obuhvaćeno obveznom ispitnom literaturom, te materijalima i prezentacijama dostupnim nakon svakog predavanja putem e-maila. Prepisivanje je zabranjeno Prijavljuje se u sustavu ISVU -
Usmeni ispit Usmeni dio ispita održava se nakon pismenog dijela ispita. Ispitno gradivo je obuhvaćeno obveznom ispitnom literaturom, te materijalima i prezentacijama dostupnim nakon svakog predavanja putem e-maila. Prijavljuje se u sustavu ISVU

Tjedni plan nastave

  1. Uvod – P, Uvodno predavanje o povijesnom razvoju programa SAS i R.
  2. Rad s podacima – P, učitavanje podataka i priprema podataka za analizu, te grafički prikaz podataka u programu SAS i R.
  3. u SAS-u i R-u.
  4. Rad s podacima – V, učitavanje podataka u SAS-u.
  5. Rad s podacima – V, učitavanje podataka u R-u.
  6. Rad s podacima – V, priprema podataka za analizu u SAS-u.
  7. Rad s podacima – V, priprema podataka za analizu u R-u.
  8. Grafički prikaz podataka – V, grafički prikaz podataka u programu SAS i R.
  9. Osnovna statistička analiza – P, Osnovna statistička analiza u SAS-u i R-u, korištenje PROC SQL i PROC IML, te učitavanje i rad s paketima u R-u.
  10. Statistička analiza – V, Osnovna statistička analiza u SAS-u.
  11. Statistička analiza – V, Osnovna statistička analiza u R-u.
  12. Rad s procedurom – V, Rad s procedurom PROC SQL u SAS-u.
  13. Rad s procedurom – V, Rad s procedurom PROC IML u SAS-u.
  14. Instaliranje paketa – V, instalacija i rad s paketima u R-u.
  15. Seminar i završni ispit, S.

Preporučena literatura

  1. Elliott, A. C.,Wayne, A. (2010). SAS essentials : a guide to mastering SAS for research . Woodward. Jossey-Bass - A Wiley Imprint, USA.
  2. PROC SQL by Example: Using SQL within SAS® (2008). Howard Schreier, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA.
  3. Kabacoff, R. I. (2011).R in action: Data analysis and graphics with R . Manning Publications.
  4. Zuur, A. F., Leno , Elena N., Meesters, E. (2009). A Beginner’s Guide to R . New York: Springer.
  5. SAS IML Users guide (2004). Cary, NC : SAS Institute Inc., http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/91pdf/sasdoc_91/iml_ug_7306.pdf

Sličan predmet na srodnim sveučilištima

  • Introduction to SAS Programming, George Mason University, USA.
  • Statistical Methods for Research with SAS, UCDAVIES, University of California, USA.
  • Intoducing R, Princeton University, USA.
  • Introduction to R, Newcastle University, UK.