Головна
Напомняне за данни
Визуализация на данни за помощ r. Методическо ръководство "Статистически анализ и визуализация на данни за помощ Р". – Електронна книга, адреси за достъп

Визуализация на данни за помощ r. Методическо ръководство "Статистически анализ и визуализация на данни за помощ Р". – Електронна книга, адреси за достъп

Програма на курса

Елементи на програмирането в R

  • Описание на статистиката и визуализацията
  • Например, какво е по-важно: какъв е средният чек?

Клъстерен анализ

  • Yake zavdannya virishuetsya. Разделете група обекти на подгрупи.
  • Пример за задача. Сегментиране на обекти, обозначаване на подобни обекти.
  • Методи за проследяване. ІІєєєrarchіchny клъстерен анализ, методът на предварително усреднение, методът на pre-medovidіv.

Повторна проверка на статистическите хипотези

  • Yake zavdannya virishuetsya. Сдвоете две групи обекти.
  • Пример за задача. A/B - тестване на поведението на koristuvach на различни версии от страната на сайта.
  • Методи за проследяване. Тест за пропорции, Тест на Студент, Тест на Ливайн, Тест на Уилкоксън-Ман-Уитни

Линеен регресионен анализ.

  • Пример за задача. Оценете колко са паднали цените на настаняването на автомобили след значителния мит.
  • Методи за проследяване. Vіdbіr zminnikh, kolіnearnіst, vplivovі бдителност, анализ на излишъците. Непараметрична регресия (ядрено изглаждане). Прогнозиране на кратки серии от сезонен склад за допълнителна линейна регресия

Прогнозиране

  • Yake zavdannya virishuetsya. Индуцирайте прогнозата на времевия ред
  • Пример за задача. Прогнозирайте ефективността на сайта 6 месеца предварително.
  • Метод за проследяване. Експоненциално изглаждане

Машинно обучение (разпознаване на изображения)

  • Пример за задача. Признайте да станете този vіk на сайта vіdvіduvacha на кожата
  • Методи за проследяване. Методът на най-близкия sus_d от Класификационното дърво (CART). Випадкови риштувания. машина за повишаване на градиента

Оценки за курса

Слушащите ще видят 14 лабораторни робота. Оценката за курса се определя по следното правило:

  • Добре - всички роботи са застраховани;
  • Добре - всички роботи са застраховани, крим един?;
  • Zadovіlno - застрахован всички работи, krіm две;
  • Незадоволително - по други начини.

За какво отговаря лабораторният робот

  • слухови можете да видите набор от данни и хранене;
  • слушателят потвърждава храненето, потвърждава своето с таблици, графики и скрипт, нека напишем моето R;
  • слушателят е наясно с допълнителното предлагане.

Пример за храна. Заявете параметри за осигуряване на оптималния робот алгоритъм Random Forest за часа на разпознаване на марката вино въз основа на резултатите от химически анализ.

Какво трябва да знаете, да чуете курса

Нека ви кажа, че тези, които слушаха курса, слушаха курса на теорията на познанието.

литература

  • Шипунов, Балдин, Волкова, Коробейников, Назарова, Петров, Суфиянов Наочная статистика. Виктория Р
  • Мастицки, Шитиков Статистически анализтази визуализация на данни за помощ R
  • Разпознаване на модели на Bishop и машинно обучение.
  • Джеймс, Витън, Хасти, Тибширани. Въведение в статистическото обучение. С приложения в R.
  • Хасти, Тибширани, Фридман. Елементите на статистическото обучение_Извличане на данни, извод и прогнозиране 2+изд
  • Кроули. Книгата R.
  • Kabacoff R в действие. Анализ на данни и графики с R.

Викладачи

Списък с лекции

Въведение в R: основни команди. Медиана, квантили и квартили. Хистограма. Диаграмата на Стовпчиков. Кръгова диаграма. Диаграма на розата. Матрични диаграми на разширение. Избор на цветове за графика. Кутии с wusami (диаграма на кутията). Типичен предпазител за избор: средноаритметично, средно или съкратено. Изберете начин за описание на типична стойност, подходяща за анализиране на данни. Логнормално разпределение. Уикиди тази изключителна предпазливост.

Йерархичен клъстерен анализ. Клъстер, стойте между предмети, стойте между клъстери. Алгоритъмът е вдъхновен от дендрограми. Камянисти осип/ликот. Стандартизация на данните. Типични извинения за часа на подготовка на почитта. Интерпретация на резултатите.

Метод до средата. Габаритни габарити на вариация, габаритно зърно. Визуализация на алгоритъма към метода на предварително усредняване. Методи за определяне на броя на клъстерите. Библиотека NbClust. Камянисти осип/ликот. Багатомирска скала за визуализация на клъстери.

Потвърждаване на статистически хипотези. Хипотези за подлост, хомогенност, независимост, хипотези за параметрите на rozpodіlu.

Потвърждаване на статистически хипотези. Извинения от първи и друг вид, p-стойност и ниво на значимост, алгоритъм за повторна проверка на статистическата хипотеза и интерпретация на резултатите. Хипотеза за нормалността на rozpodіlu. Критерии на Шапиро-Вилка и Колмогоров-Смирнов. Носещи блян пред лицето на нормалността. Подмяна на вибрации. Независими и момчета vibirki. Изберете между t-тест на Студент, тест на Ман-Уитни-Уилкоксън и тест на настроението. Разнообразие от t-тестове на Студент и равни дисперсии. Визуализация в часа на тръгване. Едностранни и двустранни тестове.

Потвърждаване на статистически хипотези. Подмяна на вибрации. Независими и момчета vibirki. Изберете между t-тест на Студент, тест на Ман-Уитни-Уилкоксън и тест на настроението. Разнообразие от t-тестове на Студент и равни дисперсии. Визуализация в часа на тръгване. Едностранни и двустранни тестове. Независимост. Коефициенти на корелация на Пиърсън, Кендъл и Спирман, типични помилвания за връзка между двама души. Визуална ревизия на visnovkiv.

Модел на линеен регресионен анализ, интерпретация на оценките на коефициентите, коефициент на детерминация на множител. Тълкуване на коефициента на множител на детерминация, задълбочаване на площта на ​його застосуване. Идентифициране на най-значимите предиктори и оценка на приноса на кожния предиктор. Алгоритми за коригиране на пробуждането на модели. Колинеаризъм.

Линеен регресионен анализ: прогнозиране на кратки серии на час.

Прогнозиране на базата на регресионен модел от сезонни индикаторни (фиктивни, структурни) промени. Тенденция, сезонни складове, промените в характера са ниски, wikidi. Логаритъмът е техника за преобразуване на мултипликативната сезонност в адитивна. Промени в индикатора. Преименувайте.

Линейна регресия - анализ на излишъците. Разрушаване на границата на модела на теоремата на Гаус-Марков. Анализ на излишъците. Извинете особености. Мултиколинеарност, толерантност и VIF. Повторна проверка на силата на дисперсиите на преливниците. Корекция на моделите за липса на връзка с излишъци в лицето на нормалността. Вижте Кук и ливъридж. Статистика на Дърбин-Уотсън. Кратък брой сезонни корекции.

Експоненциално изглаждане Метод на Холт "a-Winters". Местна тенденция, местна сезонност.

Терминология: машинно обучение, изкуствен интелект, извличане на данни и разпознаване на модели.

Метод до най-близкия suid. Promozhnist метод. Мързеливо учене (ledache learning). Избор на функция. Кръстосана проверка. k-кратно кръстосано валидиране. Свръхмонтиране (Overworld fiting). Първоначално, че тест vibirki.

Методът на следващия най-близък suid Пример. Обозначаване на броя на най-близките sucіdіv. Таблица на последователността на ефективността на роботизирания метод.

Класификационно дърво КОЛИЧКА. Геометричен външен вид. Подчинение на набор от логически правила. Отдаване на почит на изглеждащо дърво. Vuzli, татковци и naschadki, kintsev vuzli. Праг, Гранична стойност. библиотека rpart. Елате в чистотата на вузлата (мерки за примеси). Методи за чистота на вимир: джин, ентропия, извинения за класификация. Правила за преливане на дървото. библиотека rpart.plot.

"СТАТИСТИЧЕСКИ АНАЛИЗ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ НА ДАННИ ЗА ЗДРАВЕТО R билка корен плод лист Хайделберг - Лондон - Толиати 2014 г., ..."

-- [ Страна 1 ] --

S.E. Мастицки, В.К. Шитиков

СТАТИСТИЧЕСКИ АНАЛИЗ I

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ НА ДАННИ ЗА ПОДДРЪЖКА R

листа от тревни плодове

Хайделберг – Лондон – Толиати

2014, Сергей Едуардович Мастицки, Владимир Кирилович Шитиков

Уебсайт: http://r-analytics.blogspot.com

Роботът Qia се разширява в рамките на лиценза

Creative Commons Attribution - нетърговски

Vikoristannya - На самите тихи умове 4.0 All-world. Vіdpovіdno до tsієї licenzії, Можете свободно да копирате, rozpovsyudzhuvaty и ревизирате twіr за разбирането на точното твърдение на його автори и dzherel. Ако промените някаква творческа работа или я използвате във вашите роботи, можете да разширите резултата само за такъв лиценз. Забранена е победоносна работа с търговски метод без полза на авторите. Подробна информация за лиценза е достъпна на уебсайта www.creativecommons.com

Бъдете любезни, поискайте цялата книга в този ред:

Mastitskiy S.E., Shitikov V.K. (2014) Статистически анализ и визуализация на данни за помощ Р.

- Електронна книга, адреси за достъп:

http://r-analytics.blogspot.com

ПЕРЕДМОВА 5

1. ОСНОВНИ КОМПОНЕНТИ НА СТАТИСТИЧЕСКИ ЦЕНТЪР R 8


1.1. Историята на виното и основните принципи на организацията 8 на средния R

1.2. Робот z командна конзолаинтерфейс R 11

1.3. Робот от пакетното меню R Commander 13

1.4. Обекти, пакети, функции, прикачени файлове 17

2. ОПИСАНИЕ НА MOVI R 23

2.1. Типи дани филми R 23

2.2. Вектори и матрици 24

2.3. Чиники 29

2.4. Списъци и таблици 31

2.5. Импортирани данни от R 37

2.6. Отдаване на почит към този час; часовник ред 40

2.7. Организация на изчисленията: функции, отстраняване на грешки, цикли 46

2.8. Прилага се векторизирано изброяване на R с кратни - 50 функции

3. ОСНОВНИ ГРАФИЧНИ ВЪЗМОЖНОСТИ R 58

3.1. Диаграми за разработване на plot() и параметри на графични 58 функции

3.2. Хистограми, функции на ядрената енергия и функция 66 cdplot()

3.3. Розови диаграми 74

3.4. Кръгови диаграми и диаграми на Стовпчик 77

3.5. Кливландски диаграми и единични диаграми на рози 84

4. ОПИШЕТЕ СТАТИСТИКИ, КОИТО СЕ ОТХОДЯТ на 97

РОЗПОДИЛ

–  –  –

ПЕРЕДМОВА

Един от основните инструменти за разпознаване на света е събирането на данни, като начин да се вземат хора от различни герели. Същността на ежедневния статистически анализ е в интерактивния процес, който се формира от проследяване, визуализация и интерпретация на потока от информация, който трябва да се намери.

Историята на останалите 50 години е историята на развитието на технологията за анализ на данни.

Един от авторите от анализа от края на 60-те години и първата му програма за разработване на двойка корелации, е нает с метални щифтове на „оперативното поле“ от 150 в средата на персоналната EOM „Промин-2“ “ с тегло 200 кг.

В наше време високопроизводителните компютри и достъпният софтуер ни позволяват да реализираме следващия цикъл на информационно-технологичния процес, който се оформя светкавично от следните стъпки:

° достъп до получените данни (наличността им от различните файлове и пълния набор от съвкупността от взаимни таблици);

° Редактиране на интересни индикации (подмяна или премахване на липсващи стойности, трансформиране на знака в по-голям поглед);

° анотация на данните (памет, какво представлява фрагмент от кожата);

° оттегляне висока видимостструктура на данните (изчисляване на описателна статистика с цел характеризиране на анализа на показателите);

° графично представяне на данните и резултатите от изчисленията в разбираема информативна форма (една картина е вярна за хиляда думи);

° моделиране на данни (резервни знания и проверка на статистически хипотези);

° регистриране на резултатите (изготвяне на таблици и диаграми с приемливо качество на публикацията).

В съзнанието, ако има десетки пакети от приложни програми преди услугите на потребител, действителният проблем е да изберете (понякога трагичен, като отгатване "Магарето на Буридан"): на какъв софтуерен анализ на тези данни трябва да се даде приоритет за практическата им работа? Тук трябва да вземете предвид спецификата на разработената задача, ефективността на подобряването на алгоритмите в производството, разходите за закупуване на програми, както и насладата от тази специална адаптация на анализите. В този случай, например, шаблонът Statistica с механичен комплекс от бутони на менюто, далеч не е в състояние да задоволи творческия работник, който самостоятелно контролира хода на изчислителния процес. Комбинирайте различни видове анализи, достъп до междинни резултати, управлявайте стила на показване на данни, добавете допълнителни разширения към софтуерните модули и проектирайте обаждания на чанти в необходимия изглед, позволявайте търговски системи за броене, който включва висококачествени инструменти за команден ред, като Matlab, SPSS и други. Отлична алтернатива за него е евтиният софтуерен носител R, който е модерна статистическа платформа на диво признание, която непрекъснато се развива.



Днес R е безумният лидер сред системите за статистически анализ, които са широко обсъждани, например фактът, че през 2010 г. системата R стана победител в конкурса на наградите Bossie за софтуерни продукти в редица номинации. Водещи университети в света, анализатори на най-големите компании и водещи центрове постоянно печелят за първи път от научно-технически разработки и създаване на страхотни информационни проекти. Широка гама от статистически данни на базата на пакета на тази медия и всемогъщия научен дух бяха увеличени от онези, които доведоха скриптовете R стъпка по стъпка да се превърнат в световно признат „стандарт“, както в публикациите в списания, така и в случай на неформална интерпретация на научното познание.

Смяната на главата за руския потребител по време на разработването на R, безумно, тези, които може да имат цялата документация на всяка среда, се основава на английски език. По-малко от 2008 г Zusilami A.V. Шипунова, Е.М. Балдина, С.В. Петрова, И.С. Зарядова, А.Г. Появиха се книги и други ентусиасти, които методично помагаха на тази книга на руски език (препратките към тях могат да бъдат намерени в списъка с литература на базата на книгата; на същото място са представени препратките към световните ресурси, авторите на които се опитват да дадат силен принос от руската среда).

Датско ръководство за колекцията от методологични справки, публикувана от един от авторите през 2011 г. в блок “R: Анализ и визуализация на данни”

(http://r-analytics.blogspot.com). Беше ни дадена допълнителна идея за разкриване за яснота на читателите на всички различни материали във формата за концентрация, както и разширяване на дяконите бяха разделени за пълнота на работата.

В първите три раздела има доклади как се работи с интерактивни R компоненти, подробно описание на основните графични възможности на носителя.

Тази част от книгата е напълно достъпна за начинаещи в областта на програмирането, ако читател, който вече познава моя R, може да намери там фрагменти от кода или да помогне за насочване на описанието на графичните параметри като довидкова помощна книга.

В следващите раздели (4-8) беше въведено описание на по-широките процедури за обработка на данни и вдъхновяващи статистически модели, което беше илюстрирано с десетки приложения. Те включват кратко описание на алгоритмите в анализа, основното отхвърляне на резултатите и тяхната възможна интерпретация. Опитахме се, ако е възможно, да се разберем без зли "ритуални" думи-думи, характерни за числови помощни средства към приложната статистика, цитиране на zagalnovіdomih теореми и цитиране на богати повърхностни формули на Rosrakhun. Акцентът е върху практическото застосуване - върху тези, така че читателят, нетърпелив да чете, моментално да анализира данните си и да сподели резултатите със своите колеги.

Разделихме циєї части от опита в света на влошаване на представения материал.

Глави 4 и 5 са ​​ориентирани към читателите, цитирани от статистиката само в рамките на курса на университета Cob. В раздели 6 и 7, в рамките на единна теория на глобалните линейни модели, са представени дисперсионни и регресионни анализи и са въведени различни алгоритми за по-нататъшен анализ и структурна идентификация на моделите. Глава 8 е посветена на някои съвременни методи за насърчаване на анализа на по-сложните регресионни модели.

Oskіlki nezmіnniy _nnyy інтерес в последния vyklіkaє анализ на обширността и показване на резултати върху географски карти и схеми, в rozdіlі 9 deyakі прилагане на такива priyomіv vіzualіzatsії.

От адресемо нашия методически към Posybnik студенти, aspirantham, и Torzozhi І PRIMIM, SHO Vіdbulia, Bajaushi OSVIZA ANALIZA TA Vіzualіzіyu Donezi Z Wistristers от средата на R. Mi Spodvyuєmia, Scho Pisl Skіnchennya Tіhthanna TV по-далеч може да отнеме от вас отдалечаване информация, както и как да се свържете с простите и да завършите анализа на данните със задачи за сгъване.

Файлове със скриптове на R кодове за всички раздели на книгата, както и необходимите таблици с изходни данни за тези виконари, са свободно достъпни за изтегляне от хранилището на GitHub https://github.com/r-tutorials, както и от уебсайта на Института по екология на басейна Волзки на Руската академия на науките http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Scripts.zip.

Трябва да се отбележи, че текстът е в полза на мненията в редакцията на автора и това, независимо от всичките ни познания, е наличието на очевидност в новите друкарски помилвания, граматически неточности и не толкова далечни обрати. Ще ви благодарим, Читачу, че ви информирахте за qi, както и за други разкрити недостатъци в електронна поща [защитен с имейл]Ние също ще бъдем vdyachni за това дали вашият се уважава или не, че pozhannya schodo tsієї работа.

–  –  –

1. ОСНОВНИ КОМПОНЕНТИ НА СТАТИСТИЧЕСКИЯ ЦЕНТЪР

1.1. История и основни принципи на организация на средата R Системата за статистически анализ и визуализация на данни R се състои от следните основни части:

° Програмиране на преместване на високо ниво R, което позволява на един ред да изпълнява различни операции с обекти, вектори, матрици, списъци и т.н.;

° голям набор от функции за обработка на данни, избрани в пакет;

° разработена от системата за поддръжка, която включва актуализиране на компонентите на средата, интерактивна помощ и различни осветителни ресурси, разпознати като за cob shoot R, както и бъдещи консултации, за които е трудно да се обвиняват.

Кочанът на пътя беше въведен до 1993 г., когато две млади съпруги от Нова Зеландия Рос Ихака и Робърт Джентълман обявиха новата си разработка, те нарекоха R. PLUS и създадоха безплатна и безплатна реализация, която изглежда като своя родител с модулна архитектура което е лесно за разширяване. Nezabar vinikla rozpodіlen system sberіgannya rozpovsyudzhennya paktіv до R, под съкращението "CRAN" (Comprehensive R Archive Network - http://cran.r-project.org), основната идея за организирането му е постоянно разширяване, колективно тестване и бързо разширяване на приложената обработка на данни

Оказа се, че подобен продукт на непрекъснати и добре координирани усилия на колективния „колективен ум“ от хиляди некорумпирани търговци на дребно-интелектуалци се оказва значително ефективен за търговски статистически програми, броят на лицензите за които може да струва хиляда долара. Oskіlki R е обичан от моите професионални статистици, целият останал обхват на статистическата наука бързо става достъпен за koristuvachіv R в целия свят при вида на допълнителните библиотеки. Сегашната търговска система за статистически анализ се развива толкова бързо днес. R има голяма армия от ползватели, което напомня на авторите на допълнителните библиотеки и на самата R система за помилванията, за да могат те да бъдат своевременно коригирани.

Mova изчислява R, дори ако трябва да използвате песните за собствено мастериране, несъществуващи шикозни умения и енциклопедична памет, което ви позволява бързо да виконирате rozrahunka, за вашата гъвкавост е практично „толкова без въображение, като атом“. Ентусиасти от цял ​​свят са написали 6739 библиотеки с добавки за R, включително 137 506 функции (div.

http://www.rdocumentation.org), което по същество разширява основните възможности на системата. Сгъване до решаващ майстор на статистически методи, точка не реализации на sozhnia така virendia packiv r, instauncess, prizumyly, всички "джентълменски кит": lynіinі tu uzagalnenі lІnІІ модели, глупости регресіини модели, planuvanya eksperiment, аналис непараметрични тестове, bayesian статистика, клъстер \ t методи за анализ и изглаждане. С помощта на трудоемки инструменти за визуализация, резултатите от анализа могат да бъдат обобщени чрез разглеждане на различни графики и диаграми. Кримиум на традиционната статистика, включително функционални разбивки страхотен комплекталгоритми в числената математика, методи за оптимизация, диференциране на диференциални уравнения, разпознаване на изображения и други. Генетиката и социолозите, лингвистите и психолозите, химиците и лекарите, факсимилата от ГИС- и уеб-технологиите могат да разкрият свои специфични методи за обработка на данни.

Документацията на „Фирмова“ за R е доста обемна и далеч не е интелигентно написана (поради чудесната традиция на английската литература, тя е твърде богато написана върху описания на тривиални истини, въпреки че важните моменти се пропускат от скоростта). Въпреки това, като допълнение, водещите световни учени (Springer, Cambridge University Press и Chapman & Hall/CRC) или просто голям брой ентусиазирани екипи са публикували голям брой книги, които описват различни аспекти на анализа на данни в R (div. , например, списъкът с препратки на сайта "Енциклопедия по психодиагностика", http://psylab.info/R:Literature). Освен това има много активно развиващи се международни и руски форуми на koristuvachiv R, които могат да поискат помощ при проблеми с винил. В списъка с литература предлагаме няколкостотин книги и публикации в Интернет, в името на това, за да изразим специално уважение към часа на обучение R.

Без междинно обучение в практическа работа в R, човек се развива за а) овладяване на дизайна на езика на R и познания за характеристиките и функциите на функцията, които могат да се използват за анализ на данни, и б) изучаване на основите на работата с програми, които реализират специфични методи за анализ и визуализация.

Изборът на храна за интерфейса R е двусмислен и силно застоял във вкуса на потребителя. Няма нито една мисъл, която да вдъхнови авторитетни фахивци.

Някои хора смятат, че няма нищо по-добро от стандартния R конзолен интерфейс. ръчен робот Varto инсталира be-yak с най-новата интеграция на среди за разработка (IDE) с богат набор от менюта с бутони. Например, една чудесна опция е безплатна интеграция на междинния софтуер на разработката на RStudio.

По-долу се позоваваме на описанието на конзолната версия на робота и R Commander, но за далечни читатели можем да ви помогнем да разгледате различни версии на IDE, идеи от допълнението към книгата на Шипунов. (2014).

Един от R-експертите, Джоузеф Рикерт, смята, че развитието на R може да бъде разделено на следващия етап (отчет div.

статия за йога на inside-r.org):

1. Запознаване с фундаменталните принципи на културата на R-комплексността и софтуерната среда, в която се разширява функционирането на езика R. Инсталирането на R на компютъра е същото като първите тестови скриптове.

2. Четене на данни от стандартните файлове в операционната система и въвеждане на R-функции за анализ на набор от основни основни процедури за статистически анализ.

3. Използване на основните структури на Mov R за писане на най-простите програми.

Писане на собствени функции. Запознаване със структурите на данните, с които можете да практикувате R, и сгъваемите възможности за движение. Работете с бази данни, уеб страници и други подобни бази данни.

4. Писане на сгъваем софтуер R. Саморазвитие и задълбочено разбиране на структурата на обектите от т.нар. S3- и S4-класове.

5. Разработване на професионален софтуер R. Самостоятелно създаване на допълнителни модули-библиотеки за R.

Повечето от обикновените coristuvachiv R набъбват на етап 3, защото

отриманих по това време познаването на достатъчно количество статистическа работа в профила на основната им професионална дейност.

Приблизително в същия obsіzі сме подтикнати да опишем хода R в рамките на тази помощ.

Инсталирането и настройката на основната конфигурация на статистическата среда R е още по-лесно. На липа 2014г текущата версия R 3.1.1 за 32 и 64-битов Windows (достъпни са и дистрибутивни комплекти за всички други разширени операционни системи). Можете да получите дистрибуторския комплект на системата заедно с основния комплект от 29 пакета (54 мегабайта) безплатно от главния сайт на проекта http://cran.r-project.org на руското "огледало" http: //cran.gis-lab.info. Процесът на инсталиране на системата от изтегления комплект за разпространение е трудно да не се обадите и да не забележите специални коментари.

За по-голяма яснота, изборът на скриптове, изходните данни и резултатите от анализа на varto трябва да се видят на компютъра на потребителя в специален работен каталог. Не е необходимо да се пише в името на работния каталог със символи на кирилица.

Пътят към работния каталог и други опции са подобрени до голяма степен, променяйки be-like текстов редакторсистемен файл C:\Program Files\R\Retc\Rprofile.site (на вашия компютър може да имате различно местоположение). При дупето, насочено по-ниско, модифицираните редове са маркирани със зелен цвят.

Krіm vkazіvki robobogo каталог, tsі редове означават съобщението на dzherelo zavantazhennya R пакети и автоматично стартиране на R Commander.

Изписване във файла Rprofile.site # Всичко след знака за коментар "#" в средата се игнорира # options(papersize="a4") # options(editor="notepad") # options(pager="internal") # вмъкване типът информация за страницата на документа # options(help_type="text") options(help_type="html") # инсталирайте пространство за разширение на локална библиотека #.Library.site - file.path(chartr("\\", "/") , R.home() ), "site-library") # Когато средата е активирана, стартирайте менюто R Commander # Поставете знаците "#", така че Rcmdr да не е необходим local(( old - getOption("defaultPackages") options(defaultPackages = c(old, "Rcmdr" ) )) )) # Задайте локално огледало на CRAN((r - getOption("repos") r["CRAN"] - "http://cran.gis-lab" options(repos=r))) # Задайте пътя до директория работник (независимо дали другият е на вашия компютър) setwd("D:/R/Process/Resampling") Ако си струва "добър приятел за запознаване", тогава нашият препоръките ще бъдат обект на "под'активни". Prote, след официалното признаване на увода в R. W. Venables и D. Smith (Venables, Smith, 2014) тази книга от R. Kabakov (Kabaco, 2011), отчасти към тази, която е руски превод. Показателно е, че традиционната „декорация за чайници“ (Meys, Vries, 2012) и ker_vnitstvo (Lam, 2010) са написани от завидна холандска педантичност. От руските въвеждащи курсове най-новите са книгите на И. Зарядов (2010а) и А. Шипунова от сътрудник. (2014).

1.2. Работата с интерфейса на командната конзола R Статистическата среда R виконизира дали има набор от смислени инструкции за преместване на R, които могат да бъдат поставени във файла на скрипта или поредица от команди, които се задават от конзолата. Роботът от конзолата може да бъде изграден сгъваем за настоящи краткосрочни служители, тъй като те извикаха в менюто с бутони, фрагментите трябва да запомнят синтаксиса на следващите няколко команди. Въпреки това, след добавяне на някои начинаещи, изглежда, че много процедури за обработка на данни могат да бъдат извършени по-бързо и с по-малко практика, по-ниско, например, в същия пакет Statistica.

R конзолата е диалогов прозорец, в който можете да въвеждате команди и да обсъждате резултатите от тяхното гледане. Това е грешка в момента, в който носителят се стартира (например след натискане на прекия път R на работния плот). В допълнение, стандартният графичен интерфейс на R (RGui) включва скриптове за редактиране и сливане на прозорци с графична информация (чертежи, диаграми и др.)

IN команден режим R може да се практикува, например, като страхотен калкулатор:

С дясна ръка, след символа на заявката, можете да въведете допълнителен аритметичен тип, да натиснете клавиша Enter и веднага да изведете резултата.

Например в другия отбор на индуцираното място малкият спечели функциите на факториала и синуса, както и на числото p. Резултатите, взети в текстова форма, могат да се видят на мишката и да се копират чрез клипборда във всеки текстов файл на операционната система (например документ на Word).

Когато работите със скриптове RGui, се препоръчва да създадете файл със скрипт (така че последователността от команди на R-филма, която ще преобразува имената на скриптовете). По правило това е основен текстов файл с произволно име (но за да пее, е по-добре с разширения *.r), който може да бъде създаден и редактиран с страхотен редактор като "Notepad". Ако искате да запазите този файл, най-добре е да го поставите в работната директория и след като стартирате R и изберете елемента от менюто "File Script" вместо този файл, той ще се появи в прозореца "Editor R". Можете да промените последователността от команди на скрипта, като използвате елемента от менюто „Редактиране Старт на всички“.

Възможно е също така да видите фрагмент от подготвен скрипт, който мишката да разбере (от името на една промяна до цялото място) и да стартирате стартирането на този блок на vikonannya. Възможно е да създадете избор по различни начини: от главното контекстно меню, клавишната комбинация Ctrl+R или бутона в лентата с инструменти.

На представения мъник пишеше следното:

° от безплатния интернет сайт за глобални административни райони (GADM), R-обектът gadm е заловен с данни на територията на Република Беларус;

романизиране на името на мястото на замяна на топлинния еквивалент;

° С изключение на функцията splot() на пакета sp, административната карта на републиката се показва в графичен прозорец, така че можете да я копирате в клипборда с помощта на менюто или да я запишете като стандартна мета- или растерна карта графичен файл.

Можем да видим подробностите за чувствата на околните оператори в предстоящите дивизии и тук е зверско уважение, което видяхте в скрипта, който стартира комбинацията от символи Regi на екрана [защитен с имейл], ние вземаме от конзолата целия набор от данни за обекта, а командата е съставена от gadm символи, [защитен с имейл]$NAME_1, дайте ни списък с имената на административните центрове преди следващата модификация.

По този начин Editor R ви позволява лесно да навигирате през скрипта, да редактирате и редактирате, независимо дали е комбинация от команди, да търсите и заменяте частите на песента от кода. Създадено по-горе, RStudio ви позволява допълнително да променяте синтаксиса на кода, автоматично допълвате, "опаковате" последователността на командата във функцията на другия фино, роботът с документите Sweave или TeX и други операции, както ще бъдат подобно на подхлъзната користа.

R maє vbudovanі страхотни dovodkovі материали, yakі могат да се разглеждат без посредник в RGui.

Ако издадете командата help.start() от конзолата, тогава вашият интернет браузър ще има страница, която позволява достъп до всички допълнителни ресурси: основни помагала, авторски материали, мнения за захранването, списъци с промени, публикуване в допълнителни документи R и др.:

Финализирането на няколко други функции може да се вземе предвид с помощта на офанзивни команди:

° help("foo") chi? foo - завършване за функцията foo (необовъязкови лапи);

° help.search("foo") или? foo - търсене на запазените предварително файлове, как да отмъстите на foo;

° example("foo") – приложете различна функция foo;

° RSiteSearch("foo") – търсене на съобщения в онлайн търсачките и архиви на търсачките;

° apropos("foo", mode="function") – списък с избрани функции от foo комбинация;

° vignette("foo") – списък с помощници за тези foo.

1.3. Работа с менюто на пакета R Commander Ръчно овладяване на изчисляването на R за чат є R Commander е независим от платформата графичен интерфейс за стила на менюто с бутони, реализации за пакета Rcmdr. Vіn ви позволява да създадете страхотен набор от процедури за статистически анализ, без да навлизате в предното изучаване на функциите на командната мина, но без да го игнорирате, фрагментите отразяват всички инструкции, които са включени в специалния vіknі.

Можете да инсталирате Rcmdr, както и всякакви други разширения, от менюто на конзолата R "Packages Install package" или по-просто като въведете командата:

install.packages("Rcmdr", dependencies=TRUE) деактивира опциите за зависимости, което гарантира, че ще бъде инсталиран пълен набор от други пакети, които може да са необходими при обработка на данни през менюто Rcmdr.

Стартирането на R Commander е необходимо, когато пакетът Rcmdr се изтегля чрез менюто "Packages Include package" или чрез командата library(Rcmdr) автоматично придобиванеЗа графична обвивка, когато стартирате R, е необходимо да редактирате файла Rprofile.site, както е показано в раздел 1.1.

От дупето се вижда робот в R Commander корелационен анализданни за нивото на заразяване на двучерупковия мекотел Dreissena polymorpha с инфузорията Conchophthirus acuminatus в три езера на Беларус (Mastitsky S.E. // BioInvasions Records.

2012. Т. 1. С. 161-169). В таблицата с референтни данни, според уебсайта на figshare, имаме две промени: дължината на черупката на мекотелите (ZMlength, mm) и броя на ресничките, открити в мекотелите (CAnumber). Съобщава се, че това дупе ще бъде прегледано в раздели 4 и 5, така че тук няма да се фокусираме върху сензорния анализ в детайли, а да се фокусираме върху техническата работа на Rcmdr.

Dali - режимът на приватизация на данни е посочен за свързващите мрежи на адреса, изпратен в Интернет. Няма значение, че самите данни могат лесно да бъдат взети от локален текстов файл, excel книгитаблици с база данни chi. За да променим факта, че нашите данни са интересни (в противен случай, за да ги коригираме), натискаме бутона „Вижте данните“.

Прозорецът за назначаване на организацията на данните

На друг етап, в менюто "Статистика" изберете "Корелационен тест":

Избираме двойка корелирани променливи и в крайния анализ вземаме коефициента на корелация на Пиърсън (R = 0.467), нивото на постигнатата статистическа значимост (p-стойност 2.2e-16) и 95% доверие между тях.

–  –  –

Можете лесно да копирате резултатите от изхода чрез клипборда.

Сега взето графично изображениекорелационно отлагане. Избираема точкова диаграма (диаграма на разсейване) на отлагане на CA число в ZM дължина и безопасно с ръбови диаграми на рози, линия на линейна тенденция след метода на най-малките квадрати (зелен цвят), линия, изгладена след метода на локална регресия (червен цвят), представена от з. За кожата на три езера (езерото Zminna) експерименталните точки ще бъдат представени с различни символи.

–  –  –

Графика, копирана от графичния прозорец R Commander Като еквивалент на натискане на клавишите от менюто R Commander, скриптовете на прозореца имат инструкции за преместване на R.

Нашата воня изглежда така:

Clams read.table("http://figshare.com/media/download/98923/97987", header=TRUE, sep="\t", na.strings="NA", dec=".", strip. white=TRUE) cor.test(Clam$CAnumber, Clam$ZMlength, alternative="two.sided", method="pearson") scatterplot(CAnumber ~ ZMlength | Lake, reg.line=lm, smooth=TRUE, spread= TRUE, boxplots="xy", span=0.5, ylab="Ciliates number", xlab="Shell shell", by.groups=FALSE, data=Mellusks) ) можете да го запишете във файлове и да го повторите. Същият резултат може да се види без да стартирате R Commander, като вземете файла за запис през R конзолата.

До голяма степен, без да знаете конструкциите на езика R (или просто не се опитвате да стегнете паметта си за техните спомени), като използвате варианта Rcmdr, можете да използвате варианта на данните за варианта на всички основни статистически методи. Тук са представени параметрични и непараметрични тестове, методи за коригиране на различни непрекъснати и дискретни подразделения, анализ на множество таблици с данни, едномерен и многовариантен анализ на дисперсията, методът на компонентите на главата и клъстерирането, както и различни форми на агрегативни регресионни модели и други. Ден на retelny vyvchennya rozvineniya анализ и тестване на устройството.

Подробно описание на техниката за роботика R Commander, както и спецификата на внедряването на алгоритми за обработка на данни, могат да бъдат намерени в ръководствата (Larson-Hall, 2009; Karp, 2014).

Тим не е по-малък, тъй като езикът на жестовете не може да замени човешката реч с естествения език, така че познанието на езика R се разширява между възможностите на користувача и ограбва връзката със средното R приемащо и сив. И тук автоматичното генериране на скриптове в R Commander може да бъде чудесен инструмент за читателя да опознае операторите на филма R и да научи спецификата на уикито и други функции. Следващите глави на керамиката са посветени на обсъждане на процедурите за обработка на тези данни само върху равнотокови конструкции.

1.4. Обекти, пакети, функции, прикачени файлове Mova R принадлежи към семейството на обектно-ориентирани езици за програмиране от високо ниво. За не-fahivtsya suvore, определението на понятието "ob'єkt" е да го направи абстрактно. Въпреки това, за простота, можем да наречем обекти всичко, което е създадено от процеса R.

Виждаме два основни типа обекти:

1. Обекти, които се използват за съхранение на данни („обекти на данни“) – okremі промяна, вектори, матрици и масиви, списъци, фактори, таблици с данни;

2. Функции ("функционални обекти") - tse наименуващи програми, разпознати за създаване на нови обекти или презаписване на песните над тях.

Обектите от средата R, предназначени за колективен и свободен избор, се комплектуват в пакети, които са комбинирани с подобни теми или методи за обработка на данни. Є dayak vіdminnіst mіzh термини пакет ("пакет") и библиотека ("библиотека"). Терминът "библиотека" означава директория, така че един или повече пакети могат да бъдат премахнати. Терминът "пакет" означава набор от функции, HTML страници за помощ и приложение на обекти с данни, разпознати за тестване или обучение.

Пакетите се инсталират в директорията sing на операционната система или по деинсталиран начин могат да бъдат записани и разширени в архивни файлове на Windows.

Допълнителна информация за пакета (версия, основна тематична директна, автор, дата на промяна, лицензи, други функционално свързани пакети, последния списък с функции от присвоеното разпознаване и други) може да бъде премахната от екипа

библиотека(помощ=име_на_пакета), например:

библиотека(help=Matrix) Позволява пакетите на R да бъдат в една от трите категории: базова ("база"), препоръчителна ("препоръчителна") и други, вмъкнати от ядрото.

Можете да извлечете списъка на конкретен компютър, като издадете командата library() или:

Installed.packages(priority = "base") Installed.packages(priority = "recommended") # Изобразяване на нов списък с пакети в списъка с пакети - rownames(installed.packages()) # Показване на информация във формат клипборда за запис на Excel. table(packlist ,"clipboard",sep="\t", col.names=NA) Базовите и препоръчаните пакети трябва да бъдат включени в инсталационния файл на R.

Разбирайки, няма нужда да инсталирате много различни пакети "в резерв" в резерв.

За да инсталирате пакет, в командния прозорец на R Console изберете елемента от менюто "Packages Install package(s)" или въведете, например, командата:

install.packages(c("vegan", "xlsReadWrite", "car"))

Пакетите могат да бъдат изтеглени например от руското „огледало“ http://cran.gis-lab.info, за което можете ръчно да редактирате файла Rprofile.site, както е показано в раздел 1.1.

Друг вариант за инсталиране на пакети е да отидете на сайта http://cran.gis-lab.info/web/packages, да изберете необходимия пакет от zip файла и да изберете папката на вашия компютър.

По този начин можете първо да разгледате цялата информация на опаковката, зокрема, описание на функциите, какво да въведете преди и да изберете колко вина ви трябват. Щракнете върху елемента от командното меню "Пакети Инсталиране на пакети от локални zip файлове".

При стартиране на конзолата RGui се вземат само няколко основни пакета. За да инициализирате друг пакет, трябва да въведете командната библиотека (име_пакета) преди средната алтернатива на тази функция.

Можете да инсталирате, подобно на пакетите за улавяне в момента на кожата на сесията, като издадете командата:

sessionInfo() R версия 2.13.2 (2011-09-30) Платформа: i386-pc-mingw32/i386 (32-bit)

–  –  –

други опционални пакети:

Vegan_2.0-2 permute_0.6-3

заредени чрез пространство от имена (и не са прикачени):

Grid_2.13.2 lattice_0.19-33 tools_2.13.2 Въведете списък (евентуално, не изцяло) на пакети в следващата таблица, които са избрани в скриптове, които представляват тази книга:

Пакети R Означени като "Основни" пакети Основни конструкции R база Компилатор на пакети R компилатор Задаване на таблица с данни за тестване и демонстриране на набори от функции Основни графични функции Графични драйвери графични стопански постройки, Palіtri kolorіv, шрифт grDevices Funktsії stvorennya grafіchnih sharіv мрежа компоненти ob'єktno-orієntovanogo programuvannya (Клас, Methods метод) Funktsії роботи на regresіynimi шпонки rіznogo шпонки тип че іn.) Tcltk Іnformatsіyna pіdtrimka, admіnіstruvannya че dokumentuvannya инструменти Rіznі utilіti nalagodzhennya, vvedennya- инводу, архивиране и инж.

Utils пакет Funktsії rіznih процедури "Rekomendovanі" първоначално зареждане е "ножче" обувка Rіznі алгоритмичен neієrarhіchnoї klasifіkatsії че rozpіznavannya клас алгоритми podіlu че ієrarhіchnoї klasterizatsії клъстер Analіz че perevіrka kodіv R codetools изваждане, че записите faylіv в rіznih формати (DBTA, STA чужд Funktsії Scho obslugovuyut optimіzatsіyu ядрена zgladzhuvannya KernSmooth Grafіchnі funktsії rozshirenoї funktsіonalnostі (Саркар, 2008) решетка Nabіr danih че случайността funktsіy (Венейбълс, Рипли, 2002) MASS Operatsії на матрици, които вектори матрица Uzagalnenі aditivnі modelі че modelі Zi zmіshanimi efekta nlme Neyronnі MEREZHI директен poshirennya nnet Pobudova дървета klasifіkatsії и регресия rpart Функции на кригинг и анализ на пространствено разпределение на точките пространствен Анализ на оцеляване (модел на Коксу и в.) оцеляване Пакети, вградени в роботизирания процес po'yazanі z pr ikladnim regresіynim analіzom corrplot Vіdobrazhennya korelyatsіynih матрица в grafіchnomu viglyadі fitdistrplus Pіdbіr parametrіv случайност rozpodіlіv testuvannya aditivnih модели геосфера Otsіnka geografіchnih vіdstaney ggplot2 Udoskonaleny grafіchny пакетиране visokoї funktsіonalnostі Daag Funktsії analіzu danih че grafіki за книга (Maindonald, Braun, 2010) Hmisc Nabіr funktsіy Харел (Харел) HSAUR2 Допълнение към книгата в R jpeg Робот с графики jpeg lars Специални видове регресия (LARS, Lasso и др.) lavaan Потвърждаващ анализ на моделите за структурно подравняване lmodel2 Внедряване на регресионни модели от типове I и II (MA, SMA, RMA) Критерии и perevіrtsі gіpotezi за нормалността rozpodіl outliers Analysis in danihivik pastív Анализ просторових и часа ryadіv в ekologii pls Regresіya на головнi компоненти pwr Otsіnka statistichnoї potuzhnostі gіpotez преоформяне Gnuchke peretvorennya таблица danih robustbase zmіnnimi scales Pіdbіr kolіrnih скали Pіdbіr kolіrnih скали Pіdbіr kolіrnih скали Pіdbіr kolіrnih скали Pіdbіr kolіrnih скали Pіdbіr kolіrnih скали Pіdbіr kolіrnih скали Pіdbіr kolіrnih скали Pіdbіr kolіrnih скали на esp. за достъп до пространствени данни spatstat Методи за пространствена статистика, избор на модел spdep Пространствени депозити: геостатистически методи и моделиране stargazer Преглед на информация за статистически модели в различни vcd формати инсталации в R, в противен случай ще се опитаме да променим функцията на все още непобеден пакет, след което ще вземем системна актуализация:

sem(model, data=PoliticalDemocracy) Извинете: не мога да знам функцията "sem" library(lavaan) Извинете в библиотеката(lavaan) : няма пакет с име "lavaan" Предстои функция, въведена от K. Cichini, приема като параметър по подразбиране списък с победоносни пакети и избира себе си като следващ интерес и ако е необходимо да го инсталира. За да разберете работата на скрипта, е необходимо да знаете конструкциите на филма R, които са описани в обидния раздел, но читателят, какво да щракне, може да се обърне, за да насочи командите към буквата.

instant_pkgs - function(pkgs) ( pkgs_miss - pkgs)] # Инсталирайте пакети, не се подготвяйте за заснемане:

if (length(pkgs_miss) 0) ( install.packages(pkgs_miss) ) # Инсталирайте пакети, ако все още не са налични:

Прикачен - search() attached_pkgs - прикачен need_to_attach - pkgs if (length(need_to_attach) 0) ( for (i в 1:length(need_to_attach)) require(need_to_attach[i], charTR.)

instant_pkgs(c("base", "jpeg", "vegan"))

Можете да видите списъка с функции на скин пакета, например, като издадете командата:

ls(pos = "package:vegan") Забележка: ls() е заместваща функция за показване на списък с обекти в дадена среда. Командата ще инсталира веган пакета по същия начин. При издаване на команда без параметри, връщаме обратно списък с обекти, които са създадени за часа на поточната сесия.

Можете да извлечете списъка с аргументи на входните параметри на всяка функция от пакета, който ви интересува, като издадете командата args().

Например, когато стартирате функцията, която широко използвахме за въвеждане на линейния модел lm(), задайте следните параметри:

Функция Args(lm) (формула, данни, подмножество, тегла, na.action, method = "qr", модел = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, контрасти = NULL, отместване,...) Ако въведете команда, която събира само съкращенията на функцията (например как да изчислите интерквартилните IQR диапазони), можете да промените текста на функцията във филмовите кодове R:

IQR функция (x, na.rm = FALSE) diff(quantile(as.numeric(x), c(0.25, 0.75), na.rm = na.rm, names = FALSE)) пренасочва" wiki на стандартната функция към вашата версия.

Ако обаче искаме да разгледаме кода на функцията predict() по такъв начин, че да спечелим за прогнозиране на стойността на линейния модел, тогава вземаме:

функция за прогнозиране (обект,...) UseMethod("predict") Този тип preddict() има "универсална" функция: в зависимост от това кой модел обект се подава във входа (lm за линейна регресия, glm за Поасонова или логистична регресия , lme само за модела с различни ефекти), актуализираният метод за премахване на прогнозните стойности е актуализиран.

Zocrema, тази функция е победоносна за прилагането на офанзивни методи:

методи("predict") predict.ar* predict.Arima* predict.arima0* predict.glm predict.HoltWinters* predict.lm predict.loess* predict.mlm predict.nls* predict.poly predict.ppr* predict.prcomp* predict.princomp* predict.smooth.spline* predict.smooth.spline.fit* predict.StructTS* Невидимите функции са означени със звездичка R. За OOP в стил S3 методът е функция, която извиква друга обща функция, като print (), plot() или summary(), в зависимост от класа на обекта, който се обслужва на нейния вход. Всеки път, когато даден обект е ориентиран, той определя атрибута на класа, който гарантира правилното изпращане и извикване на необходимия метод за дадения обект. Така че "функционалният метод" за прогнозиране на стойността на стеснен линеен модел ще бъде predict.glm(), ако се изглажда от сплайнове - predict.smooth.spline() и т.н. Подробна информация за модела S3 OOP може да бъде намерена в разширението S3Methods, а за по-големия модел S4 в разширението Methods.

Nareshti, нека разгледаме най-простия начин за запазване на резултатите от работата, отнемайки първия час от сесията R:

° sink(file= file name) – показва резултатите от изпълнение на офанзивни команди в режим на реално време за файл с дадени имена; за да прикачите команда, трябва да въведете командата sink() без параметри;

° save(file= към името на файла, списък на обектите, които трябва да бъдат запазени) – запазва назначените обекти в двоен файл с XDR формат, така че можете да ги използвате във всяка операционна система;

° load(file= filename) – записва обекти в среда за поточно предаване;

° save.image(file= name to file) – записва всички обекти, които са създадени за следващия час, като специфични за R rda файла.

Зад прехвърляне на формираната таблица с данни към обменния буфер във формат, обобщаващ структурата Excel лист. В дистрибуция 6, кутия за трансфер ще бъде зададена от обекта на линейния модел към файла на Word.

Средният R може да генерира пикселно изображение с необходимата яркост за всякакъв вид дисплейно пространство или друго, както и да спести загубата на графично изображение във файлове с различни формати. За удобен за кожата графичен дисплей се използва функцията на драйвера: за да видите пълния списък с драйвери, можете да въведете командата help (Devices).

Сред графичните стопански постройки, открити в жилищните помещения:

° windows() - повече графика vikno Windows(Екран, принтер или метафайл).

° png(), jpeg(), bmp(), tiff() – извеждане в растерен файл в същия формат;

° pdf(),postscript() - висновок графична информацияимат PDF или PostScript файл.

Когато работата с устройството приключи, следващата стъпка е да включите драйвера с командата dev.off (). Іsnuє mozhlivіst aktivіzії dekіlkoh pristroїv graficheskoj vyvodu odnochasno і mikannya mizh тях: div. (2012, стр. 278).

1. ОПИСАНИЕ НА MOVI R

2.1. Типове премествания на данни R Всички обекти с данни (и също и промени) в R могат да бъдат разделени на следните класове (тези типове обекти):

° числови - обекти, на които могат да се видят числа (цело число) и действителни числа (двойни);

° логически – логически обекти, които приемат само две стойности: FALSE (съкратено F) и TRUE (T);

° символ - символични обекти (стойностите на промяната се задават в долните или единичните крака).

R може да създава имена за други обекти(функционира или променя) като на латиница, така на кирилица, ale slid vrahuvati, sho a (кирилица) и a (латиница) - tse два различни обекта. От другата страна, средният R е чувствителен към регистриране, tobto. малки и големи букви в nіy се различават. Имената на променливите (идентификатори) R са базирани на букви (или точки) и са съставени от букви, цифри, знаци, точки и наставки.

За команда за помощ? Im'ya може да бъде обърната, chi іsnuє zmіnna или функцията на назначения іm'yam.

Повторната проверка за валидността на промяна в първия клас се проверява отново от функциите is.numeric(im'ya_ob'ykta), is.integer(im'ya), is.logical(im'ya), is.character(im 'ya), а за трансформиране на обект в друг тип, функциите като.числов (im'ya), as.integer(im'ya), as.logical(im'ya), as.character(im'ya ) може да се хвърли.

R има малък брой специални обекти:

° Inf - положително или отрицателно несъответствие (изчислете резултата от подразделяне на номера на речта с 0);

° NA - "дневна стойност" (Не е налично);

° NaN - "не число" (Not a Number).

Очевидно можете да използвате функциите is.nite(im'ya), is.na(im'ya) и is.nan(im'ya), за да промените кой от тези специални типове може да бъде променен.

Viraz (израз) mov R є dnannyam такива елементи, като оператор за присвояване, аритметични и логически оператори, имена на обекти и имена на функции. По правило резултатът от победния резултат се вижда в команден или графичен прозорец. Въпреки това, когато операцията е назначена, резултатът се взема от избрания обект и няма да се показва на екрана.

Като оператор на привличане в R можете да изберете или символа "=", или няколко символа "-" (импортиране на левия обект) или "-" (импортиране на десния обект). Добър стил на програмиране е да използвате „-“.

Virazimov R са подредени в редове по сценария. В един ред можете да въведете тесте от команди, разделени със символа „;“. Един отбор може да бъде разделен на два (и повече) реда.

Обектите от числов тип могат да станат различни от традиционните аритметични операции + (събиране), - (събиране), * (умножение), / (под), ^ (намаляване на стъпки), %/% (цело число), %% (излишък) vіd rozpodіlu). Операциите може да имат нормален приоритет, т.е. в краката ще вземем стъпалата, после ще ги умножим, после ще ги съберем. При виразите кръглите арки могат да бъдат усукани и операциите могат да имат най-висок приоритет.

Логическите virazi могат да бъдат формирани от множество напредващи логически оператори:

° „Равно“ == ° „Не е здравословно“ != ° „По-малко“ ° „Повече“ ° „По-малко или едно“ = ° „Повече или едно“ = ° „Логически I“ & ° „Логически ABO“ | ° „Логично НЕ“!

ИЗПЪЛНЯЙТЕ СЕ ОТ ТАЛПАТА w w.am icor p. c om AMICORP GROUP УСЛУГИ ЗА ФИРМИ ZMIST PRO COMPAN II НАШИТЕ УСЛУГИ УСЛУГИ Услуги за корпоративни клиенти Услуги за институционални продажби Създаване и управление...»

„Федерална държавна образователна бюджетна институция за цялото професионално образование „Финансов университет при Съвета на Руската федерация“ Катедра „Маркетинг“ Карпови Москва 2011 Рецензенти: N.S. Перекалина - доктор по икономика, професор, гл. Катедра "Маркетинг" "МАТИ" - Руски държавен технологичен университет им. K. E. Циолковски S.S. Соловьов...»

„Малки цифрови новини за CAFE и TEA RDACTION: Цел. Редактор: Весела Дъбова 4 декември 2011 Редактор: Теодор Василев с чай Теодора Василева Гергана Иванова Видава: Консумация АББ за чаша чай. Има различни мисли колко надеждна е теорията за легена, но от друга страна, фактите доказват, че чаша чай е гарантирана от режима на пеене на ... »

МЕЖДУНАРОДНА ИНТЕРДИСЦИПЛИНАРНА НАУЧНА КОНФЕРЕНЦИЯ RADICAL SPA 2010 Милиеви ISBN: 978-86-7892-733-1 Оформление: Мая Момиров Дизайн на корицата: Стефан Вужи Публикуван от Катедра Архитектура и урбанизъм, Факултет по технически науки,...»

„ДЪРЖАВЕН УНИВЕРСИТЕТ „САНКТ ПЕТЕРБУРГ” Географско-геоекологични факултет Катедра „Геоморфология” ДИПЛОМА РОБОТ (дипломна квалификационна работа) на тема: „Геоморфологични особености и палеоклимат на арктическите езера (на примера на езерото, д-р на географските науки, проф. д.м.н. Дмитрогин). .D. Болшиянов ., старши викладач Савелиева Лариса Анатолиевна Рецензент: кандидат по геология, ръководител ...."

„Misha Apacer M811 е лазерна мини торбичка за комплекта. http://news.kosht.com/computer/mouse/2009/11/26/mysh_apacer_m811. плъгин за шега за цени на деня KOSHT.com за Браузър Firefox. Инсталирайте с едно щракване. Един килобайт. Начало Новини Цени Обявени Форуми за роботи Компании Мобилни Знайте Знайте своите новини игрови компютри rozrahunok On-line на UltraPrice.by Misha Apacer M811 – лазерен мини-pozashlyakhovik [...»

"Федерална агенция по образованието държавно образователно заведение за висше професионално образование Московски държавен индустриален университет (GOU MGIU)" Информационни системи и технологии "Катедра Дипломна работа по специалността" Математическо осигуряване и администриране на информационни системи "Студенти Чумакова Татяна Андревна по темата" Изчисление на откъсни потоци за лоши obtіchnim tіlom” Kerіvnik на roboti: проф., д.ф.-м. н. Олексин Владимир Адамович...»

“R WIPO A/45/3 ОРИГИНАЛ: Английски ДАТА: 15 август 2008 г. СВЕТОВНА ОРГАНИЗАЦИЯ ЗА ИНТЕЛЕКТУАЛНА СОБСТВЕНОСТ ЖЕНЕВА АССАМБЛЕЯ НА ДЪРЖАВИТЕ-ЧЛЕНКИ НА СОИС Четиридесет и пета поредица от срещи Женева, 22-30 септември 2008 г. СЪЗДАВАНЕ НА ГЕНЕРАЛНИЯ ДИРЕКТОР И АДМИНИСТРАТОРА ДОПУСКАНЕ НА НАБЛЮДАТЕЛИ, СРЕЩАВАЩИ ОРГАНИЗАЦИЯТА, КАТО ПОСТЕРИГАЧИВ 1. На предишните си сесии Асамблеите приеха ниски принципи, сякаш по тяхна вина спират, когато са насочени към международни неуредени организации...“

„1 Олег Санаев. КРЪГЪТ НА ДЪЛЖИНАТА ПРИ ЧОТИРИ СКАЛИ I WART СТО ДОЛАРИВ Три линии вървят нагоре по пътя на Евген Александрович Гвоздев на яхтата Олен, приписана на титлата, всичко е наред - chotiri rocky плюс два дни: 7 липа 1999 r. вин вийшов z 9 . . И от іz стотинка - очевидно overbіlshennya, virnіshe приложение: не е възможно, очевидно, ако живеете със сто долара - ще протегнете краката си. Ale, pochinayuchi плуване, Nails maw на свое собствено разположение на същата чанта. Искам черно...»

« Институт по мениджмънт, свързан с Белгородския държавен национален изследователски университет

„Лидия ЯНОВСКАЯ ЗАБЕЛЕЖКИ ЗА МИХАЙЛО БУЛГАКОВ МОСКВА „ТЕКСТ” УДК 821.161.1 BBK 84 (2Rus-Rus) 6-44 Y64 ISBN 978-5-7516-0660-2 ISBN 97”) „Текст, BIS, BRAVO”, ЗАЛОЖНА КЪЩА!" "БРАВО, БИС, ЗАЛОЖНА КЪЩА!" Не знам дали Москва познава редакторите на списание "Юнист". Имате ли такова списание? В средата на 70-те години най-младата и привлекателна редакция в Москва се въртеше на Садови-Триумфални, поръчана от площад Маяковски, заемайки малка, но супер тиха..."

„Приложение 1 ФОРМА ЗА КОНКУРС ЗА ЗАЯВЛЕНИЯ 2013 ROCU Формуляр „T“. Заглавна страница на приложението в RDNF Име на проекта Номер на проекта Тип на проекта (a, c, d, e, f) Област на знания (код) RDNF класификатор код DRNTI код (http://www.grnti.ru/) Приоритетна посока за развитието на науката и технологиите тази техника в Руската федерация, критична технология

«Доклад на FNI 8/2014 Прилагане на политиките на ЕС за климата и енергията в Полша: европеизация към полонизация? Jon Birger Skjrseth Прилагане на политиките на ЕС за климата и енергията в Полша: 3 европеизация към полонизация? Джон Биргер Скйрсет [защитен с имейл]Декември 2014 г. Copyright © Fridtjof Nansen Institute 2014 Заглавие Прилагане на политиките на ЕС за климата и енергията в Полша: 3 европеизация към полонизация? Вид на публикацията и номер Страници FNI Доклад 8/2014 57 Автор ISBN 978-82-7613-683-8 Jon...”

„Вчени записки на ТОГУ” Том 6, № 4, 2015 ISSN 2079-8490 Електронно научно списание „Вчени записки на ТОГУ” 2015, том 6, № 4, стр. .ru/ru/ejournal/about/ [защитен с имейл]УДК 316.33 © 2015 р.І. А. Гариева, доктор по социология. Sci., A. G. Kiselova (Тихоокеански държавен университет, Хабаровск) ФОРМИРАНЕ НА СИСТЕМИ ЗА СОЦИАЛНО ОСИГУРЯВАНЕ Тази статия анализира формирането на системите за социално осигуряване и тяхното текущо състояние ... "

Програма на конференцията Чианг Май, Тайланд ноември, 2015 г. APCBSS Азиатско-тихоокеанска конференция по бизнес и социални науки ICEI Международна конференция за иновации в образованието APCLSE 90263-0-7 ICEI Международна конференция за иновации в образованието ISBN 978-986-5654-33-7 APCLSE Азия - Тихоокеанска конференция по наука за живота и инженерство

Миналият път (близо до есента на 2014 г.; още по-срамно е, че толкова го проточвам!) говорих за основните възможности на R. основната итерация далеч не е най-доброто решение, но цикли в R над-ехолияПовече ▼. Ето защо ще ви кажа веднага, тъй като наистина е необходимо да се работи с danim, така че процесът да бъде изчислен, без да ви притеснява да изпиете много чаши хайвер в крайния резултат. Освен това ще отделя известно време на проучване за тези, каквито се появяват от сегашните методи за визуализация на данни в R. Следователно надеждността на представянето на резултатите от обработката на данни на практика е не по-малко важна, резултатите самите те са по-ниски. Нека започнем от едно просто.

Векторни операции

Между другото, основният тип на R не е число, а вектор и основните аритметични операции се извършват върху вектори елемент по елемент:

> х<- 1:6; y <- 11:17 >X + y 12 14 16 18 20 22 18> x> 2 false false true true true> x * y 11 24 39 56 75 96 17> x / y

Лесно е да завършите всичко тук, логично е да поставите хранене върху него: какво ще се случи, ако векторът на дожина не работи? Yakshcho mi, кажи, пиши<- 2, то будет ли x * k соответствовать умножению вектора на число в математическом смысле? Короткий ответ - да. В более общем случае, когда длина векторов не совпадает, меньший вектор просто продолжается повторением:

>z<- c(1, 0.5) >x * z 1 1 3 2 5 3

Приблизително същото с матриците.

> х<- matrix(1:4, 2, 2); y <- matrix(rep(2,4), 2, 2) >x * y [,1] [,2] 2 6 4 8 > x / y [,1] [,2] 0,5 1,5 1,0 2,0

Когато това е "нормално", а не побитово умножение на матрици, изглеждаме така:

> x %*% y [,1] [,2] 8 8 12 12

Все пак, наистина, дори по-добре, лесно се работи, ако трябва да застосоваваме техните силови функции към елементи във вектори или матрици, тогава как можем да строим без цикъл? Пидхид, който е хакнат в R за решаване на проблем, дори подобен на тези, преди които прозвучахме във функционални ходове, все пак отгатва функцията map в Python или Haskell.

Основна функция lapply и приятели

Първата функция в това семейство е lapply. Позволява ви да присвоите дадена функция на елемент на кожата към списък или вектор. Освен това резултатът ще бъде списък, независимо от аргумента тип. Най-простият пример за ламбда функции:

> q<- lapply(c(1,2,4), function(x) x^2) >q 1 4 16

Като функция, която трябва да бъде предадена на списък или от вектор, който изисква повече от един аргумент, множество аргументи могат да бъдат предадени чрез lapply.

> q<- lapply(c(1,2,4), function(x, y) x^2 + y, 3)

От списъка функцията работи в подобен ред:

> х<- list(a=rnorm(10), b=1:10) >lapply(x, средно)

Тук функцията rnorm изчислява нормалното разпределение (в този случай десет нормално разпределени числа в диапазона от 0 до 1), а средната стойност изчислява средната стойност. Функцията sapply е подобна на функцията lapply, с изключение на факта, че трябва да промени резултата. Например, като елемент на кожата към списъка dozhini 1, вместо в списъка за завъртане на вектора:

> sapply(c(1,2,4), function(x) x^2) 1 4 16

Ако резултатът е списък с вектори със същата стойност, тогава функцията ще завърти матрицата, така че нищо не ми дойде на ум, а след това просто списък, като lapply .

> х<- list(1:4, 5:8) >sapply(x, function(x) x^2) [,1] [,2] 1 25 4 36 9 49 16 64

За работа с матрици настройте ръчно функцията за прилагане:

> х<- matrix(rnorm(50), 5, 10) >приложи (x, 2, средно) > приложи (x, 1, сума)

Тук за първи път създаваме матрица от пет реда и десет реда, след което първо ще изградим средната стойност в редовете, а след това сумата от редовете. За да завършите картината, имайте предвид, че изчисляването на средната и сумата на редовете на подовата настилка често се увеличава, че R за прехвърляне на специални функции rowSums, rowMeans, colSums и colMeans.
Също така, функцията за прилагане може да бъде настроена за богати масиви:

> обр<- array(rnorm(2 * 2 * 10), c(2, 2, 10)) >приложи (arr, c(1,2), средно)

Останалото уики може да бъде заменено с по-четлива опция:

> ред означава (arr, dim = 2)

Нека да преминем към функцията mapply, която е богат аналог на lapply. Нека започнем с прост пример, който може да се намери точно в стандартната R документация:

> mapply(повторение, 1:4, 4:1) 1 1 1 1 2 2 2 3 3 4

Как може да е възможно тук да се застосува функцията за повторение към набор от параметри, тъй като тя се генерира от две последователности. Самата функция rep просто повтаря първия аргумент толкова пъти, колкото е даден като друг аргумент. По този начин кодът за препращане е просто еквивалентен на стъпката:

> списък(повторение(1,4), повторение(2,3), повторение(3,2), повторение(4,1))

Понякога е необходимо функцията да бъде замразена като част от масива. Можете да работите за допълнителната функция за кран. Нека да разгледаме обидното дупе:

> х<- c(rnorm(10, 1), runif(10), rnorm(10,2)) >е<- gl(3,10) >tapply(x, f, средно)

Създаваме вектор на гърба, части от който се формират от променливи стойности с различен rozpodil, генерираме вектор от фактори, които не са нищо друго, като десет единици, след това десет двойки и тройки. Нека изчислим средната стойност за различните групи. Функцията tapply след заключване се прилага към резултата. Тази опция може да бъде деактивирана, като посочите параметъра simplify=FALSE.

> tapply(x, f, диапазон, опростяване=FALSE)

Ако говорите за функцията apply, тогава трябва да говорите и за функцията split, която разбива вектора на части, подобно на tapply. Така че, ако извикаме split(x, f), тогава ще вземем списък от три вектора. По този начин двойката lapply / split работи по същия начин, като tapply със стойности за опростяване, равни на FALSE:

> lapply (разделяне (x, f), средно)

Функция split е coris і извън границите на роботи с вектори: възможно е също да се завърти и за роботи с рамки с данни. Нека да разгледаме обидното дупе (правих йога от курса по R програмиране на Coursera):

> библиотека(набори от данни) > глава(качество на въздуха) Ozon Solar.R Температура на вятъра Месец Ден 1 41 190 7,4 67 5 1 2 36 118 8,0 72 5 2 3 12 149 12,6 7 5 3 4 5 3 4 5 8 NA 66 5 6 > с<- split(airquality, airquality$Month) >lapply(s, function(x) colMeans(x[, c("Ozone", "Solar.R", "Wind")]))

Тук работим с набор от данни, който трябва да събира отново информация за лагера (подмяна на озон, радиация на Sony, вятър, температура в градуси по Фаренхайт, месец и ден). Можем лесно да разберем за средномесечните индикатори, vikoristovuyuchi split и lapply, както е показано в кода. Sapply wiki обаче ще ни даде резултата по визуален начин:

> sapply(s, function(x) colMeans(x[, c("Ozone", "Solar.R", "Wind")])) 5 6 7 8 9

Както можете да видите, действителната стойност на стойността не е присвоена (и за коя стойност е запазена стойността NA). Това означава, че има (ако само една) стойности в колоните Ozone и Solar.R също не са присвоени. За този смисъл функцията colMeans се държи правилно: ако е маловажна стойност, тогава средната стойност не получава такъв ранг. Проблемът може да бъде решен чрез настройка на функцията да не проверява стойността на NA с помощта на параметъра na.rm=TRUE:

> sapply(s, function(x) colMeans(x[, c("Ozone", "Solar.R", "Wind")], na.rm=TRUE)) 5 6 7 8 9 Озон 23.61538 29.44444 59.115385 58 48 Слънчев.R 181.29630 190.16667 216.483871 171.857143 167.43333 Вятър 11.62258 10.26667 8.941935 8.793548 10.

Има ли нужда от такъв брой функции за изпълнение на задачи, подобни една на друга? Мисля, че е такава храна да слагаш кожа на приятел на човек, тъй като тя прочете всичко. Всички тези функции ефективно решават проблема с обработката на векторни данни без използване на цикли. Ale, единият вдясно - обхватът на високо ниво на обработка на данни и познаване - отнема част от гъвкавостта и контрола, така че да могат да осигурят такива критични структури, като цикли и интелигентни оператори.

Визуализация на данните

System R е над-визуално богата на визуализация на данни. И тук пред мен е труден избор – за това, което искате да кажете, защото площта е толкова голяма. Ако в същото време програмирането е един и същ основен набор от функции, без да се прави нищо, тогава визуализацията има голям брой различни задачи и кожата от тях (звук) може да бъде виришена декилком по начини, кожата на тези може да има своя плюсове и моите. Освен това се уверете, че няма опции и пакети, които ви позволяват да промените поръчката по различен начин.
Много е писано за стандартните инструменти за визуализация в R, така че тук бих искал да ви разкажа за cicavice. През останалата част от годината всичко става все по-популярен пакет ggplot2, Ос за новото и да поговорим.

За да започнете с ggplot2, трябва да инсталирате библиотеката с помощта на install.package("ggplot2") . Dalí podklyuchaemo її за vykoristannya:

> библиотека("ggplot2") > глава(диаманти) карат рязане на цвят яснота дълбочина таблица цена xyz 1 0,23 Ideal E SI2 61,5 55 326 3,95 3,98 2,43 2 0,21 Premium E SI1 59 3 6 3 6 4 3.05 Premium E SI1 59 3 6 3 6 4. 7 4 02 I VS2 62.4 58 334 4.20 4.23 2.63 5 0.31 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4 WAG 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 DATSUN 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 Hornet 4 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 Valiant 22.1 16 5

Тези диаманти и mtcars са част от пакета ggplot2 и можем да работим с тях наведнъж. От първия всичко беше ясно - данни за диамантите (чистота, цвят, цвят и други), а другият набор - данни за пътни тестове (брой мили на галон, брой цилиндри...) автомобили 1973-1974 г. при времето на излизане от американското списание Motor Trends. | Повече ▼ подробна информацияданните (например rozmіrnіst) могат да бъдат премахнати чрез въвеждане на?diamonds или?mtcars.

За визуализация в пакета са прехвърлени доста функции, за които qplot ще бъде най-важен за нас. Функцията ggplot ви дава много повече контрол върху процеса. Всичко, което може да се направи с помощта на qplot, може да се направи и с помощта на ggplot. Да разгледаме цената просто приложение:

> qplot(яснота, данни=диаманти, fill=рязане, geom="bar")

Същият ефект може да се постигне с функцията ggplot:

> ggplot(diamonds, aes(clarity, fill=cut)) + geom_bar()

Въпреки това, qplot wiki изглежда по-просто. На фиг. 1 можете да говорите, сякаш ще има угар от голям брой диаманти от различно качество на рязане (изрязване) под формата на чистота (чистота).

Сега ще е необходимо да се знае застоялостта на бягането за една единица на огъня на автомобили под формата на їхньої маси. Точкова диаграма на Отриман диаграма на разпръскване) е представен
на фиг. 2.

> qplot(wt, mpg, data=mtcars)

Можете също да добавите цветова схема, за да посочите часа на разпръскване с четвърт миля (qsec):

> qplot(wt, mpg, data=mtcars, color=qsec)

Когато визуализирате, можете също да конвертирате данни:

> qplot(log(wt), mpg - 10, data=mtcars)

При определени настроения подложката с дискретни цветове изглежда по-представителна, по-ниска без прекъсване. Например, ако искаме да оцветим информацията за броя на цилиндрите за часа на разпръскване, тогава трябва да посочим, че стойността може да бъде дискретна (фиг. 3):

> qplot(wt, mpg, data=mtcars, color=factor(cyl))

Можете да промените размера на точката, використ, например size=3. Как избирате да се грижите за графиката черно-бял принтер, тогава е по-добре да не подчертавате цветовете, а по-скоро да промените формата на маркера според фактора на угара. Можете да го направите, като замените color=factor(cyl) с shape=factor(cyl).
Типът на графиката се присвоява на допълнителния параметър geom и в различни диаграми на разсейване стойността на стойността на допълнителния параметър "points" .

Сега не ми позволявайте да искам просто да подканя хистограмата за броя на колите от дадените стойности на цилиндъра:

> qplot(factor(cyl), data=mtcars, geom="bar") > qplot(factor(cyl), data=mtcars, geom="bar", color=factor(cyl)) > qplot(factor(cyl) ) , data=mtcars, geom="bar", fill=factor(cyl))

Първата седмица просто рисува три хистограми за различни стойности на цилиндъра. Трябва да се каже, че първият опит за придаване на цвета на хистограмата не доведе до резултат на точкуване - черните колони ще бъдат черни, само цветният контур ще бъде премахнат. А оста на останалата част от цикъла qplot е разделена на хистограма, както е показано на фиг. 4.

Ето следващото нещо за изясняване. Отдясно, във факта, че настоящите подсказки от нас не са хистограма на стриктното значение на думата. Звук под хистограмата, за да разберете аналогичното показване на непрекъснати данни. На английски език лента диаграма(це тези, които ме ограбиха толкова добре) и хистограма- tse две различни разбирания (div. Vidpovidnі statti от Wikipedia). Тук аз, с истински трудолюбив в душата си, ще спечеля думата "хистограма" за разбиране и на двамата, като зачитам, че самата природа на данните говори сама за себе си.

Просто се обърнете към фиг. 1, тогава ggplot2 има цаца кафяви опциипозициониране на графиките (стойността на position="stack" е зададена за отметка):

> qplot(clarity, data=diamonds, geom="bar", fill=cut, position="dodge") > qplot(clarity, data=diamonds, geom="bar", fill=cut, position="fill") > qplot(яснота, данни=диаманти, geom="bar", fill=cut, position="identity")

Първата от предложените опции ще бъде такса, както е показано на фиг. 5, другата показва части от диаманти с различна чистота на фасетиране в дълбок пръстен от диаманти с определена чистота (фиг. 6).

Сега нека разгледаме примера за правилните хистограми:

> qplot(carat, data=diamonds, geom="histogram", bandwidth=0.1) > qplot(carat, data=diamonds, geom="histogram", bandwidth=0.05)

Тук параметърът на честотната лента показва каква е ширината на smug в хистограмата. Хистограмата показва колко точки от данни са в определен диапазон. Резултатите са представени на фиг. 7 и 8.

Понякога, ако трябва да индуцираме модел (линеен или, да речем, полином), можем да го генерираме директно в qplot и да генерираме резултата. Например, можем да индуцираме графика за угари на mpg в тегловната маса точно върху графика с точки:

> qplot(wt, mpg, data=mtcars, geom=c("point", "smooth"))

По подразбиране има локална полиномна регресия (method="loess") като використичен модел. Роботизираният резултат е видим, както е показано на фиг. 9, de тъмно сива smuga - това е стандартно помилване. Няма да се появи за заключването, можете да го изключите, като напишете se=FALSE .

Ако искаме да опитаме да разтегнем линейния модел на данни, можем да го направим, като просто въведете method=lm (фиг. 10).

Аз nasamkinets, очевидно, трябва да покажете как да бъдат кръгови диаграми:

>т<- ggplot(mtcars, aes(x=factor(1), fill=factor(cyl))) + geom_bar(width=1) >t + coord_polar(theta="y")

Тук ускоряваме повече с функцията ggplot. Причината е следната: на гърба на ръката ми ще имаме графика, която показва части от автомобили с различен брой цилиндри в близост до основната маса (малки 11), след което превеждаме графиката в полярните координати (фиг. 12).

Заместник Uz'yaznennya

Axis mi th свикна да помага на R. Какво даде? Ясно е, че тук са дадени основните възможности на ggplot2 и е разгледано храненето, свързано с векторизацията. Є kіlka добри книги s R, yakі varto предполагам, и преди тях, представляват всякакво съмнение, varto zvіtatisya по-често, по-ниско до достойнствата на корпорацията, дори натрапчиво доброта. Първо, тази книга от Норман Матлоф Изкуството на R програмирането. Ако вече сте запознати с програмирането на R, ще ви трябва The R Inferno от Патрик Бърнс. Класическата книга Софтуер за анализ на данни от Джон Чембърс също е много стара.

Ако говорите за визуализация в R, тогава R Graphics Cookbook на W. Chang е добра книга. Кандидатствайте за ggplot2 тези статистики са взети от урока: ggplot2. За да zustrіchі при офанзива statti „Анализ на данните, които машинно обучениев R!

Блогът "R: Анализ и визуализация на данни" се използва повече от три години и половина. Dekіlka mіsyatsіv, която се роди идеята за zagalniti методически povіdomlennya, публикувана тук за цял час, пред електронна книга. Автор на идеята, а по-късно и на книгата става Владимир Кирилович Шитиков (доктор на биологичните науки). От доволство ви представяме резултата като нашия нов подарък.


Методическа помощ" Статистически анализ и визуализация на данните за помощ Рнасочени най-важно към студенти, студенти, млади и стари, които бяха стари, както и до професионални анализатори, познавали преди това работата на Р. Следвайки традициите на блога, ние се опитахме, доколкото е възможно, да направим без злото на "ритуалните" думи-думи, характерни за числената приложна статистика, цитиране на дълбоко вкоренени теореми и цитиране на богати повърхностни формули на Росрахун.

  • Глава 1: Основни компоненти на статистическа среда
  • Раздел 2: Описание на филма R
  • Раздел 3: Основни графични възможности R
  • Глава 4: Описателна статистика и разпространение на розите
  • Глава 5: Класически методи и критерии на статистиката
  • Глава 6: Линейни модели за дисперсионен анализ
  • Глава 7: Регресионни модели на угари между малки промени
  • Глава 8: Уточнения, структурни и други регресионни модели
  • Глава 9: Обширен анализ и създаване на картограми
Освен това има голяма библиография и списък с вкоренени интернет ресурси на R.

Официалната стрийминг версия на книгата в PDF формат (~11 MB) е достъпна за безплатно сваляне от два сайта:

  • GitHub хранилище: https://github.com/ranalytics/r-tutorials
  • Уебсайт на Института по екология на басейна Волзки на Руската академия на науките: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/

На същите два ресурса можете да намерите скриптове за R-код и набори от данни, които са необходими за внедряването на приложения, разгледани в книгата.

Ще ви благодарим за вашето уважение, тази услуга за вашата работа - принудете ги, бъдете мили, по имейл rtutorialsbook["dog"]gmail.com

Веднага след като бъде назначена, книгата се пише абсолютно безплатно. Въпреки това, няма да се появи за вас като любезност и уважавате другите автори за тяхната работа, можете да спестите парите си, като ускорите бутона за стъпка (всички транзакции се обработват в защитен режим чрез системата за електронно плащане

Напомняне за данни

Можете също да костюм