Program kurzu

Prvky programování v R

Popis statistik a vizualizace
Co je například důležitější: jaká je průměrná kontrola?

Shluková analýza

Yake zavdannya virishuetsya. Rozdělte skupinu objektů do podskupin.
Příklad úkolu. Segmentace webů, označení podobných webů.
Navazující metody. Ієєєrarchіchny shluková analýza, metoda pre-průměru, metoda pre-medovidіv.

Překontrolování statistických hypotéz

Yake zavdannya virishuetsya. Spárujte dvě skupiny objektů.
Příklad úkolu. A/B testování chování koristuvach na různé verze straně webu.
Navazující metody. Test proporcí, Studentův test, Levineův test, Wilcoxon-Mann-Whitney test

Lineární regresní analýza.

Příklad úkolu. Zhodnoťte, jak moc klesly ceny za ubytování aut po rozměrném mit.
Navazující metody. Vіdbіr zminnikh, kolіnearnіst, vplivovі bdělost, analýza přebytků. Neparametrická regrese (jaderné vyhlazování). Předpovědní krátké série ze sezónního skladu pro další lineární regresi

Prognózování

Yake zavdannya virishuetsya. Vyvolejte předpověď časové řady
Příklad úkolu. Předvídejte výkon webu 6 měsíců předem.
Následná metoda. Exponenciální vyhlazování

Strojové učení (rozpoznávání obrázků)

Příklad úkolu. Rozpoznat, aby se stal, že vіk na kůži vіdvіduvacha místě
Navazující metody. Metoda nejbližšího sus_d klasifikačního stromu (CART). Vipadkovi rishtuvannya. gradientní posilovací stroj

Známky za kurz

Posluchači uvidí 14 laboratorní roboty. Známka za kurz je stanovena podle následujícího pravidla:

Dobře - všichni roboti jsou pojištěni;
Dobře - všichni roboti jsou pojištěni, jeden zločin?;
Zadovіlno - pojištěné všechny práce, krіm dvě;
Neuspokojivé – jinými způsoby.

Za co je zodpovědný laboratorní robot

sluchově můžete vidět soubor údajů a výživy;
posluchač potvrzuje výživu, potvrzuje svou vlastní tabulkami, grafy a skriptem, napišme moje R;
posluchač si je vědom doplňkové nabídky.

Příklad jídla. Vyžádejte si parametry pro zajištění optimálního robotického algoritmu Random Forest na hodinu rozpoznávání značky vína na základě výsledků chemické analýzy.

Co je potřeba vědět, slyšet průběh

Řeknu vám, že ti, kteří kurz poslouchali, poslouchali kurz teorie poznání.

Literatura

Statistiky Shipunov, Baldin, Volkova, Korobeinikov, Nazarova, Petrov, Sufiyanov Naochnaya. Vítězství R
Masticsky, Shitikiv Statistická analýza ta vizualizace dat pro pomoc R
Bishop Pattern Recognition a Machine Learning.
James, Witten, Hastie, Tibshirani. Úvod do statistického učení. S aplikacemi v R.
Hastie, Tibshirani, Friedman. Prvky statistického učení_dolování dat, vyvozování a predikce 2+ed
Crawley. Kniha R.
Kabacoff R v akci. Analýza dat a grafika s R.

Vikladachi

Seznam přednášek

Úvod do R: základní příkazy. Medián, kvantily a kvartily. Histogram. Stovpchikovův diagram. Výsečový graf. Růžový diagram. Maticové diagramy expanze. Výběr barev pro grafiku. Krabice s wusami (krabicové schéma). Typický strážce výběru: aritmetický průměr, medián nebo zkrácený průměr. Zvolte způsob, jak popsat typickou hodnotu, adekvátní k analýze dat. Lognormální rozdělení. Wikidi ta extrémní opatrnost.

Hierarchická shluková analýza. Shluk, stát mezi objekty, stát mezi shluky. Algoritmus je inspirován dendrogramy. Kamyanisty osip/likot. Standardizace dat. Typické pardony za hodinu přípravy pocty. Interpretace výsledků.

Metoda doprostřed. Měřidla variačních čísel, měřidla zrna. Vizualizace algoritmu na metodu předprůměru. Metody určování počtu shluků. Knihovna NbClust. Kamyanisty osip/likot. Bagatomirova škála pro vizualizaci shluků.

Revalidace statistických hypotéz. Hypotézy darebáctví, homogenity, nezávislosti, hypotézy o parametrech rozpodіlu.

Revalidace statistických hypotéz. Pardony prvního a dalšího druhu, p-hodnota a hladina významnosti, algoritmus pro překontrolování statistické hypotézy a interpretaci výsledků. Hypotéza o normalitě rozpodіlu. Kritéria Shapiro-Vilka a Kolmogorov-Smirnov. Snít tváří v tvář normálnosti. Výměna vibrací. Nezávislí a kluci vibirki. Vyberte si mezi Studentovým t-testem, Mann-Whitney-Wilcoxonovým testem a Moodovým testem. Rozmanitost Studentových t-testů a stejné rozptyly. Vizualizace v hodinu odjezdu. Jednostranné a dvoustranné testy.

Revalidace statistických hypotéz. Výměna vibrací. Nezávislí a kluci vibirki. Vyberte si mezi Studentovým t-testem, Mann-Whitney-Wilcoxonovým testem a Moodovým testem. Rozmanitost Studentových t-testů a stejné rozptyly. Vizualizace v hodinu odjezdu. Jednostranné a dvoustranné testy. Nezávislost. Korelační koeficienty Pearsona, Kendala a Spirmana, typické pardony pro spojení dvou lidí. Vizuální revize visnovkiv.

Lineární regresní analýza Model, interpretace odhadů koeficientů, multiplikační koeficient determinace. Interpretace multiplikačního koeficientu určení, podloží oblasti yogo zastosuvannya. Identifikace nejvýznamnějších prediktorů a posouzení přínosu kožního prediktoru. Algoritmy pro korekci probuzení modelů. Kolinearismus.

Lineární regresní analýza: predikce krátkých sérií za hodinu.

Prognózování na základě regresního modelu ze sezónních změn indikátorů (fiktivních, strukturálních). Trend, sezónní sklady, změny charakteru jsou nízké, wikidi. Logaritmus je technika pro převod multiplikativní sezónnosti na aditivní. Změny indikátoru. Přejmenovat.

Lineární regrese - analýza přebytků. Zničení hranice modelu Gaus-Markovovy věty. Analýza přebytků. Pardon specifika. Multikolinearita, tolerance a VIF. Překontrolování síly disperzí přepadů. Oprava modelů pro zdání, že jsou mimo kontakt s přebytky tváří v tvář normalitě. Viz Vaření a využití. Durbin-Watsonovy statistiky. Krátký počet sezónních oprav.

Exponenciální vyhlazování Holt metoda "a-Winters". Místní trend, místní sezónnost.

Terminologie: strojové učení, umělá inteligence, dolování dat a rozpoznávání vzorů.

Metoda nejbližšímu suidovi. Promozhnistická metoda. Líné učení (ledache learning). Výběr funkcí. Křížová validace. k-násobná křížová validace. Overfitting (montáž Overworld). Zpočátku, že test vibirki.

Metoda dalšího nejbližšího suid Příklad. Označení čísla nejbližšího sucіdіv. Tabulka posloupnosti účinnosti robotické metody.

Strom klasifikace KOŠÍK. Geometrický vzhled. Podřízení se souboru logických pravidel. Vzdáváme hold vypadajícímu stromu. Vuzli, tatínkové a naschadki, kіntsev vuzli. Prahová hodnota. knihovna rpart. Přijďte v čistotě vuzly (míry nečistot). Metody čistoty vimiru: džin, entropie, prominutí klasifikace. Pravidla pro přepad stromu. knihovna rpart.plot.

Minulou dobu (blízko podzimu 2014; je ještě ostudnější, že to tak protahuji!) jsem mluvil o základních možnostech R. základní iterace není zdaleka nejlepší řešení, ale smyčky v R supra-echoly více. To je důvod, proč vám to hned řeknu, protože je opravdu nutné pracovat s danim, aby se proces vypočítal, aniž byste vás obtěžovali vypít spoustu šálků kaviáru v konečném výsledku. Kromě toho věnuji nějaký čas výzkumu o těch, jak se jeví současnými metodami vizualizace dat v R. Proto je spolehlivost prezentace výsledků zpracování dat v praxi neméně důležitá, výsledky sami jsou nižší. Začněme od jednoduchého.

Vektorové operace

Mimochodem, základní typ R není číslo, ale vektor a hlavní aritmetické operace se provádějí s vektory prvek po prvku:

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

Zde je snadné vše dokončit, je logické na to dát výživu: co se stane, když vektorový vektor nebude fungovat? Yakshcho mi, řekni, piš<- 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

Přibližně to samé s matricemi.

> x<- 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

Když je to "normální" a ne bitové násobení matic, vypadáme takto:

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

Přesto, opravdu, ještě lépe, je snadné pracovat, pokud potřebujeme zastosovuvat jejich mocenské funkce na prvky ve vektorech nebo maticích, jak pak můžeme stavět bez cyklu? Pidhid, který je v R hacknut, aby vyřešil problém, dokonce podobný těm, před kterými jsme zněli ve funkčních tazích, stejně hádá funkci mapy v Pythonu nebo Haskellu.

Základní funkce lapp a přátelé

První funkcí v této rodině je lapply. Umožňuje přiřadit danou funkci prvku vzhledu seznamu nebo vektoru. Navíc výsledkem bude seznam bez ohledu na argument typu. Nejjednodušší příklad funkcí lambda:

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

Jako funkci, kterou je třeba předat do seznamu buď vektoru, který vyžaduje více než jeden argument, lze přes lapply předat více argumentů.

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

Ze seznamu funkce funguje v podobném pořadí:

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

Zde funkce rnorm vypočítá normální rozdělení (v tomto případě deset normálně rozdělených čísel v rozsahu od 0 do 1) a střední hodnota vypočítá průměrnou hodnotu. Funkce sapply je podobná funkci lapply, s tou výjimkou, že má změnit výsledek. Například jako prvek vzhledu k seznamu dozhini 1, namísto seznamu k otočení vektoru:

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

Pokud je výsledkem seznam vektorů stejné hodnoty, pak funkce otočí matici, takže to nedávalo smysl, pak jen seznam, jako lapply .

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

Pro práci s maticemi ručně dolaďte funkci použít:

> x<- matrix(rnorm(50), 5, 10) >použít(x, 2, průměr) > použít(x, 1, součet)

Zde poprvé vytvoříme matici pěti řádků a deseti řádků, poté nejprve sestavíme průměr v řádcích a poté součet řádků. Pro dokreslení je třeba uvést, že výpočet průměru a součtu řádků podlahy se často zvyšuje, že R pro přenos speciálních funkcí rowSums, rowMeans, colSums a colMeans.
Funkci Apply lze také vyladit pro bohatá pole:

> arr<- array(rnorm(2 * 2 * 10), c(2, 2, 10)) >použít(arr, c(1,2), průměr)

Zbývající wiki lze nahradit čitelnější možností:

> rowMeans(arr, dim = 2)

Přejděme k funkci mapply, což je bohatá obdoba lapply. Začněme jednoduchým příkladem, který najdete přímo ve standardní dokumentaci R:

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

Jak je možné bachiti, zde se funkce rep načte do sady parametrů, které jsou generovány ze dvou sekvencí. Samotná funkce rep jednoduše opakuje první argument tolikrát, kolikrát je zadán jako další argument. Tímto způsobem je dopředný kód jednoduše ekvivalentní kroku:

> seznam(rep(1,4), rep(2,3), rep(3,2), rep(4,1))

Někdy je nutné funkci zmrazit jako součást pole. Můžete pracovat pro další funkci tapply. Pojďme se podívat na útočnou pažbu:

> x<- c(rnorm(10, 1), runif(10), rnorm(10,2)) >F<- gl(3,10) >tapply(x, f, mean)

Vytváříme vektor na zadní straně, jehož části jsou tvořeny z proměnných hodnot s různým rozpodilem, generujeme vektor z faktorů, což není nic jiného, jako deset jedniček, pak deset dvojek a trojek. Pojďme vypočítat průměr pro různé skupiny. Funkce tapply po použití zámku na výsledek. Tuto volbu lze deaktivovat zadáním parametru simplify=FALSE.

> tapply(x, f, range, simplify=FALSE)

Pokud mluvíte o funkci apply, pak byste měli mluvit také o funkci split, která rozděluje vektor na části, podobně jako tapply. Pokud tedy zavoláme split(x, f), vezmeme seznam tří vektorů. Tímto způsobem funguje pár lapply / split stejným způsobem, jako tapply s hodnotami zjednodušení rovnými FALSE:

> lapply(rozdělit(x, f), střední hodnota)

Rozdělení funkcí є coris і za hranicemi robotů s vektory: її je také možné zkroutit і pro roboty s datovými rámci. Pojďme se podívat na útočnou pažbu (jógu jsem dělal z kurzu R Programming na Coursera):

> knihovna(datové sady) > hlava (kvalita vzduchu) Ozon Solar.R Teplota větru Měsíc Den 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 5 62 1 5 3 4 56 9 5 5 66 5 6 > s<- split(airquality, airquality$Month) >lapply(s, function(x) colMeans(x[, c("Ozone", "Solar.R", "Wind")]))

Zde pracujeme se sadou dat, která má opět sbírat informace o táboře (náhrada ozónu, sony záření, vítr, teplota ve stupních Fahrenheita, měsíc a den). Můžeme snadno zjistit o středněměsíčních ukazatelích, vikoristovuyuchi split a lapply, jak je uvedeno v kódu. Sapply wiki nám však poskytne výsledek vizuálním způsobem:

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

Jak vidíte, skutečná hodnota hodnoty není přiřazena (a pro kterou hodnotu je rezervována hodnota NA). To znamená, že ve sloupcích Ozone a Solar.R nebyly přiřazeny ani hodnoty (pokud jen jedna). V tomto smyslu se funkce colMeans chová správně: pokud se jedná o nedůležitou hodnotu, pak střední hodnotě není přiřazena taková pozice. Problém lze vyřešit nastavením funkce nekontrolovat hodnotu NA pomocí parametru na.rm=TRUE:

> sapply(s, function(x) colMeans(x[, c("Ozone", "Solar.R", "Wind")], na.rm=TRUE)) 5 6 7 8 9 Ozone 23.61538 29.44444 59.115385 58 48 Solar.R 181,29630 190,16667 216,483871 171,857143 167,43333 Vítr 11,62258 10,26667 8,941935 8,793548 10.

Je potřeba takový počet funkcí pro realizaci vzájemně podobných úkolů? Myslím, že je to takové jídlo, natáhnout kůži na přítelkyni člověka, protože ona všechno četla. Všechny tyto funkce efektivně řeší problém zpracování vektorových dat bez použití cyklů. Ale, jeden vpravo - dosah vysoké úrovně zpracování dat a obeznámenosti - ubírají část flexibility a kontroly, takže mohou zajistit takové kritické struktury, jako jsou cykly a chytré operátory.

Vizualizace dat

Systém R je supravizuálně bohatý na vizualizaci dat. A tady přede mnou je těžká volba - o tom, co chcete říct, protože oblast je tak velká. I když programování má nějakou základní sadu funkcí, bez jakékoli práce, pak má vizualizace velké množství různých úkolů a skiny z nich (zpravidla) lze dělat tak, že skin může mít své plusy i mínusy. Kromě toho se ujistěte, že neexistují žádné možnosti a balíčky, které vám umožňují změnit objednávku jiným způsobem.
Pro standardní objednávka vizualizace v R je napsaná příliš bohatě, takže zde bych vám rád řekl o cicavishe. Ve zbytku roku se vše stává populárnějším balíčkem ggplot2, Osa o novém a pojďme si promluvit.

Chcete-li začít s ggplot2, musíte nainstalovat knihovnu pomocí install.package("ggplot2") . Dalі podklyuchaemo її pro vykoristannya:

> library("ggplot2") > hlava(diamanty) karátový výbrus barva jasnost hloubka tabulka cena 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 31,04 6 3 6 31,04 6 3 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 sršeň 4 DRIVE 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 18,1 105 222

Tyto diamanty a mtcars jsou součástí balíčku ggplot2 a můžeme s nimi pracovat najednou. Z první bylo vše jasné - údaje o diamantech (čistota, barva, barva a jiné), a z druhé sady - údaje o silničních testech (počet mil na galon, počet válců ...) auta 1973-1974 u čas vydání z amerického magazínu Motor Trends. Podrobné informace o datech (například rozšíření) lze získat zadáním?diamonds nebo?mtcars.

Pro vizualizaci byla v balíčku přenesena spousta funkcí, pro které pro nás bude nejdůležitější qplot. Funkce ggplot vám dává mnohem větší kontrolu nad procesem. Vše, co lze provést pomocí qplot, lze provést také pomocí ggplot. Pojďme se podívat na jednoduchou aplikaci:

> qplot(jasnost, data=diamanty, fill=cut, geom="bar")

Stejného efektu lze dosáhnout pomocí funkce ggplot:

> ggplot(diamanty, aes(jasnost, fill=cut)) + geom_bar()

Nicméně qplot wiki vypadá jednodušeji. Na Obr. 1 můžete mluvit, jako by došlo k úhoru velkého množství diamantů z různé kvality výbrusu (brusu) v podobě čistoty (čistoty).

Nyní bude potřeba znát zatuchlost běhu pro jednu jednotku požáru aut v podobě їхної mas. Otrimanův tečkový diagram bodový diagram) je zastoupen
na Obr. 2.

> qplot(wt, mpg, data=mtcars)

Můžete také přidat barevné schéma označující hodinu rozptylu po čtvrt míle (qsec):

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

Při vizualizaci můžete také převádět data:

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

V určitých náladách vypadá diskrétní barevný podklad reprezentativněji, nižší bez přerušení. Chceme-li například podbarvit informaci o počtu válců za hodinu rozptylu, pak bychom měli uvést, že hodnota může být diskrétní (obr. 3):

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

Můžete změnit velikost tečky, vicorist, například size=3 . Pokud se rozhodnete tisknout grafiku na černobílé tiskárně, pak je lepší nezvýrazňovat barvy, ale měnit tvar značky v závislosti na faktoru. Můžete to udělat tak, že nahradíte color=factor(cyl) tvarem=factor(cyl).
Typ grafu je přiřazen dodatečnému parametru geom a v různých bodových grafech hodnota hodnoty dodatečného parametru "body" .

Nenechte si mě jen vyžádat histogram pro počet aut z daných hodnot válců:

> 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))

První týden jednoduše vykreslí tři histogramy pro různé hodnoty válce. Nutno říci, že první pokus o zabarvení histogramu nevedl k bodovému výsledku - černé sloupce budou černé, pouze se odebere barevná kontura. A osa zbytku qplotu cyklu je rozdělena na histogram, jak je znázorněno na obr. 4.

Zde je další věc k objasnění. Vpravo v tom, že naše aktuální vnuknutí nejsou histogramem striktního významu slova. Zvuk pod histogramem, abyste pochopili analogické zobrazení nepřerušovaných dat. V anglický jazyk sloupcový graf(tse ti, kteří mě tak dobře okradli) a histogram- tse dvě různá chápání (div. Vidpovidnі statti z Wikipedie). Zde jsem s těžkým srdcem odbil slovo „histogram“, aby to oba pochopili, respektujic, že samotná povaha dat mluví sama za sebe.

Stačí se otočit na obr. 1, pak ggplot2 má šprot hnědé možnosti umístění grafů (hodnota position="stack" je nastavena za odškrtáváním):

> qplot(jasnost, data=kosočtverce, geom="bar", výplň=řez, pozice="úskok") > qplot(jasnost, data=kosočtverce, geom="bar", výplň=řez, poloha="výplň") > qplot(jasnost, data=diamanty, geom="bar", fill=cut, position="identity")

První z nabízených možností bude poplatek, jak je znázorněno na obr. 5, druhý ukazuje části diamantů s různou čistotou fasetování v leštěném množství diamantů dané ryzosti (obr. 6).

Nyní se podívejme na příklad správných histogramů:

> qplot(karát, data=diamanty, geom="histogram", šířka pásma=0,1) > qplot(karát, data=diamanty, geom="histogram", šířka pásma=0,05)

Zde parametr šířky pásma ukazuje, jaká je šířka samolibosti v histogramu. Histogram ukazuje, kolik datových bodů je v určitém rozsahu. Výsledky jsou uvedeny na Obr. 7 a 8.

Někdy, pokud potřebujeme vyvolat model (lineární nebo řekněme polynomiální), můžeme jej vygenerovat přímo v qplotu a vygenerovat výsledek. Například můžeme vyvolat graf poklesu mpg v hmotnostní hmotě přímo nad bodovým grafem:

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

Ve výchozím nastavení existuje lokální polynomiální regrese (method="spraš") jako vikoristický model. Výsledek robota je viditelný, jak je znázorněno na Obr. 9, de tmavě šedá smuga - tse standardní pardon. U zámku se nezobrazí, můžete jej vypnout napsáním se=FALSE .

Pokud si chceme vyzkoušet natažení lineárního modelu dat, můžeme to udělat jednoduchým zadáním method=lm (obr. 10).

I nasamkinets, samozřejmě, musíte ukázat, jak vytvořit kruhové diagramy:

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

Zde více zrychlujeme pomocí funkce ggplot. Důvod je následující: na hřbetu mé ruky budeme mít graf, který ukazuje části automobilů s různým počtem válců v blízkosti horní hmoty (malých 11), pak graf přeložíme na polárních souřadnicích (obr. 12).

Zástupce Uz'yaznennya

Axis mi th si zvykl pomáhat R. Co jsi dal? Je zřejmé, že jsou zde uvedeny základní schopnosti ggplot2 a je zvažována výživa související s vektorizací. Є kіlka dobré knihy z R, yakі varto hádat, a před nimi, představovat jakékoli pochybnosti, varto zvіtatisya častěji, nizh k zásluhám korporace oblouk dotěrné dobroty. Nejprve tato kniha od Normana Matloffa The Art of R Programming. Pokud jste již obeznámeni s programováním R, budete potřebovat The R Inferno od Patricka Burnse. Klasická kniha Software pro analýzu dat od Johna Chamberse je také velmi stará.

Pokud mluvíte o vizualizaci v R, pak je W. Chang's R Graphics Cookbook dobrou knihou. Požádejte o ggplot2 tyto statistiky jsou převzaty z Tutoriálu: ggplot2. Uvidíme se v připravovaném článku „Analýza dat a strojového učení z R“!

Blog "R: Analýza a vizualizace dat" se používá více než tři a půl roku. Dekіlka mіsyatsіv, která se zrodila myšlenka zagalniti metodické povіdomlennya, zveřejněné zde na celou hodinu, v přední části elektronické knihy. Autorem myšlenky a později i autorem knihy se stal Volodimir Kirilovič Shitikov (doktor biologických věd). Ze spokojenosti Vám výsledek předkládáme jako náš nový dárek.

Metodická pomoc" Statistická analýza a vizualizace dat pro asistenci R Je určen především studentům, postgraduálním studentům, mladým i starým, kteří byli staří, a také profesionálním analytikům, kteří dříve nemohli s R spolupracovat. V souladu s tradicemi blogu jsme se snažili, pokud to bylo možné, obejít se bez zla „rituálních“ slovních spojení, charakteristických pro numerické osídlení, aplikovaná statistika, citace hluboce zakořeněných teorémů a citace bohatých povrchních vzorců Rosrakhuna.

Kapitola 1: Základní součásti statistického média
Část 2: Popis filmu R
Část 3: Základní grafické schopnosti R
Kapitola 4: Popisná statistika a distribuce růží
Kapitola 5: Klasické metody a kritéria statistiky
Kapitola 6: Lineární modely pro analýzu rozptylu
Kapitola 7: Regresní modely úhorů mezi malými změnami
Kapitola 8: Upřesnění, strukturální a jiné regresní modely
Kapitola 9: Rozsáhlá analýza a tvorba kartogramů

Kromě toho existuje velká bibliografie a seznam kořenových internetových zdrojů na R.

Oficiální streamovaná verze knihy ve formátu PDF (~11 MB) je k dispozici pro stažení zdarma ze dvou stránek:

Úložiště GitHub: https://github.com/ranalytics/r-tutorials
Webové stránky Institutu ekologie Volzkyho povodí Ruské akademie věd: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/

Na stejných dvou zdrojích můžete najít skripty pro R-kód a datové sady, které jsou nezbytné pro implementaci aplikací, které jsou popsány v knize.

Poděkujeme vám za vaši úctu, laskavost k vaší práci - přinuťte je, buďte laskaví, e-mailem na tutoriálybook["dog"]gmail.com

Jakmile je to jmenováno, kniha je napsána zcela bez nákladů. Není však správné, abyste se projevovali jako zdvořilost a respektovali ostatní autory za jejich práci; bezpečný režim prostřednictvím elektronického platebního systému

"STATISTICKÁ ANALÝZA A VIZUALIZACE DAT PRO ZDRAVÍ R bylina kořen plod list Heidelberg - Londýn - Togliatti 2014, ..."

-- [ Strana 1 ] --

S.E. Mastitsky, V.K. Shitikiv

STATISTICKÁ ANALÝZA I

VIZUALIZACE DAT PRO PODPORU R

kořen trávy ovocné listy

Heidelberg – Londýn – Togliatti

2014, Sergiy Eduardovich Mastitsky, Volodymyr Kirilovich Shitikov

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

Robot Qia se v rámci licence rozšiřuje

Creative Commons Attribution – Nekomerční

Vikoristannya - O samotných tichých myslích 4.0 All-world. Vіdpovіdno na tsієї licenzії, Můžete volně kopírovat, rozpovsyudzhuvaty a revidovat twіr pro pochopení přesného prohlášení autorů jógy a dzherel. Pokud změníte jakoukoli kreativní práci nebo ji použijete ve svých robotech, můžete výsledek rozšířit pouze o takovou licenci. Je zakázáno vítězně pracovat komerční metodou bez prospěchu autorů. Podrobné informace o licenci jsou k dispozici na webových stránkách www.creativecommons.com

Buďte laskaví a požádejte o celou knihu v tomto pořadí:

Mastitskiy S.E., Shitikov V.K. (2014) Statistická analýza a vizualizace dat pro pomoc R.

- E-kniha, přístupové adresy:

http://r-analytics.blogspot.com

PEREDMOVÁ 5

1. HLAVNÍ KOMPONENTY STATISTICKÉHO CENTRA R 8

1.1. Historie vína a hlavní zásady organizace 8 středního R

1.2. Robot s rozhraním příkazové konzoly R 11

1.3. Robot z nabídky balíčku R Commander 13

1.4. Objekty, balíčky, funkce, přílohy 17

2. POPIS MOVI R 23

2.1. Tipi danich movi R 23

2.2. Vektory a matice 24

2.3. Činniki 29

2.4. Seznamy a tabulky 31

2.5. Importovaná data z R 37

2.6. Vzdávat hold té hodině; hodiny řada 40

2.7. Organizace výpočtů: funkce, ladění, cykly 46

2.8. Vektorizovaný výčet R s použitím násobků - 50 funkcí

3. ZÁKLADNÍ GRAFICKÉ MOŽNOSTI R 58

3.1. Diagramy pro vývoj plot() a parametrů grafických funkcí

3.2. Histogramy, jaderné energetické funkce a funkce 66 cdplot()

3.3. Růžové diagramy 74

3.4. Kruhové a Stovpchikovy diagramy 77

3.5. Clevelandské diagramy a jednotlivé diagramy růží 84

4. POPISTE STATISTIKY, KTERÉ SE HODÍ 97

ROZPODIL

– – –

PEREDMOVÁ

Jedním z hlavních nástrojů pro rozpoznání světa je sběr dat jako způsob, jak vzít lidi z různých gerelů. Podstata každodenní statistické analýzy je v interaktivním procesu, který se skládá ze sledování, vizualizace a interpretace toku informací, které je třeba nalézt.

Historie zbývajících 50 let je historií vývoje technologie analýzy dat.

Jeden z autorů z analýzy konce 60. let a jeho prvního programu pro vývoj dvojice korelací byl rekrutován s kovovými kolíky na „operační pole“ 150 středů osobní EOM „Promin-2“ s hmotnost 200 kg.

V naší hodině jsou k dispozici vysoce produktivní počítače softwarové zabezpečení umožňují implementaci nejnovějšího cyklu informačně-technologického procesu, který se bleskově rozvíjí od příštích let:

° přístup k získaným údajům (jejich dostupnost z různých souborů a kompletní soubor souhrnu vzájemných tabulek);

° Editace zajímavých indikací (náhrada nebo odstranění chybějících hodnot, transformace znaku na větší pohled);

° anotace dat (paměť, co je to kožní fragment);

° stažení vysoká viditelnost datová struktura (výpočet popisné statistiky za účelem charakterizace analýzy ukazatelů);

° grafické znázornění dat a výsledků výpočtů srozumitelnou informativní formou (jeden obrázek platí pro tisíc slov);

° modelování dat (rezervní znalost a testování statistických hypotéz);

° registrace výsledků (příprava tabulek a diagramů v přijatelné publikační kvalitě).

V myslích, pokud existují desítky balíčků aplikovaných programů před službami koristuvach, skutečný problém je vybrat si (někdy tragické, jako je uhodnutí "Buridanova osla"): jaký druh softwarové analýzy těchto dat by měl mít prioritu za jejich praktickou práci? Zde byste měli vzít v úvahu specifika vyvinutého úkolu, účinnost zlepšování algoritmů ve výrobě, náklady na nákup programů a také potěšení z této speciální úpravy analytiky. V tomto případě například šablona Statistica s mechanickým komplexem tlačítek menu zdaleka neuspokojí kreativního pracovníka, který samostatně řídí průběh výpočetního procesu. Kombinujte různé typy analýz, přístup k mezivýsledkům, spravujte styl zobrazování dat, přidávejte další rozšíření k softwarovým modulům a navrhujte volání tašek v požadovaném zobrazení, umožněte komerční počítací systémy, která zahrnuje vysoce kvalitní nástroje příkazového řádku, jako je Matlab, SPSS a další. Vynikající alternativou k němu je bezplatné softwarové médium R, což je moderní statistická platforma divokého rozpoznávání, která se neustále vyvíjí.

Dnes je R šíleným lídrem mezi systémy statistické analýzy, které jsou široce diskutované, například skutečnost, že v roce 2010 se R systém stal vítězem soutěže Bossie Awards pro softwarové produkty v řadě nominací. Dirigující univerzity ve světě, analytici největších společností a předních center neustále poprvé vítězí ve vědeckém a technickém rozvoji a vytváření velkých informačních projektů. Široké spektrum statistik na základě balíku tohoto média a všemocného vědeckého ducha přiblížili ti, kteří přinesli, aby se skripta R postupně stala celosvětově uznávaným „standardem“ jako v časopiseckých publikacích, tak i v případ neformální interpretace vědeckých poznatků.

Hlavní posun pro ruský koristuvachiv při zvládnutí R, šíleně, jsou ti, kteří mohou mít veškerou dokumentaci jakéhokoli středního směru v anglickém jazyce. Menší z roku 2008 Zusillami A.V. Shipunova, E.M. Baldina, S.V. Petrová, I.S. Zaryadova, A.G. Objevily se knihy a další nadšenci, kteří metodicky pomáhali té knize v ruštině (odkazy na ně lze nalézt v seznamu literatury na základě knihy, tamtéž odevzdání odkazů na světové zdroje, autoři které se snaží výrazně přispět z ruského středu).

Dánský průvodce sbírkou metodických odkazů vydaný jedním z autorů v roce 2011. v bloku „R: Analýza a vizualizace dat“

(http://r-analytics.blogspot.com). Dostali jsme další myšlenku odhalit kvůli srozumitelnosti čtenářům všechny různé materiály v koncentrační formě, stejně jako rozšiřování jáhnů byli rozděleni pro úplnost díla.

V prvních třech částech jsou zprávy o práci s interaktivními R komponentami, podrobný popis základních grafických možností média.

Tato část knihy je zcela k dispozici začátečníkům v oblasti programování, pokud tam čtenář, který již zná moje R, najde útržky kódu nebo pomůže při popisu grafických parametrů jako korektor.

Na dalších děleních (4-8) byl představen popis širších postupů zpracování dat a inspirativních statistických modelů, který byl ilustrován desítkami aplikací. Zahrnují krátký popis algoritmů v analýze, hlavní zamítnutí výsledků a jejich možnou interpretaci. Snažili jsme se, pokud to bylo možné, obejít bez zlých „rituálních“ slovních spojení, charakteristických pro numerické pomůcky aplikované statistiky, citující zagalnovіdomih teorémy a citující bohaté povrchní Rosrakhunovy vzorce. Důraz byl kladen na nás zaměřené na praktické zastosuvannya - na ty, aby čtenář, dychtivý číst, okamžitě analyzovat svá data a sdílet výsledky se svými kolegy.

Rozdělili jsme tsієї části zkušeností ve světě zhoršení prezentovaného materiálu.

Kapitoly 4 a 5 jsou orientovány na čtenáře, statistiky je citují pouze v rámci kurzu cob university. V oddílech 6 a 7 jsou v rámci jednotné teorie globálních lineárních modelů prezentovány disperzní a regresní analýzy a jsou představeny různé algoritmy pro další analýzu a strukturální identifikaci modelů. Kapitola 8 je věnována některým moderním metodám na podporu analýzy složitějších regresních modelů.

Oskіlki nezmіnniy _nnyy іnteres v poslední vyklіkaє analýze rozlohy a zobrazení výsledků na geografických mapách a schématech, v rozdіlі 9 deyakі aplikaci takové priyomіv vіzualіzatsії.

Naše naše jsou naše metodické pro školní studenty, aspirantham a Torzozhi І PRIMIM, SHO Vіdbuli, Bajauchem OSVIZA ANALIZA TA Vіzualіzіyu Dia Wick Hercustory ze středu R. Mi SPOVYAєMYY, SHO PІSLY KHAATAYNIKTE VINYSOY KHATAINCHENTE můžete dále odnést informace , a také jak se dostat do kontaktu s těmi jednoduchými a dokončit analýzu dat pomocí skládacích úloh.

Soubory se skripty R kódů pro všechny sekce knihy, stejně jako potřebné tabulky výstupních dat pro tyto vikonáře, jsou volně ke stažení z úložiště GitHub https://github.com/r-tutorials, stejně jako z webových stránek Ekologického ústavu Volzkého povodí Ruské akademie věd http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Scripts.zip.

Nutno podotknout, že text je ve prospěch autorových příspěvků v autorské redakci a že bez ohledu na všechny naše susily, є ymovіrnіst samozřejmost v nových drukarianských pardonech, gramatické nepřesnosti a nepříliš vzdálené odbočky. Budeme ti vděční, Chitachu, že jsi tě informoval o qi, stejně jako o dalších nedostatcích zaslaných e-mailem [e-mail chráněný] Budeme také vdyachni za to, zda je nebo není vaše respektováno, že pozhannya schodo tsієї práci.

– – –

1. HLAVNÍ KOMPONENTY STATISTICKÉHO CENTRA

1.1. Historie a hlavní principy organizace média R Systém statistické analýzy a vizualizace dat R se skládá z těchto hlavních částí:

° Pohybové programování vysoké úrovně R, které umožňuje jednomu řádku provádět různé operace s objekty, vektory, maticemi, seznamy atd.;

° velký soubor funkcí pro zpracování dat vybraných v balíčku;

° vyvinuta podpůrným systémem, který zahrnuje aktualizaci komponent média, interaktivně asistující a různé světelné zdroje, uznávané jako u klasu R, stejně jako budoucí konzultace, kterým je těžké něco vyčítat.

Cob of the road byl představen až do roku 1993, kdy dvě mladé novozélandské manželky Ross Ihaka a Robert Gentleman oznámily svůj nový vývoj, pojmenovali R. vytvořili bezplatnou, bezplatnou implementaci, která vypadá jako její předchůdce s modulární architekturou, která lze snadno rozšířit. Systém Nezabar vinikla rozpodіlen sberіgannya rozpovsyudzhennya paktіv až R, pod zkratkou „CRAN“ (Comprehensive R Archive Network – http://cran.r-project.org), hlavní myšlenkou jeho organizace je neustále rozšířit, společně testovat a rychle rozšířit aplikované zpracování dat

Ukázalo se, že takový produkt nepřetržitého a dobře koordinovaného úsilí kolektivní „kolektivní mysli“ tisíců nezkorumpovaných maloobchodníků-intelektuálů se ukázal jako výrazně efektivní pro komerční statistické programy, jejichž počet licencí mohl stát tisíc dolarů. Oskіlki R є milovaný mými profesionálními statistiky, veškerý zbytek dosahu statistické vědy se již rychle stal dostupným pro coristuvachi R z celého světa jako doplňková knihovna. Současný komerční systém statistické analýzy se dnes tak rychle rozvíjí. R má velkou armádu koristuvachiv, což autorům doplňkových knihoven a samotnému systému R připomíná milosti, aby mohly být rychle opraveny.

Mova vypočítat R, i když potřebujete používat písně pro vlastní mastering, neexistující šukovské dovednosti a encyklopedickou paměť, což vám umožní rychle vikonat rozrahunka, pro vaši všestrannost je to praktické „tak nenápadité, jako atom“. Nadšenci z celého světa napsali 6 739 přídavných knihoven pro R, včetně 137 506 funkcí (div.

http://www.rdocumentation.org), který v podstatě rozšiřuje základní možnosti systému. Skládání k Rozhodujícímu Beauxual Clausovi statistických metod, BOD NE REALIZACE SOZHNIA SO VIRENDIA PACKIV R, INSTAUNCESS, PRIZUMYLO, VŠECHNY "Gentlemanic Kitіr": Lynіinі Tu Uzagalnenі Lіnіinі lіnіinіper modely, nesmyslné modely, regrese, modelky nonsensa, modelky, nesmysly, regrese, statistiky analytické a vyhlazovací metody. Pomocí pracných vizualizačních nástrojů lze výsledky analýzy shrnout pohledem na různé grafy a diagramy. Mezi krém tradiční statistiky, funkční expanze patří skvělá sada algoritmů v numerické matematice, optimalizační metody, derivování diferenciálních rovnic, rozpoznávání obrázků a další. Genetici a sociologové, lingvisté a psychologové, chemici a lékaři GIS a webových technologií mohou odhalit své vlastní specifické metody zpracování dat ve skladu R balíčků.

"Firmova" dokumentace na R je obecnější a zdaleka ne inteligentně psaná (kvůli podivuhodné tradici anglické literatury je až příliš bohatě napsána na popisu triviálních pravd, i když důležité momenty jsou rychlostí přeskakovány). Jako doplněk však přední světoví vědci (Springer, Cambridge University Press a Chapman & Hall/CRC) nebo jen velké množství nadšených týmů publikovali velké množství knih, které popisují různé aspekty analýzy dat v R (div. , například seznam odkazů na stránce "Encyklopedie psychodiagnostiky", http://psylab.info/R:Literatura). Kromě toho existuje mnoho aktivně se rozvíjejících mezinárodních a ruských fór koristuvachiv R, kteří mohou požádat o pomoc s problémy s vinyly. V seznamu literatury navrhujeme několik stovek knih a internetových příspěvků, kvůli tomu, kvůli vyjádření zvláštní úcty k hodině vzdělávání R.

Bez středně pokročilého výcviku v praktické práci v R se člověk rozvíjí pro a) zvládnutí návrhu jazyka R a znalost vlastností a funkcí funkce, kterou lze použít k analýze dat, ab) osvojení si základů práce s programy, které implementují specifické metody analýzy a vizualizace.

Výběr potravin pro rozhraní R je nejednoznačný a silně zastaralý v chuti koristuvachiv. Neexistuje jediná myšlenka, která by inspirovala autoritativní fahivtsiv.

Někteří lidé si myslí, že není nic lepšího než standardní rozhraní konzole R. Jiní si myslí, že pro manuální roboty jej můžete nainstalovat ze zřejmé integrace vývojového middlewaru (IDE) s bohatou sadou tlačítkových menu. Zázračnou možností je například bezplatná integrace middlewaru vývoje RStudio.

Níže odkazujeme na popis konzolové verze robota a R Commanderu, ale pro vzdálené čtenáře vám můžeme pomoci podívat se na různé verze IDE, nápady z dodatku k Shipunovově knize. (2014).

Jeden z R-expertů, Joseph Rickert, se domnívá, že vývoj R lze v další fázi rozdělit (oddíl zprávy.

článek o józe na inside-r.org):

1. Seznámení s zastřešující principy kultura R-splinotity softwarového média, ve které je rozšířeno fungování jazyka R. Instalace R na počítač je stejná jako u prvních testovacích skriptů.

2. Načtení dat ze standardních souborů v operačním systému a zavedení R-funkcí pro analýzu souboru základních postupů statistické analýzy.

3. Použití základních struktur Mov R pro psaní nejjednodušších programů.

Psaní vlastních funkcí. Seznámení se strukturami dat, se kterými můžete procvičovat R, a se skládacími možnostmi pohybu. Práce s databázemi, webovými stránkami a dalšími podobnými databázemi.

4. Psací skládací software R. Seberozvoj a hluboké pochopení struktury objektů tzv. tříd S3 a S4.

5. Vývoj profesionálního softwaru R. Vlastní tvorba přídavných modulů-knihoven pro R.

Většina běžných coristuvachiv R bobtnat ve fázi 3, protože

otrimanih do této hodiny znalosti postačují pro vikonannya statistické zavdan pro profil jejich hlavní profesní činnosti.

Přibližně ve stejném obsіzі jsme nuceni popsat pohyb R v rámci této nápovědy.

Instalace a úprava základní konfigurace statistického prostředí R je ještě jednodušší. Na vápně 2014 aktuální verze R 3.1.1 pro 32 a 64bitová Windows (k dispozici jsou i distribuční sady pro všechny ostatní rozšířené operační systémy). Distribuční sadu systému spolu se základní sadou 29 balíčků (54 MB) získáte zdarma na hlavní stránce projektu http://cran.r-project.org ruského „zrcadla“ http: //cran.gis-lab.info. Proces instalace systému ze stažené distribuční sady je těžké nezavolat a nevšimnout si žádných zvláštních poznámek.

Pro přehlednost by výběr skript, výstupní data a výsledky analýzy varto měly být vidět na počítači koristuvach speciální pracovní katalog. Do názvu pracovního katalogu azbuky není nutné psát.

Cesta k pracovnímu katalogu a další možnosti byly do značné míry vylepšeny změnou textového editoru systémový soubor C:\Program Files\R\Retc\Rprofile.site Na tupo směřujícím níže jsou upravené řady označeny zelenou barvou.

Katalog Krіm vkazіvki robobogo, tsі řádky znamenají zprávu o balíčcích dzherelo zavantazhennya R a automatické spuštění R Commanderu.

Výpis do souboru Rprofile.site # Cokoli za znakem komentáře "#" uprostřed je ignorováno # options(papersize="a4") # options(editor="notepad") # options(pager="interní") # insert typ stránky dokumentu info # options(help_type="text") options(help_type="html") # nainstalovat prostor rozšíření místní knihovny #.Library.site - file.path(chartr("\\", "/" , R.home() ), "site-library") # Když je prostředí povoleno, spusťte nabídku R Commander # Umístěte znaky "#", takže Rcmdr není potřeba local(( old - getOption("defaultPackages") options(defaultPackages = c(old, "Rcmdr" ) )) )) # Nastavit zrcadlo CRAN local((r - getOption("repos") r["CRAN"] - "http://cran.gis-lab" options(repos=r))) # Nastavte cestu k adresáři (ať už je ten druhý na vašem počítači) setwd("D:/R/Process/Resampling") Pokud to stojí za "dobrého úvodního přítele", pak naše doporučení budou podléhat „sub'aktivnímu“ doporučení. Prote, po oficiálním uznání úvodu v R. W. Venables a D. Smith (Venables, Smith, 2014) této knize R. Kabakova (Kabaco, 2011), částečně k té, která je ruským překladem. Je příznačné, že tradiční „nastavení pro konvice“ (Meys, Vries, 2012) a ker_vnitstvo (Lam, 2010) jsou napsány ze záviděníhodné holandské pedantství. Z úvodních kurzů ruštiny jsou nejnovější knihy I. Zaryadova (2010a) a A. Šipunové od spolupracovníka. (2014).

1.2. Práce s rozhraním příkazové konzoly R Statistické prostředí R vikonizuje, zda existuje sada smysluplných instrukcí pro přesun R, které lze umístit do souboru skriptu nebo sekvence příkazů, které se nastavují z konzole. Robota z konzole lze udělat skládacím pro současné krátkodobé zaměstnance, kteří volali do tlačítkového menu, je však nutné zapamatovat si syntaxi čtyř příkazů. Po přidání některých nováčků se však ukazuje, že mnoho postupů zpracování dat lze provést rychleji a s menší praxí, například ve stejném balíčku Statistica.

Konzole R je dialogové okno, ve kterém můžete zadávat příkazy a diskutovat o výsledcích jejich zobrazení. Na vině je okamžik spuštění média (např. po stisku R zástupce na ploše). Standardní grafické rozhraní R (RGui) navíc zahrnuje úpravy skriptů a slučování pohledů s grafickými informacemi (výkresy, diagramy atd.)

V příkazový režim R lze procvičovat například jako skvělou kalkulačku:

Pravou rukou za symbolem požadavku můžete zadat další aritmetický typ, stisknout klávesu Enter a okamžitě zobrazit výsledek.

Například v druhém týmu na indukovaném místě maličký vyhrál funkce faktoriálu a sinusu a také číslo p. Výsledky v textové podobě lze vidět na myši a zkopírovat přes schránku do libovolného textového souboru operačního systému (například dokumentu aplikace Word).

Při práci se skripty RGui se doporučuje vytvořit soubor se skriptem (takže posloupnost příkazů R-filmu, který převede názvy skriptů). Zpravidla se jedná o prvotřídní textový soubor libovolného jména (ale kvůli zpěvu je to lepší s příponami *.r), který lze vytvářet a upravovat ve skvělém editoru, jako je „Poznámkový blok“. Pokud chcete soubor uložit, je nejlepší jej umístit do pracovního adresáře a poté, co spustíte R a vyberete místo tohoto souboru položku nabídky "File Open script", objeví se v okně "R Editor". Pořadí příkazů ve skriptu můžete změnit pomocí položky nabídky „Úpravy Spustit vše“.

Můžete také vidět fragment připraveného skriptu za účelem porozumění (od názvu jedné změny po celé místo) a spustit spuštění tohoto bloku na vikonannya. Je možné dělat chotirma možnými způsoby: z hlavní kontextová nabídka, kombinaci kláves Ctrl+R nebo tlačítko na panelu nástrojů.

Na prezentovaném malém bylo napsáno toto:

° z bezplatného internetového připojení Globálních administrativních oblastí (GADM) byl zachycen R-objekt gadm s daty na území Běloruské republiky;

romanizace názvu místa náhrady za tepelný ekvivalent;

° S výjimkou funkce spplot() balíku sp je administrativní mapa republiky zobrazena v grafickém okně, takže ji můžete zkopírovat do schránky pomocí nabídky nebo uložit jako standardní meta- nebo bitmapu grafický soubor.

Detaily citu okolních operátorů jsou vidět u postupujících divizí a tady je to bestiální respekt, který jste viděli u skriptu, který spouštěl kombinaci symbolů na obrazovce. [e-mail chráněný], vezmeme z konzole celou sadu dat o objektu a příkaz se skládá ze symbolů gadm, [e-mail chráněný]$NAME_1, před další úpravou nám dejte seznam názvů administrativních center.

Tímto způsobem vám Editor R umožňuje snadno procházet skriptem, upravovat a upravovat, ať už jde o kombinaci příkazů, vyhledávat a nahrazovat části kódu skladby. Vytvoření superbudova RStudio umožňuje přidat další úpravy do syntaxe kódu, automaticky doplní, „zabalí“ sekvenci příkazu ve funkci їx falešného rozptylu, robot s dokumenty Sweave popř. TeX a další operace, jak budou corisny vyčnívat.

R maє vbudovanі skvělé dovodkovі materiály, yakі lze prohlížet bez prostředníka v RGui.

Pokud z konzole zadáte příkaz help.start(), pak váš internetový prohlížeč uvidí stránku, která umožňuje přístup ke všem doplňkovým zdrojům: hlavní nápověda, materiály chráněné autorským právem, názory na napájecí zdroj, seznamy změn, nápověda k dokumentům o R atd.:

Pomocí útočných příkazů lze vzít v úvahu dokončení několika dalších funkcí:

° help("foo") chi? foo - dokončení pro funkci foo (neobov'yazkovi tlapky);

° help.search("foo") nebo? foo - hledání uložených souborů s předsoubory, jak se pomstít foo;

° example("foo") – použít jinou funkci foo;

° RSiteSearch("foo") – vyhledávání zpráv v online vyhledávačích a archivech vyhledávačů;

° apropos("foo", mode="funkce") – seznam vybraných funkcí z kombinace foo;

° vignette("foo") – seznam pomocníků pro ty foo.

1.3. Práce s menu balíčku R Commander Ruční zvládnutí výpočtu R pro chatování є R Commander je platformově nezávislé grafické rozhraní pro styl nabídky tlačítek, implementace pro balíček Rcmdr. Vіn vám umožňuje vytvořit skvělou sadu postupů pro statistickou analýzu, aniž byste museli jít do předního učení funkcí příkazového dolu, ale aniž byste to ignorovali, úlomky odrážejí všechny pokyny, které jsou součástí speciálního vіknі.

Rcmdr, stejně jako jakákoli další rozšíření, můžete nainstalovat z nabídky konzole R „Packages Install package“ nebo jednodušeji zadáním příkazu:

install.packages("Rcmdr", dependencies=TRUE) deaktivuje volby závislostí, což zajišťuje instalaci kompletní sady dalších balíčků, které mohou být vyžadovány při zpracování dat prostřednictvím nabídky Rcmdr.

Spuštění R Commanderu je vyžadováno, když je balíček Rcmdr stažen prostřednictvím nabídky "Packages Enable Package" nebo pomocí příkazu knihovny (Rcmdr) Rprofile.site, jak je uvedeno v části 1.1.

Práci v R Commander lze vidět na příkladu korelační analýzy dat o úrovni infekce dvouukořistěného měkkýše Dreissena polymorpha nálevníkem Conchophthirus acuminatus ve třech běloruských jezerech (Mastitsky S.E. // BioInvasions Records.

2012. V. 1. P 161-169). V tabulce s referenčními údaji podle webu figshare máme dvě změny: délku krunýře měkkýše (ZMlength, mm) a počet nálevníků nalezených v měkkýšovi (CAnumber). Údajně bude tato pažba přezkoumána v divizích 4 a 5, takže se zde nebudeme podrobně zabývat senzorickou analýzou, ale zaměříme se na technickou práci Rcmdr.

Dali - režim privatizace dat je indikován pro spojovací sítě na adresu zaslanou do Internetu. Není důležité si pamatovat, že vaše data samotná by mohla být snadno poražena místními textový soubor, sešity Excelu nebo databázové tabulky. Abychom změnili to, že jsou naše data zajímavá (jinak pro potřebu opravy), stiskneme tlačítko "Zobrazit data".

Okno pro jmenování organizace dat

V další fázi v nabídce „Statistika“ vyberte „Test korelace“:

Zvolíme dvojici korelovaných proměnných a nakonec vezmeme Pearsonův korelační koeficient (R = 0,467), poměr dosažené statistické významnosti (p-hodnota 2,2e-16) a 95% spolehlivost mezi.

– – –

Výsledky z výstupu můžete jednoduše zkopírovat přes schránku.

Nyní můžeme odebrat grafický obraz korelačního úhoru. Volitelný bodový graf (scatterplot) depozice CAčísla v ZMdélka a bezpečně s okrajovými diagramy růží, linie lineárního trendu po metodě nejmenších čtverců (zelená barva), linie vyhlazená po metodě lokální regrese (červená barva), znázorněno od h. Pro povrch tří jezer (Zminna Lake) budou experimentální body reprezentovány různými symboly.

– – –

Graf, zkopírovaný z grafického okna R Commander Stejně jako stisknutí kláves v nabídce R Commander mají skripty okna instrukce pro přesun R.

Náš smrad vypadá takto:

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=Měkkýši) ) můžete uložit do souborů a opakovat. Stejný výsledek lze vidět, aniž byste spouštěli R Commander, uchopením souboru typu save přes konzolu R.

Pro velkou neznalost konstrukcí jazyka R (nebo jen nesnažení se utáhnout si paměť na jejich paměti) s variantou Rcmdr můžete použít variantu dat pro variantu všech základních statistických metod. Jsou zde uvedeny parametrické a neparametrické testy, metody pro úpravu různých spojitých a diskrétních dělení, analýza více datových tabulek, jednorozměrná a vícerozměrná analýza rozptylu, metoda hlavových komponent a shlukování a různé formy agregačních regresních modelů a jiný. Den retelny vyvchennya rozvineniya zařízení analýzy a testování.

Podrobný popis robotické techniky R Commander, stejně jako specifika implementace algoritmů zpracování dat, lze nalézt v manuálech (Larson-Hall, 2009; Karp, 2014).

Tim není menší, jelikož jazyk gest nemůže nahradit lidskou řeč jazykem přirozeným, takže znalost jazyka R se rozšiřuje mezi možnosti koristuvach a okrádá spojení se středním R přijímajícím a otřepaným. A zde může být automatické generování skriptů v R Commanderu skvělým nástrojem pro čtenáře, jak se seznámit s filmovými R operátory a naučit se specifika wiki a dalších funkcí. Další vedoucí keramiků se věnují diskuzi o postupech zpracování těchto dat pouze na stejně současných stavbách.

1.4. Objekty, balíčky, funkce, přílohy Mova R patří do rodiny objektově orientovaných programovacích jazyků na vysoké úrovni. Pro non-fahivtsya suvore je definice pojmu "ob'єkt" taková, aby byl abstraktní. Objekty však pro zjednodušení můžeme nazývat vše, co procesem R vzniklo.

Vidíme dva hlavní typy objektů:

1. Objekty, které se používají pro ukládání dat ("datové objekty") - kroměі změna, vektory, matice a pole, seznamy, faktory, tabulky dat;

2. Funkce ("funkční objekty") - programy pro pojmenování tse, uznávané pro vytváření nových objektů nebo přepisování skladeb nad nimi.

Objekty média R, určené pro hromadnou a svobodnou volbu, jsou kompletovány v balíčcích, které jsou kombinovány s podobnou tématikou nebo metodami zpracování dat. Є dayak vіdminnіst mіzh podmínky balíček ("balíček") a knihovna ("knihovna"). Termín "knihovna" označuje adresář, takže lze odstranit jeden nebo více paketů. Termín "balíček" znamená soubor funkcí, HTML stránek nápovědy a aplikace datových objektů, které jsou určeny pro testování nebo školení.

Balíčky se instalují do adresáře sing operačního systému, jinak je lze v odinstalovaném zobrazení uložit do archivovaného souboru *.zip soubory Windows(verze balíčku musí odpovídat konkrétní verzi vašeho R).

Další informace o balíčku (verze, hlavní tematický direkt, autor, datum změny, licence, další funkčně související balíčky, nejnovější seznam funkcí z přiřazeného uznání a další) může tým odstranit

library(help=package_name), například:

library(help=Matrix) Povolí, aby balíčky R byly v jedné ze tří kategorií: základní ("základ"), doporučené ("doporučeno") a další vložené jádrem.

Seznam můžete na konkrétním počítači načíst zadáním příkazu library() nebo:

install.packages(priority = "základní") nainstalováno.packages(priority = "doporučeno") # nový seznam packlist packlist - rownames(installed.packages()) # Zobrazit informace o schránce ve formátu Excel write.table(packlist,"clipboard",sep="\t", col.names=NA) do instalačního souboru R.

Pochopení, není potřeba instalovat spoustu různých balíčků "v záloze" do zálohy.

Chcete-li nainstalovat balíček, v okně příkazu R Console vyberte položku nabídky "Packages Install package(s)" nebo zadejte například příkaz:

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

Balíčky lze stáhnout například z ruského „zrcadla“ http://cran.gis-lab.info, u kterého můžete ručně upravit soubor Rprofile.site, jak je uvedeno v části 1.1.

Další možností instalace balíčků je přejít na stránku http://cran.gis-lab.info/web/packages požadovaný balíček Podívejte se na soubor zip a vyberte složku v počítači.

Můžete si tak nejprve prohlédnout všechny informace na obalu, zocrema, popis funkcí, co zadat dříve a vybrat si, kolik vín potřebujete. Klikněte na položku nabídky příkazu "Balíčky Instalovat balíčky z místních souborů zip".

Při spuštění konzole RGui se vezme jen pár základních balíčků. Chcete-li inicializovat další balíček, musíte před prostřední alternativu této funkce zadat knihovnu příkazů (název_balíčku).

Můžete nainstalovat, stejně jako zachytávací balíčky v okamžiku vzhledu relace, zadáním příkazu:

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

– – –

další volitelné balíčky:

Vegan_2.0-2 permute_0.6-3

načteno prostřednictvím jmenného prostoru (a nepřipojeno):

Grid_2.13.2 lattice_0.19-33 tools_2.13.2 V další tabulce uveďte seznam (možná, ne úplný) balíčků, které byly vybrány ve skriptech, které představují tuto knihu:

Balíčky R Určené "Základní" balíčky Základní konstrukce R základ Překladač balíčků R Překladač Nastavení tabulky s daty pro testování a demonstraci funkcí datové sady Základní grafické funkce grafika Grafické ovladače, barevné palety, fonty regresní splajny různých typů splajny Základní funkce statistik statistické analýzy Metody statistických funkcí třídy S4 stats4 Komponenty rozhraní koristuvach (menu, výběr boxu a in.) tcltk Informační podpora, administrace a dokumentace a archivace.

Utils "Rekomendovanі" balíček Funktsії rіznih postupy Bootstrap je "kudla" spouštěcí Rіznі algoritmické neієrarhіchnoї klasifіkatsії že rozpіznavannya třída algoritmy podіlu že ієrarhіchnoї klasterizatsії clusteru Analіz že perevіrka kodіv R codetools odečtením záznamy faylіv v rіznih formátech (DBTA, STA cizí Funktsії scho obslugovuyut optimіzatsіyu nukleární zgladzhuvannya KernSmooth Grafіchnі funktsії rozshirenoї funktsіonalnostі (Sarkar, 2008) mříž Nabіr danih že náhodnost funktsіy (Venables, Ripley, 2002) Hmotnostní Operatsії matic vektorů matice Uzagalnenі aditivnі modelі že modelі Zi zmіshanimi Efekta nlme Neyronnі MEREZHI přímý poshirennya nnet Pobudová stromy klasifіkatsії a regresní rpart Funkce krigování a analýza prostorového rozložení bodů prostorová Analýza přežití (Koksuův model a in.) Přežití Balíčky vložené do robotického procesu po'yazanі z pr ikladnim regresіynim analіzom corrplot Vіdobrazhennya korelyatsіynih matrix v grafіchnomu viglyadі fitdistrplus Pіdbіr parametrіv náhodnost rozpodіlіv testuvannya aditivnih modely geosféra Otsіnka geografіchnih vіdstaney ggplot2 Udoskonaleny grafіchny zabalit visokoї funktsіonalnostі DAAG Funktsії analіzu danih že grafіki na knihu (Maindonald, Braun, 2010) Hmisc Nabіr funktsіy Harrell (Harrell) HSAUR2 Dodatek ke knize v R jpeg Robot z grafické soubory jpeg lars Speciální typy regrese (LARS, Lasso a in.) lavaan Konfirmační analýza modelu strukturálních zarovnání lmodel2 Implementace regresních modelů typu I a II (MA, SMA, RMA) Kriterії at perevіrtsі gіpotezi o normalitě rozpodalіzlivers v danih pastecs Analіz prostorovih i hodiny ryadіv v ekologії pls Regresіya na golovnі komponenty PWR Otsіnka statistichnoї potuzhnostі gіpotez dekіlkoma zmіnnimi váhy Pіdbіr kolіrnih váhy SEM Modelі strukturální rіvnyan semPlot Vіzualіzatsіya strukturální zv'yazkіv sm Otsіnka schіlnostі rozpodіlіv tento způsob vyhlazení sp metody třídy pro přístup k prostorové data spatstat Metody prostorové statistiky pro modely pdbir spdep Prostorová ložiska: geostatistické metody a modelování stargazer Prohlížení informací o statistických modelech v různých formátech vcd vkládání v R, nebo zkuste vikoristaty funn ktsії sche nezavantazhennogo balíček, pak otrimaєmo podomlennya systém:

sem(model, data=PoliticalDemocracy) Pardon: nemohu znát funkci "sem" library(lavaan) Pardon in library(lavaan) : žádný balíček s názvem "lavaan" Funkce přichází, představená K. Cichini, akceptuje jako výchozí parametr seznam vítězných balíčků a sám si vybere jako další zájem a jestli je potřeba jej nainstalovat. Pro pochopení práce scénáře je nutné znát konstrukce filmu R, které jsou popsány v útočné sekci, ale čtenář, na co klikat, se může obrátit, aby příkazy ukázal do písmene.

instant_pkgs - function(pkgs) ( pkgs_miss - pkgs)] # Instalujte balíčky, nepřipravujte se na zachycení:

if (length(pkgs_miss) 0) ( install.packages(pkgs_miss) ) # Nainstalujte balíčky, pokud ještě nejsou dostupné:

Attached - search() connected_pkgs - connected need_to_attach - pkgs if (length(need_to_attach) 0) (for (i in 1:length(need_to_attach)) required(need_to_attach[i], charTR.)

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

Seznam funkcí skin packu můžete zobrazit například zadáním příkazu:

ls(pos = "package:vegan") Poznámka: ls() je zástupná funkce pro zobrazení seznamu objektů v daném prostředí. Příkaz nainstaluje veganský balíček stejným způsobem. Při zadání příkazu bez parametrů vezmeme zpět seznam objektů, které byly vytvořeny pro hodinu streamování.

Seznam argumentů vstupních parametrů libovolné funkce balíčku, o kterou máte zájem, můžete získat zadáním příkazu args().

Například při spouštění funkce, kterou jsme široce používali pro psaní lineárního modelu lm(), nastavte následující parametry:

Funkce Args(lm) (vzorec, data, podmnožina, váhy, na.action, metoda = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singulární.ok = TRUE, kontrasty = NULL, offset,...) Pokud zadáte příkaz, který se sčítá se zkratkou funkce (například jak vypočítat mezikvartilový rozsah IQR), můžete změnit výstupní text funkce v kódech filmu R:

Funkce IQR (x, na.rm = FALSE) diff(quantile(as.numeric(x), c(0,25, 0,75), na.rm = na.rm, names = FALSE)) přesměrovat“ wiki standardní funkce na vaše verze.

Pokud se však chceme na kód funkce forecast() podívat tak, abychom vyhráli pro predikci hodnoty lineárního modelu, pak vezmeme:

prediktivní funkce (objekt,...) UseMethod("predict") Tento typ predikce() má "univerzální" funkci: v závislosti na tom, který modelový objekt je vložen do vstupu (lm pro lineární regresi, glm pro Poisson nebo logistickou regresi , lme pouze pro model s různými účinky), aktualizuje se aktualizovaná metoda odstraňování prediktivních hodnot.

Zocrema, tato funkce je vítězná pro implementaci útočných metod:

metody("předvídat") předvídat.ar* předvídat.Arima* předpovídat.arima0* předpovídat.glm předpovídat.HoltWinters* předvídat.lm předpovídat.spraš* předvídat.mlm předpovídat.nls* předvídat.poly předvídat.ppr* předpovídat.prcomp* Predikce.princomp* Predikce.smooth.spline* Predikce.smooth.spline.fit* Predikce.StructTS* Neviditelné funkce jsou označeny hvězdičkou R. Pro OOP ve stylu S3 je metoda stejná jako název třídy objektů, která se nazývá na її vchod. Kdykoli je objekt orientován, udává atribut class, který zajišťuje správné odeslání a vyvolání požadované metody pro daný objekt. Takže "funkční metoda" pro predikci hodnoty zúženého lineárního modelu bude předpovídat.glm(), zatímco vyhlazování pomocí splajnů - forecast.smooth.spline() a tak dále. Podrobné informace o modelu S3 OOP naleznete v rozšíření S3Methods a pro větší model S4 v rozšíření Methods.

Nareshti, pojďme se podívat na nejjednodušší způsob, jak uložit výsledky práce, když vezmeme první hodinu relace R:

° sink(file= název souboru) – zobrazí výsledky spuštění útočných příkazů v reálném čase pro soubor s danými názvy; pro připojení příkazu musíte zadat příkaz sink() bez parametrů;

° save(file= název souboru, seznam objektů k uložení) – uloží přiřazené objekty do dvojitého souboru ve formátu XDR, takže jej můžete použít v každém případě operační systém;

° načíst(soubor=název_souboru) – uloží objekty ve streamovacím prostředí;

° save.image(soubor= název souboru) – uloží všechny objekty, které byly vytvořeny na další hodinu, jak je specifické pro soubor R rda.

Tlačítko přenosu vytvořené tabulky s daty do vyrovnávací paměti výměny ve formátu, který odpovídá struktuře list Excelu. V distribuci 6 bude nastaven přenosový případ z objektu lineárního modelu do souboru Word.

Prostřední R může generovat pixelový obraz potřebného jasu pro jakýkoli druh zobrazovacího prostoru nebo jiný a také ušetřit ztrátu grafického obrazu v souborech různých formátů. Pro grafické zobrazení přátelské ke kůži se používá funkce ovladače: pro zobrazení úplného seznamu ovladačů můžete zadat příkaz help (Devices).

Mezi grafickými přístavbami je nejvíce obytných místností:

° windows() – grafické okno Windows (obrazovka, tiskárna nebo metasoubor).

° png(), jpeg(), bmp(), tiff() – výstup do rastrového souboru ve stejném formátu;

° pdf(),postscript() – zobrazení grafických informací ze souboru PDF nebo PostScriptu.

Po dokončení práce se zařízením je dalším krokem zapnutí ovladače příkazem dev.off (). Іsnuє mozhlivіst aktivіzії dekіlkoh pristroїv graficheskoj vyvodu odnochasno і mikannya mizh them: div. (2012, s. 278).

1. POPIS MOVI R

2.1. Typy přesunů dat R Všechny datové objekty (a také změny) v R lze rozdělit do následujících tříd (tyto typy objektů):

° numerický - objekty, ke kterým jsou vidět čísla (celé) a skutečná čísla (dvojitá);

° logical – logické objekty, které přijímají pouze dvě hodnoty: FALSE (zkráceně F) a TRUE (T);

° znak - symbolické objekty (hodnoty změny se nastavují v dolních nebo jednotlivých nohách).

R můžete vytvářet názvy pro různé objekty (funkce nebo změny) jak v latince, tak v azbuce, ale také obráceně, takže a (cyrilice) a a (latinka) - dva různé objekty. Na druhé straně je střední R citlivé na registr, tobto. malá a velká písmena se v nіy liší. Názvy proměnných (identifikátorů) R jsou založeny na písmenech (nebo tečkách.) a jsou složeny z písmen, číslic, znaků, teček a přípon.

Pro příkaz pomoci? Im'ya může být obrácena, chi іsnuє zmіnna nebo funkce přiděleného іm'yam.

Překontrolování platnosti změny na první třídu je překontrolováno funkcemi is.numeric(im'ya_ob'ykta), is.integer(im'ya), is.logical(im'ya), is.character(im 'ya) a pro transformaci objektu na jiný typ funkce as.numeric (im'ya), as.integer (im'ya), as.logical (im'ya), as.character (im'ya) ) může být obsazeno.

R má nízký počet speciálních objektů:

° Inf - kladná nebo záporná nekonzistence (vypočítejte výsledek dělení čísla řeči 0);

° NA - "hodnota dne" (není k dispozici);

° NaN - "není číslo" (Není číslo).

Zjevně můžete pomocí funkcí is.nite(im'ya), is.na(im'ya) a is.nan(im'ya) změnit, který z těchto speciálních typů lze změnit.

Viraz (výraz) mov R є dnannyam takové prvky, jako je operátor přiřazení, aritmetické a logické operátory, názvy objektů a názvy funkcí. Výsledek vítězného bodování je zpravidla vidět v příkazovém nebo grafickém okně. Když je však operace přiřazena, výsledek se převezme z vybraného objektu a nezobrazí se na obrazovce.

Jako operátor přitažlivosti v R můžete vybrat buď symbol "=", nebo několik symbolů "-" (připojující objekt pro leváky) nebo "-" (umožňující objekt pro praváky). Je dobrým programovacím stylem používat „-“.

Virazimov R jsou řazeny do řad podle scénáře. V jednom řádku můžete zadat balíček příkazů oddělených symbolem „;“. Jeden tým lze rozdělit do dvou (a více) řad.

Objekty číselného typu se mohou lišit od tradičních aritmetických operací + (sčítání), - (sčítání), * (násobení), / (sub), ^ (zmenšování po krocích), %/% (celé číslo), %% (přebytek) vіd rozpodіlu). Operace mohou mít normální prioritu, tzn. u nohou nabereme kroky, pak je znásobíme a pak je spojíme. U viráz mohou být kulaté oblouky zkroucené a operace mohou mít nejvyšší prioritu.

Logické virazi lze vytvořit z více postupujících logických operátorů:

° „Rovno“ == ° „Není zdravé“ != ° „Méně“ ° „Více“ ° „Méně nebo jedno“ = ° „Více nebo jedno“ = ° „Logické I“ & ° „Logické ABO“ | ° "Logické NE"!

VYNIKNOUT Z DAVU w w.am icor str. c om SLUŽBY SKUPINY AMICORP PRO FIRMY ZMIST PRO COMPAN II NAŠE SLUŽBY SLUŽBY Služby pro firemní klientelu Služby pro institucionální prodej Tvorba a řízení...»

« Federální státní vzdělávací rozpočtová instituce pro odborné vzdělávání „Finanční univerzita pod Radou Ruské federace Federation“ Oddělení „Marketingu“. Karpovy Moskva 2011 Recenzenti: N.S. Perekalina - doktor ekonomie, profesor, přednosta. Katedra "Marketingu" "MATI" - Ruská státní technologická univerzita pojmenovaná po. K. E. Ciolkovskij S.S. Solovjov...»

« Málo digitálně pro CAFE a TEA RDACTION: Goal. Redakce: Veselá Dabová 4. prosince 2011 Redakce: Slabý čaj Zdava: ABB Yak všechny výkyvy v těle, když priyomaneto na teanatu budu pít a všechny výkyvy jsou oslabeny Nay-sigurniat a uvážlivé začátky pro malování na tegloto e radshata konzumace na šálku čaje. Existují různé názory na to, jak spolehlivá je teorie o povodí, ale na druhou stranu fakta dokazují, že šálek čaje je zaručen zpěvným režimem na ... »

« MEZINÁRODNÍ MEZIODBORNÁ VĚDECKÁ KONFERENCE RADIKÁLNÍ PROSTOR MEZI OBORY RCS 2015 KONFERENČNÍ KNIHA ABSTRAKTŮ REDAKCE Romana Bokovi Miljana Zekovi Slaana Milievi

Vuji Vydává Katedra architektury a urbanismu Fakulty technických věd,...»

« STÁTNÍ UNIVERZITA SAINT PETERSBURG Fakulta geografie a geoekologie Ústav geomorfologie téma: "Geomorfologické rysy a paleoklima arktických jezer (na příkladu jezer v centrálním sektoru ruské Arktidy)" Bolshiyanov Dmytro Yuriyovich Ph.D., Art. Vikladach Larisa Anatoliivna Savelieva Recenzent: kandidát geologických věd, vedoucí....»

« Misha Apacer M811 - laserový mini-pozashlyahovik Komplektu. http://news.kosht.com/computer/mouse/2009/11/26/mysh_apacer_m811. vtip plugin pro ceny dne KOSHT.com pro prohlížeč Firefox Instalace jedním kliknutím. Jeden kilobajt. Domů Novinky Ceny Oznámené Roboti Fóra Firmy Mobilní Vědět Znáte své novinky herní počítače rozrahunok On-line na UltraPrice.by Misha Apacer M811 – laserový mini-pozashlyakhovik [...»

« FEDERÁLNÍ AGENTURA PRO VZDĚLÁVÁNÍ STÁTNÍHO VZDĚLÁVACÍHO INSTALACE VYSOKÉHO ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ MOSKVA STÁTNÍ PRŮMYSLOVÉ UNIVERZITA (GOU MDDIU) "INFORMAČNÍ SYSTÉMY A TECHNOLOGIE" KATEDRA DIPLOMOVÉHO ROBOTA pro obor "Matematická bezpečnost a správa informačních systémů" studentka Čumaková Tetyana Andrivna na téma "Rozrah. m. n. Oleksin Volodymyr Adamovič...»

« R WWII A/45/3 ORIGINÁL: anglicky DATUM: 15. září 2008 SVITOV ORGANIZACE DUŠEVNÍ VLHKOSTI ŽENEVA SHROMÁŽDĚNÍ MOC - ČLEN 4. světové války 5. série setkání v Ženevě, 22.–30. dubna 2008 PŘIJETÍ POSTERIGACHIV Memorandum generálního ředitele I. PŘIJÍMÁNÍ MEZINÁRODNÍCH NARUŠITELNÝCH ORGANIZACÍ PŘED PŘEDCHOZÍ MOŽNOSTÍ 1, 1.

« 1 Oleg Sanajev. KOLEM ROZŠÍŘENÍ V CHOTIRI ROKI I ARTISTY 100 DOLARIV Pokud jde o dražší Evgen Oleksandrovič Gvozdev na jachtě Olen, přiřadit k názvu, všichni garazdi jsou chotiri rocky plus dva tizhnі: 7 lime 1992. vin viyshov z přístavu Machačkala, 19. března 1996 otočit se. A od іz penny - zjevně overbіlshennya, virnіshe aplikace: to samozřejmě není možné, pokud žijete se sto dolary - protáhnete si nohy. Ale, pochinayuchi plavání, Nails chřtán má k dispozici stejnou tašku. Chci ni...»

« Institute of Management, přidružený k Belgorod State National Research University

« Lydia YANOVSKA POZNÁMKY O MIKHAILOVI BULGAKOVI MOSKVA "TEXT" MDT 821.161.1 BBK 84 (2Ros-Rus)6-44 Ya64 ISBN 978-5-7516-0660-2 ISBN 978)"Text", 2007 "BRAVO, BIS, zastavárna!" "BRAVO, BIS, zastavárna!" Nevím, jestli Moskva zná redaktory časopisu Yunist. Máte takový časopis? V polovině 70. let se nejmladší a nejatraktivnější moskevská redakce toulala na Sadovy-Triumfalnyj, objednaná z Majakovského náměstí, zabírala malou, ale úžasně tichou...“

« Dodatek 1 FORMULÁŘ SOUTĚŽE PŘIHLÁŠEK 2013 ROCU Formulář "T". Titulní strana přihlášky v RDNF Název projektu Číslo projektu Typ projektu (a, c, d, e, f) Oblast znalostí(kód) RDNF klasifikátor kód DRNTI kód (http://www.grnti.ru/) Prioritní směr rozvoje vědy, techniky a techniky v Ruské federaci, kritická technologie Kontaktní Telefon kerіvnika k projektu k projektu Povna ten krátký název organizace, jehož prostřednictvím můžeme zdіysnyuvatisya...»

« Zpráva FNI 8/2014 Provádění politik EU v oblasti klimatu a energetiky v Polsku: 3 Evropeizace k polonizaci? Jon Birger Skjrseth Implementace klimatu EU a Energetická politika v Polsku: 3 evropeizace k polonizaci? Jon Birger Skjrseth [e-mail chráněný] Prosinec 2014 Copyright © Fridtjof Nansen Institute 2014 Název Implementace politiky EU v oblasti klimatu a energetiky v Polsku: 3 Evropeizace k polonizaci? Typ publikace a číslo Strany Zpráva FNI 8/2014 57 Autor ISBN 978-82-7613-683-8 Jon...”

« “Vcheni notes of TOGU” Vol. 6, č. 4, 2015 ISSN 2079-8490 Elektronická vědecká edice “Vcheni notes of TOGU” 2015, Vol. 6, č. 4, s. 173 – 178 77-39676 ze dne 05.05.2010 http://pnu.edu.ru/ru/ejournal/about/ [e-mail chráněný] MDT 316,33 © 2015 р.І. A. Garieva, doktor sociologie. Sci., A. G. Kiselova (Pacific State University, Chabarovsk) TVORBA SYSTÉMŮ SOCIÁLNÍHO POJIŠTĚNÍ Tento článek analyzuje formování systémů sociálního pojištění a jeho současný stav ... "

« Program konference Chiang Mai, Thajsko listopad, 2015 APCBSS Asia-Pacific Conference on Business & Social Sciences Mezinárodní konference ICEI o vzdělávání Innovation APCLSE Asia-Pacific Conference on ISFN 978-986-5654-33-7 Conference on Life Science and Engineering ISBN 978-986-90052-9-6 Obsah Obsah...»