Program tečaja

Elementi programiranja u R

Opis statistike i vizualizacija
Na primjer, što je važnije: koliki je prosječni ček?

Klaster analiza

Yake zavdannya virishuetsya. Podijelite grupu objekata u podskupine.
Primjer zadatka. Segmentacija mjesta, označavanje sličnih mjesta.
Metode praćenja. Íêêêrarchíchny klaster analiza, metoda pre-prosjeka, metoda pre-medovidív.

Ponovno provjeravanje statističkih hipoteza

Yake zavdannya virishuetsya. Uparite dvije grupe objekata.
Primjer zadatka. A/B testiranje ponašanja korisnika na različite verzije strane stranice.
Metode praćenja. Test za proporcije, Studentov test, Levineov test, Wilcoxon-Mann-Whitney test

Analiza linearne regresije.

Primjer zadatka. Procijenite koliko su pale cijene smještaja automobila nakon pozamašne mit.
Metode praćenja. Vídbír zminnikh, kolínearníst, vplivoví budnost, analiza viškova. Neparametrijska regresija (nuklearno izglađivanje). Predviđanje kratkih serija iz sezonskog skladišta za dodatnu linearnu regresiju

Prognoziranje

Yake zavdannya virishuetsya. Inducirati prognozu vremenske serije
Primjer zadatka. Predvidite izvedbu stranice 6 mjeseci unaprijed.
Metoda praćenja. Eksponencijalno izglađivanje

Strojno učenje (prepoznavanje slika)

Primjer zadatka. Prepoznati postati taj vík na mjestu vídvíduvacha kože
Metode praćenja. Metoda najbližeg sus_d Klasifikacijskog stabla (CART). Vipadkovi rishtuvannya. stroj za povećanje gradijenta

Ocjene za predmet

Slušatelji će vidjeti 14 laboratorijski roboti. Ocjena predmeta se postavlja prema sljedećem pravilu:

Dobro - svi roboti su osigurani;
Dobre - svi roboti su osigurani, crim jedan?;
Zadovílno - osigurani svi radovi, krím dva;
Nezadovoljavajuće - na druge načine.

Za što je odgovoran laboratorijski robot

slušni možete vidjeti skup podataka i prehrane;
slušatelj potvrđuje prehranu, svoju potvrđuje tablicama, grafikonima i skriptom, napišimo moj R;
slušatelj je svjestan dopunske ponude.

Primjer hrane. Zatražite parametre za osiguranje optimalnog robotskog algoritma Random Forest za sat vremena prepoznavanja marke vina na temelju rezultata kemijske analize.

Što je potrebno znati, čuti tečaj

Dopustite mi da vam kažem da su oni koji su slušali tečaj slušali tečaj teorije znanja.

Književnost

Shipunov, Baldin, Volkova, Korobeinikov, Nazarova, Petrov, Sufiyanov Naochnaya statistika. Pobjeda R
Masticsky, Shitikiv Statistička analiza ta vizualizacija podataka za pomoć R
Bishop prepoznavanje uzoraka i strojno učenje.
James, Witten, Hastie, Tibshirani. Uvod u statističko učenje. Uz aplikacije u R.
Hastie, Tibshirani, Friedman. The Elements of Statistical Learning_Data Mining, Inference, and Prediction 2+ed
Crawley. R knjiga.
Kabacoff R na djelu. Analiza podataka i grafika s R.

Vikladachi

Popis predavanja

Uvod u R: osnovne naredbe. Medijan, kvantili i kvartili. Histogram. Stovpčikovljev dijagram. Kružni graf. Dijagram ruže. Matrični dijagrami ekspanzije. Izbor boja za grafiku. Kutije s wusami (dijagram kutije). Tipični zaštitnik odabira: aritmetička sredina, medijan ili skraćena sredina. Odaberite način opisivanja tipične vrijednosti, adekvatan za analizu podataka. Lognormalna distribucija. Wikidi taj krajnji oprez.

Hijerarhijska analiza klastera. Grozd, stani između objekata, stani između grozdova. Algoritam je inspiriran dendrogramima. Kamyanisty osip/likot. Standardizacija podataka. Tipično oproštenje za sat pripreme počasti. Interpretacija rezultata.

Metoda do sredine. Mjerači broja varijacija, mjerač zrna. Vizualizacija algoritma na metodu predprosjeka. Metode za određivanje broja klastera. Knjižnica NbClust. Kamyanisty osip/likot. Bagatomirova skala za vizualizaciju klastera.

Potvrda statističkih hipoteza. Hipoteze podlosti, homogenosti, neovisnosti, hipoteze o parametrima rozpodílu.

Potvrda statističkih hipoteza. Oprosti prve i druge vrste, p-vrijednost i razina značajnosti, algoritam za ponovnu provjeru statističke hipoteze i interpretaciju rezultata. Hipoteza o normalnosti rozpodílu. Kriteriji Shapiro-Vilka i Kolmogorov-Smirnov. Noseći sanjarenje pred licem normalnosti. Zamjena vibracija. Nezavisni i dečki vibirki. Birajte između Studentovog t-testa, Mann-Whitney-Wilcoxon testa i Moodovog testa. Raznolikost Studentovih t-testova i jednake varijance. Vizualizacija u satu polaska. Jednostrani i bilateralni testovi.

Potvrda statističkih hipoteza. Zamjena vibracija. Nezavisni i dečki vibirki. Birajte između Studentovog t-testa, Mann-Whitney-Wilcoxon testa i Moodovog testa. Raznolikost Studentovih t-testova i jednake varijance. Vizualizacija u satu polaska. Jednostrani i bilateralni testovi. Neovisnost. Koeficijenti korelacije Pearsona, Kendala i Spirmana, tipični oprosti za vezu između dvoje ljudi. Vizualna revizija visnovkiva.

Model linearne regresijske analize, interpretacija procjena koeficijenata, koeficijent determinacije multiplikatora. Tumačenje koeficijenta determinacije multiplikatora, potkopavanje područja yogo zastosuvannya. Identifikacija najznačajnijih prediktora i procjena doprinosa prediktora kože. Algoritmi za ispravljanje buđenja modela. Kolinearizam.

Analiza linearne regresije: predviđanje kratkih serija po satu.

Predviđanje na temelju regresijskog modela iz sezonskih pokazatelja (fiktivnih, strukturnih) promjena. Trend, sezonska skladišta, promjene u karakteru su niske, wikidi. Logaritam je tehnika pretvaranja multiplikativne sezonskosti u aditivnu. Promjene indikatora. Preimenovati.

Linearna regresija - analiza viškova. Uništavanje granice modela Gaus-Markovljevog teorema. Analiza viškova. Pardon pojedinosti. Multikolinearnost, tolerancija i VIF. Ponovno provjeravanje jačine disperzija preljeva. Ispravak modela izgleda da nema dodira s viškovima pred normalnošću. Vidi Kuhanje i poluga. Durbin-Watson statistika. Kratak broj sezonskih korekcija.

Eksponencijalno izglađivanje Holt "a-Winters" metoda. Lokalni trend, lokalna sezonalnost.

Terminologija: strojno učenje, umjetna inteligencija, rudarenje podataka i prepoznavanje uzoraka.

Metoda do najbližeg suid. Promozhnist metoda. Lijeno učenje (ledache učenje). Odabir značajki. Unakrsna provjera valjanosti. k-fold unakrsna provjera valjanosti. Overfitting (Overworld fitment). U početku, taj test vibirki.

Metoda sljedećeg najbližeg suida Primjer. Oznaka broja najbližih sucídív. Tablica sukcesije učinkovitosti robotske metode.

Klasifikacijsko stablo KOŠICA. Geometrijski izgled. Podnošenje skupu logičkih pravila. Odavanje počasti stablu izgleda. Vuzli, tate i naschadki, kíntsev vuzli. Vrijednost praga. biblioteka rpart. Dođite u čistoći vuzle (mjere nečistoće). Metode vimirske čistoće: duh, entropija, oprost klasifikacije. Pravila za prelijevanje stabla. rpart.knjižnica zapleta.

Prošlo vrijeme (blizu jeseni 2014.; još je sramotnije da to toliko razvlačim!) govorio sam o osnovnim mogućnostima R. osnovna iteracija je daleko od najboljeg rješenja, ali petlje u R supra-ekolija više. Zato ću vam odmah reći, jer je s danimom stvarno potrebno raditi, tako da će proces biti proračunat, a da vam ne smeta da popijete puno šalica kavijara u konačnom rezultatu. Osim toga, posvetit ću neko vrijeme istraživanju o njima, kako se pojavljuju prema dosadašnjim metodama vizualizacije podataka u R. Stoga nije manje važna pouzdanost prikaza rezultata obrade podataka u praksi, rezultati sami su niži. Krenimo od jednostavnog.

Vektorske operacije

Usput, osnovni tip R nije broj, već vektor, a glavne se aritmetičke operacije izvode na vektorima element po element:

> x<- 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

Ovdje je sve lako završiti, logično je staviti prehranu: što će se dogoditi ako vektorski vektor ne radi? Yakshcho mi, recimo, napiši<- 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

Približno isto s matricama.

> 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

Kada je ovo "normalno", a ne množenje matrica po bitu, izgledamo ovako:

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

Svejedno, stvarno, čak i bolje, lako je raditi, ako trebamo konsolidirati naše funkcije snage na elemente vektora ili matrica, kako onda možemo graditi bez ciklusa? Pidhid, koji je hakiran u R-u kako bi se riješio problem, čak i sličan onima prije kojih smo zvučali u funkcionalnim potezima, svejedno pogađa funkciju mape u Pythonu ili Haskellu.

Osnovna funkcija lapply i prijatelji

Prva funkcija u ovoj obitelji je lapply. Omogućuje vam da dodijelite određenu funkciju elementa kože popisu ili vektoru. Štoviše, rezultat će biti popis bez obzira na argument tipa. Najjednostavniji primjer lambda funkcija:

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

Kao funkcija koja se mora proslijediti na popis vektora koji zahtijeva više od jednog argumenata, više argumenata može se proslijediti putem lapply .

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

S popisa funkcija radi sličnim redoslijedom:

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

Ovdje funkcija rnorm izračunava normalnu distribuciju (u ovom slučaju deset normalno raspoređenih brojeva u rasponu od 0 do 1), a srednja vrijednost izračunava prosječnu vrijednost. Funkcija sapply slična je funkciji lapply, s izuzetkom činjenice da bi trebala promijeniti rezultat. Na primjer, kao element kože na popisu dozhini 1, umjesto popisa za rotiranje vektora:

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

Ako je rezultat popis vektora iste vrijednosti, tada će funkcija rotirati matricu, tako da mi ništa nije palo na pamet, onda samo popis, kao lapply .

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

Za rad s matricama, ručno podesite funkciju primjene:

> x<- matrix(rnorm(50), 5, 10) >primijeniti (x, 2, srednja vrijednost) > primijeniti (x, 1, zbroj)

Ovdje po prvi put kreiramo matricu od pet redaka i deset redaka, zatim ćemo prvo izgraditi prosjek u redovima, a zatim zbroj redaka. Da biste upotpunili sliku, imajte na umu da se izračun prosjeka i zbroja redova poda često povećava, da je R za prijenos posebnih funkcija rowSums, rowMeans, colSums i colMeans.
Također, funkcija primjene može se podesiti za bogate nizove:

> dol<- array(rnorm(2 * 2 * 10), c(2, 2, 10)) >primijeniti (arr, c(1,2), srednja vrijednost)

Preostali wiki može se zamijeniti čitljivijom opcijom:

> red znači (arr, dim = 2)

Prijeđimo na funkciju mapply, koja je bogati analog lapply. Počnimo s jednostavnim primjerom koji se može naći u standardnoj R dokumentaciji:

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

Kako je moguće bachiti, ovdje se funkcija rep učitava u skup parametara, koji se generiraju iz dvije sekvence. Sama funkcija rep jednostavno ponavlja prvi argument onoliko puta koliko je dan kao drugi argument. Na ovaj način, prosljeđivanje koda jednostavno je ekvivalentno koraku:

> popis(ponavljanje(1,4), ponavljanje(2,3), ponavljanje(3,2), ponavljanje(4,1))

Ponekad je potrebno zamrznuti funkciju kao dio niza. Možete raditi za dodatnu funkciju tapply. Pogledajmo napadnu zadnjicu:

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

Na poleđini stvaramo vektor, čiji se dijelovi formiraju od varijabilnih vrijednosti s različitim rozpodilom, generiramo vektor iz faktora, koji nije ništa drugo, kao deset jedinica, zatim deset dvojki i trojki. Izračunajmo prosjek za različite grupe. Funkcija tapply nakon zaključavanja primjenjuje se na rezultat. Ova opcija se može onemogućiti navođenjem parametra simplify=FALSE.

> tapply(x, f, raspon, pojednostaviti=FALSE)

Ako govorite o funkciji primjene, onda biste trebali govoriti i o funkciji split, koja razbija vektor na dijelove, slično kao i tapply. Dakle, ako pozovemo split(x, f), onda uzimamo popis od tri vektora. Na ovaj način, par lapply / split radi na isti način, kao tapply sa pojednostavljenim vrijednostima jednakim FALSE:

> lapply (podijeli (x, f), srednja vrijednost)

Funkcija split ê coris í izvan granica robota s vektorima: također je moguće uvijati í za robote s okvirima podataka. Pogledajmo napadnu zadnjicu (radio sam jogu s tečaja R programiranja na Courseri):

> knjižnica(skupovi podataka) > glava (kvaliteta zraka) Ozon Solar.R Temp. vjetra Mjesec Dan 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 > s<- split(airquality, airquality$Month) >lapply(s, function(x) colMeans(x[, c("Ozon", "Solar.R", "Wind")]))

Ovdje radimo sa skupom podataka, a to je ponovno prikupljanje informacija o kampu (zamjena ozona, Sony zračenja, vjetar, temperatura u stupnjevima Fahrenheita, mjesec i dan). Lako možemo saznati o srednjim mjesečnim pokazateljima, vikoristovuyuchi split i lapply, kao što je prikazano u kodu. Međutim, sapply wiki će nam dati rezultat na vizualan način:

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

Kao što vidite, stvarna vrijednost vrijednosti nije dodijeljena (i za koju je vrijednost rezervirana vrijednost NA). To znači da postoje (ako je samo jedna) vrijednosti u stupcima Ozone i Solar.R također nisu dodijeljene. Za ovaj smisao, funkcija colMeans se ponaša ispravno: ako je nevažna vrijednost, tada se srednjoj vrijednosti ne dodjeljuje takav rang. Problem se može riješiti postavljanjem funkcije da ne provjerava NA vrijednost uz pomoć parametra na.rm=TRUE:

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

Postoji li potreba za takvim brojem funkcija za provedbu zadataka sličnih međusobno? Mislim da je takva hrana navući kožu na prijateljicu osobe, jer je sve pročitala. Sve ove funkcije učinkovito rješavaju problem obrade vektorskih podataka bez korištenja ciklusa. Ale, jedan s desne strane - doseg visoke razine obrade podataka i poznatosti - oduzima dio fleksibilnosti i kontrole, tako da mogu osigurati takve kritične strukture, poput ciklusa i pametnih operatera.

Vizualizacija podataka

Sustav R je supra-vizualno bogat vizualizacijom podataka. I ovdje je preda mnom težak izbor - o tome što želite reći, jer je područje tako veliko. Iako programiranje ima neki osnovni skup funkcija, bez ikakvog posla, onda vizualizacija ima veliki broj različitih zadataka i skin od njih (u pravilu) može biti odrađen na način da skin može imati svoje pluse i minuse. Štoviše, pazite da nema opcija i paketa koji vam omogućuju promjenu redoslijeda na drugačiji način.
Pro standardni red vizualizacija u R je prebogato napisana, pa bih vam ovdje želio reći o cicavishe. U ostatku godine sve postaje sve popularniji paket ggplot2, Axis o novom i razgovarajmo.

Da biste započeli s ggplot2, trebate instalirati biblioteku uz pomoć install.package("ggplot2") . Dalí podklyuchaemo í̈í̈ za vykoristannya:

> biblioteka("ggplot2") > glava(dijamanti) karatni rez boja jasnoća dubina tablica cijena 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. 7 6 Premium E SI1 59 3 6 3 6 4. 7 6 3 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 21 21 21. HORNET 3,85 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 2,320 18.65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,65 21,6 31,65 21,6 21,6 21,6 21,6 21,6 21,65 21,6 21,65 21,4 21,4 211,6. 6 258 110 3,08 3,08 3,215 19,44 1 0 3 0 3 0 3 1 Hornet Sportabout 18,7 8 360 175 3,15 3,440 17,02 0 0 3 2 0 0 3 2 0 0 3 2 1 2 5 2 5 2 5 6.

Ovi dijamanti i mtcars dio su paketa ggplot2 i s njima možemo raditi odjednom. Od prvog je sve bilo jasno - podaci o dijamantima (čistoća, boja, boja i ostalo), a drugi skup - podaci o testovima na cesti (broj milja po galonu, broj cilindara...) automobila 1973.-1974. vrijeme izlaska iz američkog časopisa Motor Trends . Detaljne informacije o podacima (na primjer, proširenje) mogu se dohvatiti upisivanjem?diamonds ili?mtcars.

Za vizualizaciju je u paketu preneseno puno funkcija, za što će nam qplot biti najvažniji. Funkcija ggplot daje vam puno više kontrole nad procesom. Sve što se može napraviti uz pomoć qplota, može se napraviti i uz pomoć ggplota. Pogledajmo jednostavnu aplikaciju:

> qplot(jasnoća, podaci=dijamanti, fill=rez, geom="bar")

Isti učinak može se postići s funkcijom ggplot:

> ggplot(dijamanti, aes(jasnoća, ispuna=rez)) + geom_bar()

Međutim, qplot wiki izgleda jednostavnije. Na sl. 1 možete govoriti, kao da će biti ugar velikog broja dijamanata različite kvalitete rezanja (reza) u obliku čistoće (bistrine).

Sada će biti potrebno znati ustajalost trčanja za jednu jedinicu požara automobila u obliku ihnoj mase. Otrimanov dijagram točaka raspršivanje) je zastupljen
na sl. 2.

> qplot(wt, mpg, data=mtcars)

Također možete dodati shemu boja koja označava sat raspršivanja za četvrt milje (qsec):

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

Prilikom vizualizacije također možete pretvoriti podatke:

> qplot(log(težina), mpg - 10, podaci=mtcars)

U određenim raspoloženjima, podloga diskretne boje izgleda reprezentativnije, niže bez prekida. Na primjer, ako želimo obojiti informaciju o broju cilindara za sat raspršenja, tada bismo trebali naznačiti da vrijednost može biti diskretna (slika 3):

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

Možete promijeniti veličinu točke, vikorist, na primjer, size=3 . Ako odlučite ispisati grafiku na crno-bijelom pisaču, bolje je ne naglašavati boje, već promijeniti oblik markera ovisno o faktoru. To možete učiniti zamjenom boja=faktor(cyl) sa oblik=faktor(cyl).
Vrsta grafa dodjeljuje se dodatnom parametru geom , a na različitim dijagramima raspršenja vrijednost vrijednosti dodatnog parametra "points" .

Nemojte mi dopustiti da samo tražim histogram za broj automobila iz zadanih vrijednosti cilindara:

> qplot(faktor(cyl), podaci=mtcars, geom="bar") > qplot(faktor(cyl), podaci=mtcars, geom="bar", boja=faktor(cyl)) > qplot(faktor(cyl) ) , data=mtcars, geom="bar", fill=factor(cyl))

Prvi tjedan jednostavno crta tri histograma za različite vrijednosti cilindra. Potrebno je reći da prvi pokušaj davanja boje histograma nije doveo do dobrog rezultata - crni stupci će biti crni, samo će se kontura boje skinuti. A os ostatka ciklusa qplot podijeljena je na histogram, kao što je prikazano na sl. 4.

Evo sljedeće što treba pojasniti. S desne strane, u činjenici da trenutni poticaji s naše strane nisu histogram strogog značenja riječi. Zvuk ispod histograma za razumijevanje analognog prikaza neprekinutih podataka. NA Engleski jezik Grafikon(tse oni koji su me tako dobro opljačkali) i histogram- tse dva različita shvaćanja (div. Vidpovidní statti s Wikipedije). Ovdje sam teška srca otkucao riječ "histogram" da oboje razumiju, poštujući da sama priroda podataka govori sama za sebe.

Samo se okreni prema sl. 1, tada ggplot2 ima papalinu smeđe opcije pozicioniranje grafova (vrijednost position="stack" postavlja se iza otkucavanja):

> qplot(jasnoća, podaci=dijamanti, geom="bar", fill=cut, position="dodge") > qplot(jasnoća, podaci=dijamanti, geom="bar", fill=cut, position="fill") > qplot(jasnoća, podaci=dijamanti, geom="bar", fill=cut, position="identitet")

Prva od predloženih opcija bit će naplata, kao što je prikazano na sl. 5, druga prikazuje dijelove dijamanata različite čistoće fasetiranja u dubokom prstenu dijamanata određene čistoće (sl. 6).

Pogledajmo sada primjer pravih histograma:

> qplot(karat, podaci=dijamanti, geom="histogram", širina pojasa=0,1) > qplot(karat, podaci=dijamanti, geom="histogram", širina pojasa=0,05)

Ovdje parametar širine pojasa pokazuje kolika je širina samodopadnosti u histogramu. Histogram pokazuje koliko je točaka podataka u određenom rasponu. Rezultati su prikazani na sl. 7 i 8.

Ponekad, ako trebamo inducirati model (linearni ili, recimo, polinom), možemo ga generirati izravno u qplot i generirati rezultat. Na primjer, možemo inducirati graf zaostalosti mpg u težinskoj masi odmah na vrhu točaka:

> qplot(wt, mpg, data=mtcars, geom=c("točka", "glatko"))

Prema zadanim postavkama, postoji lokalna polinomska regresija (method="loess") kao vikoristički model. Robotski rezultat je vidljiv, kao što je prikazano na sl. 9, de tamno siva smuga - tse standardno oprost. Neće se pojaviti za zaključavanje, možete ga isključiti pisanjem se=FALSE .

Ako želimo pokušati rastegnuti linearni model podataka, to možemo učiniti jednostavnim unosom method=lm (slika 10).

Ja nasamkinets, očito, morate pokazati kako se kružni dijagrami:

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

Ovdje dodatno ubrzavamo s funkcijom ggplot. Razlog je sljedeći: na poleđini moje ruke imat ćemo graf koji prikazuje dijelove automobila s različitim brojem cilindara u blizini glavne mase (malih 11), a zatim prevodimo graf na polarnim koordinatama (sl. 12).

Zamjenik Uz'yaznennya

Axis mi th se navikao pomoći R. Što si dao? Jasno je da su ovdje navedene osnovne mogućnosti ggplot2 te se razmatra prehrana vezana uz vektorizaciju. Ê kílka dobre knjige s R, yakí varto pogoditi, a prije njih, predstavljaju svaku sumnju, varto zvítatisya češće, niže do zasluga korporacije, čak i nametljive dobrote. Prvo, ova knjiga Normana Matloffa Umjetnost R programiranja. Ako ste već upoznati s R programiranjem, trebat će vam The R Inferno Patricka Burnsa. Klasična knjiga Softver za analizu podataka Johna Chambersa također je vrlo stara.

Ako govorite o vizualizaciji u R-u, onda je W. Changova R Graphics Cookbook dobra knjiga. Prijavite se za ggplot2 ove statistike su preuzete iz Tutoriala: ggplot2. Vidimo se u nadolazećem članku "Analiza podataka i strojno učenje od R"!

Blog "R: Analiza i vizualizacija podataka" koristi se više od tri i pol godine. Dekílka mísyatsív iz koje se rodila ideja zagalniti metodičke povídomlennya, objavljena ovdje cijeli sat, ispred elektronske knjige. Autor ideje, a kasnije i autor knjige, postao je Volodimir Kirilovič Šitikov (doktor bioloških znanosti). Sa zadovoljstvom vam rezultat predstavljamo kao naš novi poklon.

Metodička pomoć" Statistička analiza i vizualizacija podataka za pomoć R upućeno najvažnije studentima, diplomiranim studentima, mladim i starima, starima, kao i profesionalnim analitičarima, koji su od ranije poznavali rad R. Slijedeći tradiciju bloga, nastojali smo, koliko je to bilo moguće, učiniti bez zla "ritualnih" riječi-riječi, karakterističnih za numeričku primijenjenu statistiku, citiranja duboko ukorijenjenih teorema i citiranja bogatih površnih Rosrakhunovih formula.

Poglavlje 1: Osnovne komponente statističkog medija
Dio 2: Opis filma R
Odjeljak 3: Osnovne grafičke mogućnosti R
Poglavlje 4: Deskriptivna statistika i distribucija ruža
Poglavlje 5: Klasične metode i kriteriji statistike
Poglavlje 6: Linearni modeli za analizu varijance
Poglavlje 7: Regresijski modeli ugara između malih promjena
Poglavlje 8: Dopuna, strukturni i drugi regresijski modeli
Poglavlje 9: Opsežna analiza i izrada kartograma

Osim toga, postoji velika bibliografija i popis ukorijenjenih internetskih izvora na R.

Službena streaming verzija knjige u PDF formatu (~11 MB) dostupna je za besplatno preuzimanje sa dva sajta:

GitHub spremište: https://github.com/ranalytics/r-tutorials
Web stranica Instituta za ekologiju bazena Volzky Ruske akademije znanosti: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/

Na ista dva izvora možete pronaći skripte za R-kod i skupove podataka koji su nužni za implementaciju aplikacija koje su obrađene u knjizi.

Zahvalit ćemo vam na vašem poštovanju, na usluzi za vaš rad - prisilite ih, budite ljubazni, e-poštom rtutorialsbook["dog"]gmail.com

Čim je imenovana, knjiga je napisana apsolutno besplatno. Međutim, to vam neće izgledati otrcano i poštujete druge autore zbog njihovog rada; siguran način putem elektroničkog sustava plaćanja

"STATISTIČKA ANALIZA I VIZUALIZACIJA PODATAKA ZA ZDRAVLJE R biljke korijen plod list Heidelberg - London - Togliatti 2014, ..."

-- [ strana 1 ] --

S.E. Mastitski, V.K. Shitikiv

STATISTIČKA ANALIZA I

VIZUALIZACIJA PODATAKA ZA PODRŠKU R

listovi plodova korijena trave

Heidelberg – London – Togliatti

2014, Sergej Eduardovič Masticki, Volodimir Kirilovič Šitikov

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

Qia robot se širi unutar licence

Creative Commons Attribution - nekomercijalno

Vikoristannya - O samim tihim umovima 4.0 Svijet. Vídpovídno za tsíêí̈ licence, Možete slobodno kopirati, rozpovsyudzhuvaty i revidirati twír za razumijevanje točne izjave yogo autora i dzherel. Ako promijenite bilo koji kreativni rad ili ga koristite u svojim robotima, rezultat možete proširiti samo za takvu licencu. Zabranjeno je pobjednički rad komercijalnom metodom bez koristi autora. Detaljne informacije o licenci dostupne su na web stranici www.creativecommons.com

Budite ljubazni, tražite cijelu knjigu ovim redoslijedom:

Mastitskiy S.E., Shitikov V.K. (2014) Statistička analiza i vizualizacija podataka za pomoć R.

- E-knjiga, pristupne adrese:

http://r-analytics.blogspot.com

PEREDMOVA 5

1. GLAVNE KOMPONENTE STATISTIČKOG CENTRA R 8

1.1. Povijest vina i glavna načela organizacije 8 srednjeg R

1.2. Robot sa sučeljem naredbene konzole R 11

1.3. Robot iz izbornika paketa R Commander 13

1.4. Objekti, paketi, funkcije, prilozi 17

2. OPIS MOVI R 23

2.1. Tipi danich movi R 23

2.2. Vektori i matrice 24

2.3. Chinniki 29

2.4. Popisi i tablice 31

2.5. Uvezeni podaci iz R 37

2.6. Odavanje počasti tom času; sat red 40

2.7. Organizacija proračuna: funkcije, otklanjanje pogrešaka, ciklusi 46

2.8. Vektorizirano nabrajanje R s višekratnicima primjenjuje se - 50 funkcija

3. OSNOVNE GRAFIČKE MOGUĆNOSTI R 58

3.1. Dijagrami za razvoj plot() i parametri grafičkih 58 funkcija

3.2. Histogrami, funkcije nuklearne energije i funkcija 66 cdplot()

3.3. Dijagrami ruže 74

3.4. Kružni i Stovpčikov dijagram 77

3.5. Clevelandski dijagrami i pojedinačni dijagrami ruža 84

4. OPIŠI STATISTIKU KOJA SE ODGOVARA 97

ROZPODIL

– – –

PEREDMOVA

Jedan od glavnih alata za prepoznavanje svijeta je prikupljanje podataka, kao način da se ljudi iz različitih gerela. Bit dnevne statističke analize je u interaktivnom procesu koji se formira praćenjem, vizualizacijom i interpretacijom toka informacija koji se nalaze.

Povijest preostalih 50 godina je povijest razvoja tehnologije analize podataka.

Jedan od autora iz analize kraja 1960-ih i njegovog prvog programa za razvoj para korelacija, regrutiran je metalnim iglama na "operativnom polju" od 150 usred osobnog EOM-a "Promin-2". “ s težinom od 200 kg.

U našem vremenu dostupna su visoko produktivna računala sigurnost softvera omogućuju implementaciju najnovijeg ciklusa informacijsko-tehnološkog procesa, koji se munjevito razvija od narednih godina:

° pristup dobivenim podacima (njihova dostupnost iz različitih datoteka i kompletnog skupa ukupnosti zajedničkih tablica);

° Uređivanje zanimljivih indikacija (zamjena ili uklanjanje nedostajućih vrijednosti, transformacija znaka u veći nišan);

° bilješka podataka (pamćenje, što je fragment kože);

° povlačenje visoka vidljivost struktura podataka (izračun statistike opisa radi karakterizacije analize pokazatelja);

° grafički prikaz podataka i rezultata izračuna u razumljivom informativnom obliku (jedna slika vrijedi za tisuću riječi);

° modeliranje podataka (pričuvno znanje i provjera statističkih hipoteza);

° registraciju rezultata (izrada tablica i dijagrama prihvatljive kvalitete publikacije).

U mislima, ako postoje deseci paketa primijenjenih programa prije usluga koristuvacha, stvarni je problem odabrati (ponekad tragično, poput pogađanja "Buridanovog magarca"): kakvoj softverskoj analizi ovih podataka treba dati prednost za njihov praktični rad? Ovdje treba uzeti u obzir specifičnosti izrađenog zadatka, učinkovitost poboljšanja algoritama u proizvodnji, cijenu kupnje programa, kao i užitak te posebne adaptacije analitike. U ovom slučaju, na primjer, predložak Statistica s mehaničkim kompleksom tipki izbornika, daleko od toga da može zadovoljiti kreativnog radnika, koji samostalno kontrolira napredak računskog procesa. Kombinirajte različite vrste analiza, pristup srednjim rezultatima, upravljajte stilom prikaza podataka, dodajte dodatna proširenja softverskim modulima i dizajnirajte pozive u torbi na traženi pogled, omogućite komercijalne sustavi brojanja, koji uključuje visokokvalitetne alate naredbenog retka, kao što su Matlab, SPSS i drugi. Izvrsna alternativa mu je jeftin softverski medij R, koji je moderna statistička platforma divljeg prepoznavanja, koja se neprestano razvija.

Danas je R suludi lider među sustavima statističke analize o kojima se naširoko raspravlja, primjerice, činjenica da je R sustav 2010. godine postao pobjednik natječaja Bossie Awards za softverske proizvode u nizu nominacija. Dirigirajuća sveučilišta u svijetu, analitičari najvećih tvrtki i vodećih centara konstantno pobjeđuju po prvi put u znanstvenom i tehničkom razvoju i stvaranju sjajnih informacijskih projekata. Široku lepezu statistike na temelju paketa ovog medija i svemoćnog znanstvenog duha zumirali su oni koji su skripte R korak po korak postale globalno priznati "standard" kao u časopisnim publikacijama, kao i u slučaj neformalne interpretacije znanstvenih spoznaja.

Glavni pomak za ruske koristuvačive kada svladavaju R, suludo su oni koji mogu imati svu dokumentaciju bilo koje sredine na engleskom jeziku. Manje od 2008 Zusillami A.V. Šipunova, E.M. Baldina, S.V. Petrova, I.S. Zaryadova, A.G. Pojavile su se knjige i drugi entuzijasti koji su metodički pomagali tu knjigu na ruskom jeziku (reference na njih mogu se naći u popisu literature, npr. u knjizi; postoje i podnesci svjetskim izvorima čiji autori pokušavaju napraviti snažan doprinos ruske sredine).

Danski vodič kroz zbirku metodoloških referenci koju je jedan od autora objavio 2011. u bloku “R: Analiza i vizualizacija podataka”

(http://r-analytics.blogspot.com). Dobili smo dodatnu ideju da se radi jasnoće čitatelja razotkrije sav očaj materijala u koncentriranom obliku, a također su podijeljene dvojke za puninu djela.

U prva tri odjeljka nalaze se izvještaji o radu s interaktivnim R komponentama, detaljan opis osnovnih grafičkih mogućnosti medija.

Ovaj dio knjige u potpunosti je dostupan početnicima u području programiranja, ako čitatelj, koji već poznaje moj R, može tamo pronaći fragmente koda ili pomoći u vođenju opisa grafičkih parametara kao dovidkovu knjigu pomoći.

Na sljedećim podjelama (4-8) uveden je opis širih postupaka obrade podataka i inspirativnih statističkih modela, što je ilustrirano desecima aplikacija. Oni uključuju kratak opis algoritama u analizi, glavno odbacivanje rezultata i njihovu moguću interpretaciju. Pokušali smo, ako je moguće, proći bez zlih "ritualnih" riječi-riječi, karakterističnih za numerička pomagala primijenjenoj statistici, citirajući zagalnovídomih teoreme i citirajući bogate površne Rosrakhunove formule. Naglasak je bio na nama uzorkovanim na praktičnim zastosuvannya - na onima tako da čitatelj, željan čitanja, odmah analizira svoje podatke i podijeli rezultate sa svojim kolegama.

Podijelili smo tsíêí̈ dijelove iskustva u svijetu pogoršanja prezentiranog materijala.

Poglavlja 4 i 5 usmjerena su na čitatelja, a statistika ih citira samo u okviru sveučilišnog kolegija cob. U odjeljcima 6. i 7., u okviru jedinstvene teorije globalnih linearnih modela, prikazane su disperzijska i regresijska analiza te su predstavljeni različiti algoritmi za naknadnu strukturnu identifikaciju modela. Poglavlje 8. posvećeno je nekim modernim metodama za poticanje analize složenijih regresijskih modela.

Oskílki nezmínniy _nnyy _nnyy _nnyy ínteres y sledídnika vyklíkaê prostranstvo ínízalíz í víbrazhennya ízultívív ín geografskim kartama í shemama, u razdílí 9 deyak_ priyamívívííí̈vízavívívívívívívívívívív.

Mi upućuje naš metodički sobrik studentima, Aspiranti, a mi smo mlađi, mi smo na pravom putu, bazai, Bazhaychy masturbirajuća analiza tesueli, Vikoristani od Socoriana, mi spudsya, pilla zakinennye chyanni post -ryabika vybnika vyama. možete uzeti dalje informacije, te kako stupiti u kontakt s najjednostavnijom i kompletnom analizom podataka sa preklopnim zadacima.

Datoteke sa skriptama R kodova za sve dijelove knjige, kao i potrebne tablice izlaznih podataka za ove vikonarije, besplatno su dostupne za preuzimanje iz GitHub repozitorija https://github.com/r-tutorials, kao i s web stranice Instituta za ekologiju bazena Volzky Ruske akademije znanosti http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Scripts.zip.

Treba napomenuti da tekst ide u prilog mišljenjima u autorovoj redakciji, a to je, bez obzira na sva naša saznanja, prisutnost očitosti u novim drukarskim oprostima, gramatičkih netočnosti i ne tako dalekih obrata. Zahvaljujemo vam se, čitatelju, na informacijama o qi-ju, kao i drugim nedostacima e-poštom [e-mail zaštićen] Također ćemo biti vdyachni za to da li se poštuje vaš ili ne, taj pozhannya schodo tsíêí̈ rad.

– – –

1. GLAVNE KOMPONENTE STATISTIČKOG CENTRA

1.1. Povijest i glavna načela organizacije medija R Sustav statističke analize i vizualizacije podataka R sastoji se od sljedećih glavnih dijelova:

° Programiranje pomicanja visoke razine R, što omogućuje jednom redu implementaciju različitih operacija s objektima, vektorima, matricama, listama itd.;

° veliki skup funkcija za obradu podataka, odabranih u paketu;

° razvijen od strane sustava podrške, koji uključuje ažuriranje komponenti medija, interaktivnu pomoć i razne svjetlosne resurse, prepoznate kao za klip izbojka R, kao i buduće konzultacije koje je teško zamjeriti.

Cob of the road uveden je sve do 1993. godine, kada su dvije mlade novozelandske supruge Ross Ihaka i Robert Gentleman najavile svoj novi razvoj, po imenu R., stvorili su besplatnu, besplatnu implementaciju, koja izgleda poput svog praoca s modularnom arhitekturom koja može se lako proširiti. Nezabar vinikla rozpodílen sustav sberígannya rozpovsyudzhennya paktív do R, pod skraćenicom "CRAN" (Comprehensive R Archive Network - http://cran.r-project.org), glavna ideja njegovog organiziranja je stalno proširiti, zajedno testirati i brzo proširiti primijenjenu obradu podataka

Pokazalo se da se takav proizvod neprekidnih i dobro koordiniranih napora kolektivnog "kolektivnog uma" tisuća nekorumpiranih trgovaca-intelektualaca pokazao značajno učinkovitim za komercijalne statističke programe čiji bi broj licenci mogao koštati i tisuću dolara. Oskílki R ê voljen od strane mojih profesionalnih statističara, sav preostali doseg statističke znanosti već je brzo postao dostupan coristuvachi R iz cijelog svijeta kao dopunska knjižnica. Sadašnji komercijalni sustav statističke analize danas se tako brzo razvija. R ima veliku vojsku koristuvača, što autore dopunskih knjižnica i sam R sustav podsjeća na pomilovanja, tako da se mogu brzo ispraviti.

Mova izračuna R, čak i ako pjesme trebate koristiti za vlastito mastering, nepostojeće otmjene vještine i enciklopedijsko pamćenje, omogućujući vam da brzo vikonate rozrahunka, zbog vaše svestranosti, praktičan je „tako nemaštovit, kao atom“. Entuzijasti diljem svijeta napisali su 6.739 knjižnica dodataka za R, uključujući 137.506 funkcija (div.

http://www.rdocumentation.org), što bitno proširuje osnovne mogućnosti sustava. Vrlo skladno uvesti bilo koju klasu statističkih metoda, koje se danas ne realiziraju u paketima R, uključujući, jasno, sve "džentlmenski nabor": linearne i ukupne linearne modele, nelinije regresijske modele, planiranje eksperimenta, analizu vremenskih nizova, klasične parametarske i neparametarski testovi, Bayesova statistika, klaster analiza i metode izglađivanja. Uz pomoć napornih alata za vizualizaciju, rezultati analize mogu se sažeti gledanjem različitih grafikona i dijagrama. Krema tradicionalne statistike, proširenje funkcionalnosti uključuje veliki skup algoritama u numeričkoj matematici, metode optimizacije, diferencijacije diferencijalnih jednadžbi, prepoznavanje slika i drugo. Genetičari i sociolozi, lingvisti i psiholozi, kemičari i liječnici GIS-a i Web-tehnologija mogu otkriti svoje specifične metode obrade podataka u skladištu R paketa.

"Firmova" dokumentacija o R-u prilično je obimna i daleko od inteligentno napisana (zbog čudesne tradicije engleske književnosti, prebogato je napisana na opisima trivijalnih istina, iako se važni momenti preskaču brzinom). Međutim, kao dodatak, vodeći svjetski znanstvenici (Springer, Cambridge University Press i Chapman & Hall/CRC) ili samo veliki broj entuzijastičnih timova objavili su veliki broj knjiga koje opisuju različite aspekte analize podataka u R (div. , na primjer, popis referenci na stranici "Enciklopedija psihodijagnostike", http://psylab.info/R:Literature). Osim toga, postoji mnogo aktivno razvijajućih međunarodnih i ruskih foruma koristuvachiv R, koji mogu zatražiti pomoć s problemima s vinilom. Na popisu literature predlažemo nekoliko stotina knjiga i internetskih postova, radi toga, radi iskazivanja posebnog poštovanja prema satu edukacije R.

Bez srednjeg osposobljavanja za praktičan rad u R-u, razvija se za a) ovladavanje dizajnom jezika R, te poznavanje značajki i funkcija funkcije, koje se mogu koristiti za analizu podataka, i b) učenje osnova rada s programima koji implementiraju specifične metode analize i vizualizacije.

Izbor hrane za sučelje R je dvosmislen i jako ustajao u okusu koristuvachiv. Ne postoji niti jedna misao koja bi nadahnula autoritativne fahivtsiv.

Neki ljudi misle da nema ništa bolje od standardnog R konzolnog sučelja. Drugi misle da ga za ručne robote možete instalirati uz očitu integraciju razvojnog međuprograma (IDE) s bogatim skupom izbornika s gumbima. Na primjer, čudesna opcija je besplatna integracija srednjeg softvera razvoja RStudia.

U nastavku se pozivamo na opis konzolne verzije robota i R Commandera, ali za udaljene čitatelje možemo vam pomoći da pogledate različite verzije IDE-a, ideje iz dodatka Šipunovoj knjizi. (2014.).

Jedan od R-stručnjaka, Joseph Rickert, smatra da se razvoj R-a može podijeliti u sljedećoj fazi (izvješće div.

članak o jogi na inside-r.org):

1. Upoznavanje sa sveobuhvatna načela kultura R-splinotičnosti softverskog medija, u kojoj je prošireno funkcioniranje R jezika. Instalacija R na računalu ista je kao i prve testne skripte.

2. Čitanje podataka iz standardnih datoteka u operacijskom sustavu i uvođenje R-funkcija za analizu skupa osnovnih postupaka osnovne statističke analize.

3. Korištenje osnovnih struktura Mov R za pisanje najjednostavnijih programa.

Pisanje vlastitih funkcija. Upoznavanje sa strukturama podataka, s kojima možete vježbati R, te sa sklopivim mogućnostima kretanja. Rad s bazama podataka, web stranicama i drugim sličnim bazama podataka.

4. Pisanje softvera za preklapanje R. Samorazvoj i duboko razumijevanje strukture objekata tzv. S3 i S4 klase.

5. Razvoj profesionalnog softvera R. Samostalna izrada dodatnih modula-knjižnica za R.

Većina običnih coristuvachiv R nabubri u fazi 3 jer

otrimanih do ovog sata znanje je dovoljno za vikonannya statistički zavdan za profil njihove glavne profesionalne djelatnosti.

Otprilike u istoj obsízí smo potaknuti da opišemo potez R u okviru ove pomoći.

Instaliranje i podešavanje osnovne konfiguracije statističkog okruženja R još je lakše. Na vapnu 2014 trenutna verzija R 3.1.1 za 32-bitni i 64-bitni Windows (dostupni su i distribucijski kompleti za sve ostale proširene operativne sustave). Distribucijski komplet sustava zajedno s osnovnim setom od 29 paketa (54 megabajta) možete besplatno dobiti na glavnoj stranici projekta http://cran.r-project.org ruskog "ogledala" http: //cran.gis-lab.info. Proces instaliranja sustava iz preuzetog distribucijskog kompleta teško je ne nazvati i ne primijetiti nikakve posebne komentare.

Radi preglednosti, odabir skripti, izlazne podatke i rezultate analize vartoa treba vidjeti na računalu koristuvača posebnog radnog kataloga. Nije potrebno pisati u nazivu radnog kataloga ćiriličnih simbola.

Put do radnog kataloga i druge opcije u velikoj su mjeri poboljšane promjenom uređivača teksta sistemska datoteka C:\Program Files\R\Retc\Rprofile.site Na stražnjoj strani usmjerenoj niže, modificirani redovi označeni su zelenom bojom.

Krím vkazívki robobogo katalog, tsí redovi označavaju poruku na dzherelo zavantazhennya R paketa i automatsko pokretanje R Commandera.

Upis u datoteku Rprofile.site # Sve što slijedi nakon znaka komentara "#" u sredini se zanemaruje # options(papersize="a4") # options(editor="notepad") # options(pager="internal") # insert tip informacije o stranici dokumenta # options(help_type="text") options(help_type="html") # instalirajte prostor za proširenje lokalne biblioteke #.Library.site - file.path(chartr("\\", "/") , R.home() ), "site-library") # Kada je okruženje omogućeno, pokrenite izbornik R Commander # Stavite znakove "#" tako da Rcmdr nije potreban lokalno (( old - getOption("defaultPackages") options(defaultPackages = c(old, "Rcmdr" ) )) )) # Postavite CRAN zrcalo lokalno ((r - getOption("repos") r["CRAN"] - "http://cran.gis-lab" options(repos=r))) # Postavite put do direktorija (bez obzira da li je drugi na vašem računalu) setwd("D:/R/Process/Resampling") Ako je vrijedan "dobar uvodni prijatelj", onda naš preporuke će biti podložne onoj "pod'aktivnoj". Prote, nakon službenog priznanja uvoda u R. W. Venables i D. Smith (Venables, Smith, 2014.) te knjige R. Kabakova (Kabaco, 2011.), dijelom u onu koja je ruski prijevod. Znakovito je da su tradicionalno "postavka za čajnike" (Meys, Vries, 2012.) i ker_vnitstvo (Lam, 2010.) napisana iz zavidne nizozemske pedantnosti. Od ruskih uvodnih tečajeva najnovije su knjige I. Zaryadova (2010a) i A. Shipunove od suradnika. (2014.).

1.2. Rad sa sučeljem naredbene konzole R Statističko okruženje R prikazuje postoji li skup smislenih uputa za pomicanje R, koje se mogu smjestiti u datoteku skripte ili niz naredbi koje se postavljaju s konzole. Robot s konzole može se napraviti sklopivim za trenutne kratkotrajne zaposlenike koji su pozvali gumbski izbornik, ali je potrebno zapamtiti sintaksu četiri naredbe. Međutim, nakon dodavanja nekih novajlija, čini se da se puno postupaka obrade podataka može obaviti brže i uz manje prakse, niže, primjerice, u istom paketu Statistica.

R konzola je dijaloški prozor u koji možete unositi naredbe i raspravljati o rezultatima njihovog pregleda. Za to je kriv trenutak kada se medij pokrene (na primjer, nakon pritiska na prečac R na radnoj površini). Osim toga, standardno grafičko sučelje R (RGui) uključuje uređivanje skripte i spajanje pogleda s grafičkim informacijama (crteži, dijagrami, itd.)

NA naredbeni način R se može vježbati, na primjer, kao izvrstan kalkulator:

Desnom rukom, nakon simbola zahtjeva, možete unijeti dodatnu vrstu aritmetike, pritisnuti tipku Enter i odmah prikazati rezultat.

Primjerice, u drugom timu, na induciranom mjestu, mali je osvojio funkcije faktorijala i sinusa, kao i broj p. Rezultati, uzeti u tekstualnom obliku, mogu se vidjeti na mišu i kopirati preko međuspremnika u bilo koju tekstualnu datoteku operacijskog sustava (na primjer, Word dokument).

Kada radite sa RGui skriptama, preporuča se kreirati datoteku sa skriptom (tako da se slijed naredbi R-filma, koji će pretvoriti nazive skripti). U pravilu se radi o osnovnoj tekstualnoj datoteci bilo kojeg imena (ali, radi pjevanja, bolje je s ekstenzijama *.r), koja se može kreirati i uređivati uz pomoć sjajnog uređivača poput "Bilježnice". Ako želite spremiti datoteku, najbolje ju je smjestiti u radni direktorij, a onda nakon što pokrenete R i odaberete stavku izbornika "File Open script" umjesto te datoteke, ona će se pojaviti u prozoru "R Editor". Možete promijeniti slijed naredbi u skripti pomoću stavke izbornika "Uređivanje Pokreni sve".

Također je moguće vidjeti fragment pripremljene skripte za razumijevanje miša (od naziva jedne promjene do cijelog mjesta) i započeti pokretanje ovog bloka na vikonannya. Može li se robiti čotirma na moguće načine: od glavnog kontekstni izbornik, kombinaciju tipki Ctrl+R ili gumb na alatnoj traci.

Na predstavljenom mališanu pisalo je sljedeće:

° s internetske stranice bez interneta Global Administrative Areas (GADM), snimljen je R-object gadm s podacima na teritoriju Republike Bjelorusije;

romanizacija naziva mjesta zamjene za toplinski ekvivalent;

° Uz iznimku funkcije spplot() sp paketa, administrativna karta republike prikazuje se u grafičkom prozoru, tako da je možete kopirati u međuspremnik pomoću izbornika ili je spremiti kao standardnu meta- ili bitmapu grafička datoteka.

Detalji osjećaja okolnih operatera mogu se vidjeti na napredujućim divizijama, a ovdje je zvjersko poštovanje koje ste vidjeli u scenariju koji je pokrenuo kombinaciju simbola na ekranu [e-mail zaštićen], preuzimamo s konzole cijeli skup podataka o objektu, a naredba je sastavljena od gadm simbola, [e-mail zaštićen]$NAME_1, dajte nam popis naziva administrativnih centara prije sljedeće izmjene.

Na taj način, Editor R vam omogućuje jednostavnu navigaciju kroz skriptu, uređivanje i uređivanje, bilo da se radi o kombinaciji naredbi, traženje i zamjenu dijelova koda pjesama. Stvoren gore, RStudio vam omogućuje da dodatno modificirate sintaksu koda, automatski dovršite, "pakirate" slijed naredbe u funkciju drugog suptilnog, robota s dokumentima Sweave ili TeX i drugim operacijama, kako će biti slično iskliznutom koristu.

R maê vbudovaní veliki dovodkoví materijali, yakí se mogu vidjeti bez posrednika u RGui.

Ako s konzole izdate naredbu help.start(), tada će vaš internetski preglednik vidjeti stranicu koja omogućuje pristup svim dodatnim resursima: glavnoj pomoći, materijalima zaštićenim autorskim pravima, mišljenja o napajanju, popisima izmjena, pomoći o dokumentima o R i sl.:

Završetak nekoliko drugih funkcija može se uzeti u obzir uz pomoć ofenzivnih naredbi:

° help("foo") chi? foo - dorada za funkciju foo (neobov'yazkovi šape);

° help.search("foo") ili? foo - traži spremljene datoteke pre-file, kako osvetiti foo;

° example("foo") – primijeniti drugu funkciju foo;

° RSiteSearch("foo") – pretraživanje poruka u online tražilicama i arhivama tražilica;

° apropos("foo", mode="function") – popis odabranih funkcija iz foo kombinacije;

° vignette("foo") – popis pomoćnika za te foo.

1.3. Rad s izbornikom paketa R Commander Ručno svladavanje izračuna R za razgovor ê R Commander je grafičko sučelje neovisno o platformi za stil izbornika gumba, implementacije za paket Rcmdr. Vín vam omogućuje stvaranje sjajnog skupa procedura za statističku analizu, bez upuštanja u prednje učenje funkcija naredbenog rudnika, ali bez zanemarivanja, krhotine odražavaju sve upute koje su uključene u poseban víkní.

Možete instalirati Rcmdr, kao i bilo koja druga proširenja, iz izbornika R konzole "Paketi Install package" ili jednostavnije unošenjem naredbe:

install.packages("Rcmdr", dependencies=TRUE) de-omogućuje opcije ovisnosti, čime se osigurava instaliranje kompletnog skupa drugih paketa, što može biti potrebno prilikom obrade podataka putem izbornika Rcmdr.

Pokretanje R Commandera je potrebno kada se paket Rcmdr učita preko izbornika "Paketi omogućavaju paket" ili korištenjem naredbe biblioteke (Rcmdr) Rprofile.site, kao što je prikazano u odjeljku 1.1.

Rad u R Commanderu može se vidjeti na primjeru korelacijske analize podataka o stupnju infekcije mekušaca s dvije ljuske Dreissena polymorpha s trepavicama Conchophthirus acuminatus u tri jezera Bjelorusije (Mastitsky S.E. // BioInvasions Records.

2012. V. 1. P 161-169). U tablici s referentnim podacima, prema nalazištu smokve, imamo dvije promjene: duljinu ljuske mekušaca (ZM dužina, mm) i broj infuzorija pronađenih u mekušcu (CAbroj). Izvještajno, ovaj će kundak biti pregledan u odjelima 4 i 5, pa se ovdje nećemo detaljnije zadržavati na senzornoj analizi, već ćemo se usredotočiti na tehnički rad Rcmdr.

Dali - način preuzimanja podataka s adrese poslane na Internet je naznačen za mreže za spajanje. Nije važno zapamtiti da se sami vaši podaci mogu lako uništiti od lokalnog tekstualnu datoteku, Excel radne knjige ili tablice baze podataka. Kako bismo promijenili činjenicu da su nam podaci zanimljivi (inače, zbog potrebe da ih ispravimo), pritisnemo gumb "Pogledaj podatke".

Prozor za imenovanje organizacije podataka

U drugoj fazi, u izborniku "Statistika" odaberite "Test korelacije":

Odabiremo par koreliranih varijabli i na prvom mjestu uzimamo Pearsonov koeficijent korelacije (R = 0,467), omjer postignute statističke značajnosti (p-vrijednost 2,2e-16) i 95% pouzdanosti između.

– – –

Možete jednostavno kopirati rezultate iz izlaza putem međuspremnika.

Sada možemo oduzeti grafičku sliku korelacijskog ugara. Odabirljivi dijagram (raspršeni dijagram) taloženja CA broja u ZM dužine i sigurno s rubnim dijagramima ruža, linija linearnog trenda nakon metode najmanjih kvadrata (zelena boja), linija zaglađena prema metodi lokalne regresije (crvena boja), predstavljena od strane h. Za kožu tri jezera (jezero Zminna) eksperimentalne točke bit će predstavljene različitim simbolima.

– – –

Grafikon, kopiran iz grafičkog prozora R Commander Kao ekvivalent pritiskanju tipki izbornika R Commander, skripte prozora imaju upute za pomicanje R.

Naš smrad izgleda ovako:

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, alternativa="two.sided", method="pearson") dijagram raspršenja (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=Mekušci) ) možete ga spremiti u datoteke i ponoviti. Isti rezultat se može vidjeti i bez pokretanja R Commandera tako što ćete dohvatiti datoteku za spremanje kroz R konzolu.

U velikoj mjeri, ne poznavajući konstrukcije R jezika (ili jednostavno ne pokušavajući stegnuti svoje pamćenje njihovih sjećanja), uz Rcmdr varijantu, možete koristiti varijantu podataka za varijantu svih osnovnih statističkih metoda. Ovdje su prikazani parametarski i neparametarski testovi, metode prilagođavanja raznih kontinuiranih i diskretnih podpodjela, analiza višestrukih tablica podataka, jednodimenzionalna i multivarijantna analiza varijance, metoda glavnih komponenti i grupiranja, te različiti oblici agregativnih regresijskih modela i drugo. Dan analize i testiranja uređaja retelny vyvchennya rozvineniya.

Detaljan opis tehnike robotike R Commander, kao i specifičnosti implementacije algoritama obrade podataka, može se pronaći u priručnicima (Larson-Hall, 2009.; Karp, 2014.).

Tim nije manji, jer jezik gesta ne može zamijeniti ljudski govor prirodnim jezikom, pa se znanje jezika R proširuje između mogućnosti koristuvača i krade vezu sa srednjim R prihvaćanjem i sijedom. A ovdje automatsko generiranje skripti u R Commanderu može biti prekrasan alat za čitatelja da upozna filmske R operatore i nauči specifičnosti wikija i drugih funkcija. Sljedeća poglavlja keramike posvećena su raspravi o postupcima obrade ovih podataka samo na jednakim strujnim konstrukcijama.

1.4. Objekti, paketi, funkcije, prilozi Mova R pripada obitelji objektno orijentiranih programskih jezika visoke razine. Za ne-fahivtsya suvore, definicija koncepta "ob'êkt" je učiniti ga apstraktnim. Međutim, radi jednostavnosti, objektima možemo nazvati sve što je stvoreno procesom R.

Vidimo dvije glavne vrste objekata:

1. Objekti koji se koriste za pohranu podataka ("objekti podataka") - okremí promjena, vektori, matrice i nizovi, liste, faktori, tablice podataka;

2. Funkcije ("funkcijski objekti") - tse programi za imenovanje, prepoznati za stvaranje novih objekata ili prepisivanje pjesama iznad njih.

Objekti medija R, namijenjeni kolektivnom i slobodnom izboru, kompletiraju se u paketima koji su kombinirani sa sličnim temama ili metodama obrade podataka. Ê dayak vídminníst mízh pojmovi paket ("paket") i knjižnica ("knjižnica"). Pojam "knjižnica" označava imenik, tako da se jedan ili više paketa može ukloniti. Pojam "paket" označava skup funkcija, HTML stranica pomoći i primjene objekata podataka, prepoznatih za testiranje ili obuku.

Paketi se instaliraju u sing direktorij operativnog sustava, inače se u deinstaliranom prikazu mogu spremiti u arhivirani *.zip Windows datoteke(verzija paketa mora odgovarati specifičnoj verziji vašeg R).

Dodatne informacije o paketu (verzija, glavna tematska izravna, autor, datum promjene, licence, ostali funkcionalno povezani paketi, najnoviji popis funkcija iz dodijeljenog priznanja i ostalo) tim može ukloniti

knjižnica(pomoć=naziv_paketa), na primjer:

knjižnica(help=Matrix) Omogućuje R paketima da budu u jednoj od tri kategorije: baza ("baza"), preporučena ("preporučena") i druge koje je umetnula jezgra.

Možete dohvatiti popis na određenom računalu izdavanjem naredbe library() ili:

Installed.packages(priority = "base") installed.packages(priority = "recommended") # novi popis packlist packlist - rownames(installed.packages()) # Prikaži informacije međuspremnika u Excel formatu write.table(packlist,"clipboard",sep="\t", col.names=NA) u R instalacijsku datoteku.

Razumijevanje, nema potrebe instalirati puno različitih paketa "u rezervi" u pričuvi.

Da biste instalirali paket, u naredbenom prozoru R konzole odaberite stavku izbornika "Paketi instalirajte paket(e)" ili unesite, na primjer, naredbu:

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

Paketi se mogu preuzeti, na primjer, s ruskog "mirror" http://cran.gis-lab.info, za koji možete ručno urediti datoteku Rprofile.site, kao što je prikazano u odjeljku 1.1.

Druga opcija za instaliranje paketa je odlazak na stranicu http://cran.gis-lab.info/web/packages potreban paket Pogledajte zip datoteku i odaberite mapu na svom računalu.

Na taj način prvo možete pogledati sve podatke na pakiranju, zocremu, opis funkcija, što prije unijeti te odabrati koliko vam vina treba. Kliknite na stavku izbornika naredbi "Paketi Instalirajte pakete iz lokalnih zip datoteka".

Prilikom pokretanja RGui konzole uzima se samo nekoliko osnovnih paketa. Da biste inicijalizirali drugi paket, trebate unijeti biblioteku naredbi (package_name) prije srednje alternative ove funkcije.

Možete instalirati, poput paketa za hvatanje u trenutku oblaganja sesije, izdavanjem naredbe:

sessionInfo() R verzija 2.13.2 (30.09.2011) Platforma: i386-pc-mingw32/i386 (32-bit)

– – –

ostali izborni paketi:

Vegan_2.0-2 permute_0.6-3

učitano putem imenskog prostora (i nije priloženo):

Grid_2.13.2 lattice_0.19-33 tools_2.13.2 U sljedeću tablicu uvesti popis (moguće, ne u potpunosti) paketa, koji su odabrani u skriptama koje predstavljaju ovu knjigu:

Paketi R Označeni "Osnovni" paketi Osnovne konstrukcije R baza Prevoditelj paketa R kompajler Postavite tablicu s podacima za testiranje i demonstriranje funkcija skupova podataka Osnovne grafičke funkcije grafika Grafički pokretači, palete boja, fontovi regresijski splajnovi različitih tipova splajnovi Osnovne funkcije statistike statističke analize Metode statističkih funkcija klase S4 stats4 Komponente sučelja coristuvacha (izbornik, izbor okvira i in.) tcltk Informacijska podrška, administracija i dokumentacija i arhiviranje.

Utils "Rekomendirani" paketi Funkcije različitih postupaka butstrepu i "skladnog noža" boot Različite algoritme neierarhične klasifikacije i poznavanja klase Algoritmi podjele i ierarhične klasterizacije cluster Analiziranje i provjera kodova R codetools Čitanje i zapis datoteka u različitim formatima (DBTA, STA) Funkcije optimizacija nuklearnog zgrađivanja KernSmooth Grafičke funkcije proširene funkcionalnosti (Sarkar, 2008.) rešetka Nabor podataka i statističkih funkcija (Venables, Ripley, 202.) MASS Operacije s matricama i vektorima klasifikacija Matrix Uobičajene aditivne modele i modele sa mješovitim učincima na mreži Neposredna mreža i regresija rpart Funkcije kriginga i analiza prostorne raspodjele točaka prostorna Analiza preživljavanja (Koksuov model i in.) preživljavanje Paketi ugrađeni u robotski proces po'yazaní z pr ikladnim regresijskim analizom corrplot Pregledi korelacijskih matrica u grafičkim funkcijama fitdistrplus Podbor parametara statističkih distribucija testiranja aditivnih geosfera Ocjene geografskih lokacija ggplot2 Unaprijeđeni grafički paket visoke funkcionalnosti DAAG Funkcije analize podataka i grafika u knjigama (Maindonald, Braun, Hrell) HSAUR2 Dodatak knjizi u R jpeg Robot z grafičke datoteke jpeg lars Posebne vrste regresije (LARS, Lasso itd.) lavaan Potvrdna analiza modela strukturnog poravnanja lmodel2 Implementacija regresijskih modela tipa I i II (MA, SMA, RMA) Kriterije pri provjeravanju hipoteza o normalnim distribucijskim outliers Analiziranje ispuštanja u podatke pastecs Analiziranje prostornih i časovnih nizova u ekologiji pls Regresija na glavnim komponentama pwr Ocjena statističke moći hipoteza dekolatora smjenjivim skalama Podbor skala boja sem Model strukturnih razina semPlot Vizulizacija strukturnih zv'ciranja sm Ocjena stabiliteta raspodjele ova metoda glatkih sp Metode klasa za pristup prostornim metodama Metode prostorne statistike za modele pdbir spdep Prostorni depoziti: geostatističke metode i modeliranje stargazer Pregled informacija o statističkim modelima u različitim formatima vcd umetanja u R, ili pokušajte vikoristaty funn ktsíí̈ sche nezavantazhennogo paket, a zatim otrimaêmo podomlennya sustav:

sem(model, data=PoliticalDemocracy) Pardon: ne mogu znati funkciju "sem" knjižnica(lavaan) Oprostite u biblioteci(lavaan) : nema paketa pod nazivom "lavaan" Funkcija dolazi, uveo K. Cichini, prihvaća kao zadani parametar listu pobjedničkih paketa i bira sebe, kao sljedeći interes, i ako je potrebno instalirati ga. Da biste razumjeli rad scenarija, potrebno je poznavati konstrukcije filma R, koje su opisane u uvredljivom dijelu, ali čitatelju, što kliknuti, možete okrenuti da naredbe usmjerite na slovo.

instant_pkgs - function(pkgs) ( pkgs_miss - pkgs)] # Instalirajte pakete, nemojte se pripremati za hvatanje:

if (length(pkgs_miss) 0) ( install.packages(pkgs_miss) ) # Instalirajte pakete ako još nisu dostupni:

Priloženo - traži() attached_pkgs - priloženo need_to_attach - pkgs if (length(need_to_attach) 0) ( for (i in 1:length(need_to_attach)) require(need_to_attach[i], charTR.)

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

Možete vidjeti popis funkcija paketa kože, na primjer, izdavanjem naredbe:

ls(pos = "package:vegan") Napomena: ls() je zamjenska funkcija za prikaz popisa objekata u danom okruženju. Naredba će instalirati veganski paket na isti način. Prilikom izdavanja naredbe bez parametara, vraćamo popis objekata koji su kreirani za sat vremena streaming sesije.

Možete dohvatiti popis argumenata ulaznih parametara bilo koje funkcije paketa koji vas zanima izdavanjem naredbe args().

Na primjer, prilikom pokretanja funkcije koju smo naširoko koristili za upisivanje linearnog modela lm(), postavite sljedeće parametre:

Args(lm) funkcija (formula, podaci, podskup, težine, na.akcija, metoda = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, kontrasti = NULL, offset,...) Ako unesete naredbu koja dodaje kraticu funkcije (na primjer, kako izračunati interkvartilni raspon IQR), možete promijeniti izlazni tekst funkcije u R filmskim kodovima:

IQR funkcija (x, na.rm = FALSE) diff(quantile(as.numeric(x), c(0.25, 0.75), na.rm = na.rm, names = FALSE)) preusmjeri" wiki standardne funkcije na svoju verziju.

Međutim, ako želimo pogledati kod funkcije predict() na način da pobijedimo za predviđanje vrijednosti linearnog modela, tada uzimamo:

funkcija predviđanja (objekt,...) UseMethod("predict") Ova vrsta predviđanja() ima "univerzalnu" funkciju: ovisno o tome koji objekt modela je uveden u ulaz (lm za linearnu regresiju, glm za Poissonovu ili logističku regresiju , lme samo za model s različitim efektima), ažurirana je metoda uklanjanja prediktivnih vrijednosti.

Zocrema, ova funkcija je pobjednička za provedbu ofenzivnih metoda:

metode("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* Nevidljive funkcije označene su zvjezdicom R. Za OOP u S3 stilu, metoda je funkcija koja poziva drugu generičku funkciju, kao što je print (), plot() ili summary(), ovisno o klasi objekta koji se poslužuje na njenom ulazu. Kad god je objekt orijentiran, on specificira atribut klase, koji osigurava ispravno slanje i pozivanje potrebne metode za dati objekt. Dakle, "funkcija-metoda" za predviđanje vrijednosti suženog linearnog modela bit će predict.glm(), dok će zaglađivanje sa splajnovima - predict.smooth.spline() i tako dalje. Detaljne informacije o S3 OOP modelu mogu se pronaći u proširenju S3Methods, a za veći model S4 u proširenju Metode.

Nareshti, pogledajmo najjednostavniji način za spremanje rezultata rada, oduzimajući prvi sat sesije R:

° sink(file= file name) – prikaz rezultata izvođenja uvredljivih naredbi u stvarnom vremenu za datoteku s zadanim nazivima; da biste priložili naredbu, trebate upisati naredbu sink() bez parametara;

° spremi (datoteka= naziv datoteke, popis objekata za spremanje) – sprema dodijeljene objekte u dvostruku datoteku XDR formata, tako da je možete koristiti u svakom slučaju operacijski sustav;

° load(file=filename) – sprema objekte u streaming okruženju;

° save.image(file= name to file) – sprema sve objekte koji su stvoreni za sljedeći sat, kao specifično za R rda datoteku.

Događaj prijenosa formirane tablice s podacima u međuspremnik za razmjenu u formatu, zbrajajući strukturu Excel list. U distribuciji 6, prijenosni slučaj će biti postavljen iz objekta linearnog modela u Word datoteku.

Srednji R može generirati pikselsku sliku potrebne svjetline za bilo koju vrstu prostora za prikaz ili drugo, a također može spasiti gubitak grafičke slike u datotekama različitih formata. Za grafički prikaz prilagođen koži, koristi se funkcija upravljačkog programa: da biste vidjeli cijeli popis upravljačkih programa, možete unijeti naredbu za pomoć (Uređaji).

Među grafičkim gospodarskim zgradama najviše je stambenih prostorija:

° windows() – Windows grafički prozor (zaslon, pisač ili metadatoteka).

° png(), jpeg(), bmp(), tiff() – izlaz u rastersku datoteku u istom formatu;

° pdf(),postscript() – prikaz grafičkih informacija iz PDF datoteke ili PostScript-a.

Kada je rad s uređajem završen, sljedeći korak je uključivanje drajvera naredbom dev.off (). Ísnuê mozhlivíst aktivízíí̈ dekílkoh pristroí̈v graficheskoj vyvodu odnochasno í mikannya mizh ih: div. (2012, str. 278).

1. OPIS MOVI R

2.1. Vrste pomicanja podataka R Svi objekti podataka (i, također, i promjene) u R-u mogu se podijeliti u sljedeće klase (ove vrste objekata):

° numerički - objekti kojima se mogu vidjeti brojevi (cijeli) i stvarni brojevi (dvostruki);

° logički – logički objekti koji prihvaćaju samo dvije vrijednosti: FALSE (skraćeno F) i TRUE (T);

° znak - simbolički objekti (vrijednosti promjene postavljene su u donjem dijelu ili pojedinačnim nogama).

R možete kreirati nazive za različite objekte (funkcije ili promjene) kako na latinici, tako i na ćirilici, ali i obrnuto, dakle a (ćirilica) i (latinica) - dva različita objekta. S druge strane, srednji R je osjetljiv na registraciju, tobto. mala i velika slova u níy se razlikuju. Nazivi promjenjivih (identifikatora) R temelje se na slovima (ili točkama) i sastoje se od slova, brojeva, znakova, točaka i sufiksa.

Za naredbu za pomoć? Im'ya se može obrnuti, chi ísnuê zmínna ili funkcija dodijeljenog ím'yam.

Ponovno provjeravanje valjanosti promjene prve klase ponovno se provjerava funkcijama is.numeric(im'ya_ob'ykta), is.integer(im'ya), is.logical(im'ya), is.character(im 'ya), a za transformaciju objekta u drugu vrstu, funkcije as.numeric (im'ya), as.integer(im'ya), as.logical(im'ya), as.character(im'ya) ) može se baciti.

R ima mali broj posebnih objekata:

° Inf - pozitivna ili negativna nedosljednost (izračunajte rezultat podjele govornog broja s 0);

° NA - "dnevna vrijednost" (nije dostupno);

° NaN - "nije broj" (Not a Number).

Očigledno možete koristiti funkcije is.nite(im'ya), is.na(im'ya) i is.nan(im'ya) da promijenite koji se od ovih posebnih tipova može promijeniti.

Viraz (izraz) mov R ê dnannyam takve elemente, kao što su operator dodjeljivanja, aritmetički i logički operatori, nazivi objekata i imena funkcija. U pravilu se rezultat pobjedničkog bodovanja vidi u naredbenom ili grafičkom prozoru. Međutim, kada je operacija dodijeljena, rezultat se uzima iz odabranog objekta i neće biti prikazan na ekranu.

Kao operator privlačnosti u R-u, možete odabrati ili simbol "=", ili par simbola "-" (uvoz ljevorukog objekta) ili "-" (uvoz desnorukog objekta). Dobar je stil programiranja koristiti "-".

Virazimov R poredani su u redove prema scenariju. U jednom redu možete unijeti niz naredbi odvojenih simbolom „;“. Jedan tim se može podijeliti u dva (i više) reda.

Objekti numeričkog tipa mogu se razlikovati od tradicionalnih aritmetičkih operacija + (zbrajanje), - (zbrajanje), * (množenje), / (podešavanje), ^ (korak po korak), %/% (cjelobrojni subd), %% (višak) víd rozpodílu). Operacije mogu imati normalan prioritet, tj. kod nogu, pokupit ćemo korake, zatim ćemo ih umnožiti, zatim ćemo ih spojiti. U virazama se okrugli lukovi mogu uvijati i operacije mogu imati najveći prioritet.

Logički virazi se mogu formirati od više naprednih logičkih operatora:

° "Jednako" == ° "Nije zdravo" != ° "Manje" ° "Više" ° "Manje ili jedan" = ° "Više ili jedan" = ° "Logički I" & ° "Logički ABO" | ° "Logično NE"!

ISKLJUČITE SE IZ GOMILJE w w.am icor str. c om AMICORP GROUP USLUGE ZA TVRTKE ZMIST PRO COMPAN II NAŠE USLUGE USLUGE Usluge za korporativne klijente Usluge za institucionalnu prodaju Kreiranje i upravljanje...»

« Savezna državna obrazovna proračunska ustanova za stručno obrazovanje „Sveučilište financija pri Vijeću Ruske Federacije Federacije” Odjel “Marketing”. Karpovy Moskva 2011. Recenzenti: N.S. Perekalina - doktor ekonomskih nauka, profesor, proč. Odjel "Marketing" "MATI" - Rusko državno tehnološko sveučilište po imenu. K. E. Tsiolkovsky S.S. Solovjov...»

« Malo digitalno za KAFE i ČAJ RDAKCIJA: Cilj. Urednica: Vesela Dabova 4. prosinca 2011. Urednica: Slabi čaj Zdava: ABB Yak sve fluktuacije u tijelu kad priyomaneto na teanata ću popiti i sve fluktuacije su oslabljene Nay-sigurniat i razumni počeci za slikanje na tegloto e radshata konzumaciju na šalicu čaja. Različita su razmišljanja o tome koliko je teorija pouzdana na bazenu, ali s druge strane, činjenice dokazuju da je šalica čaja zajamčena pjevačkim režimom na ... »

« MEĐUNARODNI INTERDISCIPLINARNI ZNANSTVENI KONFERENCIJA RADIKALNI PROSTOR U IZMEĐU DISCIPLINA RCS 2015. KONFERENCIJA ZBORNIK SAŽETKA UREDNIKA Romana Bokovi Miljana Zekovi Slaana Milievi

Vuji Izdavač Odsjek za arhitekturu i urbanizam Fakulteta tehničkih znanosti,...»

« DRŽAVNO SVEUČILIŠTE SANKT PETERBURG Geografski i geoekološki fakultet Katedra za geomorfologiju tema: "Geomorfološke značajke i paleoklima arktičkih jezera (na primjeru jezera u središnjem sektoru ruskog Arktika)" Bolshiyanov Dmytro Yuriyovich dr., čl. Vikladach Larisa Anatoliivna Savelieva Recenzent: kandidat geoloških znanosti, voditelj....»

« Misha Apacer M811 - laserski mini-pozashlyahovik Komplektu. http://news.kosht.com/computer/mouse/2009/11/26/mysh_apacer_m811. dodatak za šalu za cijene dana KOSHT.com za preglednik Firefox Instalirajte jednim klikom. Jedan kilobajt. Početna Vijesti Cijene Najavljene Roboti Forumi Tvrtke Mobilni Znajte Znajte svoje vijesti računala za igre rozrahunok On-line na UltraPrice.by Misha Apacer M811 – laserski mini-pozashlyakhovik [...»

« FEDERALNA AGENCIJA ZA OBRAZOVANJE DRŽAVNA OBRAZOVNA INSTALACIJA VISCHOE PROFESIONALNO OBRAZOVANJE MOSKVA DRŽAVNA INDUSTRIJSKA SVEUČILIŠTE (GOU MDIU) "INFORMACIJSKI SUSTAVI I TEHNOLOGIJE" ODSJEK DIPLOMA ROBOT za specijalnost "Matematička sigurnost i administracija informacijskih sustava" student Chumakova Tetyana Andrivna na temu "Rozrah. m. n. Oleksin Volodimir Adamovič...»

« R WWII A/45/3 IZVORNIK: engleski DATUM: 15. rujna 2008. SVITOV ORGANIZACIJA INTELEKTUALNE VLAŽNOSTI ŽENEVA SKUPŠTINE SILA - ČLAN 2. svjetskog rata Četrdeset. 5. serija susreta Ženeva, 22.-30. travnja 2008 PRIJEM POSTERIGACHIV-a Memorandum generalnog direktora I. PRIJEM MEĐUNARODNIH REMETALNIH ORGANIZACIJA NA PRETHODNU MOGUĆNOST 1, 1.

« 1 Oleg Sanaev. OKO PRODUŽENJA KOD CHOTIRI ROKI I ARTISTY STO DOLARIV U smislu skupljeg Evgen Oleksandrovich Gvozdev na jahti Olen, dodijeliti naslov, svi garazdi su chotiri kameni plus dva tizhní: 7 lime 1992. vin viyshov iz luke Makhachkala, 19. ožujka 1996 okrenuti se. I od íz penija - očito overbílshennya, virníshe primjena: nije moguće, očito, ako živite na sto dolara - protegnut ćete noge. Ale, pochinayuchi plivanje, Nails maw na vlastitom raspolaganju iste vrećice. Želim crnu...»

« Institut za menadžment, pridružen Belgorodskom državnom nacionalnom istraživačkom sveučilištu

« Lydia YANOVSKA BILJEŠKE O MIKHAILU BULGAKOVU MOSKVA "TEKST" UDK 821.161.1 BBK 84 (2Ros-Rus)6-44 Ya64 ISBN 978-5-7516-0660-2 ISBN 978)"Tekst", 2007. "BRAVO, BIS, ZAlagaonica!" "BRAVO, BIS, ZALOGA!" Ne znam poznaje li Moskva urednike časopisa Yunist. Imate li takav časopis? Sredinom 70-ih najmlađa i najatraktivnija redakcija u Moskvi lutala je Sadovy-Triumfalnom, naručena s trga Majakovskog, zauzimajući mali, ali izvanredno miran ..."

« Dodatak 1 OBLIK PRIJAVE NATJEČAJ 2013 ROCU Obrazac "T". Naslovna stranica prijave u RDNF Naziv projekta Broj projekta Vrsta projekta (a, c, d, e, f) Područje znanja(šifra) RDNF klasifikacijski kod DRNTI kod (http://www.grnti.ru/) Prioritetni smjer razvoja znanosti, tehnologije i tehnologije u Ruskoj Federaciji, kritična tehnologija kontakt telefon kerívnika na projekt u projekt Povna taj kratki naziv organizacije, kroz koji možemo zdíysnyuvatisya...»

« Izvješće FNI 8/2014 Provedba klimatskih i energetskih politika EU-a u Poljskoj: 3 europeizacija do polonizacije? Jon Birger Skjrseth Provedba EU Climate i Energetske politike u Poljskoj: 3 europeizacija do polonizacije? Jon Birger Skjrseth [e-mail zaštićen] Prosinac 2014. Autorsko pravo © Institut Fridtjof Nansen 2014. Naslov Provedba klimatskih i energetskih politika EU-a u Poljskoj: 3 europeizacija do polonizacije? Vrsta publikacije i broj Stranice FNI Report 8/2014 57 Autor ISBN 978-82-7613-683-8 Jon...”

« "Vcheni notes of TOGU" Vol. 6, No. 4, 2015 ISSN 2079-8490 Elektronsko znanstveno izdanje "Vcheni notes of TOGU" 2015., Vol. 6, No. 4, P. 173 - 178 77-39676 od 05.05.2010 http://pnu.edu.ru/ru/ejournal/about/ [e-mail zaštićen] UDK 316.33 © 2015 r.Í. A. Garieva, doktorica sociologije. sci., A. G. Kiselova (Pacific State University, Khabarovsk) FORMIRANJE SUSTAVA SOCIJALNOG OSIGURANJA Ovaj članak analizira formiranje sustava socijalnog osiguranja i njegovo trenutno stanje ... "

« Program konferencije Chiang Mai, Tajland, studeni 2015. APCBSS Azijsko-pacifička konferencija o poslovnim i društvenim znanostima ICEI međunarodna konferencija o obrazovanju Inovacija APCLSE Azijsko-pacifička konferencija o ISFN 978-986-5654-33-7 Konferencija o znanosti o životu i inženjerstvu ISBN 978-986-90052-9-6 Sadržaj Sadržaj...»