Kurso programa

Programavimo elementai R

• Statistikos aprašymas ir vizualizacija
• Pavyzdžiui, kas svarbiau: koks yra vidutinis čekis?

Klasterinė analizė

• Yake zavdannya virishuetsya. Padalinkite objektų grupę į pogrupius.
• Užduoties pavyzdys. Aikštelių segmentavimas, panašių aikštelių paskyrimas.
• Stebėjimo metodai. ІІєєєrarchіchny klasterinė analizė, išankstinio vidurkio metodas, išankstinio medovidіv metodas.

Pakartotinis statistinių hipotezių patikrinimas

• Yake zavdannya virishuetsya. Suporuokite dvi objektų grupes.
• Užduoties pavyzdys. A/B testavimo elgsena koristuvach on skirtingos versijos svetainės pusėje.
• Stebėjimo metodai. Proporcijų testas, Stjudento testas, Levino testas, Wilcoxon-Mann-Whitney testas

Tiesinės regresijos analizė.

• Užduoties pavyzdys. Įvertinkite, kiek sumažėjo automobilių apgyvendinimo kainos po nemažos mit.
• Stebėjimo metodai. Vіdbіr zminnikh, kolіnearnіst, vplivovі budrumas, pertekliaus analizė. Neparametrinė regresija (branduolinis išlyginimas). Trumpų serijų iš sezoninio sandėlio prognozavimas papildomai tiesinei regresijai

Prognozavimas

• Yake zavdannya virishuetsya. Sukelkite laiko eilutės prognozę
• Užduoties pavyzdys. Numatykite svetainės veikimą prieš 6 mėnesius.
• Stebėjimo metodas. Eksponentinis išlyginimas

Mašininis mokymasis (vaizdo atpažinimas)

• Užduoties pavyzdys. Atpažinti tapti tuo vіk prie odos vіdvіduvacha svetainėje
• Stebėjimo metodai. Klasifikavimo medžio (KREPŠELIS) ​​artimiausio sus_d metodas. Vipadkovi rishtuvannya. gradiento didinimo mašina

Kurso pažymiai

Klausytojai pamatys 14 laboratoriniai robotai. Kurso balas nustatomas pagal šią taisyklę:

• Gerai – visi robotai apdrausti;
• Dobre - visi robotai yra apdrausti, kriminalinis vienas?;
• Zadovіlno - apdrausti visi darbai, krіm du;
• Nepatenkinama – kitais būdais.

Laboratorinis robotas yra atsakingas už ką

• klausos galite pamatyti duomenų ir mitybos rinkinį;
• klausytojas patvirtina mitybą, patvirtina savo su lentelėmis, grafikais ir scenarijus, parašykime mano R;
• klausytojas žino apie papildomą tiekimą.

Maisto pavyzdys. Prašyti parametrų, kad būtų užtikrintas optimalus roboto algoritmas Random Forest vyno prekės ženklo atpažinimo valandai, remiantis cheminės analizės rezultatais.

Ką būtina žinoti, išgirsti kursą

Pasakysiu, kad tie, kurie klausėsi kurso, klausėsi žinių teorijos kurso.

Literatūra

• Šipunovo, Baldino, Volkovos, Korobeinikovo, Nazarovos, Petrovo, Sufijanovo Naočnajos statistika. Pergalė R
• Masticsky, Šitikivas Statistinė analizė ta duomenų vizualizacija, kad padėtų R
• Vyskupo modelių atpažinimas ir mašininis mokymasis.
• Jamesas, Wittenas, Hastie, Tibshiranis. Statistikos mokymosi įvadas. Su paraiškomis R.
• Hastie, Tibshiranis, Friedmanas. Statistinio mokymosi elementai_duomenų gavyba, išvados ir numatymas 2+ed
• Crawley. R knyga.
• Kabacoff R veikia. Duomenų analizė ir grafika su R.

Vikladachi

Paskaitų sąrašas

Įvadas į R: pagrindinės komandos. Mediana, kvantiliai ir kvartiliai. Histograma. Stovpčikovo diagrama. Skritulinė diagrama. Rožių diagrama. Išsiplėtimo matricinės diagramos. Spalvų pasirinkimas grafikai. Dėžutės su wusami (dėžutės diagrama). Tipinė atrankos apsauga: aritmetinis vidurkis, mediana arba sutrumpintas vidurkis. Pasirinkite tipinės reikšmės apibūdinimo būdą, tinkamą duomenų analizei. Lognormalus pasiskirstymas. Wikidi tas ypatingas atsargumas.

Hierarchinė klasterių analizė. Klasteris, stovėkite tarp objektų, stovėkite tarp grupių. Algoritmas įkvėptas dendrogramų. Kamyanisty osip/likot. Duomenų standartizavimas. Tipiški atleidimai už pagerbimo rengimo valandą. Rezultatų interpretacija.

Metodas iki vidurio. Variacijos skaičiaus matuokliai, matuoklio grūdai. Algoritmo vizualizavimas išankstinio vidurkio metodu. Klasterių skaičiaus nustatymo metodai. Biblioteka NbClust. Kamyanisty osip/likot. Bagatomir skalė klasterių vizualizavimui.

Statistinių hipotezių pakartotinis patvirtinimas. Nedorybės, vienalytiškumo, nepriklausomybės hipotezės, hipotezės apie rozpodіlu parametrus.

Statistinių hipotezių pakartotinis patvirtinimas. Pirmos ir kitos rūšies atleidimai, p reikšmės ir reikšmingumo lygis, statistinės hipotezės pakartotinio patikrinimo ir rezultatų interpretavimo algoritmas. Hipotezė apie rozpodіlu normalumą. Šapiro-Vilkos ir Kolmogorovo-Smirnovo kriterijai. Nešioti svajones normalumo akivaizdoje. Vibrų keitimas. Nepriklausomas ir vaikinai vibirki. Pasirinkite iš Studento t testo, Mann-Whitney-Wilcoxon testo ir Mood testo. Stjudento t-testų įvairovė ir lygios dispersijos. Vizualizacija išvykimo valandą. Vienašaliai ir dvišaliai testai.

Statistinių hipotezių pakartotinis patvirtinimas. Vibrų keitimas. Nepriklausomas ir vaikinai vibirki. Pasirinkite iš Studento t testo, Mann-Whitney-Wilcoxon testo ir Mood testo. Stjudento t-testų įvairovė ir lygios dispersijos. Vizualizacija išvykimo valandą. Vienašaliai ir dvišaliai testai. Nepriklausomybė. Pearsono, Kendalo ir Spirmano koreliacijos koeficientai, tipiški atleidimai už ryšį tarp dviejų žmonių. Vizuali Visnovkovo peržiūra.

Tiesinės regresijos analizė Modelis, koeficientų įverčių interpretavimas, daugiklio determinacijos koeficientas. Determinacijos koeficiento daugiklio aiškinimas, yogo zastosuvannya ploto gruntas. Svarbiausių prognozių nustatymas ir odos prognozuotojo indėlio įvertinimas. Modelių pažadinimo koregavimo algoritmai. Kolinearizmas.

Tiesinės regresijos analizė: trumpų serijų per valandą prognozavimas.

Prognozavimas pagal regresijos modelį nuo sezoninių rodiklių (fiktyvių, struktūrinių) pokyčių. Tendencija, sezoniniai sandėliai, charakterio pokyčiai žemi, wikidi. Logaritmas yra būdas paversti multiplikacinį sezoniškumą adityviu. Rodiklio pokyčiai. Pervardyti.

Tiesinė regresija – pertekliaus analizė. Gauso-Markovo teoremos modelio ribos sunaikinimas. Pertekliaus analizė. Atleiskite specifika. Daugiakolinisiškumas, tolerancija ir VIF. Perpildymo dispersijos stiprumo pakartotinis patikrinimas. Modelių taisymas dėl išvaizdos, kad normalumo akivaizdoje nėra ryšio su pertekliumi. Žr. Virimas ir panaudojimas. Durbin-Watson statistika. Nedidelis sezoninių pataisymų skaičius.

Eksponentinio išlyginimo Holto „a-Winters“ metodas. Vietinė tendencija, vietinis sezoniškumas.

Terminija: mašininis mokymasis, dirbtinis intelektas, duomenų gavyba ir modelių atpažinimas.

Metodas iki artimiausio suid. Promožnistų metodas. Tingus mokymasis (ledache mokymasis). Funkcijos pasirinkimas. Kryžminis patvirtinimas. k-karto kryžminis patvirtinimas. Overfitting (Overworld fitment). Iš pradžių tas testas vibirki.

Kitos artimiausios figūros metodas Pavyzdys. Artimiausio sucіdіv skaičiaus žymėjimas. Robotinio metodo efektyvumo eilės lentelė.

Klasifikavimo medis KREPŠELIS. Geometrinė išvaizda. Paklusimas loginių taisyklių rinkiniui. Pagarba atrodančiam medžiui. Vuzli, tėčiai ir naschadki, kіntsev vuzli. Slenkstinė vertė. rpart biblioteka. Ateikite į vuzlos grynumą (nešvarumų priemonės). Vimiro grynumo metodai: džinas, entropija, klasifikavimo atleidimas. Medžio perpildymo taisyklės. rpart.plot biblioteka.

Praeitą kartą (art. 2014 m. rudenį; dar labiau gėda, kad taip vilkinu!) kalbėjau apie pagrindines R. pagrindinės iteracijos galimybes. Pagrindinė iteracija toli gražu nėra geriausias sprendimas, tačiau R kilpos virš echolija daugiau. Todėl iš karto pasakysiu, nes dirbti su danimu tikrai būtina, kad procesas būtų skaičiuojamas, nesuvarginus išgerti daug puodelių ikrų galutiniame rezultate. Be to, skirsiu šiek tiek laiko tyrimams apie tuos, kurie atsiranda pagal dabartinius duomenų vizualizavimo metodus R. Todėl ne mažiau svarbus yra duomenų apdorojimo rezultatų pateikimo praktikoje patikimumas, rezultatai. patys yra žemesni. Pradėkime nuo paprasto.

Vektorinės operacijos

Beje, bazinis R tipas yra ne skaičius, o vektorius, o pagrindinės aritmetinės operacijos atliekamos su vektoriais elementas po elemento:

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

Čia lengva viską užbaigti, logiška įdėti mitybą: kas bus, jei vektorius neveiks? Yakshcho mi, sakyk, rašyk<- 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

Maždaug tas pats su matricomis.

> 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

Kai tai yra „normalu“, o ne bitų matricų daugyba, atrodome taip:

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

Vis dėlto, tikrai, dar geriau, tai lengva dirbti, jei mums reikia zastosovuvat jų galios funkcijas į elementus vektoriuose ar matricose, tai kaip mes galime sukurti be ciklo? Pidhidas, kuris yra nulaužtas R, kad išspręstų problemą, netgi panašią į tuos, prieš kuriuos skambėjome funkciniais judesiais, vis tiek atspėja žemėlapio funkciją Python ar Haskell.

Pagrindinė funkcija lapply ir draugai

Pirmoji funkcija šioje šeimoje yra lapply. Tai leidžia priskirti tam tikrą odos elemento funkciją sąrašui arba vektoriui. Be to, rezultatas bus sąrašas, neatsižvelgiant į tipo argumentą. Paprasčiausias lambda funkcijų pavyzdys:

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

Kaip funkciją, kurią reikia perduoti vektoriaus, kuriam reikia daugiau nei vieno argumento, sąrašui, per lapply galima perduoti kelis argumentus.

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

Iš sąrašo funkcija veikia panašia tvarka:

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

Čia rnorm funkcija apskaičiuoja normalųjį skirstinį (šiuo atveju dešimt normaliai paskirstytų skaičių intervale nuo 0 iki 1), o vidurkis – vidutinę reikšmę. „Sapply“ funkcija yra panaši į „lapply“ funkciją, išskyrus tai, kad ji turėtų pakeisti rezultatą. Pavyzdžiui, kaip odos elementą sąraše dozhini 1, o ne sąraše, kad pasuktumėte vektorių:

> taikyti(c(1,2,4), funkcija(x) x^2) 1 4 16

Jei rezultatas yra tos pačios reikšmės vektorių sąrašas, tada funkcija pasuks matricą, todėl nieko neatėjo į galvą, tada tiesiog sąrašas, pvz., lapply .

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

Norėdami dirbti su matricomis, rankiniu būdu pakoreguokite taikymo funkciją:

> x<- matrix(rnorm(50), 5, 10) >taikyti(x, 2, vidurkis) > taikyti(x, 1, suma)

Čia pirmą kartą sukuriame penkių eilučių ir dešimties eilučių matricą, tada pirmiausia sukursime eilučių vidurkį, o tada eilučių sumą. Norėdami užbaigti paveikslėlį, atkreipkite dėmesį, kad grindų dangos eilučių vidurkio ir sumos apskaičiavimas dažnai padidinamas, kad R specialių funkcijų rowSums, rowMeans, colSums ir colMeans perdavimui.
Be to, taikymo funkciją galima pritaikyti turtingiems masyvams:

> arr<- array(rnorm(2 * 2 * 10), c(2, 2, 10)) >taikyti (arr, c(1,2), vidurkis)

Likusią wiki galima pakeisti lengviau skaitoma parinktimi:

> eilutės vidurkis (arr, dim = 2)

Pereikime prie mapply funkcijos, kuri yra turtingas lapply analogas. Pradėkime nuo paprasto pavyzdžio, kurį galite rasti standartinėje R dokumentacijoje:

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

Kaip ir galima bachiti, čia rep funkcija įkeliama į parametrų rinkinį, kuris generuojamas iš dviejų sekų. Pati funkcija rep tiesiog pakartoja pirmąjį argumentą tiek kartų, kiek jis pateikiamas kaip kitas argumentas. Tokiu būdu persiuntimo kodas yra tiesiog lygiavertis žingsniui:

> sąrašas(pakartojimas(1,4), rep(2,3), rep(3,2), rep(4,1))

Kartais reikia užšaldyti funkciją kaip masyvo dalį. Galite dirbti su papildoma bakstelėjimo funkcija. Pažvelkime į įžeidžiantį užpakalį:

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

Galinėje pusėje sukuriame vektorių, kurio dalys sudaromos iš kintamųjų reikšmių su skirtingu rozpodiliu, vektorių generuojame iš faktorių, kurie yra ne kas kita, kaip dešimt vienetų, tada dešimt dviejų ir trijų. Apskaičiuokime skirtingų grupių vidurkį. Bakstelėjimo funkcija po užrakto pritaikoma rezultatui. Šią parinktį galima išjungti nurodant parametrą simplify=FALSE.

> tapply(x, f, diapazonas, supaprastinti = FALSE)

Jei kalbate apie taikymo funkciją, tuomet turėtumėte kalbėti ir apie padalijimo funkciją, kuri suskaido vektorių į dalis, panašiai kaip tapply. Taigi, jei vadiname split(x, f), tada paimame trijų vektorių sąrašą. Tokiu būdu lapply / split pora veikia taip pat, kaip tapply su supaprastintomis reikšmėmis, lygiomis FALSE:

> lapply (skilimas (x, f), vidurkis)

Funkcijų padalijimas є coris і peržengia robotų su vektoriais ribas: її taip pat galima susukti і robotams su duomenų rėmeliais. Pažvelkime į įžeidžiantį užpakaliuką (joga užsiėmiau iš R programavimo kurso Coursera):

> biblioteka (duomenų rinkiniai) > galva (oro kokybė) Ozon Solar.R Vėjo temperatūra Mėnuo 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 5 64 2 6 6 8 . 66 5 6 > s<- split(airquality, airquality$Month) >lapply(s, function(x) colMeans(x[, c("Ozonas", "Solar.R", "Wind")]))

Čia dirbame su duomenų rinkiniu, kurio tikslas – vėl rinkti informaciją apie stovyklą (ozono pakeitimas, sony spinduliuotė, vėjas, temperatūra Farenheito laipsniais, mėnuo ir diena). Mes galime lengvai sužinoti apie mėnesio vidurio rodiklius, vikoristovuyuchi split ir lapply, kaip parodyta kode. Tačiau „sapply“ wiki pateiks rezultatą vaizdiniu būdu:

> taikyti

Kaip matote, tikroji reikšmės reikšmė nepriskiriama (ir kuriai reikšmei rezervuota reikšmė NA). Tai reiškia, kad stulpeliuose „Ozone“ ir „Solar.R“ taip pat nebuvo priskirtos reikšmės (jei tik viena). Šiai prasmei funkcija colMeans veikia teisingai: jei tai nesvarbi reikšmė, tai vidutinei reikšmei toks rangas nepriskiriamas. Problema gali būti išspręsta nustačius funkciją netikrinti NA reikšmės naudojant parametrą na.rm=TRUE:

> taikyti Saulės.R 181.29630 190.16667 216.483871 171.857143 167.43333 Vėjas 11.62258 10.26667 8.941935 8.793548 10.

Ar reikia tiek daug funkcijų, kad būtų galima įgyvendinti panašias užduotis? Manau, kad tai toks maistas žmogaus draugei uždėti odą, nes ji viską skaitė. Visos šios funkcijos efektyviai išsprendžia vektorinių duomenų apdorojimo problemą nenaudojant ciklų. Ale, vienas dešinėje – aukšto lygio duomenų apdorojimas ir susipažinimas – atima dalį lankstumo ir kontrolės, kad jie galėtų užtikrinti tokias svarbias struktūras, kaip dviračiai ir išmanieji operatoriai.

Duomenų vizualizavimas

Sistema R yra vizualiai turtinga duomenų vizualizacija. O štai prieš mane sunkus pasirinkimas – apie tai, ką tu nori pasakyti, nes teritorija tokia didelė. Nors programavimas turi tam tikrą pagrindinių funkcijų rinkinį, be jokio darbo, vizualizacija turi daugybę skirtingų užduočių ir skinas iš jų (kaip taisyklė) gali būti atliktas taip, kad oda gali turėti savo pliusų ir minusų. Be to, įsitikinkite, kad nėra parinkčių ir paketų, leidžiančių pakeisti užsakymą kitaip.
Pro standartinė tvarka vizualizacija R parašyta per gausiai, todėl čia norėčiau papasakoti apie cicavishe. Likusią metų dalį viskas populiarėja paketas ggplot2, Ašis apie naujus ir pakalbėkime.

Norėdami pradėti naudoti ggplot2, turite įdiegti biblioteką naudodami install.package("ggplot2") . Dalі podklyuchaemo її už vykoristannya:

> biblioteka("ggplot2") > galvutė(deimantai) karatų pjūvis spalvos skaidrumo gylis lentelė kaina xyz 1 0.23 Idealus E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43 2 0.21 Premium E SI1 59 3 6 3 6 3 Premium 59 3 6 3 6 3 6 5043 .2 . I VS2 62,4 58 334 4.20 4.23 2.63 5 0,31 6 160 110 3,90 2.620 16.46 0 1 4 4 MAZDA RX4 WAG 21,0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 DATSUN 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 Hornet 4 Drive 21,4 6 258 110 3,08 3,215 19,44 1 0 3 1 Hornet Sportapie 18,7 8 360 175 3,15 3,440 17,02 0 0 3 2 Valant 18,1 10 6325

Šie deimantai ir mtcar yra ggplot2 paketo dalis, ir mes galime su jais dirbti iš karto. Iš pirmo viskas buvo aišku - duomenys apie deimantus (švarumas, spalva, spalva ir kita), o kitas rinkinys - duomenys apie kelio bandymus (mylių skaičius galone, cilindrų skaičius...) 1973-1974 m. Amerikos žurnalo Motor Trends išleidimo laikas. Išsamią informaciją apie duomenis (pavyzdžiui, išplėtimą) galima gauti įvedus?diamonds arba?mtcars.

Vizualizacijai pakete perkelta daug funkcijų, kurioms mums svarbiausia bus qplot. Funkcija ggplot suteikia daug daugiau galimybių valdyti procesą. Viską, ką galima padaryti su qplot pagalba, tai galima padaryti ir su ggplot pagalba. Pažvelkime į paprastą programą:

> qplot(aiškumas, duomenys = deimantai, užpildymas = iškirpimas, geom="juosta")

Tą patį efektą galima pasiekti naudojant ggplot funkciją:

> ggplot(deimantai, aes(aiškumas, užpildymas = iškirpti)) + geom_bar()

Tačiau qplot wiki atrodo paprastesnis. Ant pav. 1 galite kalbėti taip, tarsi bus daug deimantų iš skirtingos kokybės pjovimo (pjovimo) grynumo (skaidrumo).

Dabar reikės žinoti vieno automobilių gaisro vieneto važiavimo pasenimą їхної masės pavidalu. Otrimano taškinė diagrama sklaidos sklypas) yra atstovaujama
pav. 2.

> qplot(wt, mpg, data=mtcars)

Taip pat galite pridėti spalvų schemą, kad nurodytumėte išsklaidymo valandą ketvirtadaliu mylios (qsec):

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

Vizualizuodami duomenis taip pat galite konvertuoti:

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

Esant tam tikroms nuotaikoms, atskiros spalvos apatinis sluoksnis atrodo labiau reprezentatyvus, žemesnis be pertrūkių. Pavyzdžiui, jei norime nuspalvinti informaciją apie cilindrų skaičių išsklaidymo valandai, tuomet turėtume nurodyti, kad reikšmė gali būti atskira (3 pav.):

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

Galite pakeisti taško, vikoristo dydį, pavyzdžiui, dydis=3 . Jei pasirenkate grafiką spausdinti nespalvotu spausdintuvu, geriau neryškinti spalvų, o keisti žymeklio formą priklausomai nuo faktoriaus. Tai galite padaryti pakeisdami color=factor(cyl) į shape=factor(cyl).
Grafiko tipas priskiriamas papildomam parametrui geom , o skirtinguose sklaidos brėžiniuose papildomo parametro reikšmės reikšmė "taškai" .

Dabar neleiskite man tiesiog paprašyti automobilių skaičiaus histogramos iš nurodytų cilindrų verčių:

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

Pirmą savaitę tiesiog nubrėžiamos trys skirtingų cilindrų verčių histogramos. Reikia pasakyti, kad pirmasis bandymas suteikti histogramos spalvą balų rezultato nedavė – juodi stulpeliai bus juodi, bus nuimtas tik spalvos kontūras. Ir likusio ciklo qplot ašis yra padalinta į histogramą, kaip parodyta fig. 4.

Štai kitas dalykas, kurį reikia paaiškinti. Dešinėje, tuo, kad dabartiniai mūsų raginimai nėra griežtos žodžio reikšmės histograma. Garsas po histograma, kad suprastumėte analogišką nepertraukiamų duomenų rodymą. IN Anglų kalba Juostinė diagrama(tse tie, kurie mane taip gerai apiplėšė) ir histograma- tse du skirtingi supratimai (div. Vidpovidnі statti iš Vikipedijos). Čia aš sunkia širdimi plaku žodį „histograma“, kad abu suprastų, gerbdamas, kad pati duomenų prigimtis kalba pati už save.

Tiesiog pasukite į pav. 1, tada ggplot2 turi šprotą rudos spalvos variantai grafikų padėtis (pozicijos = "stack" reikšmė nustatyta už varnelės):

> qplot(skaidrumas, duomenys=deimantai, geom="juosta", užpildymas=supjaustymas, padėtis="kiekis") > qplot(skaidrumas, duomenys = deimantai, geom="juosta", užpildymas = iškirpimas, padėtis = "užpildymas") > qplot(aiškumas, duomenys = deimantai, geom="juosta", užpildymas = iškirpimas, padėtis = tapatybė")

Pirmasis iš siūlomų variantų bus mokestis, kaip parodyta pav. 5, kitame pavaizduotos skirtingo briaunavimo skaidrumo briliantų dalys giliame tam tikro grynumo deimantų žiede (6 pav.).

Dabar pažiūrėkime į tinkamų histogramų pavyzdį:

> qplot(karatas, duomenys = deimantai, geom="histograma", juostos plotis = 0,1) > qplot(karatas, duomenys = deimantai, geom="histograma", juostos plotis = 0,05)

Čia pralaidumo parametras parodo, koks yra smugo plotis histogramoje. Histograma rodo, kiek duomenų taškų yra tam tikrame diapazone. Rezultatai pateikti fig. 7 ir 8.

Kartais, jei mums reikia sukelti modelį (tiesinį arba, tarkime, daugianarį), galime jį sugeneruoti tiesiogiai qplot ir sugeneruoti rezultatą. Pavyzdžiui, mes galime sukelti mpg nedirbamos grafiką wt masėje tiesiai taško diagramos viršuje:

> qplot(wt, mpg, data=mtcars, geom=c("taškas", "lygus"))

Pagal numatytuosius nustatymus yra vietinė daugianario regresija (method="loess") kaip vikoristinis modelis. Matomas roboto rezultatas, kaip parodyta Fig. 9, de tamsiai pilka smuga - tse standartinis atleidimas. Užraktas nepasirodys, galite jį išjungti parašydami se=FALSE .

Jei norime pabandyti ištempti tiesinį duomenų modelį, tai galime padaryti tiesiog įvedę method=lm (10 pav.).

Aš nasamkinets, aišku, reikia parodyti, kaip būti apskritomis diagramomis:

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

Čia mes labiau pagreitiname naudodami ggplot funkciją. Priežastis tokia: mano rankoje turėsime grafiką, kuriame pavaizduotos automobilių dalys su skirtingu cilindrų skaičiumi šalia pagrindinės masės (mažas 11), tada grafiką išverčiame ties polinėmis koordinatėmis (pav. 12).

Už'yaznennya pavaduotojas

Axis mi th priprato padėti R. Ką tu davei? Akivaizdu, kad čia pateikiamos pagrindinės ggplot2 galimybės ir atsižvelgiama į mitybą, susijusią su vektorizacija. Є kіlka gerų knygų s R, yakі varto atspėti, o prieš jas, kelti bet kokių abejonių, varto zvіtatisya dažniau, žemesnė į korporacijos nuopelnus, net įkyrus gerumas. Pirma, ši Normano Matloffo knyga „R programavimo menas“. Jei jau esate susipažinę su R programavimu, jums reikės Patricko Burnso „The R Inferno“. Klasikinė Johno Chamberso knyga „Programinė įranga duomenų analizei“ taip pat labai sena.

Jei kalbate apie vizualizaciją R, tai W. Chango „R Graphics Cookbook“ yra gera knyga. Pateikite paraišką dėl ggplot2, ši statistika paimta iš mokymo programos: ggplot2. Iki pasimatymo būsimame straipsnyje „Duomenų analizė ir mašininis mokymasis iš R“!

Tinklaraštis „R: duomenų analizė ir vizualizavimas“ naudojamas daugiau nei trejus su puse metų. Dekіlka mіsyatsіv gimė Zagalniti metodinės povіdomlennya idėja, publikuota čia visą valandą, priešais elektroninę knygą. Idėjos, o vėliau ir knygos autoriumi tapo Volodimiras Kirilovičius Šitikovas (biologijos mokslų daktaras). Būdami patenkinti, pristatome jums rezultatą kaip naują dovaną.

Metodinė pagalba“ Duomenų statistinė analizė ir vizualizavimas pagalbai gauti R adresuota svarbiausia studentams, abiturientams, jauniems ir seniems, seniems, taip pat profesionaliems analitikams, anksčiau išmanantiems R. darbą. Laikydamiesi tinklaraščio tradicijų, pagal galimybes stengėmės daryti be „ritualinių“ žodžių-žodžių blogio, būdingo skaitinei taikomajai statistikai, giliai įsišaknijusių teoremų citavimui ir turtingų paviršinių Rosrakhun formulių citavimui.

• 1 skyrius: Pagrindiniai statistinės terpės komponentai
• 2 skirsnis: filmo aprašymas R
• 3 skyrius: Pagrindinės grafinės galimybės R
• 4 skyrius: Aprašomoji statistika ir rožių pasiskirstymas
• 5 skyrius: Klasikiniai statistikos metodai ir kriterijai
• 6 skyrius: Tiesiniai modeliai dispersinei analizei
• 7 skyrius: Pūdynų regresiniai modeliai tarp nedidelių pokyčių
• 8 skyrius: Patobulinimai, struktūriniai ir kiti regresijos modeliai
• 9 skyrius: Išsami kartogramų analizė ir kūrimas

Be to, yra didelė bibliografija ir įsišaknijusių interneto išteklių sąrašas R.

Oficiali transliacijos versija PDF formatu (~11 MB) yra prieinama Nemokamas atsisiuntimas iš dviejų svetainių:

• „GitHub“ saugykla: https://github.com/ranalytics/r-tutorials
• Rusijos mokslų akademijos Volzkio baseino ekologijos instituto svetainė: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/

Tuose pačiuose dviejuose šaltiniuose galite rasti R kodo scenarijus ir duomenų rinkinius, reikalingus programoms, kurios apžvelgtos knygoje, įdiegti.

Dėkosime už pagarbą, už malonę jūsų darbui – priverskite juos, būkite malonūs, el. paštu rtutorialsbook["šuo"]gmail.com

Kai tik ji paskiriama, knyga parašyta visiškai nemokamai. Tačiau nedera rodytis kaip mandagumas ir gerbti kitus autorius už jų darbus; saugus režimas per elektroninę mokėjimo sistemą

"STATISTINĖ ANALIZĖ IR SVEIKATOS DUOMENŲ VIZUALIZAVIMAS R žolės šaknies vaisiaus lapas Heidelbergas - Londonas - Togliatti 2014, ..."

-- [ 1 pusė ] --

S.E. Mastitskis, V.K. Šitikiv

STATISTINĖ ANALIZĖ I

DUOMENŲ VIZUALIZAVIMAS PAGALBA R

žolės šaknų vaisių lapai

Heidelbergas – Londonas – Toljatis

2014 m., Sergijus Eduardovičius Mastitskis, Volodymyras Kirilovičius Šitikovas

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

Qia robotas plečiasi pagal licenciją

„Creative Commons“ priskyrimas – nekomercinis

Vikoristannya – pačių ramių protų 4.0 Visas pasaulis. Vіdpovіdno to tsієї licenzії, Galite laisvai kopijuoti, rozpovsyudzhuvaty ir peržiūrėti Twіr, kad suprastumėte tikslų jogo autorių ir dzherelio pareiškimą. Jei pakeisite kokį nors kūrybinį darbą arba naudosite jį savo robotuose, rezultatą galite išplėsti tik su tokia licencija. Draudžiama pergalingai dirbti komerciniu būdu be autorių naudos. Išsamią informaciją apie licenciją rasite svetainėje www.creativecommons.com

Būkite malonūs ir paprašykite visos knygos tokia tvarka:

Mastitskis S.E., Šitikovas V.K. (2014) Duomenų statistinė analizė ir vizualizacija į pagalbą R.

- E-knyga, prieigos adresai:

http://r-analytics.blogspot.com

PEREDMOVA 5

1. PAGRINDINĖS STATISTIKOS CENTRO R 8 KOMPONENTAI

1.1. Vyno istorija ir pagrindiniai organizacijos principai 8 vidurio R

1.2. Robotas su komandų konsolės sąsaja R 11

1.3. Robotas iš R Commander 13 paketo meniu

1.4. Objektai, paketai, funkcijos, priedai 17

2. MOVI R 23 APRAŠYMAS

2.1. Tipi Danich Movi R 23

2.2. Vektoriai ir matricos 24

2.3. Chinniki 29

2.4. Sąrašai ir lentelės 31

2.5. Importuoti duomenys iš R 37

2.6. Duoklė tai valanda; 40 laikrodžio eilutė

2.7. Skaičiavimo organizavimas: funkcijos, derinimas, ciklai 46

2.8. Vektorizuotas R išvardijimas su kartotiniais - 50 funkcijų

3. PAGRINDINĖS GRAFIKOS GALIMYBĖS R 58

3.1. Diagramos plot() kūrimui ir grafinių 58 funkcijų parametrams

3.2. Histogramos, branduolinės energijos funkcijos ir funkcija 66 cdplot()

3.3. Rožių diagramos 74

3.4. Circular ir Stovpchik diagramos 77

3.5. Klivlando diagramos ir atskiros rožių diagramos 84

4. APRAŠYKITE STATISTIKĄ, TINKAnčią 97

ROZPODILIS

–  –  –

PEREDMOVA

Viena iš pagrindinių pasaulio atpažinimo priemonių yra duomenų rinkimas, kaip būdas paimti žmones iš skirtingų gerelių. Kasdieninės statistinės analizės esmė yra interaktyviame procese, kuris susidaro iš informacijos srauto, kurį reikia rasti, sekimo, vizualizavimo ir interpretavimo.

Likusių 50 metų istorija yra duomenų analizės technologijos raidos istorija.

Vienas iš septintojo dešimtmečio pabaigos analizės ir jo pirmosios koreliacijų poros kūrimo programos autorių buvo įdarbintas metaliniais smeigtukais 150 žmonių „operaciniame lauke“ asmeninės rinkimų stebėjimo misijos „Promin-2“ viduryje. “, kurio svoris 200 kg.

Mūsų valandomis yra labai našūs kompiuteriai programinės įrangos saugumas leisti įgyvendinti naujausią informacinio technologinio proceso ciklą, kuris žaibiškai vystosi nuo ateinančių metų:

° prieiga prie gautų duomenų (jų prieinamumas iš skirtingų failų ir visas abipusių lentelių rinkinys);

° Įdomių nuorodų redagavimas (trūkstamų reikšmių pakeitimas ar pašalinimas, ženklo transformavimas į didesnį reginį);

° duomenų anotacija (atmintis, kas yra odos fragmentas);

° pasitraukimas didelio matomumo duomenų struktūra (aprašymo statistikos skaičiavimas, siekiant charakterizuoti rodiklių analizę);

° grafinis duomenų ir skaičiavimo rezultatų pateikimas suprantama informatyvia forma (viena nuotrauka tinka tūkstančiui žodžių);

° duomenų modeliavimas (rezervuoti žinias ir statistinių hipotezių tikrinimą);

° rezultatų registravimas (priimtinos publikacijos kokybės lentelių ir diagramų rengimas).

Galvojant, jei prieš koristuvacho paslaugas yra dešimtys taikomų programų paketų, iš tikrųjų problema yra pasirinkti (kartais tragiška, kaip spėlioti „Buridano asilas“): kokiai programinei šių duomenų analizei teikti pirmenybę. už savo praktinį darbą? Čia reikėtų atsižvelgti į kuriamos užduoties specifiką, algoritmų tobulinimo gamyboje efektyvumą, programų pirkimo kaštus, taip pat to ypatingo analitikos pritaikymo malonumą. Šiuo atveju, pavyzdžiui, šablonas Statistica su mechaniniu meniu mygtukų kompleksu, toli gražu netenkina kūrybingo darbuotojo, kuris savarankiškai kontroliuoja skaičiavimo proceso eigą. Derinkite skirtingus analizės tipus, prieigą prie tarpinių rezultatų, valdykite duomenų rodymo stilių, pridėkite papildomų plėtinių prie programinės įrangos modulių ir suprojektuokite skambučius reikiamu rodiniu, leiskite reklamuotis skaičiavimo sistemos, kuri apima aukštos kokybės komandinės eilutės įrankius, tokius kaip Matlab, SPSS ir kt. Puiki alternatyva jai yra nebrangi programinė terpė R, kuri yra moderni statistinė laukinio atpažinimo platforma, kuri nuolat tobulėja.

Šiandien R yra beprotiška lyderė tarp statistinės analizės sistemų, apie kurias plačiai diskutuojama, pavyzdžiui, tai, kad 2010 metais R sistema tapo programinės įrangos produktų konkurso Bossie Awards nugalėtoja daugelyje nominacijų. Pasaulyje diriguojantys universitetai, didžiausių įmonių ir pirmaujančių centrų analitikai nuolat pirmą kartą laimi mokslo ir technikos pažangą bei puikių informacinių projektų kūrimą. Platus statistikos spektras šios terpės paketo ir visagalės mokslinės dvasios pagrindu buvo priartintas tų, kurie scenarijai R žingsnis po žingsnio tapo pasauliniu mastu pripažintu „standartu“ kaip žurnalų publikacijose, taip pat neformalaus mokslo žinių interpretavimo atvejis.

Rusų koristuvachivams, beprotiškai įsisavinant R, vadovauja tie, kurie gali turėti visą bet kokio vidurio dokumentaciją anglų kalba. Mažiau nuo 2008 m Zusillami A.V. Šipunova, E.M. Baldina, S.V. Petrova, I.S. Zaryadova, A.G. Metodiškai tai knygai rusų kalba talkinančios knygos ir kiti entuziastai (nuorodas į juos galima rasti knygos pagrindu esančiame literatūros sąraše; ten pat nuorodų į pasaulio išteklius pateikimas, knygos autoriai). kurios stengiasi stipriai prisidėti iš Rusijos vidurio).

Vieno iš autorių 2011 metais išleistas daniškas metodinių nuorodų rinkinio vadovas. bloke „R: duomenų analizė ir vizualizavimas“

(http://r-analytics.blogspot.com). Mums buvo suteikta papildoma idėja skaitytojų aiškumo dėlei atskleisti visą skirtingą medžiagą koncentracijos forma, taip pat išplėsti diakonus, kad darbas būtų pilnas.

Pirmuosiuose trijuose skyriuose pateikiamos ataskaitos, kaip dirbti su interaktyviais R komponentais, detaliai aprašomos pagrindinės terpės grafinės galimybės.

Ši knygos dalis yra visiškai prieinama pradedantiesiems programavimo srityje, jei skaitytojas, jau žinantis mano R, gali ten rasti kodo fragmentus arba padėti aprašyti grafinius parametrus kaip dovidkovy pagalbos knygą.

Kituose skyriuose (4–8) buvo pristatytas platesnių duomenų apdorojimo procedūrų ir įkvepiančių statistinių modelių aprašymas, kurį iliustravo dešimtys paraiškų. Juose pateikiamas trumpas analizės algoritmų aprašymas, pagrindinis rezultatų atmetimas ir galimas jų interpretavimas. Stengėmės, jei įmanoma, apsieiti be piktų „ritualinių“ žodžių-žodžių, būdingų skaitinėms taikomosios statistikos priemonėms, cituodami zagalnovіdomih teoremas ir cituodami turtingas paviršutiniškas Rosrakhun formules. Daugiausia dėmesio skiriama praktiškam zastosuvannya – tiems, kad skaitytojas, norintis skaityti, akimirksniu analizuotų savo duomenis ir pasidalintų rezultatais su kolegomis.

Mes suskirstėme tsієї patirties dalis pateiktos medžiagos pasunkėjimo pasaulyje.

4 ir 5 skyriai yra orientuoti į skaitytoją, statistiniai duomenys pateikiami tik pagal Cob universiteto kursą. 6 ir 7 skyriuose vienos globalių tiesinių modelių teorijos rėmuose pateikiamos dispersinės ir regresinės analizės, supažindinami su skirtingais algoritmais tolesnei modelių analizei ir struktūriniam identifikavimui. 8 skyrius skirtas kai kuriems šiuolaikiniams metodams, skatinantiems sudėtingesnių regresijos modelių analizę.

Oskіlki nezmіnniy _nnyy domina paskutinis vyklіkaє platumo analizė ir rezultatų rodymas geografiniuose žemėlapiuose ir schemose, rozdіlі 9 deyakі tokio priyomіv vіzualіzatsії pritaikymu.

Mūsiškiai yra mūsų metodinės mokyklos mokiniams, aspirantham, ir Torzozhi І PRIMIM, SHO Vіdbuli, Bajauchem OSVIZA ANALIZA TA Vіzualіzіyu Dia Wick Hercustors of the middle of R. Mi SPOVYAєMYY, SHO PІSLY PІSLY PІІSLY ІИДИДИДКИДИКИЦИДИДИЦИДИКЕКИДИЦИДОЦЕТРОЗИЦЕТРОЗИЦЕРИМИМИЯ R. , taip pat kaip susisiekti su paprasčiausiais ir užbaigti duomenų analizę su lankstymo užduotimis.

Failus su visų knygos skyrių R kodų scenarijais, taip pat būtinas šių vietovių išvesties duomenų lenteles galima laisvai atsisiųsti iš „GitHub“ saugyklos https://github.com/r-tutorials, taip pat iš Rusijos mokslų akademijos Volzkio baseino ekologijos instituto svetainės http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Scripts.zip.

Pažymėtina, kad tekstas yra palankus autoriaus redakcijoje išsakytoms nuomonėms ir kad, nepaisant visų mūsų žinių, naujuose drukūriškuose atleidimuose yra akivaizdumo, gramatinių netikslumų ir ne taip jau tolimų posūkių. Būsime dėkingi, Skaitytojau, už informaciją apie qi ir kitus el. pašto trūkumus [apsaugotas el. paštas] Mes taip pat būsime vdyachni už tai, ar jūsų gerbiamas, kad pozhannya schodo tsієї darbas.

–  –  –

1. PAGRINDINĖS STATISTIKOS CENTRO KOMPONENTAI

1.1. Terpės R istorija ir pagrindiniai organizavimo principai Duomenų R statistinės analizės ir vizualizavimo sistema susideda iš šių pagrindinių dalių:

° Move programavimas aukšto lygio R, leidžiantis vienoje eilutėje įgyvendinti skirtingas operacijas su objektais, vektoriais, matricomis, sąrašais ir pan.;

° didelis duomenų apdorojimo funkcijų rinkinys, pasirinktas pakete;

° sukurta palaikymo sistema, apimanti terpės komponentų atnaujinimą, interaktyvią pagalbą ir įvairius apšvietimo išteklius, pripažintus kaip burbuolės šaudyti R, bei būsimos konsultacijos, dėl kurių sunku kaltinti.

Kelio burbuolė buvo pristatyta iki 1993 m., kai dvi jaunos žmonos iš Naujosios Zelandijos Rossas Ihaka ir Robertas Gentlemanas paskelbė apie savo naują plėtrą, vardu R. sukūrė nemokamą, nemokamą įgyvendinimą, kuris atrodo kaip jo protėvis su moduline architektūra. galima nesunkiai išplėsti. Nezabar vinikla rozpodіlen sistema sberіgannya rozpovsyudzhennya paktіv iki R, su santrumpa "CRAN" (Comprehensive R Archive Network - http://cran.r-project.org), pagrindinė jo organizavimo idėja yra nuolatinis jo organizavimas. išplėsti, bendrai išbandyti ir greitai išplėsti taikomą įtrauktą duomenų apdorojimą

Paaiškėjo, kad toks nepertraukiamų ir gerai koordinuotų tūkstančių nesugadintų mažmenininkų-inteligentų kolektyvinio „kolektyvinio proto“ pastangų produktas pasirodė esąs itin efektyvus komercinėms statistikos programoms, kurių licencijų skaičius gali kainuoti tūkstantį dolerių. Oskіlki R є mylimas mano profesionalių statistikų, visa kita statistikos mokslo sritis jau greitai tapo prieinama coristuvachi R iš viso pasaulio kaip papildoma biblioteka. Dabartinė komercinė statistinės analizės sistema šiandien taip sparčiai vystosi. R turi didelę koristuvachiv armiją, kuri papildomų bibliotekų autoriams ir pačiai R sistemai primena apie atleidimą, kad juos būtų galima nedelsiant ištaisyti.

Mova apskaičiuokite R, net jei jums reikia naudoti dainas savo įsisavinimui, neegzistuojantiems prabangiems įgūdžiams ir enciklopedinei atminčiai, leidžiantiems greitai vikonat rozrahunka, dėl jūsų universalumo tai yra praktiška „tokia neįsivaizduojanti, kaip atomas“. Entuziastai visame pasaulyje sukūrė 6 739 R priedų bibliotekas, įskaitant 137 506 funkcijas (div.

http://www.rdocumentation.org), kuri iš esmės išplečia pagrindines sistemos galimybes. Folding to Decisive Beauxual Claus of Statistical Methods, POINT NOT REALIZATIONS OF SOZHNIA SO VIRENDIA PACKIV R, INSTAUNCESS, PRIZUMYLO, ALL "Gentlemanic Kitіr": Lynіinі city, bayperiness test, parapereriossment, neplaniniai modeliai, parapererissmento modeliai, nevykdomi modeliai. analizės ir išlyginimo metodai. Daug pastangų reikalaujančių vizualizavimo priemonių pagalba analizės rezultatus galima apibendrinti pažiūrėjus į skirtingus grafikus ir diagramas. Tradicinės statistikos grietinėlė, funkciniai išplėtimai – tai puikus skaitinės matematikos algoritmų rinkinys, optimizavimo metodai, diferencialinių lygčių diferencijavimas, vaizdų atpažinimas ir kt. Genetikai ir sociologai, kalbotyrininkai ir psichologai, chemikai ir GIS bei Web technologijų gydytojai gali atskleisti savo specifinius duomenų apdorojimo metodus R paketų sandėlyje.

„Firmova“ dokumentacija apie R yra gana didelė ir toli gražu ne visada išmintingai parašyta (dėl nuostabios anglų literatūros tradicijos per daug remiamasi menkaverčių tiesų aprašymams, nors svarbūs momentai prabėga per greitį). Tačiau, kaip priedą, pirmaujantys pasaulio mokslininkai (Springer, Cambridge University Press ir Chapman & Hall/CRC) arba tiesiog daugybė entuziastingų komandų išleido daugybę knygų, kuriose aprašomi įvairūs duomenų analizės R (div. , pavyzdžiui, nuorodų sąrašas svetainėje „Psichodiagnostikos enciklopedija“, http://psylab.info/R:Literature). Be to, yra daug aktyviai besivystančių tarptautinių ir Rusijos koristuvachiv R forumų, kurie gali paprašyti pagalbos sprendžiant vinilo problemas. Literatūros sąraše siūlome porą šimtų knygų ir interneto įrašų, kad būtų išreikšta ypatinga pagarba ugdymo valandai R.

Be tarpinio mokymo praktinio darbo R kalba ugdoma a) įsisavinti R kalbos dizainą, išmanyti funkcijos ypatybes ir funkcijas, kurias galima panaudoti analizuojant duomenis, ir b) išmokti darbo pagrindų. su programomis, kurios įgyvendina specifinius analizės ir vizualizacijos metodus.

Maisto pasirinkimas sąsajai R yra dviprasmiškas ir labai pasenęs pagal koristuvachiv skonį. Nėra vienos minties, kuri įkvėptų autoritetingus fahivcivus.

Kai kurie žmonės mano, kad nėra nieko geresnio už standartinę R konsolės sąsają. Kiti mano, kad rankiniams robotams galite įdiegti ją akivaizdžiai integruodami kūrimo tarpinę programinę įrangą (IDE) su gausiu mygtukų meniu rinkiniu. Pavyzdžiui, stebuklinga galimybė yra nemokama RStudio kūrimo tarpinės programinės įrangos integracija.

Žemiau pateikiame roboto ir R Commander konsolinės versijos aprašymą, tačiau tolimiems skaitytojams galime padėti pažvelgti į skirtingas IDE versijas, idėjas iš Shipunov knygos priedo. (2014).

Vienas iš R ekspertų, Josephas Rickertas, mano, kad R raida gali būti padalinta kitame etape (ataskaita skyr.

jogos straipsnis svetainėje inside-r.org):

1. Pažintis su visa apimančiais principais programinės įrangos terpės R-splinotiškumo kultūra, kurioje plečiamas R kalbos funkcionavimas. R diegimas kompiuteryje yra toks pat kaip ir pirmieji bandomieji scenarijai.

2. Duomenų nuskaitymas iš standartinių operacinės sistemos failų ir R-funkcijų įdiegimas pagrindinių pagrindinių statistinės analizės procedūrų rinkinio analizei.

3. Pagrindinių Mov R struktūrų naudojimas paprasčiausioms programoms rašyti.

Savo funkcijų rašymas. Susipažinimas su duomenų struktūromis, kurias naudodami galite praktikuoti R, ir suskleidžiamomis judėjimo galimybėmis. Darbas su duomenų bazėmis, tinklalapiais ir kitomis panašiomis duomenų bazėmis.

4. Lankstymo programinės įrangos rašymas R. Savęs tobulinimas ir gilus vadinamųjų S3 ir S4 klasių objektų struktūros supratimas.

5. Profesionalios programinės įrangos kūrimas R. Savarankiškas priedų modulių-bibliotekų kūrimas R.

Dauguma įprastų coristuvachiv R išsipučia 3 stadijoje, nes

otrimanih iki šios valandos žinių pakanka vikonannya statistikos zavdan savo pagrindinės profesinės veiklos profiliui.

Maždaug tuo pačiu obsіzі mes esame paskatinti apibūdinti judėjimą R pagal šią pagalbą.

Įdiegti ir koreguoti bazinę statistinės aplinkos R konfigūraciją yra dar lengviau. Ant kalkių 2014 m dabartinė versija R 3.1.1, skirta 32 ir 64 bitų „Windows“ (galimi ir platinimo rinkiniai visoms kitoms išplėstinėms operacinėms sistemoms). Sistemos platinimo rinkinį kartu su baziniu 29 paketų rinkiniu (54 megabaitais) galite nemokamai gauti iš pagrindinės projekto svetainės http://cran.r-project.org rusiško „veidrodžio“ http: //cran.gis-lab.info. Sistemos diegimo iš atsisiųsto platinimo rinkinio procesą sunku nepaskambinti ir nepastebėti jokių specialių komentarų.

Aiškumo dėlei scenarijų pasirinkimas, išvesties duomenys ir varto analizės rezultatai turėtų būti matomi koristuvach kompiuteryje specialiame darbiniame kataloge. Darbinio kirilicos simbolių katalogo pavadinime rašyti nebūtina.

Pakeitus teksto rengyklę, kelias į darbinį katalogą ir kitos parinktys buvo gerokai patobulintos sistemos failas C:\Program Files\R\Retc\Rprofile.site Ties užpakaliuku, nukreiptu žemiau, pakeistos eilutės pažymėtos žalia spalva.

Krіm vkazіvki robobogo katalogas, tsі eilutės reiškia žinią dzherelo zavantazhennya R paketuose ir automatinį R Commander paleidimą.

Įrašymas į failą Rprofile.site # Viskas, kas po komentaro simbolio "#" viduryje yra ignoruojama # options(papersize="a4") # options(editor="notepad") # options(pageger="internal") # insert dokumento puslapio tipas info # options(help_type="text") options(help_type="html") # įdiegti vietinės bibliotekos išplėtimo erdvę #.Library.site - file.path(chartr("\\", "/" , R.home() ), "site-library") # Kai aplinka įjungta, paleiskite R Commander meniu # Įdėkite "#" ženklus, kad Rcmdr nebūtų reikalingas local(( old - getOption("defaultPackages") options(defaultPackages = c(old, "Rcmdr" ) )) )) # Nustatykite CRAN veidrodį local((r - getOption("repos") r["CRAN"] - "http://cran.gis-lab" options(repos=r))) # Nustatykite kelią į katalogų darbuotoją (nesvarbu, ar kitas yra jūsų kompiuteryje) setwd("D:/R/Process/Resampling") Jei tai verta "gero įžanginio draugo", tada mūsų rekomendacijoms bus taikomas „subaktyvus“. Prote, oficialiai pripažinus R. W. Venableso ir D. Smitho (Venables, Smith, 2014) tos R. Kabakovo knygos (Kabaco, 2011) įvadą, iš dalies į tą, kuri yra išversta į rusų kalbą. Svarbu tai, kad tradicinis „arbatinukų nustatymas“ (Meys, Vries, 2012) ir ker_vnitstvo (Lam, 2010) yra parašyti iš pavydėtino olandų pedantiškumo. Iš rusų kalbos įvadinių kursų naujausios – I. Zaryadovo (2010a) ir A. Šipunovos iš bendradarbio knygos. (2014).

1.2. Darbas su komandų konsolės sąsaja R Statistinė aplinka R nustato, ar yra prasmingų instrukcijų rinkinys, skirtas perkelti R, kurį galima įdėti į scenarijaus failą, arba komandų seka, kuri nustatoma iš konsolės. Robotas iš konsolės gali būti sulankstomas dabartiniams trumpalaikiams darbuotojams, kurie skambino į mygtukų meniu, tačiau reikia įsiminti keturių komandų sintaksę. Tačiau pridėjus keletą naujokų, pasirodo, kad daug duomenų apdorojimo procedūrų galima atlikti greičiau ir su mažiau praktikos, mažesnėmis, pavyzdžiui, tame pačiame Statistica pakete.

R konsolė yra dialogo langas, kuriame galite įvesti komandas ir debatuoti jų peržiūros rezultatus. Dėl to kaltas laikmenos paleidimo momentas (pavyzdžiui, paspaudus R spartųjį klavišą darbalaukyje). Be to, standartinė grafinė sąsaja R (RGui) apima scenarijų redagavimą ir vaizdų sujungimą su grafine informacija (brėžiniais, diagramomis ir kt.)

IN komandų režimas R gali būti praktikuojamas, pavyzdžiui, kaip puikus skaičiuotuvas:

Dešiniarankis, po užklausos simbolio, galite įvesti papildomą aritmetinį tipą, paspausti klavišą Enter ir iškart parodyti rezultatą.

Pavyzdžiui, kitoje komandoje indukuotoje vietoje mažylis laimėjo faktorialo ir sinuso funkcijas bei skaičių p. Rezultatai, paimti teksto forma, gali būti matomi pele ir per mainų sritį nukopijuojami į bet kurį operacinės sistemos tekstinį failą (pavyzdžiui, Word dokumentą).

Dirbant su RGui scenarijais rekomenduojama sukurti failą su scenarijumi (kad būtų R-movie komandų seka, kuri konvertuos scenarijų pavadinimus). Paprastai tai yra bet kokio pavadinimo pagrindinis tekstinis failas (bet dėl ​​dainavimo geriau su plėtiniais *.r), kurį galima sukurti ir redaguoti naudojant puikų redaktorių, pvz., „Notepad“. Jei norite išsaugoti failą, geriausia jį įdėti į darbo katalogą, o paleidus R ir pasirinkus meniu punktą "File Open script" vietoj to failo, jis atsiras "R Editor" lange. Galite pakeisti scenarijaus komandų seką naudodami meniu punktą „Redaguoti Pradėti viską“.

Taip pat galima pamatyti paruošto scenarijaus fragmentą, kad pele suprastų (nuo vieno pakeitimo pavadinimo iki visos vietos) ir pradėti šio bloko paleidimą vikonannya. Ar galima robiti chotirma galimais būdais: iš pagrindinio kontekstinis meniu, klavišų kombinaciją Ctrl+R arba mygtuką įrankių juostoje.

Ant pristatyto mažylio buvo parašyta:

° iš Global Administrative Areas (GADM) interneto svetainės be interneto, R-objekto gadm buvo užfiksuotas su duomenimis apie Baltarusijos Respublikos teritoriją;

šilumos ekvivalento pakeitimo vietos pavadinimo romanizavimas;

° Išskyrus sp paketo funkciją spplot(), administracinis respublikos žemėlapis rodomas grafiniame lange, kad galėtumėte nukopijuoti jį į mainų sritį, naudodamiesi meniu arba išsaugoti kaip standartinį meta arba bitų žemėlapį grafinis failas.

Išsamią aplinkinių operatorių jausmo informaciją galima pamatyti besivystančiose divizijose, o čia tai gyvuliška pagarba, kurią matėte scenarijuje, kuris paleido simbolių derinį ekrane. [apsaugotas el. paštas], iš konsolės paimame visą objekto duomenų rinkinį, o komandą sudaro gadm simboliai, [apsaugotas el. paštas]$NAME_1, prieš kitą pakeitimą pateikite administracinių centrų pavadinimų sąrašą.

Tokiu būdu „Editor R“ leidžia lengvai naršyti scenarijų, redaguoti ir redaguoti, nesvarbu, ar tai būtų komandų derinys, ieškoti ir pakeisti dainos kodo dalis. Aukščiau sukurta RStudio leidžia toliau keisti kodo sintaksę, automatiškai užbaigti, „supakuoti“ komandos seką kitos funkcijos subtiliai, robotas su dokumentais Sweave ar TeX ir kitas operacijas, kaip jos bus panašus į nuslydusį koristą.

R maє vbudovanі puikios dovodkovі medžiagos, yakі galima peržiūrėti be tarpininko RGui.

Jei paleisite komandą help.start() iš konsolės, jūsų interneto naršyklė pamatys puslapį, kuriame bus galima pasiekti visus papildomus išteklius: pagrindinį žinyną, autorių teisių saugomą medžiagą, nuomones apie maitinimo šaltinį, pakeitimų sąrašus, pagalbą apie dokumentus. R ir kt.:

Į puolamąsias komandas galima atsižvelgti į kelių kitų funkcijų užbaigimą:

° pagalba("foo") chi? foo - funkcijos foo apdaila (neobov'yazkovi paws);

° help.search("foo") arba? foo – ieškokite išsaugotų išankstinių failų, kaip atkeršyti foo;

° example("foo") – taikyti kitą funkciją foo;

° RSiteSearch("foo") – pranešimų paieška internetinėse paieškos sistemose ir paieškos sistemų archyvuose;

° apropos("foo", mode="function") – pasirinktų funkcijų iš foo derinio sąrašas;

° vinjetė("foo") – tų foo pagalbininkų sąrašas.

1.3. Darbas su R Commander paketo meniu Rankiniu būdu valdant R skaičiavimą pokalbiams є R Commander yra nuo platformos nepriklausoma grafinė sąsaja, skirta mygtukų meniu stiliui, Rcmdr paketo diegimams. Vіn leidžia sukurti puikų statistinės analizės procedūrų rinkinį, nesigilinant į priekinį komandinės minos funkcijų mokymąsi, tačiau to nepaisant, skeveldros atspindi visas instrukcijas, kurios yra įtrauktos į specialųjį vіknі.

Galite įdiegti Rcmdr, kaip ir kitus plėtinius, iš R konsolės meniu „Paketai Įdiegti paketą“ arba paprasčiau įvesdami komandą:

install.packages("Rcmdr", dependencies=TRUE) išjungia priklausomybių parinktis, kurios užtikrina, kad būtų įdiegtas visas kitų paketų rinkinys, kurio gali prireikti apdorojant duomenis per Rcmdr meniu.

„R Commander“ reikia paleisti, kai Rcmdr paketas atsisiunčiamas per meniu „Paketai įgalinti paketą“ arba bibliotekos (Rcmdr) komandą Rprofile.site, kaip parodyta 1.1 skyriuje.

Darbą R Commander galima pamatyti remiantis koreliacinės duomenų apie dvilukštis moliuskas Dreissena polymorpha užsikrėtimo blakstiena Conchophthirus acuminatus laipsnį trijuose Baltarusijos ežeruose (Mastitsky S.E. // BioInvasions Records.

2012. V. 1. P 161-169). Lentelėje su informaciniais duomenimis, kaip nurodyta „figshare“ svetainėje, turime du pakeitimus: moliusko apvalkalo ilgį (ZMilgis, mm) ir moliuske rastų blakstienų skaičių (CAnumber). Pranešama, kad šis užpakalis bus peržiūrėtas 4 ir 5 skyriuose, todėl čia mes nesigilinsime į juslinę analizę, o sutelksime dėmesį į techninį Rcmdr darbą.

Dali - duomenų privatizavimo būdas nurodomas sujungimo tinklams adresu, išsiųstu į internetą. Nesvarbu prisiminti, kad patys jūsų duomenys gali būti lengvai nugalėti iš vietinių tekstinis failas, Excel darbaknyges arba duomenų bazių lenteles. Norėdami pakeisti faktą, kad mūsų duomenys yra įdomūs (kitaip dėl būtinybės juos taisyti), spaudžiame mygtuką „Žiūrėti duomenis“.

Duomenų organizavimo paskyrimo langas

Kitame etape meniu „Statistika“ pasirinkite „Koreliacijos testas“:

Pasirenkame koreliuojančių kintamųjų porą ir galiausiai imsime Pirsono koreliacijos koeficientą (R = 0,467), pasiekto statistinio reikšmingumo (p reikšmė 2,2e-16) ir 95% pasikliovimo santykį tarp.

–  –  –

Galite lengvai nukopijuoti rezultatus iš išvesties naudodami mainų sritį.

Dabar galime atimti koreliacinio pūdymo grafinį vaizdą. Pasirenkamas CAnumerio nusodinimo taškas (taškinė diagrama) ZM ilgio ir saugiai su rožių kraštų diagramomis, linijinės tendencijos linija taikant mažiausiųjų kvadratų metodą (žalia spalva), linija, išlyginta vietinės regresijos metodu (raudona spalva), pavaizduota pagal h. Trijų ežerų (Zminnos ežero) odai eksperimentiniai taškai bus pavaizduoti skirtingais simboliais.

–  –  –

Grafikas, nukopijuotas iš grafinio lango R Commander Kaip lygiavertis R Commander meniu klavišų paspaudimui, lango scenarijai turi nurodymus perkelti R.

Mūsų kvapas atrodo taip:

Clams read.table("http://figshare.com/media/download/98923/97987", header=TRUE, sep="\t", na.strings="NA", dec=".", juostelė. white=TRUE) cor.test(Clam$CAnumber, Clam$ZMlength, alternative="dvipusis",metodas="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=Mollusks) ) galite išsaugoti failuose ir pakartoti. Tą patį rezultatą galima pamatyti nepaleidus R Commander, paėmus išsaugojimo failą per R konsolę.

Daugeliu atvejų, nežinodami R kalbos konstrukcijų (arba tiesiog nesistengdami sugriežtinti jų prisiminimų), naudodami Rcmdr variantą, galite naudoti duomenų variantą visų pagrindinių statistinių metodų variantui. Pateikiami parametriniai ir neparametriniai testai, įvairių nuolatinių ir diskrečiųjų padalijimų koregavimo metodai, kelių duomenų lentelių analizė, vienmatė ir daugiamatė dispersijos analizė, galvos komponentų ir klasterizacijos metodas, įvairios agregacinės regresijos modelių formos ir kt. kitas. Retelny vyvchennya rozvineniya prietaiso analizės ir testavimo diena.

Išsamų R Commander robotikos technikos aprašymą, taip pat duomenų apdorojimo algoritmų įgyvendinimo specifiką galima rasti vadovuose (Larson-Hall, 2009; Karp, 2014).

Timas yra ne mažesnis, nes gestų kalba negali pakeisti žmogaus kalbos natūralia kalba, todėl kalbos R žinios plečiasi tarp koristuvach galimybių ir atima ryšį su viduriniu R priimančiu ir karštu. O štai automatinis scenarijų generavimas „R Commander“ gali būti puikus įrankis skaitytojui pažinti filmo R operatorius ir išmokti wiki specifikos bei kitų funkcijų. Kiti keramikos vadovai skirti šių duomenų apdorojimo procedūroms aptarti tik vienodos srovės konstrukcijose.

1.4. Objektai, paketai, funkcijos, priedai Mova R priklauso aukšto lygio objektinio programavimo kalbų šeimai. Nefahivtsya suvore, "ob'єkt" sąvokos apibrėžimas yra abstraktus. Tačiau paprastumo dėlei objektais galime vadinti viską, kas buvo sukurta proceso R.

Matome du pagrindinius objektų tipus:

1. Objektai, kurie naudojami duomenims saugoti ("duomenų objektai") - okremі kaita, vektoriai, matricos ir masyvai, sąrašai, faktoriai, duomenų lentelės;

2. Funkcijos ("funkciniai objektai") – tse įvardijimo programos, atpažįstamos naujų objektų kūrimui arba virš jų esančių dainų perrašymui.

R terpės objektai, skirti kolektyviniam ir laisvam pasirinkimui, pildomi paketais, kurie derinami su panašiomis temomis ar duomenų apdorojimo metodais. Є dayak vіdminnіst mіzh terminų paketas ("paketas") ir biblioteka ("biblioteka"). Terminas „biblioteka“ reiškia katalogą, kad būtų galima pašalinti vieną ar daugiau paketų. Sąvoka „paketas“ reiškia funkcijų rinkinį, HTML pagalbos puslapius ir duomenų objektų taikymą, atpažįstamą testavimui ar mokymui.

Paketai diegiami operacinės sistemos sing kataloge, kitu atveju pašalintame rodinyje juos galima išsaugoti archyvuotame *.zip. Windows failai(paketo versija turi atitikti konkrečią jūsų R versiją).

Papildomą informaciją apie paketą (versiją, pagrindinę temą, autorių, pakeitimo datą, licencijas, kitus funkciniu požiūriu susijusius paketus, naujausią funkcijų sąrašą iš priskirto atpažinimo ir kita) komanda gali pašalinti.

biblioteka(help=paketo_pavadinimas), pvz.:

biblioteka(help=Matrix) Leisti R paketams būti iki vienos iš trijų kategorijų: bazinė ("base"), rekomenduojama ("rekomenduojama") ir kiti, įterpti pagal branduolį.

Galite nuskaityti sąrašą konkrečiame kompiuteryje išleisdami komandą library() arba:

install.packages(priority = "base") install.packages(priority = "rekomenduojama") # naujas sąrašas paketų sąrašas paketų sąrašas - eilučių pavadinimai(įdiegti.packages()) # Rodyti mainų srities informaciją Excel formatu write.table(packlist,"clipboard",sep="\t", col.names=NA) į R diegimo failą.

Suprasdami, nereikia daug įvairių paketų „atsargoje“ diegti rezerve.

Norėdami įdiegti paketą, R Console komandų lange pasirinkite meniu punktą „Paketai Įdiegti paketą(-us)“ arba įveskite, pavyzdžiui, komandą:

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

Paketus galima atsisiųsti, pavyzdžiui, iš rusiško „veidrodžio“ http://cran.gis-lab.info, kuriam galite rankiniu būdu redaguoti failą Rprofile.site, kaip parodyta 1.1 skyriuje.

Kita galimybė įdiegti paketus yra apsilankyti svetainėje http://cran.gis-lab.info/web/packages reikalinga pakuotė Pažiūrėkite į ZIP failą ir pasirinkite aplanką kompiuteryje.

Tokiu būdu pirmiausia galima pasižiūrėti visą informaciją ant pakuotės, zocrema, funkcijų aprašymą, ką prieš tai įvesti ir pasirinkti kiek vynų reikia. Spustelėkite komandų meniu elementą „Paketai Įdiegti paketus iš vietinių ZIP failų“.

Paleidžiant RGui konsolę, paimami tik keli pagrindiniai paketai. Norėdami inicijuoti kitą paketą, prieš vidurinę šios funkcijos alternatyvą turite įvesti komandų biblioteką (paketo_pavadinimas).

Galite įdiegti, kaip ir fiksavimo paketus, seanso pradžioje, išduodami komandą:

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

–  –  –

kiti pasirenkami paketai:

Veganiškas_2,0-2 permutas_0,6-3

įkelta per vardų erdvę (ir neprisegta):

Grid_2.13.2 lattice_0.19-33 tools_2.13.2 Kitoje lentelėje pateikite paketų sąrašą (galbūt ne visą), kurie buvo pasirinkti scenarijuose, kurie atspindi šią knygą:

Paketai R Paskirti „Pagrindiniai“ paketai Pagrindinės konstrukcijos R bazė Paketų kompiliatorius R kompiliatorius Nustatyti lentelę su duomenimis, skirtas funkcijoms tikrinti ir demonstruoti duomenų rinkiniai Pagrindinės grafikos funkcijos grafika Grafikos tvarkyklės, spalvų paletės, šriftai įvairių tipų regresijos splainai Pagrindinės statistinės analizės statistikos funkcijos Metodai statistinių funkcijų klasės S4 stats4 Coristuvach sąsajos komponentai (meniu, dėžutės pasirinkimas ir in.) tcltk Informacijos palaikymas, administravimas ir dokumentavimas bei archyvavimas.

Utils "Rekomendovanі" paketą Funktsії rіznih procedūros Bootstrap "yra" Surenkamas dvigubai "įkrovos Rіznі algoritminės neієrarhіchnoї klasifіkatsії kad rozpіznavannya klasės algoritmai podіlu kad ієrarhіchnoї klasterizatsії klasteris Analіz kad perevіrka kodіv R codetools atimant kad įrašai faylіv į rіznih formatų (DBTA, STA užsienio Funktsії mokyklų mainai obslugovuyut optimіzatsіyu branduolinės zgladzhuvannya kernsmooth Grafіchnі funktsії rozshirenoї funktsіonalnostі (Sarkar, 2008) grotelės Nabіr danih kad atsitiktinumas funktsіy (Venables Ripley, 2002) Masė Operatsії matricų, kad vektoriai matrica Uzagalnenі aditivnі modelі kad modelі Zi zmіshanimi efekta nlme Neyronnі MEREZHI tiesioginis poshirennya nnet Pobudova medžiai klasifіkatsії ir regresijos rpart Krigingo funkcijos ir erdvinio taškų pasiskirstymo analizė erdvinė Išgyvenimo analizė (Koksu modelis ir in.) išlikimas Paketai, įterpti į robotų procesą po'yazanі z pr ikladnim regresіynim analіzom corrplot Vіdobrazhennya korelyatsіynih matrica grafіchnomu viglyadі fitdistrplus Pіdbіr parametrіv atsitiktinumas rozpodіlіv testuvannya aditivnih modeliai geosferos Otsіnka geografіchnih vіdstaney ggplot2 Udoskonaleny grafіchny paketas visokoї funktsіonalnostі DAAG Funktsії analіzu danih kad grafіki į knygą (Maindonald, Braun, 2010) Hmisc Nabіr funktsіy Harrell (Harrellas) HSAUR2 Priedas prie knygos R jpeg Robot z grafinius failus jpeg lars Specialūs regresijos tipai (LARS, Lasso ir in.) lavaan Patvirtinantis struktūrinių derinimo modelių analizę lmodel2 I ir II tipų (MA, SMA, RMA) regresijos modelių įgyvendinimas Kriterії at perevіrtsі gіpotezi apie normalumą rozliersіnnalіl outliersіnnalі danih pastecs Analіz prostorovih i valandos ryadіv į ekologії pls Regresіya dėl golovnі komponentai PWR Otsіnka statistichnoї potuzhnostі gіpotez dekіlkoma zmіnnimi skalės Pіdbіr kolіrnih skalės sem Modelі struktūrinė rіvnyan semPlot Vіzualіzatsіya struktūrinė zv'yazkіv cm Otsіnka schіlnostі rozpodіlіv šis metodas vientisumo sp klasės metodai susipažinimo su erdvinių duomenų spatstat Erdvinės statistikos metodai modeliams pdbir spdep Erdviniai telkiniai: geostatistiniai metodai ir modeliavimas stargazer Žiūrėti informaciją apie statistinius modelius įvairiais formatais vcd įterpimai į R arba pabandykite vikoristaty funn ktsії sche nezavantazhennogo paketas, tada otrimaєmo podomlennya sistema:

sem(modelis, duomenys=Politinė demokratija) Atsiprašau: negaliu žinoti funkcijos "sem" biblioteka(lavaan) Atleiskite bibliotekoje(lavaan) : nėra paketo pavadinimu "lavaan" Funkcija ateina, pristatė K. Cichini, kaip numatytąjį parametrą priima pergalingų paketų sąrašą ir pasirenka save kaip kitą interesą ir, jei reikia, jį įdiegti. Norint suprasti scenarijaus darbą, būtina išmanyti filmo R konstrukcijas, kurios aprašytos įžeidžiančioje skiltyje, tačiau skaitytojas, ką spustelėti, gali pasukti nukreipti komandas į raidę.

instant_pkgs - function(pkgs) ( pkgs_miss - pkgs)] # Įdiekite paketus, nesiruošė fiksuoti:

if (length(pkgs_miss) 0) ( install.packages(pkgs_miss) ) # Įdiekite paketus, jei jų dar nėra:

Attached - search () attach_pkgs - pridedamas reikia_pridėti - pkgs if (ilgis(reikia_pridėti) 0) ( for (i in 1:length(need_to_tattach)) Reikalauti(reikia_pridėti[i], charTR.)

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

Galite peržiūrėti odos paketo funkcijų sąrašą, pavyzdžiui, išduodami komandą:

ls(pos = "paketas:vegan") Pastaba: ls() yra pakaitos simbolio funkcija, skirta tam tikroje aplinkoje rodyti objektų sąrašą. Komanda taip pat įdiegs veganų paketą. Išduodant komandą be parametrų, atsiimame objektų sąrašą, kuris buvo sukurtas srautinio perdavimo seanso valandai.

Galite gauti bet kurios jus dominančios paketo funkcijos įvesties parametrų argumentų sąrašą, išleisdami komandą args().

Pavyzdžiui, paleidžiant funkciją, kurią plačiai naudojome tiesiniam modeliui lm(), nustatykite šiuos parametrus:

Funkcija Args(lm) (formulė, duomenys, poaibis, svoriai, na.veiksmas, metodas = "qr", modelis = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, kontrastai = NULL, poslinkis,...) Jei įvesite komandą, kuri prideda prie funkcijos santrumpos (pavyzdžiui, kaip apskaičiuoti IQR interkvartilinį diapazoną), galite pakeisti funkcijos išvesties tekstą R filmo koduose:

IQR funkcija (x, na.rm = FALSE) diff(quantile(as.numeric(x), c(0,25, 0,75), na.rm = na.rm, names = FALSE)) peradresuoti" standartinės funkcijos wiki į jūsų versija.

Tačiau, jei norime pažvelgti į prognozės() funkcijos kodą taip, kad laimėtume tiesinio modelio vertės numatymą, tada imsime:

numatyti funkcija (objektas,...) UseMethod("prognozuoti") Šio tipo prognozuoti() turi "universalią" funkciją: priklausomai nuo to, kuris modelio objektas įvedamas į įvestį (lm tiesinei regresijai, glm Puasono arba logistinei regresijai , lme tik modeliui su skirtingais efektais), atnaujintas nuspėjamųjų verčių pašalinimo metodas.

Zocrema, ši funkcija yra pergalinga įgyvendinant įžeidžiančius metodus:

metodai("prognozuoti") numatyti.ar* prognozuoti.Arima* prognozuoti.arima0* prognozuoti.glm prognozuoti.HoltWinters* prognozuoti.lm prognozuoti.loesas* prognozuoti.mlm prognozuoti.nls* prognozuoti.poli prognozuoti.ppr* prognozuoti.prcomp* előre (), plot() arba santrauka(), priklausomai nuo objekto, kuris aptarnaujamas її įėjime, klasės. Kai objektas yra orientuotas, jis nurodo klasės atributą, kuris užtikrina teisingą reikiamo metodo siuntimą ir iškvietimą tam objektui. Taigi susiaurinto tiesinio modelio reikšmės prognozavimo "funkcija-metodas" bus prognoz.glm(), o išlyginimas splainais - prognoz.smooth.spline() ir pan. Išsamią informaciją apie S3 OOP modelį rasite plėtinyje S3Methods, o didesnio S4 modelio – Methods plėtinyje.

Nareshti, pažiūrėkime į paprasčiausią būdą išsaugoti darbo rezultatus, atimant pirmąją sesijos valandą R:

° sink(failas= failo pavadinimas) – rodyti failo su nurodytais pavadinimais įžeidžiančių komandų vykdymo realiuoju laiku rezultatus; norint pridėti komandą, reikia įvesti komandą sink() be parametrų;

° išsaugoti(failas= failo pavadinimas, įrašytinų objektų sąrašas) – išsaugo priskirtus objektus XDR formato dvigubame faile, todėl galite jį naudoti bet kuriuo atveju Operacinė sistema;

° load(file= failo pavadinimas) – išsaugo objektus srautinio perdavimo aplinkoje;

° save.image(failas= failo pavadinimas) – išsaugo visus objektus, kurie buvo sukurti kitą valandą, kaip būdingi R rda failui.

Suformuotos lentelės su duomenimis perkėlimas į mainų buferį formatu, sumuojant su struktūra Excel lapas. 6 paskirstyme bus nustatytas perdavimo atvejis iš linijinio modelio objekto į Word failą.

Vidurinis R gali sukurti reikiamo ryškumo pikselių vaizdą bet kokiai ekrano erdvei ar kitai vietai, taip pat sutaupyti grafinio vaizdo praradimą skirtingų formatų failuose. Odai pritaikytam grafiniam ekranui naudojama tvarkyklės funkcija: norėdami peržiūrėti visą tvarkyklių sąrašą, galite įvesti komandą žinynas (Įrenginiai).

Tarp grafinių ūkinių pastatų daugiausia gyvenamųjų patalpų yra:

° windows() – Windows grafinis langas (ekranas, spausdintuvas arba metafailas).

° png(), jpeg(), bmp(), tiff() – išvedimas į rastrinį failą tuo pačiu formatu;

° pdf(),postscript() – grafinės informacijos rodymas iš PDF failo arba PostScript.

Kai darbas su įrenginiu baigtas, kitas veiksmas – įjungti tvarkyklę su komanda dev.off (). Іsnuє mozhlivіst aktivіzії dekіlkoh pristroїv graficheskoj vyvodu odnochasno і mikannya mizh juos: div. (2012, p. 278).

1. MOVI R APRAŠAS

2.1. Duomenų judėjimo tipai R Visi duomenų objektai (ir, taip pat, pokyčiai) R gali būti suskirstyti į šias klases (šių tipų objektus):

° skaitiniai - objektai, kuriuose galima matyti skaičius (sveikasis skaičius) ir tikrus skaičius (dvigubas);

° loginiai – loginiai objektai, kurie priima tik dvi reikšmes: FALSE (sutrumpintai F) ir TRUE (T);

° simbolis - simboliniai objektai (pakeitimo reikšmės nustatomos apatinėje arba atskiroje kojoje).

R galite sukurti pavadinimus skirtingiems objektams (funkcijoms ar pokyčiams) tiek lotyniškai, tiek kirilica, bet ir atvirkščiai, taigi a (kirilica) ir a (lotynų kalba) – du skirtingi objektai. Kitoje pusėje vidurinis R yra jautrus registrui, tobto. mažos ir didžiosios raidės nіy skiriasi. Keičiamųjų (identifikatorių) R pavadinimai yra pagrįsti raidėmis (arba taškais.) ir sudaryti iš raidžių, skaičių, ženklų, taškų ir priesagų.

Dėl pagalbos komandos? Im'ya gali būti pakeista, chi іsnuє zmіnna arba priskirto іm'yam funkcija.

Pakartotinis pirmosios klasės pakeitimo galiojimo patikrinimas dar kartą patikrinamas naudojant funkcijas is.numeric(im'ya_ob'ykta), is.integer(im'ya), is.logical(im'ya), is.character(im 'ya), o objekto transformavimui į kitą tipą – funkcijos as.numeric (im'ya), as.integer(im'ya), as.logical(im'ya), as.character(im'ya). ) galima mesti.

R turi mažai specialių objektų:

° Inf - teigiamas arba neigiamas nenuoseklumas (apskaičiuokite kalbos skaičiaus padalijimo iš 0 rezultatą);

° NA – „dienos reikšmė“ (negalima);

° NaN – „ne skaičius“ (Not a Number).

Matyt, galite naudoti funkcijas is.nite(im'ya), is.na(im'ya) ir is.nan(im'ya), kad pakeistumėte, kurį iš šių specialių tipų galima pakeisti.

Viraz (išraiška) mov R є dnannyam tokius elementus kaip priskyrimo operatorius, aritmetiniai ir loginiai operatoriai, objektų pavadinimai ir funkcijų pavadinimai. Paprastai pergalingo balo rezultatas matomas komandoje arba grafiniame lange. Tačiau priskyrus operaciją, rezultatas paimamas iš pasirinkto objekto ir nebus rodomas ekrane.

Kaip traukos operatorius R, galite pasirinkti simbolį „=“ arba keletą simbolių „-“ (importuojant kairiarankį objektą) arba „-“ (importuojant dešiniarankį objektą). Tinkamas programavimo stilius naudoti „-“.

Virazimov R yra išdėstyti eilėmis pagal scenarijų. Vienoje eilutėje galite įvesti komandų rinkinį, atskirtą simboliu „;“. Viena komanda gali būti suskirstyta į dvi (ir daugiau) eiles.

Skaičių tipo objektai gali skirtis nuo tradicinių aritmetinių operacijų + (sudėtis), - (sudėtis), * (daugyba), / (sub), ^ (mažinimas žingsniais), %/% (sveikasis skaičius), %% (perteklius) vіd rozpodіlu). Operacijos gali turėti įprastą prioritetą, ty. prie kojų, pakelsime laiptelius, tada juos padauginsime, tada sujungsime. Virazose apvalios arkos gali būti susuktos ir operacijos gali turėti didžiausią prioritetą.

Loginis virazi gali būti sudarytas iš kelių besivystančių loginių operatorių:

° "Lietuva" == ° "Nesveika" != ° "Mažiau" ° "Daugiau" ° "Mažiau arba vienas" = ° "Daugiau arba vienas" = ° "Loginis aš" & ° "Loginis ABO" | ° "Logiška NE"!

IŠSKIRTI IŠ MINIOS w w.am icor p. c om AMICORP GROUP PASLAUGOS ĮMONĖMS ZMIST PRO COMPAN II MŪSŲ PASLAUGŲ PASLAUGOS Paslaugos verslo klientams Paslaugos instituciniam pardavimui Kūrimas ir valdymas...»

« Federalinė valstybinė profesinio mokymo biudžetinė įstaiga „Finansų universitetas prie Rusijos Federacijos Tarybos Federacija“ „Marketingo“ departamentas. Karpovy Moscow 2011 Recenzentai: N.S. Perekalina – ekonomikos mokslų daktarė, profesorė, vadovė. „MATI“ „Marketingo“ katedra – Rusijos valstybinis technologijos universitetas, pavadintas. K. E. Ciolkovskis S. S. Solovjovas...»

« Mažai skaitmeniniu būdu, skirtą KAVINĖMS ir ARBATOS GAMYBAI: Tikslas. Redaktorius: Vesela Dabova 2011 m. gruodžio 4 d. Redaktorius: Silpna arbata Zdava: ABB Yak visi kūno svyravimai, kai priyomaneto ant teanata aš gersiu ir visi svyravimai susilpnėja Nay-sigurniat ir protinga pradžia tapybai ant tegloto e radshata užbaigimas ant arbatos puodelio. Yra įvairių minčių apie tai, kiek teorija yra patikima, tačiau, kita vertus, faktai įrodo, kad arbatos puodelį garantuoja dainavimo režimas ... »

« TARPTAUTINĖ TARPDISCIPLININĖ MOKSLINĖ KONFERENCIJA RADICAL SPACE IN BETWEEN DISCIPLINES RCS 2015 KONFERENCIJOS SANTRAUKŲ REDAKTORIŲ KNYGA Romana Bokovi Miljana Zekovi Slaana Milievi

























Vuji Išleido Technikos mokslų fakulteto Architektūros ir urbanistikos katedra,...»

« SANKT PETERBURGO VALSTYBINIS UNIVERSITETAS Geografijos ir geoekologijos fakultetas Geomorfologijos katedra tema: „Arkties ežerų geomorfologiniai ypatumai ir paleoklimatas (Rusijos Arkties centrinio sektoriaus ežerų pavyzdžiu)“ Bolšijanovas Dmitrijus Jurijovičius, mokslų daktaras, str. Vikladach Larisa Anatoliivna Savelieva Recenzentas: geologijos mokslų kandidatas, vadovas...»

« Misha Apacer M811 - lazerinis mini pozashlyahovik komplektas. http://news.kosht.com/computer/mouse/2009/11/26/mysh_apacer_m811. anekdotų įskiepis tos dienos kainoms KOSHT.com, skirta Firefox naršyklei Įdiekite vienu paspaudimu. Vienas kilobaitas. Pradžia Naujienos Paskelbtos kainos Robotų forumai Įmonės Mobilus Žinokite Žinokite savo naujienas žaidimų kompiuteriai rozrahunok On-line UltraPrice.by Misha Apacer M811 – lazeris mini-pozashlyakhovik [...»

« FEDERALINĖ ŠVIETIMO VALSTYBĖS MOKYMO ĮSTAIGA VISCHOE PROFESIONALUS ŠVIETIMAS MASKAVOS VALSTYBĖS PRAMONĖS UNIVERSITETO (GOU MDIU) „INFORMACIJOS SISTEMOS IR TECHNOLOGIJOS“ DIPLOMINIO ROBOTO KATEDRA specialybės „Informacinių sistemų matematinis saugumas ir administravimas“ studentė Chumakova Tetyana Andrivna tema „Rozrah. m.n. Oleksinas Volodymyras Adamovičius...»

« R WWII A/45/3 ORIGINALAS: anglų DATA: 2008 m. rugsėjo 15 d. SVITOV INTELEKTUALIOS DRĖGMĖS ORGANIZACIJA ŽENEVO VALDŽIŲ SUMINĖLĖ - ANTRASIS PASAULINIS KARAS NARIUS Keturiasdešimt 5-oji susitikimų serija Ženevoje, 2008 m. balandžio 22–30 d POSTERIGACHIV PRIĖMIMAS Generalinio direktoriaus memorandumas I. TARPTAUTINIŲ TRUKDŽIŲ ORGANIZACIJŲ PRIĖMIMAS Į ANKSTINĘ ANKSTINĮ GALIMYBĘ 1, 1.

« 1 Olegas Sanajevas. CHOTIR ROKY I ARTISTY ONE HUNDRED DOLARIV PRAŠYMO TIražas Kalbant apie brangesnį Jevgeną Oleksandrovičių Gvozdevą jachtoje Olen, priskirti titului, visi garazdai yra chotiri uoliniai plius du tizhnі: 7 kalkės 1992 m. vin Viyshov iš Mahačkalos uosto, 1996 m. kovo 19 d apsisukti. Ir nuo іz cento - akivaizdu, overbіlshennya, virnіshe taikymas: tai neįmanoma, aišku, jei gyvenate iš šimto dolerių - ištiesite kojas. Ale, pochinayuchi plaukimas, Nagai maw savo žinioje tą patį maišelį. Noriu nigo...»

« Vadybos institutas, priklausantis Belgorodo valstybiniam nacionaliniam tyrimų universitetui

« Lydia YANOVSKA PASTABOS APIE MIKHAILĄ BULGAKOVO MASKAVOS „TEKSTAS“ UDC 821.161.1 BBK 84 (2Ros-Rus)6-44 Ya64 ISBN 978-5-7516-0660-2 ISBN 978)"Tekstas", 2007 "BRAVO, BIS, LOMBARDAS!" "BRAVO, BIS, LOMBARDAS!" Nežinau, ar Maskva pažįsta žurnalo „Yunist“ redaktorius. Ar turite tokį žurnalą? 70-ųjų viduryje jauniausia ir patraukliausia redakcija Maskvoje veikė Sadovy-Triumfalny, užsakyta iš Majakovskio aikštės, užėmusi nedidelę, bet itin ramią...

« 1 priedas PARAIŠKŲ FORMA KONKURSAS 2013 ROCU "T" forma. Paraiškos titulinis puslapis RDNF Projekto pavadinimas Projekto numeris Projekto tipas (a, c, d, e, f) Žinių sritis(kodas) RDNF klasifikatoriaus kodas DRNTI kodas (http://www.grnti.ru/) Prioritetinė mokslo, technologijų ir technologijų plėtros kryptis Rusijos Federacijoje, kritinės technologijos kontaktinis telefonas kerіvnika į projektą į projektą Povna, kad trumpas organizacijos pavadinimas, per kurį galime zdіysnyuvatisya...»

« FNI ataskaita 8/2014 ES klimato ir energetikos politikos įgyvendinimas Lenkijoje: 3 europeizacija iki polonizacijos? Jon Birger Skjrseth įgyvendinant ES klimato ir Energetikos politika Lenkijoje: 3 europeizacija iki polonizacijos? Jonas Birgeris Skjrsethas [apsaugotas el. paštas] 2014 m. gruodžio mėn. Autoriaus teisės © Fridtjof Nansen Institute 2014 Pavadinimas ES klimato ir energetikos politikos įgyvendinimas Lenkijoje: 3 europeizacija iki polonizacijos? Leidinio tipas ir puslapių skaičius FNI ataskaita 8/2014 57 Autorius ISBN 978-82-7613-683-8 Jon...“

« "Vcheni notes of TOGU" T. 6, Nr. 4, 2015 ISSN 2079-8490 Elektronikos mokslo leidimas "Vcheni notes of TOGU" 2015, T. 6, Nr. 4, P. 173 - 178 77-39676, 2010-05-05 http://pnu.edu.ru/ru/ejournal/about/ [apsaugotas el. paštas] UDC 316.33 © 2015 р.І. A. Garieva, sociologijos mokslų daktarė. Sci., A. G. Kiselova (Ramiojo vandenyno valstijos universitetas, Chabarovskas) SOCIALINIO DRAUDIMO SISTEMŲ FORMAVIMAS Šiame straipsnyje analizuojamas socialinio draudimo sistemų formavimasis ir dabartinė jų būklė...

« Konferencijos programa Čiangmajus, Tailandas, 2015 m. lapkritis APCBSS Azijos ir Ramiojo vandenyno verslo ir socialinių mokslų konferencija ICEI tarptautinė švietimo konferencija Inovacijų APCLSE Azijos ir Ramiojo vandenyno konferencija ISFN 978-986-5654-33-7 Gyvosios gamtos mokslų ir inžinerijos konferencija ISBN 978-986-90052-9-6 Turinio turinys...»

Technologijos