Kurs programı

R'de programlamanın unsurları

• İstatistiklerin ve görselleştirmenin açıklaması
• Örneğin, hangisi daha önemlidir: ortalama çek nedir?

Küme analizi

• Yake zavdannya virishuetsya. Bir grup nesneyi alt gruplara ayırın.
• Bir görev örneği. Sitelerin bölümlere ayrılması, benzer sitelerin belirlenmesi.
• Takip yöntemleri. ІІєєєrarchіchny küme analizi, ön ortalama yöntemi, medovidіv öncesi yöntemi.

İstatistiksel hipotezleri yeniden kontrol etme

• Yake zavdannya virishuetsya. İki grup nesneyi eşleştirin.
• Bir görev örneği. Bir koristuvach'ın A/B testi davranışı farklı versiyonlar site tarafı.
• Takip yöntemleri. Orantı testi, Student testi, Levine testi, Wilcoxon-Mann-Whitney testi

Doğrusal regresyon analizi.

• Bir görev örneği. Büyük mitten sonra arabaların konaklama fiyatlarının ne kadar düştüğünü değerlendirin.
• Takip yöntemleri. Vіdbіr zminnikh, kolіnearnіst, vplivovі uyanıklık, fazlalıkların analizi. Parametrik olmayan regresyon (nükleer yumuşatma). Ek doğrusal regresyon için sezonluk depodan kısa serileri tahmin etme

tahmin

• Yake zavdannya virishuetsya. Zaman serisinin tahminini uyarmak
• Bir görev örneği. Site performansını 6 ay önceden tahmin edin.
• Takip yöntemi. Üstel Yumuşatma

Makine Öğrenimi (Görüntü Tanıma)

• Bir görev örneği. Ciltte vіdvіduvacha sitesinde bu kadar iyi olmayı kabul edin
• Takip yöntemleri. Sınıflandırma Ağacının (CART) en yakın sus_d yöntemi. Vipadkovi rishtuvannya. gradyan artırma makinesi

Kurs için notlar

Dinleyiciler 14'ü görecek laboratuvar robotları. Dersin notu aşağıdaki kurala göre belirlenir:

• İyi - tüm robotlar sigortalıdır;
• Dobre - tüm robotlar sigortalıdır, bir tane mi var?;
• Zadovіlno - tüm işleri sigortaladı, iki krіm;
• Yetersiz - başka şekillerde.

Laboratuvar robotu nelerden sorumludur?

• işitsel bir dizi veri ve beslenme görebilirsiniz;
• dinleyici beslenmeyi onaylar, tablolar, grafikler ve bir senaryo ile kendisininkini onaylar, hadi benim R'mi yazalım;
• dinleyici ek kaynağın farkındadır.

Yemek örneği. Kimyasal analiz sonuçlarına dayalı olarak bir şarap markasını tanıma saatinde Rastgele Orman algoritması için en uygun robotu güvenceye almak için parametreler isteyin.

Bilmek, dersi duymak için gerekenler

Dersi dinleyenlerin bilgi teorisi dersini dinlediğini söyleyeyim.

Edebiyat

• Shipunov, Baldin, Volkova, Korobeinikov, Nazarova, Petrov, Sufiyanov Naochnaya istatistikleri. Zafer R
• Masticsky, Shitikiv istatistiksel analiz yardım R için verilerin görselleştirilmesi
• Piskopos Örüntü Tanıma ve Makine Öğrenimi.
• James, Witten, Hastie, Tibshirani. İstatistiksel Öğrenmeye Giriş. R'deki Uygulamalar ile.
• Hastie, Tibshirani, Friedman. İstatistiksel Öğrenmenin Unsurları_Veri Madenciliği, Çıkarsama ve Tahmin 2+ed
• Crawley. R Kitabı.
• Kabacoff R İş Başında. R ile veri analizi ve grafikler.

Vikladachi

ders listesi

R'ye Giriş: temel komutlar. Medyan, nicelikler ve çeyrekler. Histogram. Stovpchikov'un diyagramı. Yuvarlak diyagram. Gül diyagramı. Genişlemenin matris diyagramları. Grafikler için renk seçimi. Wusami'li kutular (kutu şeması). Tipik seçim koruyucusu: aritmetik ortalama, medyan veya kısaltılmış ortalama. Verileri analiz etmek için yeterli, tipik bir değeri tanımlamanın bir yolunu seçin. Lognormal dağılım. Wikidi bu aşırı dikkatli.

Hiyerarşik küme analizi. Küme, nesneler arasında durun, kümeler arasında durun. Algoritma dendrogramlardan esinlenmiştir. Kamyanisti osip/likot. Veri standardizasyonu. Haraç hazırlama saati için tipik af. Sonuçların yorumlanması.

Ortadan yöntem. Varyasyon numarası göstergeleri, gösterge tahılı. Algoritmanın ön ortalama yöntemine göre görselleştirilmesi. Küme sayısını belirleme yöntemleri. Kütüphane NbClust. Kamyanisti osip/likot. Kümelerin görselleştirilmesi için Bagatomir ölçeği.

İstatistiksel hipotezlerin yeniden doğrulanması. Kötülük, homojenlik, bağımsızlık hipotezleri, rozpodіlu parametreleri hakkında hipotezler.

İstatistiksel hipotezlerin yeniden doğrulanması. Birinci ve başka türden özürler, p-değeri ve anlamlılık düzeyi, istatistiksel hipotezi yeniden kontrol etmek ve sonuçları yorumlamak için algoritma. Rozpodіlu'nun normalliği hakkında hipotez. Shapiro-Vilka ve Kolmogorov-Smirnov'un Kriterleri. Normallik karşısında hayallere dalmak. Titreşimlerin değiştirilmesi. Bağımsız ve çocuklar vibirki. Student t-testi, Mann-Whitney-Wilcoxon testi ve Mood's testi arasından seçim yapın. Çeşitli Student t testleri ve eşit varyanslar. Kalkış saatinde görselleştirme. Tek taraflı ve iki taraflı testler.

İstatistiksel hipotezlerin yeniden doğrulanması. Titreşimlerin değiştirilmesi. Bağımsız ve çocuklar vibirki. Student t-testi, Mann-Whitney-Wilcoxon testi ve Mood's testi arasından seçim yapın. Çeşitli Student t testleri ve eşit varyanslar. Kalkış saatinde görselleştirme. Tek taraflı ve iki taraflı testler. Bağımsızlık. Pearson, Kendal ve Spirman'ın korelasyon katsayıları, iki kişi arasındaki bağlantı için tipik af. Visnovkiv'in görsel revizyonu.

Doğrusal regresyon analizi Model, katsayı tahminlerinin yorumlanması, çarpan belirleme katsayısı. Çarpan belirleme katsayısının yorumlanması, yogo zastosuvannya bölgesinin topraklanması. En önemli belirleyicilerin belirlenmesi ve cilt belirleyicisinin katkısının değerlendirilmesi. Modellerin uyanışını düzeltmek için algoritmalar. ortak doğrusallık.

Doğrusal regresyon analizi: saatte kısa serileri tahmin etme.

Mevsimsel gösterge (hayali, yapısal) değişimlerinden bir regresyon modeline dayalı tahmin. Trend, mevsimlik depolar, karakter değişiklikleri düşük, wikidi. Logaritma, çarpımsal mevsimselliği toplama işlemine dönüştürmek için bir tekniktir. Gösterge değişir. Yeniden isimlendirmek.

Doğrusal regresyon - artıkların analizi. Gaus-Markov teoreminin model sınırının yok edilmesi. Fazlalıkların analizi. Özür dilerim. Çoklu doğrusallık, Tolerans ve VIF. Taşma dağılımlarının gücünün yeniden kontrol edilmesi. Normallik karşısında fazlalıklardan kopuk görünüm için modellerin düzeltilmesi. Cook ve kaldıraç bölümüne bakın. Durbin-Watson istatistikleri. Kısa sayıda mevsimsel düzeltme.

Üstel yumuşatma Holt "a-Winters" yöntemi. Yerel eğilim, yerel mevsimsellik.

Terminoloji: Makine Öğrenimi, Yapay Zeka, Veri Madenciliği ve Örüntü Tanıma.

En yakın suid yöntemi. Promozhnist yöntemi. Tembel öğrenme (başarılı öğrenme). Öznitelik Seçimi. Çapraz doğrulama. k-kat çapraz doğrulama. Aşırı takma (Overworld donanımı). Başlangıçta, bu vibirki testi.

Bir sonraki en yakın suid Örneği yöntemi. En yakın sucіdіv sayısının belirlenmesi. Robotik yöntemin verimliliğinin art arda tablosu.

Sınıflandırma ağacı SEPETİ. Geometrik görünüm. Bir dizi mantıksal kurala gönderme. Görünen bir ağaca haraç vermek. Vuzli, babalar ve naschadki, kіntsev vuzli. Eşik değeri. rpart kitaplığı. Vuzla saflığında gelin (kirlilik ölçüleri). Vimir saflık yöntemleri: cin, entropi, sınıflandırma affı. Ağacın taşması için kurallar. rpart.plot kitaplığı.

Geçen zaman (2014 sonbaharına yakın; bu kadar uzatıyor olmam daha da utanç verici!) R'nin temel olasılıklarından bahsetmiştim. temel yineleme en iyi çözüm olmaktan çok uzaktır, ancak R'de döngüler vardır. eko-üstü daha fazla. O yüzden hemen anlatacağım çünkü danim ile çalışmak gerçekten gerekli, böylece sonuç olarak bir sürü bardak havyar içmek sizi rahatsız etmeden süreç hesaplansın. Ek olarak, R'de mevcut veri görselleştirme yöntemleriyle ortaya çıktıkları için, bunlar hakkında araştırmaya biraz zaman ayıracağım. Bu nedenle, pratikte veri işleme sonuçlarının sunumunun güvenilirliği daha az önemli değildir, sonuçlar kendileri daha düşüktür. Basit birinden başlayalım.

vektör işlemleri

Bu arada, R'nin temel türü bir sayı değil, bir vektördür ve ana aritmetik işlemler vektörler üzerinde eleman eleman gerçekleştirilir:

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

Burada her şeyi bitirmek kolaydır, üzerine beslenme koymak mantıklıdır: vektör vektörü işe yaramazsa ne olur? Yakshcho mi, söyle, yaz<- 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

Matrislerle yaklaşık olarak aynı.

> 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

Bu "normal" olduğunda ve matrislerin bit düzeyinde çarpımı olmadığında, şöyle görünürüz:

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

Yine de, gerçekten, daha da iyisi, çalışmak kolaydır, eğer güç fonksiyonlarımızı vektörlerin veya matrislerin öğeleriyle birleştirmemiz gerekiyorsa, o zaman bir döngü olmadan nasıl inşa edebiliriz? Bir sorunu çözmek için R'de hacklenen bir pidhid, daha önce işlevsel hareketlerde seslendirdiğimize benzer şekilde, Python veya Haskell'deki harita işlevini tahmin eder.

Temel işlev lapply ve arkadaşlar

Bu ailedeki ilk işlev lapply'dir. Bir dış görünüm öğesinin belirli bir işlevini bir listeye veya bir vektöre atamanıza olanak tanır. Ayrıca, tür argümanından bağımsız olarak sonuç bir liste olacaktır. Lambda fonksiyonlarının en basit örneği:

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

Birden fazla argüman gerektiren bir vektörün listesine iletilmesi gereken bir fonksiyon olarak, lapply aracılığıyla birden çok argüman iletilebilir.

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

Listeden, işlev benzer bir sırayla çalışır:

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

Burada rnorm işlevi normal dağılımı hesaplar (bu durumda, 0 ile 1 aralığındaki on normal dağılmış sayı) ve ortalama değeri hesaplar. sapply işlevi, sonucu değiştirmesi gerektiği gerçeği dışında, lapply işlevine benzer. Örneğin, bir cilt elemanı olarak listeye 1 dozhini, vektörü döndürmek için liste yerine:

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

Sonuç aynı değere sahip vektörlerin bir listesiyse, fonksiyon matrisi döndürür, böylece akla hiçbir şey gelmez, sonra sadece lapply gibi bir liste.

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

Matrislerle çalışmak için uygulama işlevini manuel olarak değiştirin:

> x<- matrix(rnorm(50), 5, 10) >uygula(x, 2, ortalama) > uygula(x, 1, toplam)

Burada ilk defa beş satır ve on satırdan oluşan bir matris oluşturuyoruz, ardından önce satırların ortalamasını sonra satırların toplamını oluşturacağız. Resmi tamamlamak için, döşeme sıralarının ortalamasının ve toplamının hesaplanmasının genellikle arttığına, özel fonksiyonların R rowSums, rowMeans, colSums ve colMeans transferi için olduğuna dikkat edin.
Ayrıca, uygulama işlevi zengin diziler için ince ayar yapılabilir:

> varış<- array(rnorm(2 * 2 * 10), c(2, 2, 10)) >uygula(dizi, c(1,2), ortalama)

Kalan wiki, daha okunabilir bir seçenekle değiştirilebilir:

> rowMeans(dizi, karartma = 2)

Lapply'nin zengin bir analogu olan mapply işlevine geçelim. Standart R belgelerinde bulunabilecek basit bir örnekle başlayalım:

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

Bachiti yapmak mümkün olduğu için burada rep işlevi, iki diziden üretilen bir dizi parametreye yüklenir. rep işlevinin kendisi, ilk argümanı başka bir argüman olarak verildiği kadar tekrarlar. Bu şekilde, iletme kodu adıma basitçe eşdeğerdir:

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

Bazen işlevi dizinin bir parçası olarak dondurmak gerekir. Ek kılavuz işlevi için çalışabilirsiniz. Saldırgan popoya bir göz atalım:

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

Arkasında, parçaları farklı bir rozpodil ile değişken değerlerden oluşan bir vektör oluşturuyoruz, on bir, sonra on iki ve üç gibi başka bir şey olmayan faktörlerden bir vektör oluşturuyoruz. Farklı gruplar için ortalamayı hesaplayalım. Sonuçlara kilit uygulandıktan sonra hafifçe vurma işlevi. Bu seçenek, basitleştir=YANLIŞ parametresi belirtilerek devre dışı bırakılabilir.

> hafifçe vur(x, f, aralık, basitleştir=YANLIŞ)

Apply işlevinden bahsediyorsanız, vektörü tapply'ye benzer şekilde parçalara ayıran bölme işlevinden de bahsetmelisiniz. Yani, split(x, f) adını verirsek, o zaman üç vektörden oluşan bir liste alırız. Bu şekilde, lapply / split çifti, FALSE'a eşit sadeleştirme değerlerine sahip tapply gibi aynı şekilde çalışır:

> lapply(split(x, f), ortalama)

Fonksiyon ayrımı, vektörlü robotların sınırlarının ötesindedir: veri çerçeveli robotlar için bükülmek de mümkündür. Saldırgan popoya bir göz atalım (Coursera'daki R Programlama kursundan yoga yaptım):

> kitaplık(veri kümeleri) > kafa(hava kalitesi) Ozon Solar.R Rüzgar Sıcaklığı Ay Gün 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 56 5 5 6 28 NA 14,9 66 5 6 > s<- split(airquality, airquality$Month) >lapply(s, function(x) colMeans(x[, c("Ozon", "Solar.R", "Rüzgar")]))

Burada, kamp hakkında tekrar bilgi toplamak için bir dizi veriyle çalışıyoruz (ozon değişimi, sony radyasyonu, rüzgar, Fahrenheit derece cinsinden sıcaklık, ay ve gün). Ay ortasındaki göstergeler, vikoristovuyuchi split ve lapply hakkında kodda gösterildiği gibi kolayca öğrenebiliriz. Ancak sapply wiki bize sonucu görsel olarak verecektir:

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

Gördüğünüz gibi, değerin gerçek değeri atanmamış (ve hangi değer için NA değeri ayrılmıştır). Bu, Ozon ve Solar.R sütunlarında (sadece bir tane ise) değerler olduğu anlamına gelir. Bu anlamda colMeans işlevi doğru davranır: önemsiz bir değerse, ortadaki değere böyle bir sıralama atanmaz. na.rm=TRUE parametresi yardımıyla NA değerini kontrol etmeyecek şekilde fonksiyon ayarlanarak sorun çözülebilir:

> sapply(s, function(x) colMeans(x[, c("Ozon", "Solar.R", "Rüzgar")], na.rm=DOĞRU)) 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 Rüzgar 11.62258 10.26667 8.941935 8.793548 10.

Birbirine benzer görevlerin uygulanması için bu kadar çok fonksiyona ihtiyaç var mı? Bence bir insanın bir arkadaşına her şeyi okurken derisini koymak çok güzel bir yemek. Tüm bu işlevler, vektör verilerini döngü kullanmadan işleme sorununu etkin bir şekilde çözer. Sağdaki Ale - yüksek düzeyde veri işleme ve aşinalık erişimi - döngüler ve akıllı operatörler gibi bu tür kritik yapıları sağlayabilmeleri için esnekliğin ve kontrolün bir kısmını ortadan kaldırır.

Verilerin görselleştirilmesi

System R, verilerin görselleştirilmesi açısından görsel açıdan zengindir. Ve burada önümde zor bir seçim var - söylemek istediğiniz şey hakkında, çünkü alan çok büyük. Programlamanın bazı temel işlevleri olmasına rağmen, yapılacak herhangi bir iş olmadan, görselleştirmenin çok sayıda farklı görevi vardır ve bunlardan dış görünüm (kural olarak), cildin artıları ve eksileri olabileceği şekillerde yapılabilir. Ayrıca, sırayı farklı bir şekilde değiştirmenize izin veren seçeneklerin ve paketlerin olmadığından emin olun.
profesyonel standart sipariş R'de görselleştirme çok zengin yazılmış, bu yüzden burada size cicavishe'den bahsetmek istiyorum. Yılın geri kalanında her şey daha popüler bir paket haline geliyor ggplot2, Eksen hakkında yeni ve konuşalım.

ggplot2'ye başlamak için kütüphaneyi install.package("ggplot2") yardımıyla kurmanız gerekir. Dalі podklyuchaemo vykoristannya için:

> library("ggplot2") > head(diamonds) karat kesim renk netlik derinlik tablosu fiyatı xyz 1 0.23 İdeal E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43 2 0.21 Premium E SI1 59 3 6 3 6 3 6 3 4.05 4.07 2.31 4 0.29 Premium 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 SÜRÜCÜ 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.4

Bu elmaslar ve mtcarlar ggplot2 paketinin bir parçasıdır ve onlarla aynı anda çalışabiliriz. İlkinden, her şey açıktı - elmaslarla ilgili veriler (temizlik, renk, renk ve diğerleri) ve diğer set - yol testleri hakkında veriler (galon başına mil sayısı, silindir sayısı ...) 1973-1974'te arabalar Amerikan dergisi Motor Trends'ten yayınlanma zamanı. Veriler hakkında ayrıntılı bilgi (örneğin, genişleme) elmas veya mtcars yazılarak alınabilir.

Görselleştirme için pakette qplot'un bizim için en önemli olacağı birçok fonksiyon aktarıldı. ggplot işlevi, süreç üzerinde size çok daha fazla kontrol sağlar. Qplot yardımı ile yapılabilecek her şey ggplot yardımı ile de yapılabilir. Basit bir örneğe bakalım:

> qplot(netlik, veri=elmas, dolgu=kes, geom="bar")

Aynı etki ggplot işleviyle de elde edilebilir:

> ggplot(elmas, aes(netlik, dolgu=kes)) + geom_bar()

Ancak, qplot wiki daha basit görünüyor. Şek. 1, saflık (berraklık) şeklinde farklı bir kesim (kesim) kalitesinden çok sayıda elmasın nadası olacakmış gibi konuşabilirsiniz.

Şimdi, arabaların ateşinin bir birimi için їхної kütleleri şeklinde koşunun bayatlığını bilmek gerekli olacak. Otriman'ın nokta diyagramı dağılım grafiği) temsil edilir
incirde. 2.

> qplot(wt, mpg, veri=mtcars)

Çeyrek mil (qsn) ile dağılma saatini belirtmek için bir renk şeması da ekleyebilirsiniz:

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

Görselleştirirken verileri de dönüştürebilirsiniz:

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

Belirli ruh hallerinde, ayrık renkli alt katman, kesintisiz olarak daha alçak, daha temsili görünüyor. Örneğin, dağılma saati için silindir sayısı hakkındaki bilgileri renklendirmek istiyorsak, değerin ayrık olabileceğini belirtmeliyiz (Şekil 3):

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

Noktanın boyutunu değiştirebilirsiniz, vicorist, örneğin size=3 . Grafikleri siyah beyaz bir yazıcıda yazdırmayı seçerseniz, renkleri vurgulamamak, faktöre bağlı olarak işaretçinin şeklini değiştirmek daha iyidir. Bunu color=factor(cyl) ile shape=factor(cyl) değiştirerek yapabilirsiniz.
Grafik türü ek parametre geom'a atanır ve farklı dağılım grafiklerinde ek parametre "noktaları"nın değerinin değeri.

Şimdi, verilen silindir değerlerinden araba sayısı için histogramı istememe izin vermeyin:

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

İlk hafta, farklı silindir değerleri için basitçe üç histogram çizer. Histogramın rengini vermek için yapılan ilk girişimin iyi bir sonuç vermediğini söylemek gerekir - siyah sütunlar siyah olacak, sadece renk konturu çıkarılacaktır. Ve qplot döngüsünün geri kalanının ekseni, Şekil 2'de gösterildiği gibi bir histograma bölünmüştür. 4.

İşte açıklığa kavuşturulması gereken bir sonraki şey. Sağda, bizim tarafımızdan mevcut istemlerin kelimenin tam anlamıyla bir histogram olmadığı gerçeğinde. Kesintisiz verilerin benzer görüntüsünü anlamak için histogramın altındaki ses. İÇİNDE ingilizce dili grafik çubuğu(beni bu kadar iyi soyanlara) ve histogram- bu iki farklı anlayış (Vikipedi'den div. Vidpovidnі statti). Burada, verilerin doğasının kendisi için konuştuğuna saygı duyarak, her ikisinin de anlaması için "histogram" kelimesini ağır bir kalple vurdum.

Sadece şekil için arkanı dön. 1, sonra ggplot2'nin bir çaçası var kahverengi seçenekler grafiklerin konumlandırılması (pozisyon = "yığın" değeri, işaretin arkasında ayarlanır):

> qplot(netlik, data=diamonds, geom="bar", fill=cut, position="dodge") > qplot(netlik, data=diamonds, geom="bar", fill=cut, position="fill") > qplot(netlik, data=elmas, geom="bar", fill=cut, pozisyon="kimlik")

Önerilen seçeneklerden ilki, Şekil 2'de gösterildiği gibi bir ücret olacaktır. Şekil 5'te, diğeri belirli bir saflıkta derin bir elmas halkasında farklı yüzey netliğine sahip elmas parçalarını göstermektedir (Şekil 6).

Şimdi doğru histogramların örneğine bakalım:

> qplot(karat, veri=elmas, geom="histogram", bant genişliği=0.1) > qplot(karat, veri=elmas, geom="histogram", bant genişliği=0.05)

Burada bant genişliği parametresi, histogramda kendini beğenmişlik genişliğinin ne olduğunu gösterir. Histogram, belirli bir aralıkta kaç veri noktasının olduğunu gösterir. Sonuçlar şek. 7 ve 8.

Bazen, bir model oluşturmamız gerekirse (doğrusal veya örneğin polinom), onu doğrudan qplot'ta üretebilir ve sonucu üretebiliriz. Örneğin, nokta grafiğinin hemen üstündeki ağırlık kütlesindeki mpg nadas grafiğini indükleyebiliriz:

> qplot(wt, mpg, data=mtcars, geom=c("nokta", "pürüzsüz"))

Varsayılan olarak, bir vicorist modeli olarak yerel bir polinom regresyonu (method="loess") vardır. Robotik sonuç, Şekil 2'de gösterildiği gibi görülebilir. 9, koyu gri smuga - tse standart af. Kilit görünmeyecek, se=FALSE yazarak kapatabilirsiniz.

Doğrusal veri modelini genişletmeyi denemek istiyorsak, bunu basitçe method=lm girerek yapabiliriz (Şekil 10).

Ben nasamkinets, açıkçası, nasıl dairesel diyagramlar olunacağını göstermeniz gerekiyor:

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

Burada ggplot fonksiyonu ile daha fazla hızlandırıyoruz. Sebebi şudur: elimin arkasında, ana kütleye yakın (küçük 11) farklı sayıda silindire sahip araba parçalarını gösteren bir grafiğimiz olacak, sonra grafiği kutupsal koordinatlarda çevireceğiz (Şek. 12).

Uz'yaznennya yardımcısı

Mi th, R'ye yardım etmeye alıştı. Ne verdin? Burada ggplot2'nin temel yeteneklerinin verildiği ve vektörleştirme ile ilgili beslenmenin dikkate alındığı açıktır. Є kіlka iyi kitaplar z R, yakі varto tahmin et ve onlardan önce, herhangi bir şüphe uyandırıyor, varto zvіtatisya daha sık, şirketin esasına göre, rahatsız edici iyilik. İlk olarak, Norman Matloff'un The Art of R Programming adlı kitabı. R programlamaya zaten aşinaysanız, Patrick Burns'ün The R Inferno'suna ihtiyacınız olacak. John Chambers'ın klasik Veri Analizi Yazılımı kitabı da çok eskidir.

R'de görselleştirme hakkında konuşursanız, W. Chang'ın R Graphics Yemek Kitabı iyi bir kitaptır. ggplot2 için başvurun bu istatistikler Öğretici: ggplot2'den alınmıştır. Gelecek olan "R'den veri analizi ve makine öğrenimi" makalesinde görüşmek üzere!

Blog "R: Verilerin analizi ve görselleştirilmesi" üç buçuk yıldan fazla bir süredir kullanılmaktadır. Dekіlka mіsyatsіv, bir elektronik kitabın önünde bütün saat boyunca burada yayınlanan zagalniti metodik povіdomlennya fikrinden doğdu. Volodimir Kirilovich Shitikov (Biyolojik Bilimler Doktoru) fikrin yazarı ve daha sonra kitabın yazarı oldu. Memnuniyetten, sonucu size yeni hediyemiz olarak sunuyoruz.

Metodik yardım " R yardımı için verilerin istatistiksel analizi ve görselleştirilmesi En önemlisi, daha önce R ile çalışamayan genç ve yaşlı, genç ve yaşlı öğrencilere, yüksek lisans öğrencilerine ve ayrıca profesyonel analistlere yöneliktir. Blog geleneklerini takip ederek, mümkünse, denedik. "ritüel" kelime-kelimelerin kötülüğü olmadan yapın, sayısal yerleşimlerin özelliği, uygulamalı istatistikler, köklü teoremlerin alıntılanması ve Rosrakhun'un zengin yüzeysel formüllerinin alıntılanması.

• Bölüm 1: İstatistiksel Ortamın Temel Bileşenleri
• Bölüm 2: Film açıklaması R
• Bölüm 3: Temel Grafik Yetenekleri R
• 4. Bölüm: Tanımlayıcı istatistikler ve güllerin dağılımı
• Bölüm 5: Klasik İstatistik Yöntemleri ve Kriterleri
• Bölüm 6: Varyans Analizi için Doğrusal Modeller
• Bölüm 7: Küçük değişiklikler arasındaki nadas alanlarının regresyon modelleri
• Bölüm 8: İyileştirmeler, Yapısal ve Diğer Regresyon Modelleri
• Bölüm 9: Kapsamlı analiz ve kartogramların oluşturulması

Ek olarak, R'de büyük bir kaynakça ve köklü İnternet kaynaklarının bir listesi vardır.

Kitabın PDF formatındaki (~11 MB) resmi yayın versiyonu şurada mevcuttur: Ücretsiz indirin iki siteden:

• GitHub deposu: https://github.com/ranalytics/r-tutorials
• Rusya Bilimler Akademisi Volzky Havzası Ekoloji Enstitüsü'nün internet sitesi: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/

Aynı iki kaynakta kitapta incelenen uygulamaların uygulanması için gerekli olan R-code ve veri setleri için scriptler bulabilirsiniz.

Saygınız için teşekkür edeceğiz, işiniz için bu iyilik - onları zorlayın, nazik olun, e-posta ile rtutorialsbook["dog"]gmail.com

Atanır atanmaz kitap kesinlikle bedelsiz yazılır. Ancak, nezaketen ortaya çıkmanız ve diğer yazarlara çalışmaları için saygı duymanız doğru değil; güvenli mod elektronik ödeme sistemi aracılığıyla

"SAĞLIK İÇİN VERİLERİN İSTATİSTİKSEL ANALİZİ VE GÖRSELLEŞTİRİLMESİ R bitki kök meyve yaprağı Heidelberg - London - Togliatti 2014, ..."

-- [ 1. Taraf ] --

S.E. Mastitsky, V.K. Şitikiv

İSTATİSTİKSEL ANALİZ I

R DESTEK İÇİN VERİLERİN GÖRSELLEŞTİRİLMESİ

çim kökü meyve yaprakları

Heidelberg – Londra – Togliatti

2014, Sergiy Eduardovich Mastitsky, Volodymyr Kirilovich Shitikov

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

Qia robotu lisans dahilinde genişliyor

Creative Commons Atıf - Ticari Olmayan

Vikoristannya - Sessiz zihinlerde kendilerini 4.0 Tüm dünya. Vіdpovіdno tsієї licenzії, Yogo yazarlarının ve dzherel'in tam ifadesini anlamak için serbestçe kopyalayabilir, rozpovsyudzhuvaty ve revize edebilirsiniz. Herhangi bir yaratıcı çalışmayı değiştirirseniz veya robotlarınızda kullanırsanız, sonucu yalnızca böyle bir lisans için genişletebilirsiniz. Yazarların menfaati olmaksızın ticari bir yöntemle galip gelmek yasaktır. Lisansla ilgili ayrıntılı bilgi www.creativecommons.com web sitesinde mevcuttur.

Nazik olun, kitabın tamamını şu sırayla isteyin:

Mastitskiy S.E., Shitikov V.K. (2014) Yardım için verilerin istatistiksel analizi ve görselleştirilmesi R.

- E-kitap, erişim adresleri:

http://r-analytics.blogspot.com

PEREDMOVA 5

1. İSTATİSTİK MERKEZİ R 8 ANA BİLEŞENLERİ

1.1. Şarabın tarihi ve orta R'nin 8 organizasyonunun ana ilkeleri

1.2. R 11 komut konsolu arayüzüne sahip robot

1.3. R Commander 13 paket menüsünden robot

1.4. Nesneler, paketler, işlevler, ekler 17

2. MOVI R 23 AÇIKLAMASI

2.1. Tipi danich movi R 23

2.2. Vektörler ve matrisler 24

2.3. çinniki 29

2.4. Listeler ve tablolar 31

2.5. R 37'den içe aktarılan veriler

2.6. O saate haraç vermek; saat satırı 40

2.7. Hesaplama organizasyonu: fonksiyonlar, hata ayıklama, döngüler 46

2.8. Katları uygulamalı R'nin vektörleştirilmiş numaralandırması - 50 işlev

3. TEMEL GRAFİK OLANAKLARI R 58

3.1. Plot() geliştirmek için diyagramlar ve grafiksel 58 fonksiyonun parametreleri

3.2. Histogramlar, nükleer güç fonksiyonları ve fonksiyon 66 cdplot()

3.3. Gül diyagramları 74

3.4. Dairesel ve Stovpchik Diyagramları 77

3.5. Cleveland diyagramları ve güllerin tek diyagramları 84

4. 97'YE UYGUN İSTATİSTİKLERİ AÇIKLAYIN

ROZPODİL

–  –  –

PEREDMOVA

Dünyanın tanınması için ana araçlardan biri, insanları farklı gerellerden almanın bir yolu olarak veri toplamaktır. Günlük istatistiksel analizin özü, bulunacak bilgi akışının izlenmesi, görselleştirilmesi ve yorumlanmasından oluşan etkileşimli süreçtedir.

Geriye kalan 50 yılın tarihi, veri analizi teknolojisinin gelişiminin tarihidir.

1960'ların sonunun analizinden yazarlardan biri ve bir çift korelasyon geliştirmek için ilk programı, kişisel EOM "Promin-2" nin ortasında 150 "operasyonel alanda" metal pimlerle işe alındı. " 200 kg ağırlığında.

Bizim saatimizde, son derece verimli bilgisayarlar mevcuttur yazılım güvenliğiÖnümüzdeki yıllardan itibaren hızla gelişen bilgi teknolojisi sürecinin en son döngüsünün uygulanmasına izin vermek:

° elde edilen verilere erişim (farklı dosyalardan mevcudiyeti ve karşılıklı tabloların toplamının tamamı);

° İlginç göstergelerin düzenlenmesi (eksik değerlerin değiştirilmesi veya çıkarılması, işaretin daha büyük bir görünüme dönüştürülmesi);

° veri açıklaması (bellek, cilt parçası nedir);

° geri çekilme yüksek görünürlük veri yapısı (göstergelerin analizini karakterize etmek için açıklama istatistiklerinin hesaplanması);

° Verilerin ve hesaplama sonuçlarının anlaşılır bir bilgilendirici biçimde grafiksel sunumu (bir resim bin kelime için geçerlidir);

° veri modelleme (yedek bilgi ve istatistiksel hipotezlerin test edilmesi);

° sonuçların kaydı (kabul edilebilir yayın kalitesine sahip tablo ve diyagramların hazırlanması).

Akıllarda, bir koristuvach'ın hizmetlerinden önce düzinelerce uygulamalı program paketi varsa, asıl sorun seçmektir (bazen trajik, "Buridan'ın eşeği" tahmininde bulunmak gibi): bu verilerin ne tür yazılım analizlerine öncelik verilmelidir? pratik çalışmaları için? Burada, geliştirilen görevin özelliklerini, üretimdeki algoritmaları geliştirmenin verimliliğini, program satın alma maliyetini ve ayrıca bu özel analitik uyarlamasının zevkini hesaba katmalısınız. Bu durumda, örneğin, hesaplama sürecinin ilerlemesini bağımsız olarak kontrol eden yaratıcı işçiyi tatmin etmekten uzak, mekanik bir menü düğmeleri kompleksine sahip şablon Statistica. Farklı analiz türlerini birleştirin, ara sonuçlara erişin, veri görüntüleme stilini yönetin, yazılım modüllerine ek uzantılar ekleyin ve gerekli görünümde çanta çağrıları tasarlayın, ticari izin verin sayma sistemleri, Matlab, SPSS ve diğerleri gibi yüksek kaliteli komut satırı araçlarını içerir. Buna mükemmel bir alternatif, sürekli gelişen, vahşi bir tanımanın modern bir istatistiksel platformu olan ücretsiz yazılım ortamı R'dir.

Bugün R, geniş çapta tartışılan istatistiksel analiz sistemleri arasında çılgın bir liderdir, örneğin, 2010'da R sisteminin bir dizi adaylıkta yazılım ürünleri için Bossie Ödülleri yarışmasının galibi olması gibi. Dünyadaki üniversiteler, en büyük şirketlerin analistleri ve en önemli merkezler, ilk kez bilimsel ve teknik gelişmelerde ve büyük bilgi projelerinin yaratılmasında sürekli galip geliyor. Bu ortamın paketine ve güçlü bilimsel ruha dayanan geniş bir istatistik yelpazesi, R komut dosyalarını adım adım dergi yayınlarında olduğu gibi küresel olarak tanınan bir "standart" haline getirenler tarafından yakınlaştırıldı. Bilimsel bilginin gayri resmi yorumlanması durumu.

R'de ustalaşırken Rus koristuvachiv için kafa kayması, delice, İngilizce dilinde herhangi bir orta yolun tüm belgelerine sahip olabilecek kişilerdir. 2008'den daha az Zusillami A.V. Shipunova, E.M. Baldina, S.V. Petrova, I.S. Zaryadova, A.G. Kitaplar ve diğer meraklılar metodik olarak bu kitaba Rus dilinde yardımcı olarak ortaya çıktılar (onlara referanslar kitap temelinde literatür listesinde bulunabilir; aynı yerde, referansların dünya kaynaklarına sunulması, yazarların Rus ortasından güçlü bir katkı yapmaya çalışıyorlar).

2011'den beri yazarlardan biri tarafından yayınlanan metodolojik referansların toplanmasına yönelik bir Danimarka kılavuzu. “R: Verilerin analizi ve görselleştirilmesi” bloğunda

(http://r-analytics.blogspot.com). Konsantrasyon formundaki tüm farklı materyalleri okuyucuların netliği için açığa çıkarmanın yanı sıra, çalışmanın dolgunluğu için diyakozları genişletmek için ek bir fikir verildi.

İlk üç bölümde, etkileşimli R bileşenleriyle nasıl çalışılacağına dair raporlar, ortamın temel grafik olanaklarının ayrıntılı bir açıklaması var.

Kitabın bu bölümü, R'mi zaten bilen bir okuyucu, kodun parçalarını orada bulabilirse veya bir düzeltme okuyucusu olarak grafik parametrelerin açıklamasına rehberlik etmeye yardımcı olması durumunda, programlama alanında yeni başlayanlar için tamamen kullanılabilir.

Sonraki bölümlerde (4-8) düzinelerce uygulama ile gösterilen veri işleme ve ilham verici istatistiksel modeller için daha geniş prosedürlerin bir açıklaması tanıtıldı. Analizdeki algoritmaların kısa bir tanımını, sonuçların ana reddini ve olası yorumlarını içerirler. Mümkünse, uygulamalı istatistiklere sayısal yardımların özelliği olan, zagalnovіdomih teoremlerinden alıntı yapan ve zengin yüzeysel Rosrakhun formüllerine atıfta bulunan kötü "ritüel" kelime kelimeleri olmadan geçinmeye çalıştık. Vurgu, pratik zastosuvannya üzerinde örneklendi - okumaya hevesli olan okuyucunun verilerini anında analiz etmesi ve sonuçları meslektaşları ile paylaşması için.

Sunulan materyalin ağırlaştırılması dünyasındaki deneyimin bazı kısımlarını böldük.

4. ve 5. bölümler okuyucu odaklıdır, istatistikler tarafından yalnızca Cob üniversitesi kursu çerçevesinde alıntılanmıştır. 6. ve 7. bölümlerde, tek bir global lineer model teorisi çerçevesinde, dağılım ve regresyon analizleri sunulur ve modellerin sonraki yapısal tanımlaması için farklı algoritmalar tanıtılır. Bölüm 8, daha karmaşık regresyon modellerinin analizini teşvik etmek için bazı modern yöntemlere ayrılmıştır.

Oskіlki nezmіnniy _nnyy _nnyy _nnyy іnіzіdnika vyklіkaє іnіzаlіz іnіzіlіz іnіzhennya іzultіvіvіvvіbrаzhennya іzultіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіlіvіlіvіlіvіlіvіvіvіvіvvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvvіvvіvvіvvіvvіvvіvvіvvіvvіvvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіvіlіn

Bizimkiler, okul öğrencileri, adaylar ve Torzozhi için metodiktir І PRIMIM, SHO Vіdbuli, Bajauchem OSVIZA ANALİZA TA Vіzualіzіyu R. Mi'nin ortasındaki Dia Wick Hercustors SPOVYAєMYY, SHO PІSLY ZAKINCHENNY KHATANSINTE ve ayrıca en basit ile nasıl iletişime geçileceği ve katlama görevleriyle veri analizinin nasıl tamamlanacağı.

Kitabın tüm bölümleri için R kodlarının komut dosyalarının yanı sıra bu viconaries için gerekli çıktı verileri tablolarını içeren dosyalar, https://github.com/r-tutorials'ın yanı sıra GitHub deposundan ücretsiz olarak indirilebilir. Rusya Bilimler Akademisi Volzky Havzası Ekoloji Enstitüsü'nün web sitesinden http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Scripts.zip.

Metnin, yazarın yazı işleri ofisinde yazarın sunumlarından yana olduğu ve tüm susillalarımıza bakılmaksızın, yeni drukarian aflarında, dilbilgisi yanlışlıklarında ve çok uzak olmayan dönüşlerde bariz olduğu belirtilmelidir. Okuyucu, qi ve diğer e-posta eksiklikleri hakkında bilgi için teşekkür edeceğiz. [e-posta korumalı] Sizinkine saygı duyulup duyulmadığı konusunda da vdyachni olacağız, bu pozhannya schodo tsієї işe yarıyor.

–  –  –

1. İSTATİSTİK MERKEZİNİN ANA BİLEŞENLERİ

1.1. R ortamının organizasyonunun tarihçesi ve ana ilkeleri R verilerinin istatistiksel analiz ve görselleştirme sistemi aşağıdaki ana bölümlerden oluşur:

° Bir satırın nesneler, vektörler, matrisler, listeler vb. ile farklı işlemler gerçekleştirmesine izin veren yüksek seviyeli R'nin programlamasını hareket ettirin;

° bir pakette seçilen verileri işlemek için çok sayıda fonksiyon;

° Aracın bileşenlerinin güncellenmesini, etkileşimli olarak yardım ve çeşitli aydınlatma kaynaklarını içeren destek sistemi tarafından geliştirilen, koçan çekimi R olarak tanınan, ayrıca suçlaması zor olan gelecekteki istişareler.

Yolun koçanı 1993 yılına kadar tanıtıldı, iki genç Yeni Zelandalı eş Ross Ihaka ve Robert Gentleman yeni gelişmelerini duyurduklarında, R. adını verdiler, modüler bir mimariye sahip atalarına benzeyen ücretsiz, ücretsiz bir uygulama yarattılar. kolayca genişletilebilir. Nezabar vinikla rozpodіlen sistemi sberіgannya rozpovsyudzhennya, "CRAN" (Kapsamlı R Arşiv Ağı - http://cran.r-project.org) kısaltması altında R'ye kadar paktіv, onu organize etmenin ana fikri sürekli olarak Uygulamalı katkılı veri işlemeyi genişletin, toplu olarak test edin ve hızla genişletin

Binlerce bozulmamış perakendeci-aydının kolektif "kolektif aklının" kesintisiz ve iyi koordine edilmiş çabalarının böyle bir ürününün, lisans sayısı bin dolara mal olabilecek ticari istatistik programları için önemli ölçüde etkili olduğu ortaya çıktı. Oskіlki R є profesyonel istatistikçilerim tarafından sevilen, istatistiksel bilimin geri kalanının tümü, ek bir kütüphane olarak tüm dünyadan coristuvachi R tarafından hızla erişilebilir hale geldi. Mevcut ticari istatistiksel analiz sistemi bugün çok hızlı gelişiyor. R'nin büyük bir koristuvachiv ordusu var, bu da ek kütüphanelerin yazarlarına ve R sisteminin kendisine afları hatırlatıyor, böylece bunlar derhal düzeltilebilir.

Mova R'yi hesaplar, şarkıları kendi mastering'iniz, var olmayan lüks becerileriniz ve ansiklopedik hafızanız için kullanmanız gerekse bile, çok yönlülüğünüz için hızlı bir şekilde vikonat rozrahunka yapmanıza izin verir, pratik "bir atom gibi hayal gücünden yoksun". Dünyanın dört bir yanındaki meraklılar, R için 137.506 işlev (böl.

http://www.rdocumentation.org), temel olarak sistemin temel yeteneklerini genişletir. İstatistiksel Yöntemlerin Belirleyici Beauxual Claus'una Katlanır, NOKTA SOZHNIA'NIN GERÇEKLEŞTİRİLMESİ SO VIRENDIA PACKIV R, INSTAUNCESS, PRIZUMYLO, TÜM "Gentlemanic Kitіr": Lynіin Tu Uzagalnenі Lіnіinі modelleri, anlamsız Bayındırlık modelleri, Ekolojik olmayan testler, istatistik olmayan testler, küme testleri analiz ve yumuşatma yöntemleri. Zahmetli görselleştirme araçları yardımıyla analiz sonuçları farklı grafik ve diyagramlara bakılarak özetlenebilir. Geleneksel istatistiklerin kreması, işlevselliğin genişletilmesi, sayısal matematikte büyük bir dizi algoritma, optimizasyon yöntemleri, diferansiyel denklemlerin farklılaşması, görüntülerin tanınması ve diğerlerini içerir. Genetik ve sosyologlar, dilbilimciler ve psikologlar, CBS ve Web teknolojilerinin kimyagerleri ve doktorları, R paketlerinin deposunda kendi özel veri işleme yöntemlerini ortaya çıkarabilir.

R ile ilgili "Firmova" belgeleri oldukça hacimlidir ve akıllıca yazılmış olmaktan uzaktır (İngiliz edebiyatının harikulade geleneği nedeniyle, önemli anlar hız tarafından atlanmış olsa da, önemsiz gerçeklerin açıklamaları üzerine çok zengin bir şekilde yazılmıştır). Bununla birlikte, bir ek olarak, dünyanın önde gelen bilim adamları (Springer, Cambridge University Press ve Chapman & Hall/CRC) veya sadece çok sayıda hevesli ekip, R'de (div. , örneğin, "Psikodiagnostik Ansiklopedisi" sitesindeki referans listesi, http://psylab.info/R:Literature). Ek olarak, vinil sorunlarıyla ilgili yardım isteyebilecek birçok aktif olarak gelişen uluslararası ve Rus koristuvachiv R forumları var. Literatür listesinde, eğitim saatine özel saygı göstermek adına, bunun uğruna birkaç yüz kitap ve İnternet gönderisi öneriyoruz R.

R'de pratik çalışma konusunda ara eğitim olmadan, kişi a) R dilinin tasarımına hakim olmak ve verileri analiz etmek için kullanılabilecek işlevin özellikleri ve işlevleri hakkında bilgi sahibi olmak ve b) işin temellerini öğrenmek için gelişir. belirli analiz ve görselleştirme yöntemlerini uygulayan programlarla.

R arayüzü için yiyecek seçimi, koristuvachiv'in tadında belirsiz ve oldukça eski. Yetkili fahivtsiv'e ilham verecek tek bir düşünce yoktur.

Bazı insanlar standart R konsol arayüzünden daha iyi bir şey olmadığını düşünürken, diğerleri manuel robotlar için onu zengin bir buton menü seti ile geliştirme ara yazılımının (IDE) bariz entegrasyonundan kurabileceğinizi düşünüyor. Örneğin, mucizevi bir seçenek, RStudio geliştirmenin ara yazılımının ücretsiz entegrasyonudur.

Aşağıda robotun ve R Commander'ın konsol sürümünün açıklamasına atıfta bulunuyoruz, ancak uzaktaki okuyucular için IDE'nin farklı sürümlerine, ekten Shipunov'un kitabına kadar olan fikirlere bakmanıza yardımcı olabiliriz. (2014).

R uzmanlarından biri olan Joseph Rickert, R'nin gelişiminin bir sonraki aşamada bölünebileceğini düşünüyor (rapor div.

inside-r.org'daki yoga makalesi):

1. Tanışmak kapsayıcı ilkeler R dilinin işleyişinin genişletildiği yazılım ortamının R-splinotite kültürü. R'nin bilgisayara kurulumu ilk test scriptleri ile aynıdır.

2. İşletim sistemindeki standart dosyalardan veri okuma ve bir dizi temel istatistiksel analiz prosedürünün analizi için R fonksiyonlarının tanıtılması.

3. En basit programları yazmak için Mov R'nin temel yapılarını kullanmak.

Kendi fonksiyonlarını yazma. R pratiği yapabileceğiniz veri yapıları ve hareket etmenin katlanabilir olasılıkları hakkında bilgi sahibi olmak. Veri tabanları, web sayfaları ve diğer benzer veritabanları ile çalışın.

4. Katlama yazılımı yazma R. Kendi kendini geliştirme ve S3- ve S4-sınıfları olarak adlandırılan nesnelerin yapısının derinlemesine anlaşılması.

5. Profesyonel yazılımın geliştirilmesi R. R için eklenti modülleri-kütüphanelerinin kendi kendine oluşturulması.

Sıradan coristuvachiv R'nin çoğu 3. aşamada şişer çünkü

otrimanih bu saate kadar, ana mesleki faaliyetlerinin profili için vikonannya istatistiksel zavdan için bilgi yeterlidir.

Yaklaşık olarak aynı obsіzі'da, bu yardım çerçevesinde R hareketini tanımlamaya teşvik edildik.

İstatistiksel ortam R'nin temel konfigürasyonunu kurmak ve ayarlamak daha da kolaydır. kireç üzerinde 2014 32 ve 64-bit Windows için mevcut R 3.1.1 sürümü (diğer tüm genişletilmiş işletim sistemleri için dağıtım kitleri de mevcuttur). Sistemin dağıtım kitini 29 paketlik (54 megabayt) temel setle birlikte projenin ana sitesinden ücretsiz olarak http://cran.r-project.org Rus "aynasının" http://cran.r-project.org adresinden edinebilirsiniz: //cran.gis-lab.info. Sistemi indirilen dağıtım kitinden kurma işlemi, aramamak ve herhangi bir özel yorum fark etmemek zordur.

Netlik adına, komut dosyalarının seçimi, çıktı verileri ve varto analizinin sonuçları, koristuvach'ın bilgisayarında özel bir çalışma kataloğunda görülmelidir. Kiril sembollerinin çalışma kataloğu adına yazmak gerekli değildir.

Metin düzenleyici değiştirilerek çalışma kataloğuna giden yol ve diğer seçenekler büyük ölçüde iyileştirildi. sistem dosyası C:\Program Dosyaları\R\Rec\Rprofile.site Alt kısımda, değiştirilen sıralar yeşil renkle işaretlenmiştir.

Krіm vkazіvki robobogo kataloğu, tsі satırları, dzherelo zavantazhennya R paketlerindeki mesajı ve R Commander'ın otomatik olarak başlatılmasını belirtir.

Rprofile.site dosyasına listeleme # Ortadaki "#" yorum karakterinden sonraki her şey yok sayılır # options(papersize="a4") # options(editor="notepad") # options(pager="internal") # insert belge sayfasının türü bilgi # options(help_type="text") options(help_type="html") # yerel kitaplık genişletme alanını kurun #.Library.site - file.path(chartr("\\", "/" , R.home() ), "site-library") # Ortam etkinleştirildiğinde, R Commander menüsünü başlatın # "#" işaretlerini koyun, böylece Rcmdr'ye gerek kalmaz local(( eski - getOption("defaultPackages")). options(defaultPackages = c(eski, "Rcmdr" )) )) )) # CRAN aynasını yerel olarak ayarlayın((r - getOption("repos") r["CRAN"] - "http://cran.gis-lab"" options(repos=r))) # Dizin çalışanına giden yolu ayarlayın (diğeri bilgisayarınızda olsun) setwd("D:/R/Process/Resampling") "İyi bir başlangıç ​​arkadaşı" değerindeyse, o zaman bizim öneriler "alt'aktif" bir öneriye tabi olacaktır. Prote, R. W. Venables ve D. Smith'deki (Venables, Smith, 2014) girişin, R. Kabakov'un (Kabaco, 2011) kitabının resmi olarak tanınmasının ardından, kısmen Rusça çevirisi olan kitaba aktarılmıştır. Anlamlı bir şekilde, geleneksel "çaydanlıklar için ortam" (Meys, Vries, 2012) ve ker_vnitstvo (Lam, 2010) kıskanılacak bir Hollanda bilgiçliğinden yazılmıştır. Rusça tanıtım derslerinden en yenileri, ortak çalışandan I. Zaryadov (2010a) ve A. Shipunova'nın kitaplarıdır. (2014).

1.2. Komut konsolu arabirimi ile çalışma R İstatistiksel ortam R vikon, R filmi için komut dosyasında bulunabilecek bir dizi anlaşılır talimat veya konsoldan ayarlanan bir dizi komut olsun. Konsoldan robot, buton menüsüne çağrı yapan mevcut kısa süreli çalışanlar için katlanabilir hale getirilebilir, ancak dört komutun sözdizimini ezberlemek gerekir. Bununla birlikte, bazı yeni başlayanlar ekledikten sonra, birçok veri işleme prosedürünün daha hızlı ve daha az pratikle, örneğin aynı İstatistik paketinde daha düşük düzeyde yapılabileceği görülüyor.

R konsolu, komutları girebileceğiniz ve bunların görüntüleme sonuçlarını toplu olarak çıkarabileceğiniz bir iletişim penceresidir. Bu, ortamın başlatıldığı anın hatasıdır (örneğin, masaüstündeki R kısayoluna bastıktan sonra). Ek olarak, standart grafik arabirimi R (RGui), komut dosyası düzenleme ve görünümleri grafik bilgilerle (çizimler, diyagramlar, vb.)

İÇİNDE komut modu R, örneğin harika bir hesap makinesi gibi uygulanabilir:

Sağ elle, istek sembolünden sonra ek bir aritmetik türü girebilir, Enter tuşuna basabilir ve hemen sonucu görüntüleyebilirsiniz.

Örneğin, diğer takımda, indüklenen noktada, küçük olan faktöriyel ve sinüsün yanı sıra p sayısının fonksiyonlarını kazandı. Metin biçiminde alınan sonuçlar fare üzerinde görülebilir ve pano aracılığıyla işletim sisteminin herhangi bir metin dosyasına (örneğin bir Word belgesi) kopyalanabilir.

RGui komut dosyalarıyla çalışırken, komut dosyası içeren bir dosya oluşturmanız önerilir (böylece R-filminin komut dizisi, komut dosyalarının adlarını dönüştürecektir). Kural olarak, bu herhangi bir adın ana metin dosyasıdır (ancak şarkı söylemek için *.r uzantılarıyla daha iyidir), "Not Defteri" gibi harika bir düzenleyici ile oluşturulabilir ve düzenlenebilir. Dosyayı kaydetmek istiyorsanız, onu çalışma dizinine yerleştirmek en iyisidir ve ardından R'yi başlattıktan ve o dosya yerine "Dosya Açma komut dosyası" menü öğesini seçtikten sonra, "R Düzenleyici" penceresinde görünecektir. "Düzenleme Tümünü Başlat" menü öğesini kullanarak komut sırasını komut dosyasına değiştirebilirsiniz.

Ayrıca, farenin kavraması için hazırlanmış bir komut dosyasının bir parçasını görmek (bir değişikliğin adından tüm yere kadar) ve bu bloğun vikonannya'da başlatılmasını başlatmak da mümkündür. Chotirma'yı olası şekillerde robiti yapmak mümkün mü: ana yoldan bağlam menüsü, Ctrl+R tuş kombinasyonu veya araç çubuğundaki düğme.

Sunulan küçüğün üzerine aşağıdakiler yazıldı:

° Global İdari Alanlar (GADM) internetsiz internet sitesinden, R-object gadm Belarus Cumhuriyeti topraklarındaki verilerle ele geçirildi;

ısı eşdeğeri için ikame yerinin adının romanizasyonu;

° sp paketinin spplot() işlevi dışında, cumhuriyetin idari haritası, menü kullanılarak panoya kopyalanabilen veya standart bir meta- veya bitmap grafik dosyası olarak kaydedilebilen bir grafik pencerede görüntülenir.

Çevredeki operatörlerin algısının ayrıntıları ilerleyen bölümlerde görülebilir ve burada ekranda sembollerin kombinasyonunu başlatan senaryoda gördüğünüz hayvani saygı. [e-posta korumalı], nesne üzerindeki tüm veri setini konsoldan alıyoruz ve komut gadm sembollerinden oluşuyor, [e-posta korumalı]$NAME_1, bir sonraki değişiklikten önce bize idari merkezlerin adlarının bir listesini verin.

Bu şekilde Editor R, komut dosyasında kolayca gezinmenize, bir komut kombinasyonu olsun, düzenleme ve düzenleme yapmanıza, kodun şarkı parçalarını aramanıza ve değiştirmenize olanak tanır. RStudio ek yükünün oluşturulması, kodun sözdizimini daha fazla değiştirmenize, otomatik olarak tamamlamanıza, komut sırasını їх vikoristannya, Sweave veya TeX belgelerine sahip robot ve diğer işlemlere göre "paketlemenize" olanak tanır. aşındırıcı çıkıntılı olacaktır.

R maє vbudovanі harika dovodkovі malzemeleri, yakі RGui'de aracı olmadan görüntülenebilir.

Konsoldan help.start() komutunu verirseniz, İnternet tarayıcınız tüm ek kaynaklara erişime izin veren bir sayfa görecektir: ana yardım, telif hakkıyla korunan materyaller, güç kaynağı hakkındaki görüşler, değişiklik listeleri, ilgili belgeler hakkında yardım. R ve vb.:

Saldırgan komutların yardımı için diğer birçok işlevin sonlandırılması dikkate alınabilir:

° help("foo") chi? foo - foo işlevi için bitirme (neobov'yazkovi pençeleri);

° help.search("foo") veya? foo - kaydedilmiş ön dosya dosyalarını arayın, foo'nun intikamını nasıl alacağınızı;

° example("foo") – farklı bir foo işlevi uygulayın;

° RSiteSearch("foo") – çevrimiçi arama motorlarında ve arama motoru arşivlerinde mesajları arayın;

° apropos("foo", mode="function") – foo kombinasyonundan seçilen fonksiyonların listesi;

° vinyet("foo") – bu foo için yardımcıların listesi.

1.3. R Commander paketinin menüsüyle çalışma Sohbet için R hesaplamasında manuel olarak ustalaşma є R Commander, düğme menüsünün stili için platformdan bağımsız bir grafik arabirim, Rcmdr paketi için uygulamalardır. Vіn, komut madeni işlevlerinin önden öğrenilmesine girmeden istatistiksel analiz için harika bir prosedür seti oluşturmanıza olanak tanır, ancak bunu göz ardı etmeden, parçalar özel vіknі'da bulunan tüm talimatları yansıtır.

Rcmdr'yi ve diğer uzantıları, R konsol menüsündeki "Paketler Yükleme paketi"nden veya daha basit bir şekilde şu komutu girerek yükleyebilirsiniz:

install.packages("Rcmdr", bağımlılıklar=DOĞRU) Rcmdr menüsü aracılığıyla veri işlerken gerekli olabilecek diğer paketlerin eksiksiz bir setinin yüklenmesini sağlayan bağımlılık seçeneklerini devre dışı bırakır.

R Commander'ın başlatılması, Rcmdr paketi "Packages Enable Package" menüsü veya kitaplık (Rcmdr) komutu Rprofile.site aracılığıyla bölüm 1.1'de gösterildiği gibi indirildiğinde gereklidir.

R Commander'daki çalışma, Belarus'un üç gölünde iki kabuklu yumuşakça Dreissena polymorpha'nın kirpikli Conchophthirus acuminatus ile enfeksiyon düzeyine ilişkin verilerin korelasyonel analizi örneğinden görülebilir (Mastitsky S.E. // BioInvasions Records.

2012. V. 1. S 161-169). Figshare web sitesine göre referans verileri içeren tabloda iki değişikliğimiz var: yumuşakçanın kabuk uzunluğu (ZMuzunluk, mm) ve yumuşakçada bulunan siliat sayısı (CAnumber). Raporlara göre, bu popo 4. ve 5. bölümlerde incelenecek, bu yüzden burada duyusal analiz üzerinde ayrıntılı olarak durmayacağız, ancak Rcmdr'nin teknik çalışmasına odaklanacağız.

Dali - İnternete gönderilen adrese ekleme ağları için verilerin özelleştirilmesi modu belirtilir. Verilerinizin kendisinin yerel verilerden kolayca yok edilebileceğini hatırlamak önemli değildir. Metin dosyası, Excel çalışma kitapları veya veritabanı tabloları. Verilerimizin ilginç olduğu gerçeğini değiştirmek için (aksi takdirde, düzeltme ihtiyacı için), "Verileri gör" düğmesine basıyoruz.

Veri organizasyonunun atanması için pencere

Başka bir aşamada, "İstatistikler" menüsünde "Korelasyon testi" seçeneğini seçin:

Bir çift ilişkili değişken seçiyoruz ve sonunda Pearson korelasyon katsayısını (R = 0.467), elde edilen istatistiksel anlamlılığın oranını (p-değeri 2.2e-16) ve arasındaki %95 güveni alacağız.

–  –  –

Çıktıdaki sonuçları pano aracılığıyla kolayca kopyalayabilirsiniz.

Şimdi korelasyonel nadasın grafik görüntüsünü alabiliriz. Güllerin kenar diyagramları ile güvenli bir şekilde ZMuzunlukta ve güvenli bir şekilde CA biriktirme nokta grafiği (dağılım grafiği), en küçük kareler yönteminden sonra doğrusal bir eğilim çizgisi (yeşil renk), yerel regresyon yönteminden sonra düzleştirilmiş bir çizgi (kırmızı renk), temsil edilir tarafından Üç gölün (Zminna Gölü) kabuğu için deney noktaları farklı sembollerle temsil edilecektir.

–  –  –

Grafik penceresinden kopyalanan grafik R Commander R Commander menüsünün tuşlarına basmaya eşdeğer olarak, pencere komut dosyaları R'yi hareket ettirmek için talimatlara sahiptir.

Kokumuz şuna benziyor:

Clams read.table("http://figshare.com/media/download/98923/97987", header=TRUE, sep="\t", na.strings="NA", dec=".", strip. beyaz=DOĞRU) cor.test(Clam$CAnumber, Clam$ZMlength, alternatif="two.side", method="pearson") scatterplot(CAnumber ~ ZMlength | Lake, reg.line=lm, pürüzsüz=DOĞRU, spread= TRUE, boxplots="xy", span=0.5, ylab="Ciliates number", xlab="Shell shell", by.groups=FALSE, data=Mollusks) ) dosyalara kaydedebilir ve tekrarlayabilirsiniz. Aynı sonuç, kaydetme dosyasını R konsolu üzerinden alarak R Commander'ı çalıştırmadan da görülebilir.

Büyük ölçüde, R dilinin yapılarını bilmemek (veya sadece onların anılarının hafızasını sıkılaştırmaya çalışmamak), Rcmdr varyantıyla, tüm temel istatistiksel yöntemlerin varyantı için veri varyantını kullanabilirsiniz. Burada parametrik ve parametrik olmayan testler, çeşitli sürekli ve ayrık alt bölümleri ayarlama yöntemleri, çoklu veri tablolarının analizi, tek boyutlu ve çok değişkenli varyans analizi, ana bileşenler ve kümeleme yöntemi ve farklı toplu regresyon modelleri ve biçimleri sunulmaktadır. diğer. Retelny vyvchennya rozvineniya cihaz analizi ve testiyle dolu bir gün.

R Commander robotik tekniğinin ayrıntılı bir açıklaması ve ayrıca veri işleme algoritmalarının uygulanmasının özellikleri kılavuzlarda bulunabilir (Larson-Hall, 2009; Karp, 2014).

Tim daha küçük değildir, çünkü jestlerin dili insan konuşmasını doğal dille değiştiremez, bu nedenle R dili bilgisi coristuvach'ın olasılıkları arasında genişler ve orta R'nin kabul eden ve ağarmış ile olan bağlantısını soyar. Ve burada, R Commander'daki otomatik komut dosyaları oluşturma, okuyucunun film R operatörlerini tanıması ve wiki ve diğer işlevlerin özelliklerini öğrenmesi için harika bir araç olabilir. Sonraki seramik başlıkları, bu verileri yalnızca eşit akım yapılarında işleme prosedürlerini tartışmaya adanmıştır.

1.4. Nesneler, paketler, işlevler, ekler Mova R, üst düzey nesne yönelimli programlama dilleri ailesine aittir. Fahivtsya olmayan suvore için, "ob'єkt" kavramının tanımı onu soyut hale getirmektir. Bununla birlikte, basitlik için, R süreci tarafından yaratılan her şeye nesneler diyebiliriz.

İki ana nesne türü görüyoruz:

1. Veri depolama için kullanılan nesneler ("veri nesneleri") - değişiklik, vektörler, matrisler ve diziler, listeler, faktörler, veri tabloları;

2. Fonksiyonlar ("fonksiyon nesneleri") - yeni nesnelerin oluşturulması veya üstlerindeki şarkıların üzerine yazılması için tanınan tse adlandırma programları.

Toplu ve özgür bir seçim için belirlenen R ortamının nesneleri, benzer konular veya veri işleme yöntemleri ile birleştirilmiş paketlerde tamamlanır. Dayak, paket ("paket") ve kitaplık ("kütüphane") terimlerini temel alır. "Kütüphane" terimi bir dizini belirtir, böylece bir veya daha fazla paket kaldırılabilir. "Paket" terimi, test veya eğitim için tanınan bir dizi işlev, HTML yardım sayfaları ve veri nesnelerinin uygulanması anlamına gelir.

Paketler işletim sisteminin sing dizinine kurulur, aksi takdirde kaldırılmış bir görünümde arşivlenmiş *.zip dosyasına kaydedilebilirler. Windows dosyaları(paketin sürümü, R'nizin belirli sürümüyle uyumlu olmalıdır).

Paketle ilgili ek bilgiler (sürüm, ana tematik doğrudan, yazar, değişiklik tarihi, lisanslar, işlevsel olarak ilgili diğer paketler, atanan tanımadaki en son işlev listesi ve diğerleri) ekip tarafından kaldırılabilir

kitaplık(help=paket_adı), örneğin:

library(help=Matrix) R paketlerinin en fazla üç kategoriden birinde olmasına izin verin: temel ("temel"), önerilen ("önerilen") ve çekirdek tarafından eklenen diğerleri.

Belirli bir bilgisayardaki listeyi library() komutunu vererek veya:

install.packages(priority = "temel") kurulu.packages(priority = "önerilen") # yeni liste packlist packlist - rownames(installed.packages()) # Pano bilgilerini Excel formatında write.table(packlist,"clipboard",sep="\t", col.names=NA) olarak R kurulum dosyasına gösterin.

Anlayınca, yedekte "yedekte" çok sayıda farklı paket kurmaya gerek yok.

Bir paketi kurmak için, R Konsolu komut penceresinde "Paketler Paketleri Kur" menü öğesini seçin veya örneğin şu komutu girin:

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

Paketler, örneğin, bölüm 1.1'de gösterildiği gibi Rprofile.site dosyasını manuel olarak düzenleyebileceğiniz http://cran.gis-lab.info Rus "aynasından" indirilebilir.

Paketleri kurmak için başka bir seçenek de http://cran.gis-lab.info/web/packages sitesine gitmektir. gerekli paket Zip dosyasına bakın ve bilgisayarınızdaki klasörü seçin.

Bu sayede öncelikle paket, zocrema, fonksiyonların açıklaması, daha önce ne girilmesi gerektiği ile ilgili tüm bilgilere bakabilir ve kaç tane şarap ihtiyacınız olduğunu seçebilirsiniz. "Paketler Paketleri yerel zip dosyalarından yükle" komut menüsü öğesine tıklayın.

RGui konsolu başlatılırken yalnızca birkaç temel paket alınır. Başka bir paketi başlatmak için, bu işlevin orta alternatifinden önce komut kitaplığına (paket_adı) girmeniz gerekir.

Yakalama paketleri gibi, oturumun dış görünümü anında şu komutu vererek yükleyebilirsiniz:

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

–  –  –

diğer isteğe bağlı paketler:

Vegan_2.0-2 permute_0.6-3

bir ad alanı aracılığıyla yüklenir (ve eklenmez):

Grid_2.13.2 lattice_0.19-33 tools_2.13.2 Bir sonraki tabloda, bu kitabı temsil eden komut dosyalarında seçilen paketlerin bir listesini (muhtemelen tamamen değil) tanıtın:

Paketler R Belirlenmiş "Temel" paketler Temel yapılar R tabanı Paket derleyici R derleyici İşlev veri kümelerini test etmek ve göstermek için veriler içeren bir tablo ayarlayın Temel grafik işlevleri grafikleri Grafik sürücüleri, renk paletleri, yazı tipleri farklı spline tiplerinde regresyon eğrileri İstatistiksel analiz istatistiklerinin temel işlevleri Yöntemler S4 sınıfının istatistiksel fonksiyonlarının istatistikleri4 Coristuvach arayüzünün bileşenleri (menü, kutu seçimi ve in.) tcltk Bilgi desteği, yönetim ve dokümantasyon ve arşivleme.

Utils "Rekomendovanі" paket Funktsії rіznih prosedürleri Bootstrap "sustalı çakı" önyükleme Rіznі algoritmik neієrarhіchnoї klasifіkatsії o rozpіznavannya sınıf algoritmaları podіlu o ієrarhіchnoї klasterizatsії küme Analіz o perevіrka kodіv kayıtlar rіznih biçimlerde (DBTA içinde faylіv olduğunu çıkarılarak R codetools STA yabancı Funktsії scho obslugovuyut optimіzatsіyu olduğunu nükleer zgladzhuvannya KernSmooth Grafіchnі funktsії rozshirenoї funktsіonalnostі (Sarkar 2008) örgü Nabіr danih bu rasgelelik funktsіy (Venables'e Ripley, 2002) matrislerin kÜTLE Operatsії bu vektörler, matris Uzagalnenі aditivnі modelі modelі Zi zmіshanimi Efekta nlme Neyronnі MEREZHI doğrudan poshirennya -NMR Pobudova ağaç klasifіkatsії olduğu ve regresyon rpart Kriging fonksiyonları ve noktaların mekansal dağılımının analizi uzamsal Hayatta kalma analizi (Köksu'nun modeli ve içinde.) hayatta kalma Robotik sürece gömülü paketler po'yazanі z pr ikladnim regresіynim analіzom corrplot Vіdobrazhennya korelyatsіynih matris içinde grafіchnomu viglyadі fitdistrplus Pіdbіr parametrіv rasgelelik rozpodіlіv testuvannya aditivnih modelleri jeosfer Otsіnka geografіchnih vіdstaney ggplot2 Udoskonaleny grafіchny paketlemek visokoї funktsіonalnostі daag Funktsії analіzu danih o kitaba grafіki (Maindonald, Braun, 2010) Harrell funktsіy Hmisc Nabіr (Harrell) R jpeg Robot z'deki kitaba HSAUR2 Eki grafik dosyaları jpeg lars Özel regresyon türleri (LARS, Kement vb.) lavan Yapısal hizalama modellerinin doğrulayıcı analizi lmodel2 Tip I ve II (MA, SMA, RMA) regresyon modellerinin uygulanması Normallik rozpodіl aykırı değerler hakkında önemli bilgiler Analіz prostorovih i saat ryadіv içinde ekologії lütfen Regresіya golovnі bileşenleri pwr Otsіnka statistichnoї potuzhnostі gіpotez dekіlkoma zmіnnimi Pіdbіr kolіrnih terazi üzerinde sem Modelі terazi yapısal rіvnyan semPlot Vіzualіzatsіya yapısal zv'yazkіv sm Otsіnka schіlnostі rozpodіlіv yöntemleri spatstat mekansal veri erişimi için sp sınıfı yöntemleri yumuşatma bu yöntem pdbir spdep modelleri için uzamsal istatistikler Mekansal tortular: jeoistatistiksel yöntemler ve yıldız gözlemcisinin modellenmesi İstatistiksel modeller hakkında farklı formatlarda bilgi görüntüleme R'de vcd eklemeler veya vikoristaty funn'u deneyin ktsії sche nezavantazhennogo paketi, ardından otrimaєmo podomlennya sistemi:

sem(model, data=PoliticalDemocracy) Pardon: "sem" kütüphanesi(lavaan) fonksiyonunu bilemezsiniz. Cichini, muzaffer paketlerin bir listesini varsayılan parametre olarak kabul eder ve bir sonraki ilgi alanı olarak ve gerekirse onu kurmak için kendisini seçer. Senaryonun çalışmasını anlamak için, R filminin saldırgan bölümünde açıklanan yapılarını bilmek gerekir, ancak okuyucu, neye tıklaması gerektiğini, komutları harfe yönlendirmek için dönebilirsiniz.

instant_pkgs - function(pkgs) ( pkgs_miss - pkgs)] # Paketleri kurun, yakalama için hazırlanmayın:

if (length(pkgs_miss) 0) ( install.packages(pkgs_miss) ) # Henüz mevcut değilse paketleri kurun:

Ekli - search() eklenmiş_pkgs - eklenmiş 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("temel", "jpeg", "vegan"))

Dış görünüm paketinin işlevlerinin listesini, örneğin şu komutu vererek görüntüleyebilirsiniz:

ls(pos = "package:vegan") Not: ls(), belirli bir ortamdaki nesnelerin listesini görüntülemek için bir joker karakter işlevidir. Komut vegan paketini aynı şekilde kuracaktır. Parametresiz bir komut verirken, akış oturumunun saati için oluşturulmuş nesnelerin bir listesini geri alırız.

args() komutunu vererek ilgilendiğiniz paketin herhangi bir fonksiyonunun giriş parametrelerinin argüman listesini alabilirsiniz.

Örneğin, lm() doğrusal modelini yazmak için yaygın olarak kullandığımız işlevi başlatırken, aşağıdaki parametreleri ayarlayın:

Args(lm) işlevi (formül, veri, alt küme, ağırlıklar, na.action, yöntem = "qr", model = DOĞRU, x = YANLIŞ, y = YANLIŞ, qr = DOĞRU, tekil.ok = DOĞRU, karşıtlıklar = NULL, offset,...) Bir fonksiyon kısaltması ekleyen bir komut girerseniz (örneğin, IQR'nin çeyrekler arası aralığı nasıl hesaplanır), fonksiyonun çıktı metnini R film kodlarında değiştirebilirsiniz:

IQR işlevi (x, na.rm = YANLIŞ) diff(quantile(as.numeric(x), c(0.25, 0.75), na.rm = na.rm, name = FALSE)) standart işlevin wiki'sini şuraya yönlendir" senin versiyonun.

Bununla birlikte, tahmin() işlevinin koduna, doğrusal modelin değerini tahmin etme analizi için kazanacak şekilde bakmak istiyorsak, o zaman şunları alırız:

tahmin işlevi (nesne,...) UseMethod("predict") Bu tür tahmin()'in "evrensel" bir işlevi vardır: girdiye hangi model nesnesinin beslendiğine bağlı olarak (doğrusal regresyon için lm, Poisson veya lojistik regresyon için glm , lme sadece değişen etkilere sahip model için), tahmine dayalı değerleri kaldırmanın güncellenmiş yöntemi güncellenir.

Zocrema, bu işlev saldırgan yöntemlerin uygulanması için muzafferdir:

method("predict") tahmin.ar* tahmin.Arima* tahmin.arima0* tahmin.glm tahmin.HoltWinters* tahmin.lm tahmin.loess* tahmin.mlm tahmin.nls* tahmin.poli tahmin.ppr* tahmin.prcomp* tahmin.princomp* tahmin.smooth.spline* tahmin.smooth.spline.fit* tahmin.StructTS* Görünmeyen işlevler yıldızla işaretlenir R. S3 stilindeki OOP için yöntem, nesne sınıfının adıyla aynıdır. її girişinde çağrılır. Bir nesne yönlendirildiği zaman, verilen nesne için gerekli yöntemin doğru şekilde gönderilmesini ve çağrılmasını sağlayan sınıf özniteliğini belirtir. Bu nedenle, daraltılmış bir doğrusal modelin değerini tahmin etmek için "işlev-yöntemi", spline'larla yumuşatma - tahmin.smooth.spline() ve benzerleri ile tahmin.glm() olacaktır. S3 OOP modeli hakkında ayrıntılı bilgi, S3Methods uzantısında ve daha büyük S4 modeli için Methods uzantısında bulunabilir.

Nareshti, oturumun ilk saatini alarak çalışmanın sonuçlarını kaydetmenin en basit yoluna bakalım R:

° lavabo(dosya= dosya adı) – verilen adlara sahip bir dosya için gerçek zamanlı modda rahatsız edici komut çalıştırmanın sonuçlarını görüntüler; bir komut eklemek için, sinüs() komutunu parametresiz yazmanız gerekir;

° save(dosya= dosyaya isim, kaydedilecek nesnelerin listesi) – atanan nesneleri XDR-formatlı çift dosyaya kaydeder, böylece her durumda kullanabilirsiniz işletim sistemi;

° load(file= filename) – nesneleri akış ortamında kaydeder;

° save.image(dosya= dosyanın adı) – R rda dosyasına özel olarak bir sonraki saat için oluşturulmuş tüm nesneleri kaydeder.

Verilerle oluşturulan tablonun formatta değişim arabelleğine aktarılması, yapı ile özetlenmesi Excel sayfası. 6. dağıtımda, doğrusal modelin nesnesinden Word dosyasına bir transfer durumu ayarlanacaktır.

Ortadaki R, herhangi bir görüntüleme alanı veya başka bir tür için gerekli parlaklıkta bir piksel görüntüsü oluşturabilir ve ayrıca farklı formatlardaki dosyalarda grafik görüntü kaybını kaydedebilir. Cilt dostu bir grafik ekran için sürücü işlevi kullanılır: sürücülerin tam listesini görüntülemek için yardım (Aygıtlar) komutunu girebilirsiniz.

Grafik müştemilatlar arasında en çok yaşam alanları:

° windows() – Windows grafik penceresi (ekran, yazıcı veya meta dosyası).

° png(), jpeg(), bmp(), tiff() – aynı formatta bir tarama dosyasına çıktı alma;

° pdf(),postscript() – bir PDF dosyasından veya PostScript'ten grafik bilgileri görüntüleme.

Cihazla çalışma tamamlandığında sonraki adım, dev.off() komutu ile sürücüyü açmaktır. En iyi mozhlivіst aktivіzії dekіlkoh pristroїv graficheskoj vyvodu odnochasno ve mikannya mizh onları: div. (2012, s. 278).

1. MOVI R'İN AÇIKLAMASI

2.1. Veri Taşıma Türleri R R'deki tüm veri nesneleri (ve ayrıca ve değişiklikler) aşağıdaki sınıflara (bu nesne türleri) ayrılabilir:

° sayısal - sayıların (tam sayı) ve gerçek sayıların (çift) görülebildiği nesneler;

° mantıksal – yalnızca iki değeri kabul eden mantıksal nesneler: YANLIŞ (kısaltılmış F) ve DOĞRU (T);

° karakter - sembolik nesneler (değişimin değerleri alt veya tek bacaklarda ayarlanır).

R, hem Latince hem de Kiril dilinde farklı nesneler (işlevler veya değişiklik) için adlar oluşturabilirsiniz, ancak bunun tersi de a (Kiril) ve (Latin) - iki farklı nesne. Diğer tarafta, orta R, tobto kaydına duyarlıdır. nіy'deki küçük ve büyük harfler farklıdır. Değişkenlerin (tanımlayıcıların) isimleri R harflere (veya noktalara) dayalıdır ve harflerden, rakamlardan, işaretlerden, noktalardan ve son eklerden oluşur.

Yardım komutu için mi? Im'ya tersine çevrilebilir, chi іsnuє zmіnna veya atanan іm'yam'ın işlevi.

Birinci sınıfa yapılan bir değişikliğin geçerliliği için yeniden kontrol is.numeric(im'ya_ob'ykta), is.integer(im'ya), is.logical(im'ya), is.character(im) işlevleri tarafından yeniden kontrol edilir. 'ya) ve bir nesnenin başka bir türe dönüştürülmesi için, as.numeric (im'ya), as.integer(im'ya), as.logical(im'ya), as.character(im'ya) işlevleri ) atılabilir.

R'nin az sayıda özel nesnesi var:

° Inf - pozitif veya negatif tutarsızlık (konuşma numarasının 0'a bölünmesinin sonucunu hesaplayın);

° NA - "gün değeri" (Müsait değil);

° NaN - "sayı değil" (Sayı değil).

Görünüşe göre, bu özel türlerden hangisinin değiştirilebileceğini değiştirmek için is.nite(im'ya), is.na(im'ya) ve is.nan(im'ya) işlevlerini kullanabilirsiniz.

Viraz (ifade) mov R є dnannyam gibi öğeler, atama operatörü, aritmetik ve mantıksal operatörler, nesne adları ve işlev adları gibi. Kural olarak, muzaffer puanlamanın sonucu bir komut veya grafik penceresinde görülür. Ancak işlem atandığında, seçilen nesneden sonuç alınır ve ekranda görüntülenmez.

R'de bir çekim operatörü olarak, "=" sembolünü veya "-" (sol elle kullanılan nesneyi içe aktararak) veya "-" (sağ elle nesneyi içe aktararak) birkaç simgeyi seçebilirsiniz. “-“ kullanmak iyi bir programlama stilidir.

Virazimov R, komut dosyasına göre sıralar halinde düzenlenmiştir. Bir satırda, “;“ sembolüyle ayrılmış bir komut destesi girebilirsiniz. Bir takım iki (ve daha fazla) sıraya bölünebilir.

Sayısal türdeki nesneler, + (toplama), - (toplama), * (çarpma), / (alt), ^ (adımlarda azaltma), %/% (tamsayı alt), %% geleneksel aritmetik işlemlerden farklı olabilir. (fazla) rozpodіlu). İşlemler normal bir önceliğe sahip olabilir, yani. ayaklarda, basamakları toplayacağız, sonra onları çarpacağız, sonra bir araya getireceğiz. Virazalarda yuvarlak kemerler bükülebilir ve operasyonlar en yüksek önceliğe sahip olabilir.

Mantıksal virazi birden fazla ilerleyen mantıksal operatörden oluşturulabilir:

° "Eşit" == ° "Sağlıklı değil" != ° "Az" ° "Daha fazla" ° "Az veya bir" = ° "Daha fazla veya bir" = ° "Mantıksal I" & ° "Mantıksal ABO" | ° "Mantıksal DEĞİL"!

KALABALIKTAN UZAK DUR w w.am icor s. c om AMICORP GRUP ŞİRKETLER İÇİN HİZMETLER ZMIST PRO COMPAN II HİZMETLERİMİZ Kurumsal müşteriler için hizmetler Kurumsal satış hizmetleri Oluşturma ve yönetim...»

« Federal Devlet Yüksek Mesleki Eğitim Eğitim Kurumu "Rusya Federasyonu Yönetimi Altındaki Finans Üniversitesi" Federasyon” “Pazarlama” Bölümü. Karpovy Moskova 2011 İnceleyenler: N.S. Perekalina - İktisat Doktoru, Profesör, Başkan. "Pazarlama" "MATI" Bölümü - adını taşıyan Rus Devlet Teknoloji Üniversitesi. K. E. Tsiolkovsky S.S. Solovyov...»

« CAFE ve TEA RDACTION için dijital olarak çok az: Hedef. Editör: Vesela Dabova 4 Aralık 2011 Editörler: Zayıf çay Zdava: ABB Yak teanata üzerinde priyomaneto içerken vücuttaki tüm dalgalanmaları içeceğim ve tüm dalgalanmalar zayıflar Nay-sigurniat ve bir fincan çay üzerinde tegloto ve radshata üzerinde boyama için makul başlangıçlar. Teorinin havzada ne kadar güvenilir olduğu konusunda farklı düşünceler var, ancak öte yandan gerçekler, şarkı söyleme rejimi tarafından bir fincan çayın garanti edildiğini kanıtlıyor ... »

« ULUSLARARASI DİSİPLİNLERARASI BİLİMSEL KONFERANS DİSİPLİNLER ARASINDA RADİKAL UZAY RCS 2015 KONFERANS ÖZET KİTABI EDİTÖRLER Romana Bokovi Miljana Zekovi Slaana Milievi

























Vuji Teknik Bilimler Fakültesi Mimarlık ve Şehircilik Bölümü Yayınları,...»

« SAINT PETERSBURG DEVLET ÜNİVERSİTESİ Coğrafya ve Jeoekoloji Fakültesi Jeomorfoloji Bölümü konu: "Arktik göllerinin jeomorfolojik özellikleri ve paleoiklimi (Rus Kuzey Kutbu'nun merkez sektöründeki göller örneğinde)" Bolshiyanov Dmytro Yuriyovich Ph.D., Art. Vikladach Larisa Anatoliivna Savelieva Eleştirmen: Jeolojik Bilimler Adayı, Başkan....»

« Misha Apacer M811 - lazer mini-pozashlyahovik Komplektu. http://news.kosht.com/computer/mouse/2009/11/26/mysh_apacer_m811. günün fiyatları için şaka eklentisi Firefox tarayıcısı için KOSHT.com Tek tıklamayla yükleyin. Bir kilobayt. Ana Sayfa Haberler Fiyatlar Açıklandı Robot Forumlar Firmalar Mobil Bilin Haberlerinizi Bilin oyun bilgisayarları rozrahunok UltraPrice.by Misha Apacer M811'de çevrimiçi – lazer mini-pozashlyakhovik [...»

« FEDERAL EĞİTİM AJANSI DEVLET EĞİTİMİ MOSKOVA DEVLET ENDÜSTRİSİNİN YÜKSEK PROFESYONEL EĞİTİM KURULUMUÜNİVERSİTESİ (GOU MDDIU) "BİLGİ SİSTEMLERİ VE TEKNOLOJİLERİ" DİPLOMA ROBOT BÖLÜMÜ "Bilgi sistemlerinin matematiksel güvenliği ve yönetimi" öğrencisi Chumakova Tetyana Andrivna "Rozrah. m. n. Oleksin Volodymyr Adamovich...»

« R WWII A/45/3 ORİJİNAL: İngilizce TARİH: 15 Eylül 2008 SVITOV YETKİLER MECLİSİ CENEVRE FİKRİ NEM ORGANİZASYONU - II. Cenevre toplantılarının 5. serisi, 22-30 Nisan 2008 POSTERIGACHIV Genel Müdürün Muhtırasının Kabulü I. ULUSLARARASI RAHATSIZ EDEN KURULUŞLARIN BAŞLICA BİRİNCİ BÖLÜM 1, 1.

« 1 Oleg Sanaev. CHOTIRI ROKI I ARTISTY YÜZ DOLARIV'DA YUVARLAK YUVARLA YÜZ DOLARIV Olen yatında daha pahalı Evgen Oleksandrovich Gvozdev açısından, başlığa atayın, tüm garazdlar chotiri kayalık artı iki tizhnі: 7 kireç 1992. Mahaçkale limanından vin viyshov, 19 Mart 1996 etrafında dönen. Ve bir kuruştan - açıkçası aşırı, uygulamadan çok: mümkün değil, tabii ki, yüz dolarla yaşıyorsanız - bacaklarınızı uzatırsınız. Ale, pochinayuchi yüzme, Nails aynı çantadan kendi emrinde. ben istiyorum...»

« Belgorod Devlet Ulusal Araştırma Üniversitesine bağlı Yönetim Enstitüsü

« Lydia YANOVSKA MIKHAILO BULGAKOV MOSKOVA "METİN" HAKKINDA NOTLAR UDC 821.161.1 BBK 84 (2Ros-Rus)6-44 Ya64 ISBN 978-5-7516-0660-2 ISBN 978"Metin", 2007 "BRAVO, BIS, PAWNSHOP!" "BRAVO, BIS, PAWNSHOP!" Moskova'nın Yunist dergisinin editörlerini tanıyıp tanımadığını bilmiyorum. Böyle bir derginiz var mı? 70'lerin ortasında, Moskova'daki en genç ve en çekici yazı işleri ofisi, Mayakovski Meydanı'ndan görevlendirilen Sadovy-Triumfalny'de küçük ama son derece sessiz bir yer işgal etti ... "

« Ek 1 BAŞVURU FORMU YARIŞMA 2013 ROCU Formu "T". RDNF'deki uygulamanın başlık sayfası Proje adı Proje numarası Proje türü (a, c, d, e, f) Bilgi alanı(kod) RDNF sınıflandırıcı kodu DRNTI kodu (http://www.grnti.ru/) Rusya Federasyonu'nda bilim, teknoloji ve teknolojinin geliştirilmesi için öncelik, kritik teknoloji İletişim Telefonu kerіvnika projeye Povna projesine, aracılığıyla zdіysnyuvatisya yapabileceğimiz organizasyonun kısa adı...»

« FNI Raporu 8/2014 Polonya'da AB İklim ve Enerji Politikalarının Uygulanması: 3 Avrupalılaşmadan Polonlaşmaya mı? Jon Birger Skjrseth AB İklimini Uygularken ve Polonya'da Enerji Politikaları: 3 Avrupalılaşmadan Polonlaşmaya mı? Jon Birger Skjrseth [e-posta korumalı] Aralık 2014 Telif hakkı © Fridtjof Nansen Enstitüsü 2014 Başlık Polonya'da AB İklim ve Enerji Politikalarının Uygulanması: 3 Avrupalılaşmadan Polonlaşmaya mı? Yayın Türü ve Numarası Sayfalar FNI Raporu 8/2014 57 Yazar ISBN 978-82-7613-683-8 Jon...”

« "TOGU'nun Vcheni notları" Cilt 6, Sayı 4, 2015 ISSN 2079-8490 Elektronik bilim baskısı "TOGU'nun Vcheni notları" 2015, Cilt 6, Sayı 4, S. 173 - 178 05.05.2010 tarihli 77-39676 http://pnu.edu.ru/ru/ejournal/about/ [e-posta korumalı] UDC 316.33 © 2015 р.І. A. Garieva, Sosyoloji Doktoru. Sci., A. G. Kiselova (Pasifik Devlet Üniversitesi, Habarovsk) SOSYAL SİGORTA SİSTEMLERİNİN OLUŞUMU Bu makale sosyal sigorta sistemlerinin oluşumunu ve mevcut durumunu analiz etmektedir ... "

« Konferans Programı Chiang Mai, Tayland Kasım, 2015 APCBSS Asia -Pacific Conference on Business & Social Sciences ICEI International Conference on Educationİnovasyon APCLSE Asya-Pasifik Konferansı ISFN 978-986-5654-33-7 Yaşam Bilimleri ve Mühendisliği Konferansı ISBN 978-986-90052-9-6 İçerik İçeriği...»

teknolojiler