Krótkie wprowadzenie do środowiska R

Nasza ocena:

3
Pobrań: 21
Wyświetleń: 735
Komentarze: 0
Notatek.pl

Pobierz ten dokument za darmo

Podgląd dokumentu
Krótkie wprowadzenie do środowiska R  - strona 1 Krótkie wprowadzenie do środowiska R  - strona 2 Krótkie wprowadzenie do środowiska R  - strona 3

Fragment notatki:

Daniel Kosiorowski – Krótkie wprowadzenie do środowiska R 1    KRÓTKIE WPROWADZENIE DO ŚRODOWISKA R    Środowisko R jest profesjonalnym systemem przeznaczonym do prowadzenia  analiz  statystycznych, tworzenia własnych narzędzi statystycznych, wykonywania obliczeń i  symulacji komputerowych oraz tworzenia grafiki. Środowisko R stworzyli  Ross Ihaka  i  Robert Gentleman . Środowisko R jest nieodpłatnie udostępniane na zasadzie licencji  GNU na stronach Projektu R:   http://www.r-project.org/  R  to  zarówno  program  do  obliczeń  statystycznych  jak  też  środowisko  programistyczne  wyposażone  w  interpreter  języka  R.  Obecnie  rozwojem  R  zarządza  zespół  specjalistów  nazywanych   core  team   w  ramach  fundacji „ The R Foundation for Statistical Computing ”.  R  jest  językiem  interpretowanym  a  nie  kompliowanym.  Polecenia  wpisujemy  za  pomocą  klawiatury  wiersz po wierszu bądź zestawiamy je w postaci skryptu (pliku tekstowego zawierającego polecenia).   Daniel Kosiorowski – Krótkie wprowadzenie do środowiska R 2       ze stron projektu można ściągnąć pliki instalacyjne programu R dopasowane do  systemów operacyjnych Linux, Windows, Mac OS       na stronach projektu znajdziemy bogaty zbiór darmowych podręczników do nauki  korzystania z R, informacje o podręcznikach (komercyjnych) zawierających skrypty R itd.  fragment strony…   Documents with more than 100 pages:    “Using R for Data Analysis and Graphics ‐ Introduction, Examples and Commentary”  by John Maindonald (PDF,  data sets and scripts are available at JM's homepage).    “Practical Regression and Anova using R”  by Julian Faraway (PDF, data sets and scripts are available at the book  homepage).    The  Web Appendix  to the book “An R and S‐PLUS Companion to Applied Regression” by John Fox contains  information about using S (R and S‐PLUS) to fit a variety of regression models.    “An Introduction to S and the Hmisc and Design Libraries”  by Carlos Alzola and Frank E. Harrell, especially of  interest to SAS users, users of the Hmisc or Design packages, or R users interested in data manipulation, recoding,  etc. (PDF)    “Statistical Computing and Graphics Course Notes”  by Frank E. Harrell, includes material on S, LaTeX, reproducible  research, making good graphs, brief overview of computer languaes, etc. (PDF).  Daniel Kosiorowski – Krótkie wprowadzenie do środowiska R 3      “An Introduction to R: Software for Statistical Modelling & Computing” 

(…)

…)/2
densityplot(z12)
Podobnie sprawdźmy empiryczną gęstość dla zmiennej Z = Z 1 + Z 2 + Z 3 , wpiszmy:
z123<-(z1+z2+z3)/3
densityplot(z123)
Jak będzie zmieniała się gęstość zmiennej Z dla czterech, pięciu i więcej wektorów
wygenerowanych z rozkładu jednostajnego na [1,2]? Czy sytuacja będzie przedstawiać się
podobnie w przypadku rozkładu wykładniczego?
Daniel Kosiorowski – Krótkie wprowadzenie…
… do środowiska R
 
przykład 17
x<-rnorm(120,0,1)
y<-seq(0,12,by=0.1)
x.ts<-ts(x,start=c(2010,10),frequency=12) #obiekt szereg czasowy#
plot(x.ts)
points(x.ts,pch="*")
grid()
y<-y[1:120]
xy.ts<-x+y #dodajemy trend#
xy.ts<-ts(xy.ts,start=c(2010,10),frequency=12)
plot(xy.ts)
xydif.ts<-diff(xy.ts,lag=1,differences=1) #różnicujemy szereg#
plot(xydif.ts)
mean6<-filter(xy.ts,sides=2,rep(1,6)/6) #6 – elements moving…
… ” by 
Spencer Graves and Sundar Dorai‐Raj (PDF, PPT, 2009‐05‐04, 45 slides). 
“Guide to Credit Scoring in R” by Dhruv Sharma (PDF, 2009‐10‐13, 45 pages). 
“R for Biologists” by Marco Martinez (PDF, 2010‐03‐19, 35 pages). 
“R Commander: An Introduction ” by Natasha Karp (PDF, 2010‐05‐18, 50 pages). 
Matlab® / R Reference” by David Hiebeler (PDF, 2010‐05‐25, 52 pages). 
Short Documents and Reference Cards: 





“R reference card” by Jonathan Baron (PDF). 
“R and Octave” by Robin Hankin (Text), a reference sheet translating between the most common Octave (or Matlab) 
and R commands. 
A “time series reference card” (PDF) and a “regression reference card” (PDF) by Vito Ricci. 
“R reference card” by Tom Short ( PDF, LaTeX source ). 
“R reference card data mining” by Yanchang Zhao ( PDF, 2011‐04‐01). 
… 
Daniel…
…# 
par(mfrow=c(2,1)) #dzielimy okno graficzne na dwie równe części# 
hist.FD(srednie,breaks=10,main="rozkład średniej",ylab="częśtość",col="green")
hist.FD(mediany,breaks=10,main="rozkład mediany",ylab="częstość",col="blue")
25 
Daniel Kosiorowski – Krótkie wprowadzenie do środowiska R
 
#estymator jądrowy funkcji gęstości#
densityplot(srednie,main="oszacowanie gęstości średniej", ylab="gęstość", col…
…="green", lwd=2)
densityplot(mediany,main="oszacowanie gęstości mediany", ylab="gęstość", col="blue", lwd=2)
 
 
 
26 
Daniel Kosiorowski – Krótkie wprowadzenie do środowiska R
 
par(mfrow=c(2,1))
sdys<-ecdf(srednie) #wektor częstości skumulowanych – dystrybuanta empiryczna#
mdys<-ecdf(mediany) #wektor częstości skumulowanych – dystrybuanta empiryczna#
plot(sdys,main="oszacowanie dystrybuanty średniej…
... zobacz całą notatkę

Komentarze użytkowników (0)

Zaloguj się, aby dodać komentarz