「健康に関するデータの統計分析と可視化Rハーブの根の果実の葉ハイデルベルク-ロンドン-Togliatti2014、...」

-[サイド1]-

S.E. マスティツキー、V.K。 シティキフ

統計分析I

サポートRのためのデータの視覚化

草の根の果実の葉

ハイデルベルク–ロンドン–トリアッティ

2014年、Sergiy Eduardovich Mastitsky、Volodymyr Kirilovich Shitikov

ウェブサイト：http：//r-analytics.blogspot.com

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クリエイティブ・コモンズの帰属-非営利

Vikoristannya-静かな心自体に4.0全世界。 Vіdpovіdnoからtsієїlicenzії、あなたは自由にコピー、rozpovsyudzhuvaty、そしてyogo作者とdzherelの正確な声明を理解するためにtwіrを改訂することができます。 クリエイティブな作品を変更したり、ロボットで使用したりした場合、そのようなライセンスに対してのみ結果を拡張できます。 著者の利益なしに商業的方法で勝利を収めることは禁じられています。 ライセンスの詳細については、ウェブサイトwww.creativecommons.comをご覧ください。

親切にして、この順序で本全体を求めてください：

Mastitskiy S.E.、Shitikov V.K. （2014）ヘルプRのデータの統計分析と視覚化。

-電子書籍、アクセスアドレス：

http://r-analytics.blogspot.com

PEREDMOVA 5

1.統計センターR8の主要コンポーネント

1.1。 ワインの歴史とミドルRの組織8の主な原則

1.2。 コマンドコンソールインターフェースR11を備えたロボット

1.3。 RCommander13パッケージメニューのロボット

1.4。 オブジェクト、パッケージ、関数、添付ファイル17

2. MOVIR23の説明

2.1。 Tipi danich movi R 23

2.2。 ベクトルと行列24

2.3。 ちんにき29

2.4。 リストと表31

2.5。 R37からインポートされたデータ

2.6。 その時間に敬意を表する。 クロック行40

2.7。 計算構成：関数、デバッグ、サイクル46

2.8。 倍数を適用したRのベクトル化された列挙-50関数

3.基本的なグラフィックの可能性R58

3.1。 Plot（）図と58のグラフィック関数パラメーター

3.2。 ヒストグラム、原子力関数および関数66 cdplot（）

3.3。 バラの図74

3.4。 円形およびStovpchik図77

3.5。 クリーブランド図とバラの単一図84

4.97に適合する統計を記述します

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PEREDMOVA

残りの50年の歴史は、データ分析技術の開発の歴史です。

1960年代の終わりの分析と、相関関係のペアを開発するための彼の最初のプログラムからの著者の1人は、個人のEOM「Promin-2」の150の中間の「操作フィールド」で金属ピンを使用して採用されました。 200キロの重さ。

私たちの時代では、生産性の高いコンピューターとアクセス可能なソフトウェアにより、情報技術プロセスの次のサイクルを実装できます。これは、次のステップから一瞬で形になります。

°取得したデータへのアクセス（さまざまなファイルからのデータの可用性と相互テーブル全体の完全なセット）。

°興味深い兆候の編集（欠落している値の置換または削除、標識のより大きな視界への変換）;

°データの注釈（メモリ、スキンフラグメントとは）。

°撤退 高い視認性データ構造（指標の分析を特徴づけるための記述統計の計算）;

°データと計算結果のグラフィカルな表示は、理解しやすい有益な形式になります（1つの画像が1,000語に当てはまります）。

°データモデリング（統計的仮説の知識とテストを予約する）;

°結果の登録（許容できる出版品質の表と図の作成）。

心の中で、koristuvachのサービスまでのアプリケーションソフトウェアパッケージが数十ある場合、実際の問題は選択することです（「ブリダンのロバ」を推測するような悲劇的なこともあります）：これらのデータのどのようなソフトウェア分析を優先する必要があります彼らの実際の仕事のために？ ここでは、開発されたタスクの詳細、本番環境でのアルゴリズムの改善の効率、プログラムの購入コスト、および分析のその特別なアナロジーの類似性を考慮に入れる必要があります。 この場合、たとえば、メニューボタンの機械的な複合体を備えたテンプレートStatisticaは、計算プロセスの進行を独立して制御するクリエイティブワーカーを満足させることはできません。 Комбінувати різні типи аналізу, мати доступ до проміжних результатів, керувати стилем відображення даних, додавати власні розширення програмних модулів та оформлювати підсумкові звіти у необхідному вигляді дозволяють комерційні обчислювальні системи, що включають високорівневі засоби командної мови, такі як Matlab, SPSS та ін. それに代わる優れた方法は、コストのかからないソフトウェア媒体Rです。これは、絶えず開発されている野生の認識の最新の統計プラットフォームです。

今日Rє クレイジーリーダーさまざまな統計分析システムの中で、たとえば、2010年にRシステムが多数のノミネートで最高のソフトウェア製品を求めてBossieAwardsコンペティションの優勝者になったという事実は言及する価値があります。 世界で大学を運営している大企業や一流のセンターのアナリストは、科学技術の発展と優れた情報プロジェクトの作成において初めて常に勝利を収めています。 この媒体のパッケージと強力な科学的精神に基づいた幅広い統計は、スクリプトを段階的に持ち込んだ人々によって拡大され、ジャーナルの出版物や科学的知識の非公式な解釈の場合。

Rの開発中のロシアのkoristuvachivのヘッドシフト、めちゃくちゃ、あらゆる中間点のすべてのドキュメントを持っている可能性のある人 英語。 2008年から少ない Zusillami A.V. シプノバ、E.M。 Baldina、S.V. ペトロワ、​​I.S。 Zaryadova、A.G. 本や他の愛好家は、ロシア語でその本を系統的に支援しているように見えました（それらへの参照は、本に基づいた文献のリストにあります。世界のリソースへの提出もあり、その著者は強力なものを作ろうとしていますロシアの中間からの貢献）。

Tsejposіbnikzagalnyuєsukupnієsukupnіє系統的なvoіdomlen、publіkovannyhoneіzavtorіz2011r。 ブロック「R：データの分析と視覚化」

（http://r-analytics.blogspot.com）。 読者の明確さのために、集中形式のすべての異なる資料を明らかにするだけでなく、執事を拡大して仕事の充実のために分割するという追加のアイデアが与えられました。

最初の3つのセクションでは、インタラクティブRコンポーネントの操作方法に関するレポート、メディアの基本的なグラフィックの可能性の詳細な説明があります。

本のこの部分は、プログラミングの分野の初心者が完全に利用できます。私のRをすでに知っている読者がそこでコードの断片を見つけることができる場合、またはグラフィカルパラメータの説明をdovidkovyヘルプブックとしてガイドするのに役立ちます。

次の部門（4〜8）では、データを処理し、統計モデルを刺激するためのより広範な手順の説明が導入されました。これは、数十のアプリケーションによって示されました。 悪臭を放つ 簡単な説明分析のためのアルゴリズム、結果の主な拒絶およびそれらの可能な解釈。 可能であれば、「儀式」の単語の悪、適用された統計への数値的支援の特徴、zagalnovidomihの定理の引用、および豊富な表面的なRosrakhunの式の引用なしでうまくやっていくことを試みました。 恥ずかしがり屋、改ざんされた、 実用的なzastosuvannya-読者のkeruyuchisが自分のデータを読み、即座に分析し、その結果を同僚に提示できるようにします。

私たちは、提示された資料の悪化の世界での経験のtsієї部分を分割しました。

第4章と第5章は読者志向であり、統計的には穂軸大学のコースに似ています。 部門6と7では、グローバル線形モデルの単一理論の枠組みの中で、分散分析と回帰分析が提示され、その後のモデルの構造的識別のためのさまざまなアルゴリズムが導入されています。 第8章では、より複雑な回帰モデルの分析を促進するためのいくつかの最新の方法について説明します。

Oskіlkinezmіnniy_nnyy_nnyy_nnyyіnteresysledіdnikavyklіkaєexpanseіnіzаlіzіvіbrаzhennyaіzultіvіvіn

ミは私たちの整然としたソブリックを学生、志願者に話します、そして私たちは若いです、私たちは街にいます、バザイ、中間官僚の種まきのダーニャであるアナリザのバザイチマスターベーション、あなたについてのピスリヤ・ゾデーニャ・ケレヤグニ・ビアノフタさらに詳しい情報を取り上げることができます。また、折り畳みタスクを使用して、最も単純でデータの分析を完了する方法についても説明します。

本のすべてのセクションのRコードのスクリプトを含むファイル、およびこれらのビコナリーに必要な出力データのテーブルは、GitHubリポジトリhttps://github.com/r-tutorialsから無料でダウンロードできます。ロシア科学アカデミーのVolzky盆地の生態学研究所のウェブサイトからhttp://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/Scripts.zip。

テキストは著者の編集部の意見に賛成であり、私たちのすべての知識に関係なく、新しいドルカリアンの恩赦、文法上の不正確さ、およびそれほど遠くない方向転換における明白さの存在であることに注意する必要があります。 読者の皆さん、気やその他の電子メールの不足についての情報をありがとうございます。 [メール保護]私たちはまた、あなたが尊重されているかどうか、そのpozhannyaschodotsієїが機能するかどうかについてvdyachniになります。

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1.統計センターの主要コンポーネント

1.1。 媒体Rの編成の歴史と主な原則データRの統計分析と視覚化のシステムは、次の主要部分で構成されています。

°高レベルRの移動プログラミング。これにより、1つの行で、オブジェクト、ベクトル、行列、リストなどを使用してさまざまな操作を実装できます。

°パッケージで選択された、データを処理するための多数の関数セット。

°ミドルのコンポーネントの更新、インタラクティブなヘルプ、さまざまな照明リソースを含むサポートシステムを開発しました。これには、穂軸シュートRとして認識されているほか、責任を負わない将来の相談も含まれます。

道路の穂軸は1993年まで導入され、ニュージーランドの2人の若い妻ロスイハカとロバートジェントルマンが新しい開発を発表しました。彼らはR. PLUSと呼ばれ、モジュラーアーキテクチャを備えた親のように見える費用のかからない実行可能な実装を作成しました。それは簡単に拡張できます。 NezabarviniklarozpodіlensystemzberіgannyarozpovsudzhennyapaktіvRまで、略語「CRAN」（包括的なRアーカイブネットワーク-http://cran.r-project.org）の下で、それを組織化することの主なアイデアは、常に適用された貢献データ処理を拡張し、集合的にテストし、迅速に拡張します

何千もの腐敗していない小売業者-知識人の集合的な「集合的な心」の途切れることなくよく調整された努力のそのような製品は、商業統計プログラムに非常に効果的であることが証明されました。 OskіlkiRは私の専門の統計学者に愛されており、統計科学の残りのすべての範囲は、補足ライブラリとして全世界からcoristuvachiRにすぐにアクセスできるようになっています。 統計分析の現在の商業システムは、今日非常に急速に発展しています。 Rにはkoristuvachivの大規模な軍隊があり、補足ライブラリの作成者とRシステム自体に恩赦について思い出させて、それらを迅速に修正できるようにします。

MovaはRを計算します。自分のマスタリング、存在しない洗練されたスキル、百科事典の記憶に曲を使用する必要がある場合でも、rozrahunkaをすばやくビコナトすることができます。汎用性のために、「原子のように想像を絶する」実用的です。 世界中の愛好家は、137,506個の関数（div。

http://www.rdocumentation.org）、これは基本的にシステムの基本機能を拡張します。 Дуже складно уявити будь-який клас статистичних методів, який ще не реалізований сьогодні у вигляді пакетів R, включаючи, зрозуміло, весь "джентльменський набір": лінійні та узагальнені лінійні моделі, нелінійні регресійні моделі, планування експерименту, аналіз часових рядів, класичні параметричні та非パラメトリック検定、ベイジアン統計、クラスター分析、および平滑化手法。 面倒な視覚化ツールの助けを借りて、分析の結果は、さまざまなグラフや図を見て要約することができます。 従来の統計のクリームである機能の拡張には、数値数学、最適化の方法、微分方程式の微分、画像の認識などの優れたアルゴリズムのセットが含まれています。 遺伝学と社会学者、言語学者と心理学者、GISとWebテクノロジーの化学者と医師は、Rパッケージのウェアハウスでのデータ処理の独自の特定の方法を明らかにすることができます。

Rに関する「Firmova」のドキュメントはすでに膨大であり、賢明に書かれているとは言えません。 重要な瞬間高速レーンを急いで通過します）。 ただし、補遺として、世界をリードする学者（Springer、Cambridge University Press、Chapman＆Hall / CRC）または非常に多くの熱心なチームが、Rでのデータ分析のさまざまな側面を説明する多数の本を出版しています（div。たとえば、サイト「Encyclopedia of Psychodiagnostics」、http：//psylab.info/R：Literatureの参照リスト）。 さらに、ビニールの問題について助けを求めることができるkoristuvachivRの国際的およびロシアのフォーラムが活発に開発されています。 文学のリストでは、教育時間Rに対する特別な敬意を表すために、数百冊の本とインターネット投稿を提案しています。

Rでの実践的な作業の中間トレーニングなしで、a）Rの言語の設計と、データの分析に使用できる機能の特徴と機能の知識を習得し、b）作業の基本を学ぶために開発します。分析と視覚化の特定の方法を実装するプログラム。

インターフェースRの食品の選択はあいまいで、koristuvachivの味はかなり古くなっています。 権威あるfahivtsivを刺激する単一の考えはありません。

標準のRコンソールインターフェイスに勝るものはないと考える人もいれば、手動ロボットの場合、開発ミドルウェア（IDE）と豊富なプッシュボタンメニューのセットとの明らかな統合からバリアントをインストールできると考える人もいます。 たとえば、奇跡的なオプションは、RStudio開発のミドルウェアを無料で統合することです。

以下では、ロボットとR Commanderのコンソールバージョンの説明を参照しますが、遠方の読者の場合は、IDEのさまざまなバージョン、補遺からShipunovの本までのアイデアを確認するのに役立ちます。 （2014）。

Rの専門家の1人であるJosephRickertは、Rの開発は次の段階で分割できると考えています（レポートdiv。

Inside-r.orgのヨガ記事）：

1.R-complexityの文化の基本原則とソフトウェアメディアに精通していること。R言語の機能が拡張されています。 コンピューターへのRのインストールは、最初のテストスクリプトと同じです。

2.オペレーティングシステムの標準ファイルからデータを読み取り、一連の基本的な基本的な統計分析手順を分析するためのR関数を導入します。

3.最も単純なプログラムを作成するためにMovieRの基本構造を使用します。

独自の関数を作成します。 Rを練習できるデータの構造と、折りたたみ可能な移動の可能性をよく理解してください。 データベース、Webページ、およびその他の同様のデータベースを操作します。

4.折りたたみソフトウェアの作成R.いわゆるS3およびS4クラスのオブジェクトの構造の自己開発と深い理解。

5.プロフェッショナルソフトウェアの開発R.アドオンモジュールの自己作成-Rのライブラリ。

通常のcoristuvachivRのほとんどは、ステージ3で膨潤します。

otrimanihこの時間まで、知識は彼らの主な専門的活動のプロファイルのためのvikonannya統計zavdanのために十分です。

ほぼ同じ目的で、このヘルプのフレームワークで移動Rを説明するように誘導されます。

統計環境Rの基本構成のインストールと調整はさらに簡単です。 ライム2014 32ビットおよび64ビットWindows用の現在のバージョンR3.1.1（他のすべての拡張オペレーティングシステム用の配布キットも利用可能です）。 システムの配布キットは、29個のパッケージ（54メガバイト）の基本セットと一緒に、ロシアの「ミラー」httpのプロジェクトhttp://cran.r-project.orgのメインサイトから無料で入手できます。 //cran.gis-lab.info。 ダウンロードした配布キットからシステムをインストールするプロセスは、電話をかけたり、特別なコメントに気づいたりしないようにするのは困難です。

わかりやすくするために、スクリプトの選択、出力データ、およびvartoの分析結果は、koristuvachの特別な作業カタログのコンピューターで確認する必要があります。 キリル文字の作業カタログの名前を記入する必要はありません。

作業カタログやその他のオプションへの道が大幅に改善され、be-yakimが変更されました テキストエディタ システムファイル C：\ Program Files \ R \ Retc \ Rprofile.site 下向きのお尻で、変更された行は緑色でマークされます。

Krіmvkazіvkirobobogoカタログ、tsі行は、dzherelozavantazhennyaRパッケージのメッセージとRCommanderの自動起動を示します。

Rprofile.siteファイルへのリスト＃中央のコメント文字「＃」に続くものはすべて無視されます＃options（papersize = "a4"）＃options（editor = "notepad"）＃options（pager = "internal"）＃挿入ドキュメントページ情報のタイプ＃options（help_type = "text"）options（help_type = "html"）＃ローカルライブラリ拡張スペースをインストールします＃.Library.site --file.path（chartr（ "\\"、 "/" 、R.home（））、 "site-library"）＃環境が有効になったら、R Commanderメニューを起動します＃Rcmdrが不要になるように「＃」記号を付けますlocal（（old --getOption（ "defaultPackages"） options（defaultPackages = c（old、 "Rcmdr"）））））＃CRANミラーを設定しますlocal（（r --getOption（ "repos"）r ["CRAN"]-"http://cran.gis-lab" options（repos = r）））＃ディレクトリワーカーへのパスを設定します（もう一方がコンピューター上にあるかどうかに関係なく）setwd（ "D：/ R / Process / Resampling"）「良い紹介友達」の価値がある場合は、推奨事項は「アクティブ」なものの対象となります。 R. W.VenablesとD.Smith（V​​enables、Smith、2014）で、R。Kabakov（Kabaco、2011）によるその本の紹介が公式に認められた後、一部はロシア語訳です。 重要なことに、伝統的な「ティーポットの設定」（Meys、Vries、2012）とker_vnitstvo（Lam、2010）は、うらやましいオランダの衒学者から書かれています。 ロシアの入門コースから、最新のものは、共同研究者からのI. Zaryadov（2010a）とA.Shipunovaの本です。 （2014）。

1.2。 コマンドコンソールインターフェイスの操作R統計環境RvikonRを移動するための意味のある命令のセットがあるかどうか。これは、スクリプトファイルまたはコンソールから設定される一連のコマンドにあります。 コンソールからのロボットは、プッシュボタンメニューを呼び出した現在の短期間の従業員のために折りたたみ可能にすることができますが、4つのコマンドの構文を覚えておく必要があります。 ただし、いくつかの初心者を追加した後、多くのデータ処理手順をより簡単に、より少ない練習で、たとえば同じStatisticaパッケージでより低く実行できるように見えます。

Rコンソールはダイアログウィンドウであり、コマンドを入力して、表示結果のバッチを解除できます。 これは、メディアが起動された瞬間の障害です（たとえば、デスクトップのRショートカットを押した後）。 さらに、標準のグラフィカルインターフェイスR（RGui）には、スクリプトの編集と、ビューとグラフィカル情報（図面、図など）のマージが含まれています。

コマンドモードでは、Rは、たとえば、優れた電卓のように使用できます。

右利きのユーザーは、追加の算術インデックスを入力し、Enterキーを押して、結果をすぐに確認できます。

たとえば、他のチームでは、誘導された場所で、小さい方が階乗と正弦の関数、および数pを獲得しました。 結果はテキスト形式で取得され、マウスで表示され、クリップボードを介してオペレーティングシステムの任意のテキストファイル（Word文書など）にコピーされます。

RGuiスクリプトを使用する場合は、スクリプトを使用してファイルを作成することをお勧めします（Rムービーのコマンドに従って手順を完了するため）。 原則として、これは任意の名前の主要なテキストファイルです（ただし、歌うためには、拡張子* .rを使用することをお勧めします）。これは、「メモ帳」などの優れたエディターで作成および編集できます。 ファイルを保存する場合は、Rを起動し、そのファイルの代わりに[ファイルスクリプトスクリプト]メニュー項目を選択して[Rエディター]ウィンドウに表示する場合でも、ファイルを作業ディレクトリに配置することをお勧めします。 メニュー項目「すべて編集開始」を使用して、コマンドの順序をスクリプトに変更できます。

また、マウスが理解できるように準備されたスクリプトのフラグメントを確認し（1つの変更の名前から場所全体まで）、vikonannyaでこのブロックの起動を開始することもできます。 可能な方法でchotirmaをrobitiすることは可能ですか：メインから コンテキストメニュー、キーの組み合わせCtrl+Rまたはツールバーのボタン。

提示された小さな子供には、次のように書かれています。

°グローバル管理エリア（GADM）インターネットフリーインターネット接続から、Rオブジェクトgadmがベラルーシ共和国の領土のデータでキャプチャされました。

熱の仕事当量の交換場所の名前のローマ字化。

°spパッケージのspplot（）関数を除いて、共和国の管理マップがグラフィカルウィンドウに表示されるため、メニューを使用してクリップボードにコピーしたり、標準のメタまたはビットマップとして保存したりできます。グラフィックファイル。

周囲のオペレーターの感覚の詳細は、前進する部門で見ることができます。ここでは、画面上で記号の組み合わせを開始したスクリプトで見た最高の敬意を表しています。 [メール保護]、コンソールからオブジェクトのデータセット全体を取得し、コマンドはgadmシンボルで構成されます。 [メール保護]$ NAME_1、次の変更前の管理センターの名前のリストを教えてください。

このように、エディターRを使用すると、コマンドの組み合わせであるかどうかに関係なく、スクリプト内を簡単にナビゲートし、編集および編集し、コードの曲の部分を検索して置き換えることができます。 上で作成したRStudioを使用すると、コードの構文をさらに変更し、コマンドのシーケンスを他の微妙な機能に「パック」して、SweaveまたはTeXのドキュメントやその他の操作をロボットに追加できます。滑ったコリストに似ています。

Rmaєvbudovanі素晴らしいdovodkovі資料、yakіはRGuiで仲介なしで見ることができます。

コンソールからhelp.start（）コマンドを発行すると、インターネットブラウザに、メインヘルプ、著作権で保護された資料、電源に関する意見、変更点のリスト、に関するドキュメントのヘルプなど、すべての追加リソースへのアクセスを許可するページが表示されます。 Rなど：

攻撃的なコマンドの助けを借りて、他のいくつかの機能の完成を考慮に入れることができます。

°help（ "foo"）chi？ foo-関数foo（neobov'yazkovi paws）の終了。

°help.search（ "foo"）または？ foo-保存されたプレファイルファイルを検索し、fooを復讐する方法。

°example（ "foo"）–別の関数fooを適用します。

°RSiteSearch（ "foo"）–オンライン検索エンジンおよび検索エンジンアーカイブでメッセージを検索します。

°apropos（ "foo"、mode = "function"）–fooの組み合わせから選択された関数のリスト。

°vignette（ "foo"）–それらのfooのヘルパーのリスト。

1.3。 R Commanderパッケージのメニューの操作チャット用のRの計算を手動でマスターするєRCommanderは、ボタンメニューのスタイル、Rcmdrパッケージの実装のためのプラットフォームに依存しないグラフィカルインターフェイスです。 Vіnを使用すると、コマンドマインの機能を事前に学習することなく、統計分析のための優れた一連の手順を作成できますが、それを無視することなく、シャードは特別なvіknіに含まれるすべての命令を反映します。

Rcmdrおよびその他の拡張機能は、Rコンソールメニューの[パッケージインストールパッケージ]から、またはコマンドを入力するだけでインストールできます。

install.packages（ "Rcmdr"、dependencies = TRUE）は、依存関係オプションを無効にします。これにより、他のパッケージの完全なセットがインストールされます。これは、Rcmdrメニューからデータを処理するときに必要になる場合があります。

Rcmdrパッケージを[PackagesIncludepackage]メニューまたはlibrary（Rcmdr）コマンドでダウンロードする場合は、RCommanderを起動する必要があります。 自動取得グラフィカルシェルの場合、Rを起動するときに、セクション1.1に示すように、Rprofile.siteファイルを編集する必要があります。

R Commanderでの作業は、ベラルーシの3つの湖での繊毛虫Conchophthirus acuminatusによる2殻軟体動物Dreissenapolymorphaの感染レベルに関するデータの相関分析の例から見ることができます（Mastitsky S.E. //BioInvasionsRecords。

2012. V. 1. P 161-169）。 参照データのある表では、figshareのWebサイトに従って、軟体動物の殻の長さ（ZMlength、mm）と軟体動物で見つかった繊毛虫の数（CAnumber）の2つの変更があります。 伝えられるところによると、このお尻はディビジョン4と5でレビューされるので、ここでは官能分析については詳しく説明しませんが、Rcmdrの技術的な作業に焦点を当てます。

ダリ-データの民営化のモードは、インターネットに送信されたアドレスへのスプライシングネットワークに対して示されます。 データ自体は、ローカルテキストファイル、Excelブック、またはデータベーステーブルから簡単にキャプチャできることを気にしないでください。 データが興味深いという事実を変更するために（そうでない場合は、データを修正する必要があるため）、[データを表示]ボタンを押します。

データの編成を任命するための窓口

別の段階で、[統計]メニューで[相関テスト]を選択します。

相関変数のペアを選択し、最終的に、ピアソン相関係数（R = 0.467）、達成された統計的有意性の比率（p値2.2e-16）、およびその間の95％の信頼度を取得します。

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クリップボードを介して出力から結果を簡単にコピーできます。

これで、相関休閑のグラフィックイメージを取り除くことができます。 ZMlengthでのCAnumber堆積の選択可能なドットプロット（散布図）で、バラのエッジ図、最小二乗法後の線形トレンドの線（緑色）、局所回帰法後の平滑化された線（赤色）、 hによって。 3つの湖（Zminna湖）のスキンの場合、実験ポイントは異なる記号で表されます。

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R CommanderのグラフィックウィンドウからコピーされたグラフRCommanderのメニューボタンを押すのと同じように、RCommanderのムービーの説明がスクリプトウィンドウに表示されます。

私たちの悪臭は次のようになります：

アサリread.table（ "http://figshare.com/media/download/98923/97987"、header = TRUE、sep = "\ t"、na.strings = "NA"、dec = "。"、ストリップ。 white = TRUE）cor.test（Clam $ CAnumber、Clam $ ZMlength、alternative = "two.sided"、method = "pearson"）scatterplot（CAnumber〜ZMlength | Lake、reg.line = lm、smooth = TRUE、spread = TRUE、boxplots = "xy"、span = 0.5、ylab = "Ciliates number"、xlab = "Shell shell"、by.groups = FALSE、data = Mollusks））ファイルに保存して繰り返すことができます。 Rコンソールから保存ファイルを取得することにより、RCommanderを実行しなくても同じ結果を確認できます。

R言語の構造を知らない（または単に記憶の記憶を引き締めようとしない）場合、Rcmdrバリアントを使用すると、すべての基本的な統計手法のバリアントにデータのバリアントを使用できます。 ここでは、パラメトリック検定とノンパラメトリック検定、さまざまな連続および離散細分割を調整する方法、複数のデータテーブルの分析、分散の1次元および多変量分析、ヘッドコンポーネントとクラスタリングの方法、およびさまざまな形式の集計回帰モデルと他の。 retelnyvyvchennyarozvineniyaデバイスの分析とテストの日。

R Commanderロボット工学技術の詳細な説明、およびデータ処理アルゴリズムの実装の詳細は、マニュアルに記載されています（Larson-Hall、2009; Karp、2014）。

ジェスチャーの言語は人間のスピーチを自然言語に置き換えることができないため、ティムは小さくありません。したがって、言語Rの知識は、coristuvachの可能性の間で広がり、中間のRの受け入れと聖なるものとのつながりを奪います。 そしてここで、R Commanderでのスクリプトの自動生成は、読者が映画のRオペレーターを理解し、wikiやその他の機能の詳細を学ぶための素晴らしいツールになります。 セラミックの次の責任者は、これらのデータを同等の電流構造でのみ処理する手順について説明することに専念しています。

1.4。 オブジェクト、パッケージ、関数、添付ファイルMova Rは、高レベルのオブジェクト指向プログラミング言語のファミリーに属しています。 非fahivtsya支持者にとって、「ob'єkt」の概念の定義はそれを抽象化することです。 ただし、簡単にするために、プロセスRによって作成されたすべてのものをオブジェクトと呼ぶことができます。

オブジェクトには主に2つのタイプがあります。

1.データストレージに使用されるオブジェクト（「データオブジェクト」）-okremіの変更、ベクトル、行列と配列、リスト、因子、データのテーブル。

2.関数（「関数オブジェクト」）-新しいオブジェクトの作成、またはその上の曲の上書きで認識される名前付けプログラム。

集合的で自由な選択のために指定された媒体Rのオブジェクトは、同様のトピックまたはデータ処理方法と組み合わされたパッケージで完成されます。 Єdayakvіdminnіstmіzh用語パッケージ（「パッケージ」）およびライブラリ（「ライブラリ」）。 「ライブラリ」という用語は、1つ以上のパケットを削除できるようにするためのディレクトリを意味します。 「パッケージ」という用語は、テストまたはトレーニング用に認識された一連の関数、ヘルプのHTMLページ、およびデータオブジェクトのアプリケーションを意味します。

パッケージはオペレーティングシステムのsingディレクトリにインストールされます。それ以外の場合、アンインストールされたビューでは、アーカイブされた*.zipに保存できます。 Windowsファイル（パッケージのバージョンは、Rの特定のバージョンに対応している必要があります）。

パッケージに関する追加情報（バージョン、メインテーマの直接、作成者、変更日、ライセンス、その他の機能的に関連するパッケージ、割り当てられた認識からの機能の最新リストなど）は、チームによって削除できます。

library（help = package_name）、例：

library（help = Matrix）Rパッケージを、ベース（ "base"）、推奨（ "recommended"）、およびコアによって挿入されるその他の3つのカテゴリのいずれかに分類できます。

library（）コマンドを発行するか、次のコマンドを発行して、特定のコンピューター上のリストを取得できます。

installed.packages（priority = "base"）installed.packages（priority = "recommended"）＃パックリスト内のパッケージの新しいリストをレンダリングします--rownames（installed.packages（））＃Excel書き込み用のクリップボード形式で情報を表示します。 table（packlist、 "clipboard"、sep = "\ t"、col.names = NA）ベースパッケージと推奨パッケージをRインストールファイルに含める必要があります。

理解しておくと、「予備」として多くの異なるパッケージを予備としてインストールする必要はありません。

パッケージをインストールするには、Rコンソールのコマンドウィンドウで、メニュー項目[パッケージインストールパッケージ]を選択するか、たとえば次のコマンドを入力します。

install.packages（c（ "vegan"、 "xlsReadWrite"、 "car"））

パッケージは、たとえば、ロシアの「ミラー」http://cran.gis-lab.infoからダウンロードできます。このミラーでは、セクション1.1に示すように、Rprofile.siteファイルを手動で編集できます。

パッケージをインストールするための別のオプションは、サイトhttp://cran.gis-lab.info/web/packagesにアクセスし、zipファイルから必要なパッケージを選択して、コンピューター上のフォルダーを選択することです。

このようにして、最初にパッケージ、ゾクレマ、機能の説明、前に入力する内容に関するすべての情報を確認し、必要なワインの数を選択できます。 コマンドメニュー項目「パッケージローカルzipファイルからパッケージをインストールする」をクリックします。

RGuiコンソールを起動すると、いくつかの基本的なパッケージのみが使用されます。 別のパッケージを初期化するには、この関数の中間の選択肢の前にコマンドライブラリ（package_name）を入力する必要があります。

次のコマンドを発行することにより、セッションのスキンの瞬間にキャプチャパッケージのようにインストールできます。

sessionInfo（）Rバージョン2.13.2（2011-09-30）プラットフォーム：i386-pc-mingw32 / i386（32ビット）

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その他のオプションパッケージ：

ビーガン_2.0-2順列_0.6-3

名前空間を介してロードされます（接続されていません）：

Grid_2.13.2lattice_0.19-33tools_2.13.2この本を表すスクリプトで選択されたパッケージのリスト（おそらく完全ではない）を次の表に紹介します。

「基本」パッケージに割り当てられたパッケージR基本構成R基本パッケージコンパイラRコンパイラ関数データセットのテストとデモンストレーション用のデータをテーブルに設定基本グラフィックス関数グラフィックスグラフィックスドライバー、カラーパレット、フォントさまざまなタイプの回帰スプラインスプライン統計分析統計の基本関数クラスS4の統計関数のメソッドstats4coristuvachのインターフェースのコンポーネント（メニュー、ボックスの選択など）tcltk情報のサポート、管理、文書化、およびアーカイブ。

Utils "Рекомендовані" пакети Функції різних процедур бутстрепу та "складного ножа" boot Різні алгоритми неієрархічної класифікації та розпізнавання class Алгоритми поділу та ієрархічної кластеризації cluster Аналіз та перевірка кодів R codetools Читання та запис файлів у різних форматах (DBTA, STA foreign Функції, що обслуговують оптимізацію ядерного згладжування KernSmooth Графічні функції розширеної функціональності (Sarkar, 2008) lattice Набір даних та статистичних функцій (Venables, Ripley, 2002) MASS Операції з матрицями та векторами Matrix Узагальнені адитивні моделі та моделі зі змішаними ефектами nlme Нейронні мережі прямого поширення nnet Побудова дерев класифікаціїおよび回帰rpartクリギングの機能とサブドットの空間分布の分析空間生活分析（Koksuモデルおよびin。）生存ロボットプロセスに埋め込まれたパッケージadegenet遺伝子パターンの分析のためのアルゴリズムarmpo'yazanіzpr икладним регресійним аналізом corrplot Відображення кореляційних матриць у графічному вигляді fitdistrplus Підбір параметрів статистичних розподілів тестування адитивних моделей geosphere Оцінка географічних відстаней ggplot2 Удосконалений графічний пакет високої функціональності DAAG Функції аналізу даних та графіки до книги (Maindonald, Braun, 2010) Hmisc Набір функцій Харрела (Harrell) R jpegRobotzの本へのHSAUR2補遺 グラフィックファイル jpeg lars特殊なタイプの回帰（LARS、Lassoなど）lavaan構造アライメントモデルの確認分析lmodel2タイプIおよびII（MA、SMA、RMA）の回帰モデルの実装Аналіз просторових і часових рядів в екології pls Регресія на головні компоненти pwr Оцінка статистичної потужності гіпотез декількома змінними scales Підбір колірних шкал sem Моделі структурних рівнянь semPlot Візуалізація структурних зв'язків sm Оцінка щільності розподілів this method of smoothing sp Class methods for accessing spatial data spatstat Methodsモデルの空間統計の分析pdbirspdep空間堆積物：地理統計手法とモデリングスターゲイザーさまざまな形式の統計モデルに関する情報の表示Rでのvcd挿入、またはvikoristatyfunnを試す ktsіїschenezavantazhennogoパッケージ、次にotrimaєmopodomlennyaシステム：

sem（model、data = PoliticalDemocracy）パードン：関数「sem」を知ることができませんlibrary（lavaan）ライブラリ内のパードン（lavaan）：「lavaan」という名前のパッケージはありません関数が登場し、Kによって導入されました。 Cichiniは、デフォルトのパラメータとして勝利したパッケージのリストを受け入れ、次の関心事として、そしてそれをインストールする必要がある場合は、それ自体を選択します。 スクリプトの動作を理解するには、攻撃的なセクションで説明されている映画Rの構成を知る必要がありますが、読者は、何をクリックするか、コマンドを文字に向けることができます。

Instant_pkgs --function（pkgs）（pkgs_miss --pkgs）]＃パッケージをインストールし、キャプチャの準備をしないでください。

if（length（pkgs_miss）0）（install.packages（pkgs_miss））＃まだ利用できない場合はパッケージをインストールします。

Attached --search（）attached_pkgs --attached need_to_attach --pkgs if（length（need_to_attach）0）（for（i in 1：length（need_to_attach））require（need_to_attach [i]、charTR。）

Instant_pkgs（c（ "base"、 "jpeg"、 "vegan"））

たとえば、次のコマンドを発行することにより、スキンパックの機能のリストを表示できます。

ls（pos = "package：vegan"）注：ls（）は、特定の環境でオブジェクトのリストを表示するためのワイルドカード関数です。 このコマンドは、同じ方法でビーガンパッケージをインストールします。 パラメータなしでコマンドを発行すると、ストリーミングセッションの1時間に作成されたオブジェクトのリストが返されます。

args（）コマンドを発行することにより、関心のあるパッケージの任意の関数の入力パラメーターの引数リストを取得できます。

たとえば、線形モデルlm（）の入力に広く使用されている関数を起動するときは、次のパラメーターを設定します。

Args（lm）関数（式、データ、サブセット、重み、na.action、method = "qr"、model = TRUE、x = FALSE、y = FALSE、qr = TRUE、singular.ok = TRUE、contrasts = NULL、オフセット、...）関数の省略形（たとえば、IQRの四分位範囲の計算方法）を合計するコマンドを入力すると、Rムービーコードの関数の出力テキストを変更できます。

IQR関数（x、na.rm = FALSE）diff（quantile（as.numeric（x）、c（0.25、0.75）、na.rm = na.rm、names = FALSE））redirect"wikiの標準関数をあなたのバージョン。

ただし、線形モデルの値の予測に勝つような方法でpredict（）関数のコードを確認する場合は、次のようにします。

予測関数（オブジェクト、...）UseMethod（ "predict"） この特定のタイプに予測（）は「ユニバーサル」関数です。入力に入力されるモデルオブジェクト（線形回帰の場合はlm、ポアソンまたはロジスティック回帰の場合はglm、zvіshimi効果のあるモデルの場合はlmeなど）に依存します。予測値を取ります。

Zocrema、この関数は攻撃的な方法の実装に勝利します：

メソッド（ "predict"）predict.ar *predict.Arima *predict.arima0 *predict.glmpredict.HoltWinters *predict.lmpredict.loess *predict.mlmpredict.nls *predict.polypredict.ppr *predict.prcomp *予測.princomp*predict.smooth.spline*predict.smooth.spline.fit *predict.StructTS *非表示の関数にはアスタリスクが付いていますR.S3スタイルのOOPの場合、メソッドはprintなどの別の汎用関数を呼び出す関数です。 （）、plot（）またはsummary（）、її入口で提供されているオブジェクトのクラスに応じて。 オブジェクトが方向付けられるときはいつでも、クラス属性を指定します。これにより、指定されたオブジェクトに必要なメソッドの正しいディスパッチと呼び出しが保証されます。 したがって、狭められた線形モデルの値を予測するための「関数メソッド」は、スプライン（predict.smooth.spline（）など）で平滑化しながら、predict.glm（）になります。 S3 OOPモデルの詳細については、S3Methods拡張機能を参照してください。より大きなS4モデルの場合は、Methods拡張機能を参照してください。

ナレシュティ、セッションの最初の1時間を取り除いて、作業の結果を保存する最も簡単な方法を見てみましょうR：

°sink（file = file name）–指定された名前のファイルに対してリアルタイムモードで攻撃的なコマンドを実行した結果を表示します。 コマンドをアタッチするには、パラメーターなしでsink（）コマンドを入力する必要があります。

°save（file =ファイル名、保存するオブジェクトのリスト）–割り当てられたオブジェクトをXDR形式のdoubleファイルに保存します。これは、任意のオペレーティングシステムで処理できます。

°load（file = filename）–オブジェクトをストリーミング環境に保存します。

°save.image（file = name to file）– R rdaファイルに固有の、次の1時間に作成されたすべてのオブジェクトを保存します。

データを含む形成されたテーブルをフォーマットで交換バッファに転送することのバット、構造と要約する Excelシート。 ディストリビューション6では、線形モデルのオブジェクトからWordファイルへのトランスファーケースが設定されます。

真ん中のRは、あらゆる種類の表示スペースなどに必要な明るさのピクセルイメージを生成でき、さまざまな形式のファイルでのグラフィックイメージの損失を節約できます。 肌にやさしいグラフィック表示の場合、ドライバー機能が使用されます。ドライバーの完全なリストを表示するには、help（デバイス）コマンドを入力できます。

居住区で見つかったグラフィックの別棟の中で：

°windows（）– Windowsグラフィカルウィンドウ（画面、プリンター、またはメタファイル）。

°png（）、jpeg（）、bmp（）、tiff（） ビットマップファイル標準フォーマット;

°pdf（）、postscript（）-グラフィック情報の表示 PDFファイルまたはPostScript。

デバイスでの作業が完了したら、次のステップはdev.off（）コマンドでドライバーをオンにすることです。 Іsnuєmozhlivіstaktivіzіїdekіlkohpristroїvgraficheskojvyvoduodnochasnoіmikannyamizhthem：div。 （2012年、278ページ）。

1.MOVIRの説明

2.1。 データ移動のタイプRRのすべてのデータオブジェクト（および、また、変更）は、次のクラス（これらのタイプのオブジェクト）に分類できます。

°数値-数値（整数）と実際の数値（倍精度）を表示できるオブジェクト。

°論理– FALSE（略してF）とTRUE（T）の2つの値のみを受け入れる論理オブジェクト。

°文字-シンボリックオブジェクト（変更の値は下または片足で設定されます）。

Rラテン文字とキリル文字の両方で、またその逆でも、異なるオブジェクト（関数または変更）の名前を作成できます。したがって、（キリル文字）と（ラテン文字）-2つの異なるオブジェクトです。 反対側では、真ん中のRはレジスターtobtoに敏感です。 nіyの小さい文字と大きい文字は異なります。 変更可能ファイル（識別子）Rの名前は、文字（またはドット）に基づいており、文字、数字、記号、ドット、および接尾辞で構成されます。

ヘルプコマンドについては？ Im'yaは逆にすることができます、chiіsnuєzmіnnaまたは割り当てられたіm'yamの機能。

最初のクラスへの変更の有効性の再チェックは、関数is.numeric（im'ya_ob'ykta）、is.integer（im'ya）、is.logical（im'ya）、is.character（im）によって再チェックされます。 'ya）、およびオブジェクトを別のタイプに変換する場合、関数as.numeric（im'ya）、as.integer（im'ya）、as.logical（im'ya）、as.character（im'ya ）キャストできます。

Rの特殊オブジェクトの数は少ないです。

°Inf-正または負の不一致（音声番号を0で細分化した結果を計算します）。

°NA-「日の値」（使用不可）。

°NaN-「数値ではない」（数値ではない）。

明らかに、関数is.nite（im'ya）、is.na（im'ya）、およびis.nan（im'ya）を使用して、これらの特殊なタイプのいずれを変更できるかを変更できます。

Viraz（式）は、代入演算子、算術演算子、論理演算子、オブジェクト名、関数名などの要素をRєdnannyamに移動します。 原則として、勝利の得点の結果は、コマンドまたはグラフィカルウィンドウに表示されます。 ただし、操作が割り当てられると、結果は選択されたオブジェクトから取得され、画面に表示されません。

Rのアトラクションの演算子として、記号「=」、またはいくつかの記号「-」（左利きのオブジェクトをインポート）または「-」（右利きのオブジェクトをインポート）のいずれかを選択できます。 「-」を使用するのは良いプログラミングスタイルです。

Virazimov Rは、スクリプトによって行に配置されます。 1つの行に、記号「;」で区切られたコマンドのデッキを入力できます。 1つのチームを2つ（およびそれ以上）の行に分割できます。

数値型のオブジェクトは、従来の算術演算+（加算）、-（加算）、*（乗数）、/（サブ）、^（ステップ）、％/％（ cіlіsnypodіl）、%%（ギャップの余剰）。 操作には通常の優先順位があります。 足元で、ステップをピックアップし、次にそれらを乗算し、次にそれらをまとめます。 ビラザでは、丸いアーチがねじれる可能性があり、操作が最優先される場合があります。

論理的な方法さまざまな次の論理演算子と組み合わせることができます。

°"等しい"==°"健康的ではない"！=°"少ない"°"多い"°"少ないまたは1"=°"多いまたは1"=°"論理I"＆°"論理ABO" | °「論理否定」！

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«FNIレポート8/2014ポーランドでのEU気候およびエネルギー政策の実施：ヨーロッパ化からポーランド化へ？ Jon Birger SkjrsethがポーランドでEUの気候とエネルギー政策を実施する：3ヨーロッパ化からポーランド化へ？ Jon Birger Skjrseth [メール保護] 2014年12月Copyright©FridtjofNansenInstitute 2014タイトルポーランドでのEU気候およびエネルギー政策の実施：3ヨーロッパ化からポーランド化へ？ 出版物の種類と番号ページFNIレポート2014年8月57著者ISBN978-82-7613-683-8Jon...」

"Vcheni notes of TOGU" Vol。6、No. 4、2015ISSN2079-8490電子科学ジャーナル"Vcheninotes of TOGU" 2015、Vol。6、No. 4、p。.ru / ru / ejournal / about / [メール保護] UDC316.33©2015р.І。 A.ガリエバ、社会学博士。 Sci。、A. G. Kiselova（Pacific State University、Khabarovsk）社会的保険制度の形成この記事では、社会的保険制度の形成とその現状を分析しています... "

会議プログラムタイ、チェンマイ2015年11月APCBSSアジア-ビジネスと社会科学に関する太平洋会議ICEI教育革新に関する国際会議APCLSE90263-0-7ICEI教育革新に関する国際会議ISBN978-986-5654-33-7APCLSEアジア-ライフサイエンスとエンジニアリングに関する太平洋会議

コースプログラム

Rでのプログラミングの要素

• 統計と視覚化の説明
• たとえば、より重要なことは何ですか：平均チェックは何ですか？

クラスター分析

• Yakezavdannyavirishuetsya。 オブジェクトのグループをサブグループに分割します。
• タスクの例。 サイトのセグメンテーション、類似サイトの指定。
• フォローアップ方法。 ІІєєєrarchіchnyクラスター分析、事前平均の方法、事前medovidіvの方法。

統計的仮説の再確認

• Yakezavdannyavirishuetsya。 オブジェクトの2つのグループをペアにします。
• タスクの例。 A/B-サイトの側面のさまざまなバージョンでkoristuvachの動作をテストします。
• フォローアップ方法。 プロポーションの検定、スチューデントの検定、レバイン検定、ウィルコクソン-マン-ホイットニー検定

線形回帰分析。

• タスクの例。 かなりのミットの後、車の宿泊料金がどれだけ下がったかを評価します。
• フォローアップ方法。 Vіdbіrzminnikh、kolіnearnіst、vplivovі警戒、余剰の分析。 ノンパラメトリック回帰（核平滑化）。 追加の線形回帰のための季節倉庫からの短いシリーズの予測

予測

• Yakezavdannyavirishuetsya。 時系列の予測を誘導する
• タスクの例。 6か月前にサイトのパフォーマンスを予測します。
• フォローアップ方法。 指数平滑法

機械学習（画像認識）

• タスクの例。 スキンvіdvіduvachaサイトでそのvіkになることを認識してください
• フォローアップ方法。 分類ツリー（CART）の最も近いsus_dのメソッド。 Vipadkovirishtuvannya。 勾配ブースティングマシン

コースの成績

聞き手は14を見るでしょう 実験用ロボット。 コースの成績は、次のルールに従って設定されます。

• 良い-すべてのロボットに保険がかけられています。
• Dobre-すべてのロボットに保険がかけられています。
• Zadovіlno-すべての作品に保険をかけました、krіm2;
• 不十分-他の方法で。

実験用ロボットは何に責任があります

• 聴覚的には、一連のデータと栄養を見ることができます。
• リスナーは栄養を確認し、表、グラフ、スクリプトで自分の栄養を確認します。私のRを書きましょう。
• リスナーは補足的な供給に気づいています。

食べ物の例。 化学分析の結果に基づいてワインのブランドを認識する時間の間、最適なロボットアルゴリズムのランダムフォレストを確保するためのパラメーターを要求します。

コースを聞くために知っておくべきこと

コースを聞いた人は知識理論のコースを聞いたと言いましょう。

文学

• Shipunov、Baldin、Volkova、Korobeinikov、Nazarova、Petrov、SufiyanovNaochnayaの統計。 ビクトリーR
• Mastitsky、Shitikov支援のためのデータの統計分析と視覚化R
• ビショップパターン認識と機械学習。
• James、Witten、Hastie、Tibshirani。 統計学習入門。 Rのアプリケーションで。
• Hastie、Tibshirani、Friedman。 統計的学習の要素_データマイニング、推論、および予測2 + ed
• クローリー。 Rブック。
• カバコフRの行動。 Rを使用したデータ分析とグラフィックス。

ヴィクラダチ

講義一覧

Rの概要：基本的なコマンド。 中央値、分位数、四分位数。 ヒストグラム。 Stovpchikovの図。 円グラフ。 バラの図。 拡張のマトリックス図。 グラフィックの色の選択。 うさみの入った箱（箱図）。 典型的な選択ガード：算術平均、中央値、または短縮平均。 データを分析するのに適切な、典型的な値を説明する方法を選択してください。 対数正規分布。 ウィキディは細心の注意を払っています。

階層的クラスター分析。 クラスター、オブジェクトの間に立つ、クラスターの間に立つ。 アルゴリズムは樹状図に触発されています。 Kamyanisty osip/likot。 データの標準化。 賛辞の準備の時間のための典型的な恩赦。 結果の解釈。

方法-真ん中。 センサー vipadic番号、センサーグレイン。 事前平均の方法に対するアルゴリズムの視覚化。 クラスターの数を決定するための方法。 ライブラリNbClust。 Kamyanisty osip/likot。 クラスターの可視化のためのバガトミールスケール。

統計的仮説の再検証。 悪意、均質性、独立性の仮説、rozpodіluのパラメーターに関する仮説。

統計的仮説の再検証。 第1種および別の種類の恩赦、p値と有意水準、統計的仮説を再確認し、結果を解釈するためのアルゴリズム。 rozpodіluの正常性についての仮説。 シャピロ-ビルカとコルモゴロフ-スミルノフの基準。 正常に直面して空想に耐える。 バイブの交換。 インディペンデントとみんなvibirki。 スチューデントのt検定、マンホイットニーウィルコクソン検定、ムード検定のいずれかを選択します。 さまざまなスチューデントのt検定と等分散。 出発時の視覚化。 片側および両側のテスト。

統計的仮説の再検証。 バイブの交換。 インディペンデントとみんなvibirki。 スチューデントのt検定、マンホイットニーウィルコクソン検定、ムード検定のいずれかを選択します。 さまざまなスチューデントのt検定と等分散。 出発時の視覚化。 片側および両側のテスト。 独立。 Pearson、Kendall、Spirmanの相関係数、 典型的な恩赦 schodo zv'yazku mizhdvomayashchim。 visnovkivの視覚的な改訂。

線形回帰分析モデル、係数の推定値の解釈、決定の乗数係数。 決定係数の乗数の解釈、yogozastosuvannyaの領域の土壌汚染。 最も重要な予測因子の特定と皮膚予測因子の寄与の評価。 モデルの目覚めを修正するためのアルゴリズム。 共直線性。

線形回帰分析：1時間あたりの短い系列を予測します。

季節指標（架空、構造）の変化からの回帰モデルに基づく予測。 トレンド、季節の倉庫、性格の変化は少ない、ウィキディ。 対数は、乗法の季節性を加法に変換するための手法です。 インジケーターが変わります。 名前を変更します。

線形回帰-余剰の分析。 Gaus-Markov定理のモデル境界の破壊。 余剰の分析。 許しの詳細。 多重共線性、許容誤差、VIF。 オーバーフローの分散の強さを再確認します。 正常性に直面して余剰と接触していないように見えるモデルの修正。 クックとレバレッジを参照してください。 ダービン-ワトソン統計。 季節的な修正の数が少ない。

指数平滑法Holt「a-Winters」法。 地域のトレンド、地域の季節性。

用語：機械学習、人工知能、データマイニング、パターン認識。

最も近いsuidへの方法。 Promozhnistメソッド。 怠惰な学習（怠惰な学習）。 特徴選択。 相互検証。 k分割交差検定。 過剰適合（オーバーワールドフィッティング）。 最初に、そのテストvibirki。

次に近いsuidの例のメソッド。 最も近いsucіdіvの数の指定。 ロボット方式の効率の継承表。

分類ツリーCART。 幾何学的な外観。 セットへのオマージュ 論理ルール。 見ている木に敬意を表する。 Vuzli、お父さんとnaschadki、kіntsevvuzli。 しきい値。 rpartライブラリ。 vuzla（不純物対策）の純度で来てください。 ヴィミールの純度の方法：魔神、エントロピー、分類の恩赦。 ツリーのオーバーフローのルール。 rpart.plotライブラリ。

過去（2014年の落葉の近く、私がそれを引きずり出すのはさらに恥ずべきことです！）私は言語Rの基本的な可能性について話しました。サイクルなどのすべての主キー構造の存在に関係なくスマートブロック、基本的な反復でデータを処理する前の従来のpidkhidは最善の解決策にはほど遠いですが、Rでループします スープラエコーもっと。 そのため、ダニムを使用する必要があるため、すぐに説明します。これにより、最終結果でキャビアをたくさん飲むことなくプロセスが計算されます。 さらに、次の1時間は、 現代的な手段によって Rでのデータの視覚化。実際のデータ処理の結果の表示の明確さはそれほど重要ではないため、結果自体もそれほど重要ではありません。 簡単なものから始めましょう。

ベクトル演算

ちなみに、Rの基本型は数値ではなくベクトルであり、主な算術演算は要素ごとにベクトルに対して実行されます。

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

ここですべてを完了するのは簡単です。それに栄養を与えるのは論理的です。ベクトルベクトルが機能しない場合はどうなるでしょうか。 Yakshcho mi、言う、書く<- 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

行列についてもほぼ同じです。

> 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

これが「通常」であり、行列のビット単位の乗算ではない場合、次のようになります。

> x％*％y [、1] [、2] 8 8 12 12

それでも、本当に、本当に、作業は簡単です。パワー関数をベクトルまたは行列の要素に統合する必要がある場合、サイクルなしでどのように構築できますか？ 問題を解決するためにRをハッキングしているPidhidは、関数の移動で使用していたものと同様に、PythonまたはHaskellのマップ関数をすべて同じように推測します。

コア機能lapplyと友達

このファミリの最初の機能はlapplyです。 これにより、スキン要素の特定の機能をリストまたはベクトルに割り当てることができます。 さらに、結果はtype引数に関係なくリストになります。 ラムダ関数の最も簡単な例：

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

複数の引数を必要とするいずれかのベクトルのリストに渡す必要がある関数として、lapplyを介して複数の引数を渡すことができます。

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

リストから、関数は同様の順序で機能します。

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

ここで、rnorm関数は正規分布（この場合、0から1の範囲の10個の正規分布数）を計算し、meanは平均値を計算します。 sapply関数は、結果を変更することになっているという事実を除いて、lapply関数に似ています。 たとえば、リストdozhini 1のスキン要素として、ベクトルを回転させるリストの代わりに、次のようにします。

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

結果が同じ値のベクトルのリストである場合、関数は行列を回転させるため、意味がありません。次に、lapplyのようなリストだけです。

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

行列を操作するには、apply関数を手動で微調整します。

> x<- matrix(rnorm(50), 5, 10) >apply（x、2、mean）> apply（x、1、sum）

ここでは、初めて5行と10行の行列を作成し、次に最初に行の平均を作成し、次に行の合計を作成します。 全体像を完成させるために、フローリングの行の平均と合計の計算がしばしば増加することに注意してください。特殊関数rowSums、rowMeans、colSums、およびcolMeansの転送のRです。
また、適用関数は、豊富な配列に合わせて調整できます。

>arr<- array(rnorm(2 * 2 * 10), c(2, 2, 10)) >apply（arr、c（1,2）、mean）

残りのウィキは、より読みやすいオプションに置き換えることができます。

> rowMeans（arr、dim = 2）

lapplyの豊富な類似物であるmapply関数に移りましょう。 簡単な例から始めましょう。これは、標準のRドキュメントにあります。

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

ここで、rep関数が2つのシーケンスから生成されたパラメーターのセットにロードされるようにするにはどうすればよいですか。 rep関数自体は、最初の引数を別の引数として指定された回数だけ繰り返すだけです。 このように、転送コードは次の手順と単純に同等です。

> list（rep（1,4）、rep（2,3）、rep（3,2）、rep（4,1））

配列の一部として関数をフリーズする必要がある場合があります。 追加のタップライ機能で作業できます。 攻撃的なお尻を見てみましょう：

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

背面にベクトルを作成し、その一部は異なるrozpodilを使用して変数値から形成され、因子からベクトルを生成します。これは、10個、次に10個の2個と3個のような他の何物でもありません。 さまざまなグループの平均を計算してみましょう。 結果にロックが適用された後のtapply関数。 このオプションは、パラメーターsimplify=FALSEを指定することで無効にできます。

> tapply（x、f、range、simplify = FALSE）

apply関数について話している場合は、tapplyと同様に、ベクトルをパーツに分割するsplit関数についても話し合う必要があります。 したがって、split（x、f）を呼び出すと、3つのベクトルのリストを取得します。 このように、lapply / splitペアは、FALSEに等しい単純化された値を持つtapplyのように、同じように機能します：

> lapply（split（x、f）、mean）

ベクトルを使用したロボットの境界を超えた関数分割єcoris：データフレームを使用したロボットの場合は、ツイストすることもできます。 攻撃的なお尻を見てみましょう（私はCourseraのRプログラミングコースからヨガをしました）：

>ライブラリ（データセット）>ヘッド（空気品質）Ozon Solar.R Wind Temp Month Day 1 41190 7.4 67 5 1 2 36118 8.0 72 5 2 3 12149 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（ "Ozone"、 "Solar.R"、 "Wind"）]））

ここでは、キャンプに関する情報を再度収集するための一連のデータを使用します（オゾンの交換、ソニーの放射、風、華氏での気温、月と日）。 コードに示されているように、月半ばの指標であるvikoristovuyuchiの分割と重複を簡単に見つけることができます。 ただし、sapply wikiは、視覚的な方法で結果を提供します。

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

ご覧のとおり、値の実際の値は割り当てられていません（そして、どの値に対して値NAが予約されています）。 これは、Ozone列とSolar.R列にも（1つだけの場合）値が割り当てられていないことを意味します。 この意味で、colMeans関数は絶対に正しいです。重要でない値の場合、中間の値はそのようなランクに割り当てられません。 この問題は、na.rm =TRUEパラメーターを使用してNA値をチェックしないように関数を設定することで解決できます。

> sapply（s、function（x）colMeans（x [、c（ "Ozone"、 "Solar.R"、 "Wind"）]、na.rm = TRUE））5 6 789オゾン23.6153829.4444459.115385 58 48 Solar.R 181.29630 190.16667 216.483871171.857143167.43333風11.6225810.266678.9419358.79354810。

互いに類似したタスクを実装するために、このような数の機能が必要ですか？ 彼女がすべてを読んでいるので、人の友人に肌をつけるのはとても食べ物だと思います。 これらの関数はすべて、サイクルを使用せずにベクトルデータを処理する問題を効果的に解決します。 右側のエール（高レベルのデータ処理と親しみやすさの範囲）は、柔軟性と制御の一部を奪い、サイクルやスマートオペレーターなどの重要な構造を確保できるようにします。

データの視覚化

システムRは、データの視覚化が視覚的に豊富です。 そして、ここで私の目の前にあるのは難しい選択です-面積がとても大きいので、あなたが言いたいことについて。 プログラミング時に基本的な機能のセットがあり、何もする必要がない場合、視覚化には多数の異なるタスクがあり、それらからのスキン（サウンド）は、方法によってデキルコムで実行できます。そのプラスとマイナスがあるかもしれません。 さらに、別の方法で順序を変更できるオプションやパッケージがないことを確認してください。
Rの標準的な視覚化ツールについては多くのことが書かれているので、ここでcicavisheについて詳しく知りたいと思います。 今年の残りの期間では、すべてがより人気のあるパッケージになりつつあります ggplot2、新しいことについての軸と話しましょう。

ggplot2の使用を開始するには、install.package（ "ggplot2"）を使用してライブラリをインストールする必要があります。 VikoristannyaのDalіpodklyuchaemoїї：

>ライブラリ（ "ggplot2"）>ヘッド（ダイヤモンド）カラットカットカラークラリティデプステーブル価格x y z10.23理想的なESI261.5 55326 3.95 3.98 2.4320.21プレミアムESI159 3 6 3 6 3 6 3 4.05 4.07 2.3140.29プレミアムI VS2 62.4 58334 4.20 4.23 2.63 5 0.31 6160110 3.90 2.620 16.46 0 144マツダRX4WAG21.0 6160110 3.90 2.875 17.02 0 144ダツン71022.84108 93 3.85 2.320 18.61 141ホーネット4ドライブ21.4 6258110 3.08 3.08 3.215 19.44 1 0 3 0 3 031ホーネットスポーツ約18.78360175 3.15 3.440 17.02 0 032ヴァリアント18.162251052.76 3.4

これらのダイアモンドとmtcarはggplot2パッケージの一部であり、一度に操作できます。 最初のものから、すべてが明確でした-ダイヤモンドに関するデータ（清潔さ、色、色など）、および他のセット-路上テストに関するデータ（ガロンあたりのマイル数、シリンダー数...）1973-1974 atアメリカの雑誌MotorTrendsからのリリースの時期。 データに関する詳細情報（拡張など）は、「diamonds」または「mtcars」と入力して取得できます。

視覚化のために、多くの関数がパッケージに転送されており、qplotが最も重要になります。 ggplot関数を使用すると、プロセスをより詳細に制御できます。 qplotの助けを借りて実行できるすべてのことは、ggplotの助けを借りて実行することもできます。 簡単なアプリケーションを見てみましょう。

> qplot（clarity、data = diamonds、fill = cut、geom = "bar"）

ggplot関数でも同じ効果が得られます。

> ggplot（diamonds、aes（clarity、fill = cut））+ geom_bar（）

ただし、qplotwikiはより単純に見えます。 イチジクに 1純度（透明度）の形で、異なる品質のカット（カット）からの多数のダイヤモンドの休耕地があるかのように話すことができます。

今、їхноїの大衆の形で車の火の1つのユニットのための実行の陳腐化を知る必要があるでしょう。 オトリマンのドット図 散布図）が表されます
図で。 2.2。

> qplot（wt、mpg、data = mtcars）

分散の時間を1/4マイル（qsec）で示す配色を追加することもできます。

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

視覚化するときに、データを変換することもできます。

> qplot（log（wt）、mpg-10、data = mtcars）

特定のムードでは、個別のカラーアンダーレイがより代表的で、中断することなく低く見えます。 たとえば、分散時間のシリンダー数に関する情報を色付けする場合は、値が離散的である可能性があることを示す必要があります（図3）。

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

ドットのサイズを変更できます。たとえば、size=3のようにvicoristです。 白黒プリンターでグラフィックスを印刷する場合は、色を強調表示せずに、要因に応じてマーカーの形状を変更することをお勧めします。 これを行うには、color = factor（cyl）をshape = factor（cyl）に置き換えます。
グラフの種類は追加のパラメーターgeomに割り当てられ、さまざまな散布図で追加のパラメーター「points」の値の値が割り当てられます。

ここで、指定されたシリンダー値からの車の数のヒストグラムを表示するだけではいけません。

> 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））

最初の週は、異なるシリンダー値に対して3つのヒストグラムを描画するだけです。 ヒストグラムの色を与える最初の試みはスコアリング結果に至らなかったと言う必要があります-黒い列は黒になり、色の輪郭だけが削除されます。 そして、残りのサイクルqplotの軸は、図1に示すようにヒストグラムに分割されます。 四。

次に明確にすることがあります。 右側では、私たちによる現在のプロンプトは、単語の厳密な意味のヒストグラムではないという事実。 ヒストグラムの下で音を鳴らして、中断のないデータの類似した表示を理解します。 英語で 棒グラフ（私をとてもよく奪った人たち）そして ヒストグラム-2つの異なる理解（ウィキペディアのdiv.Vidpovidnіstatti）。 ここで私は、一種の勤勉な労働者とともに、データの本質がそれ自体を物語っていることを尊重し、両方が理解できるように「ヒストグラム」という言葉を獲得します。

イチジクに振り返るだけです。 1、ggplot2はプロットの位置にいくつかの青いオプションを配置します（position = "stack"の値はボックスの後ろに追加されます）：

> qplot（clarity、data = diamonds、geom = "bar"、fill = cut、position = "dodge"）> qplot（clarity、data = diamonds、geom = "bar"、fill = cut、position = "fill"） > qplot（clarity、data = diamonds、geom = "bar"、fill = cut、position = "identity"）

図に示すように、提案されたオプションの最初のものは料金になります。 図5に示すように、もう1つは、特定の純度のダイヤモンドの深いボウルにあるファセットの透明度が変化するダイヤモンドの部分を示しています（図6）。

次に、正しいヒストグラムの例を見てみましょう。

> qplot（carat、data = diamonds、geom = "histogram"、bandwidth = 0.1）> qplot（carat、data = diamonds、geom = "histogram"、bandwidth = 0.05）

ここで、帯域幅パラメーターは、ヒストグラムのスマグの幅を示しています。 ヒストグラムは、特定の範囲内にあるデータポイントの数を示します。 結果を図1に示します。 7と8。

モデル（線形またはたとえば多項式）を誘導する必要がある場合は、qplotで直接生成し、結果を生成できる場合があります。 たとえば、ドットプロットのすぐ上のwt質量にmpg休閑グラフを誘導できます。

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

デフォルトでは、バイコリストモデルとして局所多項式回帰（method = "loess"）があります。 図に示すように、ロボットの結果が表示されます。 9、de darkgreysmuga-これは標準的な許しです。 ロックには表示されません。se=FALSEと書き込むことでロックをオフにできます。

データの線形モデルを引き伸ばしたい場合は、method = lmと入力するだけで実行できます（図10）。

私はnasamkinetsです、明らかに、あなたは円形の図になる方法を示す必要があります：

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

ここでは、ggplot関数を使用してさらに高速化しています。 その理由は次のとおりです。私の手の甲には、メインマス（小さい11）の近くにシリンダー数が異なる車の部品を示すグラフがあり、極座標でグラフを変換します（図。 12）。

副Uz'yaznennya

Axis mi thはRを助けるために慣れました。あなたは何を与えましたか？ ggplot2の基本的な機能がここに示され、ベクトル化に関連する栄養が考慮されていることは明らかです。 Єkіlka良い本zR、yakіvartoは推測します、そしてそれらの前に、疑いを提起します、vartozvіtatisyaはより頻繁に、企業のメリットにニジは邪魔な良さです。 まず、ノーマン・マトロフによるこの本はRプログラミングの芸術です。 すでにRプログラミングに精通している場合は、PatrickBurnsによるTheRInfernoが必要です。 JohnChambersによる古典的な本SoftwareforDataAnalysisも非常に古いものです。

Rでの視覚化について話すなら、W。ChangのRGraphicsCookbookは良い本です。 ggplot2に申し込むと、これらの統計はチュートリアル：ggplot2から取得されます。 次回の記事「Rからのデータと機械学習の分析」でお会いしましょう！

ブログ「R：データの分析と可視化」は3年半以上使用されています。 電子書籍の前で、ここで1時間にわたって公開された、zagalnitiの系統的なpovіdomlennyaのアイデアから生まれたDekіlkamіsyatsіv。 Volodimir Kirilovich Shitikov（生物科学の博士）がアイデアの著者になり、後に本の著者になりました。 満足から、私たちはあなたに私たちの新しい贈り物として結果を提示します。

系統的なヘルプ "支援のためのデータの統計分析と視覚化R最も重要なことは、老若男女を問わず、学生、大学院生、そして以前にRの仕事を知っていたプロのアナリストに宛てたものです。ブログの伝統に従い、可能な限り、 「儀式」の言葉の悪、数値応用統計の特徴、根深い定理の引用、Rosrakhunkovの豊富な表面式の引用なし。

• 第1章：統計媒体の基本コンポーネント
• パーティション2：映画の説明R
• 部門3：基本 グラフィックの可能性 R
• 第4章：記述統計とバラの分布
• 第5章：古典的な方法と統計の基準
• 第6章：分散分析の線形モデル
• 第7章：小さな変化の間の休耕地の回帰モデル
• 第8章：改良、構造およびその他の回帰モデル
• 第9章：カルトグラムの広範な分析と作成

の本の公式の現在のバージョン PDF形式（〜11 MB）利用可能 無料ダウンロード 2つのサイトから：

• GitHubリポジトリ：https：//github.com/ranalytics/r-tutorials
• ロシア科学アカデミーのヴォルツキー盆地の生態学研究所のウェブサイト：http：//www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/

同じ2つのリソースで、本で取り上げられているアプリケーションの実装に必要なRコードとデータセットのスクリプトを見つけることができます。

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