R Programmiersprache - 12 Schritte zur Installation von R Programming Language

• Einführung in die Programmiersprache R

Einführung in die Programmiersprache R

In der heutigen Welt ist es wichtig, dass ein Unternehmen eine große Datenmenge versteht. Die Verwendung von Tabellenkalkulationen ist heutzutage nicht die beste Option für Unternehmen. Hier werden wir mehr über die R-Programmiersprache diskutieren.

R ist eine Open Source-Programmiersprache sowie eine Software-Umgebung, die für statistische Analysen, grafische Darstellungen und Berichte verwendet wird. Es wurde von Ross Ihaka und Robert Gentleman erstellt. Es gilt als Dialekt der S-Sprache. Es wird von Wissenschaftlern auf der ganzen Welt verwendet. Es macht es einfach, die Daten effektiver und effizienter zu analysieren.

Die Programmiersprache R wird unter der GNU General Public License frei verbreitet. Es funktioniert unter verschiedenen Betriebssystemen wie Unix, Linux, Windows und Mac. Die Dateien, die zur Installation von R aus den vorkompilierten Binärversionen benötigt werden, werden von der Internetseite des Comprehensive R Archive Network (CRAN) verteilt.

Die Programmiersprache R bietet zahlreiche Funktionen für statistische Analysen und grafische Darstellungen.

Vorteile der Verwendung von R Programming Language

• R ist frei und ist der erste große Vorteil.
• Sie können R auf beliebig vielen Computern installieren
• R ist einfach zusammenzuarbeiten und zu lernen
• Jeder kann ein Zusatzpaket für R schreiben
• Bietet die fortschrittlichste Analyse
• R hat die Fähigkeit zur reproduzierbaren Forschung. Dadurch kann dieses Projekt problemlos wiederholt werden, wenn neue Daten vorliegen

So installieren Sie R Programming Language

Befolgen Sie diese einfachen Schritte, um R auf Ihrem Computer zu installieren.

1. Laden Sie das R aus dem Internet herunter und öffnen Sie die R-Datei im Download-Ordner.

2. Doppelklicken Sie auf die Datei, um sie zu öffnen. Dies bringt Sie zu einem Sicherheitswarnfenster.

3. Klicken Sie auf Ausführen. Sie werden erneut zu einem Fenster weitergeleitet, in dem Sie gefragt werden, ob das folgende Programm eines unbekannten Herausgebers Änderungen an diesem Computerfenster vornehmen darf. Klicken Sie auf Ja.
4. Im nächsten Fenster können Sie die Sprache auswählen. Wählen Sie die Sprache und klicken Sie auf OK.
5. Dies öffnet das Fenster des Setup-Assistenten.

6. Weiter klicken. Danach erhalten Sie die GNU General Public License. Lesen Sie es und klicken Sie auf Weiter.

7. Im nächsten Fenster wählen Sie den Zielort. Der Standardspeicherort ist Programme. Wählen Sie und klicken Sie auf Weiter.

8. Im nächsten Fenster können Sie die zu installierenden Komponenten auswählen. Aktivieren Sie immer das Kontrollkästchen für die Kerndateien und wählen Sie je nach System zwischen 32-Bit-Dateien und 64-Bit-Dateien. Weiter klicken

9. Im nächsten Fenster werden Sie gefragt, ob Sie die Startoptionen anpassen möchten. Wählen Sie Nein und klicken Sie auf Weiter.

10. Das nächste Fenster hilft Ihnen bei der Auswahl eines Startmenüordners.

11. Weiter klicken. Im nächsten Fenster können Sie Zusätzliche Aufgaben auswählen und ein Desktop-Symbol oder ein Schnellstart-Symbol erstellen. Aktivieren Sie beide Kontrollkästchen der Registereinträge. Wählen Sie Weiter.

12. R wird installiert. Klicken Sie auf die Schaltfläche Fertig stellen, um die Installation abzuschließen.

Beginnend mit R

Nach erfolgreicher Installation von R können Sie R mit öffnen

Startmenü à Alle Programme à R

oder

Sie können auch auf das R-Verknüpfungssymbol auf dem Desktop doppelklicken

Die R-Konsole wird angezeigt (siehe Abbildung unten). RGui ist die Kurzform von R Graphical User Interface. Dies ist der einfachste Weg, mit der R-Sprache zu interagieren. Sie können einige Aspekte des RGui konfigurieren. Das Dialogfeld RGui Configuration Editor wird in der folgenden Abbildung gezeigt

In der R-Konsole können Sie Befehle eingeben. Manchmal müssen Sie den Befehl in ein Skript schreiben und dann die Befehle ausführen. Ein Skript ist ein separates Fenster, in das Sie Ihre Befehle eingeben können. Das folgende Bild zeigt, wie Sie ein Skript öffnen

Um die Befehle im Skript auszuführen, können Sie entweder die Befehle kopieren, in das Befehlsfenster einfügen oder die Befehle auswählen, die Sie ausführen möchten, und auf die Schaltfläche Ausführen oder Auswahl klicken.

Während Sie Befehle in die Konsole eingeben, können Sie auch zuvor verwendete Befehle mit dem Aufwärts- oder Abwärtspfeil verwenden.

Wie funktioniert R?

Das folgende Bild erklärt Ihnen den Workflow von R

Wann immer R ausgeführt wird, werden die Variablen, Funktionen und andere im Speicher des Computers in Form von Objekten mit einem Namen gespeichert. Der Benutzer kann mit Operatoren und Funktionen verschiedene Operationen an diesen Objekten ausführen. Eine R-Funktion kann wie in der folgenden Abbildung dargestellt werden

Die Argumente können Objekte sein, die standardmäßig definiert oder vom Benutzer angegeben werden. Die Funktionen werden über vom Benutzer eingegebene Befehle ausgeführt. Die Ergebnisse werden dann auf dem Bildschirm angezeigt und als Objekt im Computerspeicher gespeichert.

Grundlagen der R-Programmiersprache

Hier sind die Grundlagen der Programmiersprache R, die Sie für die Arbeit mit R benötigen.

• Befehle, Objekte und Funktionen

Wann immer Sie mit R interagieren möchten, können Sie einen Befehl in das Dialogfeld der Konsole eingeben und die Eingabetaste drücken. Wenn Sie einen falschen Befehl eingegeben haben, erhalten Sie eine Fehlermeldung. Mit R können Sie auf einfache Weise einfache Berechnungen durchführen. Sie können alle arithmetischen Operatoren auf die gleiche Weise wie in der anderen Computeranwendung verwenden, ohne das Gleichheitszeichen eingeben zu müssen. Drücken Sie einfach die Eingabetaste und Sie erhalten die Ausgabe.

Beispiel

7 + 3

(1) 10

3 3

(1) 27

10 * (10 + 2)

(1) 120

(2 * (17, 2 + 5)) / 56

(1) 0, 7929

In den obigen Beispielen steht (1) vor allen Antworten. Dies bedeutet, dass die Antwort nur eine Nummer enthält. Wenn die Antwort mehr als eine Zahl enthält, können Sie die Antwort innerhalb der Gruppen leichter herausfinden. Und wenn eine Klammer hinzugefügt wird, werden diese Berechnungen zuerst durchgeführt. Wenn mehr als eine Klammer hinzugefügt wird, können Sie Ihre Klammern mit Ad Infinitum gruppieren.

• Objekte

Wenn Sie weitere Berechnungen mit der Ausgabe einer Berechnung durchführen möchten, müssen Sie ihr einen Namen geben und R anordnen, um sie als Objekt zu speichern. Ein Beispiel ist unten angegeben

Antwort <- 4 + 4

In diesem Beispiel wird <- das Zuordnungssymbol oder das zugewiesene Symbol genannt. Dieses Symbol fordert R auf, das Objekt auf der linken Seite zur Ausgabe des Befehls auf der rechten Seite zu machen. Sie können die Ergebnisse einer Berechnung, die mit Objekten durchgeführt wurde, auch als ein anderes Objekt speichern. Sie können ein Objekt mit der Funktion rm () entfernen und mit der Funktion ls () bestätigen.

• Funktionen

R verfügt über eine Vielzahl von Codes, mit denen Sie mathematische Berechnungen, Diagramme und statistische Analysen durchführen können. Diese Codes heißen Funktionen. Jeder Funktionsname endet in eckigen Klammern. Sie können auch sofort den Namen der Funktion und den Namen des Objekts eingeben, um die gewünschte Operation auszuführen.

Beispiele

sqrt (100)

(1) 10

Sie können auch einen Objektnamen hinzufügen, um die Berechnung durchzuführen

Sünde (15+ Antworten)

Der Wert des Objekts "Antwort" wird hier zur Berechnung herangezogen

Vektoren, Matrizen und Datenrahmen

R ist die beste Lösung, um Objekte zu handhaben, bei denen es sich um eine Gruppe von Zahlen oder Zeichen handelt. Gruppen einer Zahl, die als Sequenzen organisiert sind, werden als Vektoren bezeichnet. Gruppen, die als zweidimensionale Tabellen organisiert sind, werden als Matrizen bezeichnet. Tabellen, die in einigen Spalten eine Nummer und in anderen Spalten andere Daten enthalten, werden als Datenrahmen bezeichnet.

• Vektoren

Schauen wir uns ein Beispiel an, um zu verstehen, was ein Vektor ist und wie er in R verwendet wird

Beispiel

A <- seq (10, 20)

In diesem Beispiel haben Sie ein neues Objekt mit dem Namen A erstellt und es enthält die Zahlenfolge von 10 bis 20. Sie können dies überprüfen, indem Sie einfach A eingeben und die Ausgabe abrufen. Es wird unten erklärt

EIN

(1) 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Eine der wichtigsten Funktionen in Vector ist c (). Es bedeutet "verketten". Ein Beispiel ist unten angegeben

B <- c (2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22)

B (Drücken Sie die Eingabetaste)

(1) 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22

Sie können auch arithmetische Operationen in einem Vektor ausführen.

A + B

(1) 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42

• Matrizen

Wenn Sie Daten haben, die in zwei Dimensionen angeordnet werden können, heißt das Matrix. Matrix wird durch die Funktion matrix () bezeichnet.

Beispiel

mat2 <- matrix (data = seq (1, 12), nrows = 3, ncols = 4, dimnames = list (c ("Zeile 1", "Zeile 2", "Zeile 3"), c ("Spalte 1"), "Col 2", "Col 3", "Col 4")

Das obige Beispiel wird nachstehend ausführlich erläutert

mat2 <- richtet ein Objekt namens mat2 ein

matrix (data = seq (1, 12) hier ist object die matrix und data in der matrix ist eine folge von zahlen von 1 bis 12

nrows = 3, ncols = 4 bedeutet, dass die Anzahl der Zeilen 3 und die Anzahl der Spalten 4 beträgt

dimnames = list (c ("Zeile 1", "Zeile 2", "Zeile 3"), c ("Spalte 1", "Spalte 2", "Spalte 3", "Spalte 4") liefert die Namen für die Zeilen und Spalten.

Die Ausgabe ist wie folgt

mat1	Col1	Col2	Col3	Col4
Zeile 1	1	4	7	10
Reihe 2	2	5	8	11
Reihe 3	3	6	9	12

Datentypen und Datenrahmen

Daten werden immer als Zahlen oder quantitative Daten aufgezeichnet. Numerische Objekte können weiter in reelle Zahlen, komplexe Zahlen oder ganze Zahlen usw. unterteilt werden. Wenn Sie herausfinden möchten, ob der von Ihnen verwendete Vektor in numerischer Form vorliegt, können Sie den Funktionsmodus () verwenden und den Typ der Numerik kennen, den Sie mit der Funktionsklasse () verwenden können.

In R gibt es eine spezielle Art von Daten, die als Faktor bezeichnet wird. Bei dieser Art von Daten werden die Dinge in Klassen unterteilt.

• Indizes

Sie können die einzelnen Nummern oder Gruppen innerhalb der Datenstruktur mit Hilfe von Indizes finden. Es wird sehr nützlich sein.

Beispiel

X <- Rnorm (10, 2, 0, 1)

In diesem Beispiel wird im Namen X ein Vektor erzeugt, der aus 10 Zufallszahlen besteht, die aus einer Normalverteilung mit einem Mittelwert von 2 und einer Standardabweichung von 0, 1 abgeleitet sind.

Indizes müssen nicht unbedingt einzelne Zahlen sein. Es kann ein Objekt oder sogar eine Funktion sein. Logische Ausdrücke können auch im Index enthalten sein.

• Teilmengen

Eine Untermenge ist eine Funktion, die zum Ableiten eines Teils einer Matrix oder eines Datenrahmens verwendet wird. Es besteht aus drei Hauptabschnitten: erstens dem Namen der Teilmenge, zweitens einem logischen Ausdruck und drittens, der R darüber informiert, welche Spalten ausgewählt werden sollen.

Beispiel

Anzahl <- read.csv ("Anzahl.csv", Header = T)

Aus der folgenden Tabelle können Sie eine Teilmenge erstellen

Sex	Temp	Gewicht	Gewicht
M	Heiß	75	292
F	Heiß	65	180
M	Kalt	69.03	161
F	Kalt	73, 25	323

Anzahl 2 = 70)

Dies gibt Ihnen die Ausgabe, deren Gewicht weniger als 70 ist.

R-Programmiersprachenpakete

Die R-Installation wird mit allen grundlegenden Paketen geliefert. Es gibt viele andere Pakete, mit denen Sie neue Funktionen und Objekte laden können. Sie können auch ein neues Paket in R erstellen. Einige der grundlegenden Pakete, die in R während der Installation enthalten sind, sind unten aufgeführt

• Gitter
• MASSE
• nlme
• Cluster
• Überleben

Sie können das installierte verwenden. packages () -Funktion, um mehr über die installierten Pakete zu erfahren.

Statistische Methoden

R verfügt über verschiedene statistische Methoden, die eingebaut sind. Sie sind

• Bedeuten
• Median
• Modus
• Verteilungen
• Kovarianz
• Regression
• Nichtlineare Mischeffekte
• GLM
• GAM und viele Methoden

R hat auch verschiedene statistische Verfahren wie das folgende

• Klassische parametrische Tests
• Nichtparametrische Tests
• Lineare Modellierung
• Nichtlineare Regressionsmodellierung
• Clustering
• Glättung

Fazit

Das Fazit ist, dass die Programmiersprache R sowohl Forschern als auch Geschäftsleuten hilft, eine effektive Datenanalyse durchzuführen. R-Pakete erleichtern Unternehmen die Analyse. Für die Verwendung von R sind weder Computerprogrammierer noch umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich. R Mit der Programmiersprache lassen sich Grafiken auf ansprechendere Weise erstellen.

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