R programski jezik - osnovne informacije i pregled mogucnosti · R - programski jezik (okruzenje)...

UvodOsnove R-a

Neke mogucnosti R-aGrafika

Zakljucak

R programski jezik - osnovne informacije i pregledmogucnosti

Danijel Grahovac

Odjel za matematikuSveuciliste u Osijeku

26.1.2011.

Danijel Grahovac R programski jezik - osnovne informacije i pregled mogucnosti

UvodOsnove R-a


Zakljucak

OpcenitoSucelja

Sadrzaj1 Uvod

OpcenitoSucelja

2 Osnove R-aManipuliranje podacima i osnovni objektiKontrola toka i petlje

3 Neke mogucnosti R-aMatricne operacijeNumericka preciznostOptimizacija

4 GrafikaOsnovna grafika - graphicslattice paketInteraktivna i dinamicka grafika

5 ZakljucakR: za i protivLiteraturafortunes


UvodOsnove R-a


Zakljucak

OpcenitoSucelja

Uvod

R - programski jezik (okruzenje) za statistiku, analizu podataka igrafiku

R je dijalekt programskog jezika S (S-PLUS)

R su razvili Ross Ihaka i Robert Gentleman

R sadrzi veliki broj statistickih i grafickih metoda

mocan alat za izradu kvalitetnih slika


UvodOsnove R-a


Zakljucak

OpcenitoSucelja

R je besplatan i moze se naci nahttp://www.r-project.org/

jednostavno se instalira

pokretanjem se ucitava 20-ak standardnih paketa (za matrice,grafiku, linearne modele itd.)

ukupno postoji 2725 paketa koji se jednostavno instaliraju


UvodOsnove R-a


Zakljucak

OpcenitoSucelja

Slika: Osnovno suceljeDanijel Grahovac R programski jezik - osnovne informacije i pregled mogucnosti

UvodOsnove R-a


Zakljucak

OpcenitoSucelja

Postoji mnostvo dodataka koji R mogu uciniti pristupacnijimkorisniku

Editori brojni editori koji zamjenjuju standardni R scripteditor (Tinn-R, Komodo Edit, Crimson Editor,Vim)oznacavaju kljucne rijeci, omogucavaju slanjegrupa naredbi u R konzolu


UvodOsnove R-a


Zakljucak

OpcenitoSucelja

Slika: Tinn-R - napredni R script editorDanijel Grahovac R programski jezik - osnovne informacije i pregled mogucnosti

UvodOsnove R-a


Zakljucak

OpcenitoSucelja

GUI graficka korisnicka sucelja (R Commander,SciViews-R, JGR, RKward)cine R pristupacnim prosjecnom korisnikuza jednostavne operacije nije potrebnoprogramirati, vec kliknuti nekoliko puta


UvodOsnove R-a


Zakljucak

OpcenitoSucelja

Slika: R Commander - graficko sucelje za RDanijel Grahovac R programski jezik - osnovne informacije i pregled mogucnosti

UvodOsnove R-a


Zakljucak

OpcenitoSucelja

RExcel

R.M. HEIBERGER, E. NEUWIRTH - R Through Excel:

”Let’s not kid ourselves: The most widely used piece of softwarefor statistics is Excel.”

RExcel - dodatak za Excel koji ukljucuje sve mogucnosti R-a

daje graficko sucelje iz R Commandera u Excelu i brojne drugemogucnosti


UvodOsnove R-a


Zakljucak

OpcenitoSucelja

Slika: RExcelDanijel Grahovac R programski jezik - osnovne informacije i pregled mogucnosti

UvodOsnove R-a


Zakljucak

OpcenitoSucelja

Revolution R Enterprise

komercijalna implementacija R-abesplatna za studente i predavace na fakultetimau potpunosti kompatibilan s besplatnom verzijom, ali poboljsanu mnogim stvarimasadrzi dobar editor, debugger, a uskoro bi trebao imati i grafickosuceljeiskoristava vise jezgri procesoraposebna podrska za velike baze, specijalni brzi algoritminpr. jednostavna linearna regresija na bazi s 123 milijuna redakaza 40-ak sekundi na prosjecnom racunalunpr. logisticka regresija na 6 varijabli i 10 milijuna redaka(250MB) - oko 1 minutu


UvodOsnove R-a


Zakljucak

OpcenitoSucelja

Slika: Revolution RDanijel Grahovac R programski jezik - osnovne informacije i pregled mogucnosti

UvodOsnove R-a


Zakljucak

Manipuliranje podacima i osnovni objektiKontrola toka i petlje

Neke naredbe u R-u

> 2+2[ 1 ] 4

> exp ( 1 )[ 1 ] 2 .718282

# p o z i v a n j e h e l p ah e l p ( ” i f ” )? ” i f ”?? h i s t o g r a mexample ( h i s t )

pretrazivanje funkcija, helpa, vinjeta (opisi paketa), mail arhivahttp://search.r-project.org/kako pronaci potrebni paket?http://cran.r-project.org/web/views/popis paketa po podrucjima, npr. Finance-Risk management


UvodOsnove R-a


Zakljucak


# z a d a v a n j e v e k t o r a> a <− c ( 2 , 3 , 4 , 5 )> ( a <− c ( 2 , 3 , 4 , 5 ) )

[ 1 ] 2 3 4 5> c ( a , a )

[ 1 ] 2 3 4 5 2 3 4 5> a∗a

[ 1 ] 4 9 16 25> a ˆ3

[ 1 ] 8 27 64 125> 3 :10

[ 1 ] 3 4 5 6 7 8 9 10> ( x <− seq ( from =1 , t o =12 , by = 2 ) )

[ 1 ] 1 3 5 7 9 11> ( x <− seq ( 1 , 1 2 , 2 ) )

[ 1 ] 1 3 5 7 9 11> seq ( 1 , 1 0 , l e n g t h =7)

[ 1 ] 1 . 0 2 . 5 4 . 0 5 . 5 7 . 0 8 . 5 1 0 . 0


UvodOsnove R-a


Zakljucak


> r e p ( 1 : 4 , 2 ) ; r e p ( 1 : 4 , 1 : 4 ) ; r e p ( 1 : 4 , each =3)[ 1 ] 1 2 3 4 1 2 3 4[ 1 ] 1 2 2 3 3 3 4 4 4 4[ 1 ] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4

# i n d e k s i r a n j e v e k t o r a> x <− 1 :20> x [ 3 : 1 5 ]

[ 1 ] 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15> x [ 1 : 1 0 ] [ −5 ]

[ 1 ] 1 2 3 4 6 7 8 9 10> x [ x<=5]

[ 1 ] 1 2 3 4 5


UvodOsnove R-a


Zakljucak


# z a d a v a n j e m a t r i c a> r b i n d ( 1 : 4 , 1 : 4 )

[ , 1 ] [ , 2 ] [ , 3 ] [ , 4 ][ 1 , ] 1 2 3 4[ 2 , ] 1 2 3 4> c b i n d ( 1 : 4 , 1 : 4 )

[ , 1 ] [ , 2 ][ 1 , ] 1 1[ 2 , ] 2 2[ 3 , ] 3 3[ 4 , ] 4 4> t ( c b i n d ( 1 : 4 , 1 : 4 ) )

[ , 1 ] [ , 2 ] [ , 3 ] [ , 4 ][ 1 , ] 1 2 3 4[ 2 , ] 1 2 3 4


UvodOsnove R-a


Zakljucak


> m a t r i x ( 1 , 2 , 3 )[ , 1 ] [ , 2 ] [ , 3 ]

[ 1 , ] 1 1 1[ 2 , ] 1 1 1> m a t r i x ( 1 : 6 , nrow =2)

[ , 1 ] [ , 2 ] [ , 3 ][ 1 , ] 1 3 5[ 2 , ] 2 4 6> d i a g ( 1 , 2 )

[ , 1 ] [ , 2 ][ 1 , ] 1 0[ 2 , ] 0 1> d i a g ( c ( 4 , 5 ) )

[ , 1 ] [ , 2 ][ 1 , ] 4 0[ 2 , ] 0 5


UvodOsnove R-a


Zakljucak


# i n d e k s i r a n j e e l e m e n a t a m a t r i c e> ( a <− m a t r i x ( 1 : 1 2 , nrow =3 , byrow=TRUE ) )

[ , 1 ] [ , 2 ] [ , 3 ] [ , 4 ][ 1 , ] 1 2 3 4[ 2 , ] 5 6 7 8[ 3 , ] 9 10 11 12> a [ 2 , 3 ][ 1 ] 7> a [ 2 , ][ 1 ] 5 6 7 8> a [2 :3 , −1]

[ , 1 ] [ , 2 ] [ , 3 ][ 1 , ] 6 7 8[ 2 , ] 10 11 12


UvodOsnove R-a


Zakljucak


osim uobicajenih objekata vektora, matrica i polja postoje jos i:

data.frame slican matrici, ali stupci mogu biti razlicitih tipova

> L i g n j e <− r e a d . t a b l e ( f i l e =” l i g n j e . t x t ” ,+ h e a d e r =TRUE, dec=” , ” )> L i g n j e

Uzorak Godina Mjesec Mjes to Spol GSI1 1 1 1 1 2 10 .44322 2 1 1 3 2 9 .83313 3 1 1 1 2 9 .73564 4 1 1 1 2 9 .31075 5 1 1 1 2 8 .9926. . . . . . .. . . . . . .> L i g n j e $GSI [ 1 ][ 1 ] 10 .4432


UvodOsnove R-a


Zakljucak


ts objekt za vremeske nizove

> j j <− r e a d . t a b l e ( ” j j . d a t ” )> j j <− t s ( j j , s t a r t =1960 , f r e q u e n c y =4)> j j

Qt r1 Qtr2 Qtr3 Qtr41960 0 .710000 0 .630000 0 .850000 0 .4400001961 0 .610000 0 .690000 0 .920000 0 .5500001962 0 .720000 0 .770000 0 .920000 0 .6000001963 0 .830000 0 .800000 1 .000000 0 .770000. . . . .. . . . .


UvodOsnove R-a


Zakljucak


list niz objekata bilo kojeg tipa, vecina procedura daje kaorezultat listu iz koje se uzimaju rezultati

> l i s t a <− l i s t ( x=c ( 1 , 2 , 3 ) , y=c ( 5 , 6 ) , z= l i s t ( a =2 , b = 9 ) )> l i s t a $ z $b[ 1 ] 9

> p l a c e <− r e a d . t a b l e ( ” p r o f s a l a r y . t x t ” , h e a d e r =TRUE)> model1 <− lm ( p l a c e $ S a l a r y ˜ p l a c e $ E x p e r i e n c e )> model1 $ c o e f f i c i e n t s

( I n t e r c e p t ) p l a c e $ E x p e r i e n c e48 .5059329 0 .8834452

> model1 $ r e s i d u a l s [ 1 ]1

−0.4755071


UvodOsnove R-a


Zakljucak


R sadrzi i standardne naredbe za kontrolu toka i petlje

u vecini slucaja moze se izbjeci koristenje petlji zahvaljujucivektoriziranosti

> x <− 5> i f ( x<=6) p r i n t ( ” man j i ” ) e l s e p r i n t ( ” v e c i ” )[ 1 ] ” man j i ”> x <− 0> f o r ( i i n 1 : 1 0 ) { x <− x+ i }> x[ 1 ] 55> z b r o j <− f u n c t i o n ( a , b ) {+ r e t u r n ( a+b ) }> z b r o j ( 2 , 3 )[ 1 ] 5


UvodOsnove R-a


Zakljucak

Matricne operacijeNumericka preciznostOptimizacija

Usporedba brzine matricnih operacija

Mnozenje matrican R Matlab Mathematica

500 0,150 0,036 0,0341000 1,590 0,168 0,2132000 12,790 1,080 1,661

Rjesavanje sustavan R Matlab Mathematica

500 0,070 0,021 0,0221000 0,450 0,107 0,1962000 3,440 0,624 0,717

Invertiranje matricen R Matlab Mathematica

500 0,190 0,045 0,1381000 2,060 0,222 0,2862000 14,410 1,503 2,048


UvodOsnove R-a


Zakljucak


R + ATLAS - Automatically Tuned Linear Algebra Software (optimizirani BLASza C2D procesore)

Mnozenje matrican R R + ATLAS Matlab Mathematica

500 0,150 0,050 0,036 0,0341000 1,590 0,240 0,168 0,2132000 12,790 1,950 1,080 1,661

Rjesavanje sustavan R R + ATLAS Matlab Mathematica

500 0,070 0,030 0,021 0,0221000 0,450 0,140 0,107 0,1962000 3,440 1,090 0,624 0,717

Invertiranje matricen R R + ATLAS Matlab Mathematica

500 0,190 0,030 0,045 0,1381000 2,060 0,260 0,222 0,2862000 14,410 1,920 1,503 2,048


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Mnozenje matrican R R + ATLAS Revolution R Matlab Mathematica

500 0,150 0,050 0,020 0,036 0,0341000 1,590 0,240 0,160 0,168 0,2132000 12,790 1,950 1,060 1,080 1,661

Rjesavanje sustavan R R + ATLAS Revolution R Matlab Mathematica

500 0,070 0,030 0,020 0,021 0,0221000 0,450 0,140 0,070 0,107 0,1962000 3,440 1,090 0,500 0,624 0,717

Invertiranje matricen R R + ATLAS Revolution R Matlab Mathematica

500 0,190 0,030 0,030 0,045 0,1381000 2,060 0,260 0,210 0,222 0,2862000 14,410 1,920 1,030 1,503 2,048


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Numericka preciznost

uobicajeno odredena strojnom preciznoscu

svi numericki podaci su dvostruke preciznosti (double)

R ima pakete za proizvoljnu preciznost cijelih, racionalnih irealnih brojeva (gmp, Rmpfr)

> pow . b i g z ( 2 , 5 0 0 )[ 1 ] ” 3273390607896141870013189696827599152216642046043064789483291368096133796404674554883270092325904157150886684127560071009217256545885393053328527589376 ”


UvodOsnove R-a


Zakljucak


> as . b igq ( 2 3 4 . 1 3 1 5 4 6 4 8 9 7 )[ 1 ] ” 8237771449427273 / 35184372088832 ”

> 1 + . Machine $ dou b l e . eps / 2 == 1[ 1 ] TRUE

> ( x <− mpfr ( . Machine $ d ou b l e . eps , 1 0 0 ) )1 ’ mpfr ’ number o f p r e c i s i o n 100 b i t s

[ 1 ] 2 .2204460492503130808472633361816 e−16> 1 + x / 2 == 1

[ 1 ] FALSE


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Optimizacija u R-u

Osnovne funkcije

optimize() jednodimenzionalna minimizacija proizvoljne funkcije uzadanom intervalu (zasniva se na kombinaciji metodezlatnog reza i metode parabole - Brent)

nlm() minimizacija algoritmima Newtonovog tipa (mogu sezadati i gradijent i Hessijan, u suprotnom numerickoderiviranje)

optim() opcenito visedimenzionalna minimizacija, metode:Nelder-Mead algoritammetoda konjugiranog gradijenta (CG)Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno metoda (BFGS)Limited-memory BFGS (L-BFGS-B)Simulated annealing (SANN)

constrOptim() minimizacija uz linearne uvjete


UvodOsnove R-a


Zakljucak


postoji jos velik broj funkcija u preko 20 paketa

procedure za sve vrste matematickog programiranja (linearno,nelinearno, cjelobrojno, stohasticko...)

funkcija optimx() objedinjuje desetak razlicitihoptimizacijskih algoritama

moze se istovremeno isprobati vise metoda i usporediti rezultate


UvodOsnove R-a


Zakljucak


> fun <− f u n c t i o n ( x ) {+ 100 ∗ ( x [ 2 ] − x [ 1 ] ∗ x [ 1 ] ) ˆ 2 + (1 − x [ 1 ] ) ˆ 2 }> opt imx ( c ( −1 . 2 , 1 ) , fun , method =+ c ( ” Nelder−Mead” , ’BFGS ’ , ’CG’ , ’L−BFGS−B ’ ,+ ’ nlm ’ , ’ n lminb ’ , ’ spg ’ , ’ ucminf ’ ) )

p a r f v a l u e s method f n s g r s conv3 −0.7648079 , 0 .5927148 3 .106475 CG 402 101 18 0 .9996971 , 0 .9993937 9 .179990 e−08 ucminf 37 37 01 1 .0002600 , 1 .0005060 8 .825241 e−08 Nelder−Mead 195 NA 04 0 .9998000 , 0 .9996001 3 .998487 e−08 L−BFGS−B 49 49 02 0 .9998044 , 0 .9996084 3 .827383 e−08 BFGS 122 38 07 0 .9999691 , 0 .9999382 9 .527976 e−10 spg 127 NA 05 0 .9999980 , 0 .9999960 3 .973766 e−12 nlm NA NA 06 1 , 1 1 .125615 e−19 nlminb 43 74 0


UvodOsnove R-a


Zakljucak

Osnovna grafika - graphicslattice paketInteraktivna i dinamicka grafika

Grafika u R-u

sva grafika u R-u temelji se na dva graficka sustava: graphics(osnovni) i grid

osnovni graficki sustav sadrzan je u paketu graphics ipredstavlja standardni paket

iz tih sustava izvedeni su i brojni paketisve funkcije iz grafickih sustava mogu se podijeliti na:

high-level funkcije koje daju kompletan graflow-level funkcije koje dodaju objekte na postojeci graffunkcije za interaktivan rad s grafom

dobivene slike lako se spremaju u uobicajene formate: PDF, PS,PNG, JPEG...


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Osnovne graficke funkcije

osnovna funkcije je plot()

genericka funkcija - moze primati razlicite objekte kao argument

> p r e s s u r et e m p e r a t u r e p r e s s u r e

1 0 0 .00022 20 0 .00123 40 0 .0060. . .. . .> p l o t ( p r e s s u r e )> p l o t ( p r e s s u r e $ t e m p e r a t u r e , p r e s s u r e $ p r e s s u r e )> p l o t ( p r e s s u r e ˜ t e m p e r a t u r e , d a t a = p r e s s u r e )


UvodOsnove R-a


Zakljucak


● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●●

●

●

●

●

●

●

●

0 50 100 150 200 250 300 350

020

040

060

080

0

temperature

pres

sure


UvodOsnove R-a


Zakljucak


> p l a c e <− r e a d . t a b l e ( ” p r o f s a l a r y . t x t ” , h e a d e r =TRUE)> model1 <− lm ( p l a c e $ S a l a r y ˜ p l a c e $ E x p e r i e n c e )> pdf ( ” s l 1 . pdf ” , wid th =7 , h e i g h t =5)> p a r ( mfrow=c ( 2 , 2 ) )> p l o t ( model1 )> dev . o f f ( )


UvodOsnove R-a


Zakljucak


50 55 60 65 70 75 80

−15

−55

Fitted values

Res

idua

ls

●

●●●● ●

●

●●●

●

●

●

●

●

●●

● ●●●

●

●● ●

●

●

●●

●●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●● ●●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

● ● ●

●●

●

●

●

●

● ●

●

●

● ●●

●

●●

●

●●●

● ●●

●

●

●

●●

●●

●●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ● ●

●

Residuals vs Fitted

41722

●

●●●●●

●

●●●

●

●

●

●

●

●●

●●●●

●

●●●

●

●

●●

●●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●●●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●●●

●

●●

●

●●●

●●●

●

●

●

●●

●●

●●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

−2 −1 0 1 2

−20

12

Theoretical Quantiles

Stan

dard

ized

resi

dual

s Normal Q−Q

41722

50 55 60 65 70 75 80

0.0

1.0

Fitted values

Stan

dard

ized

resi

dual

s

●

●●●● ●

●

●●●

●

●

●

●●

●

●

● ●●

●

●

●●

●●

●

●●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

● ●

●●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●● ●

●●

●

●●

●

●●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

● ●●

●

●

●

●

●

●

● ●●●

● ●

●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

● ● ●●

Scale−Location41

722

0.000 0.010 0.020 0.030

−3−1

1

Leverage

Stan

dard

ized

resi

dual

s●

●●● ●●

●

●●●

●

●

●

●

●

●●

● ● ●●

●

●●●

●

●

●●

●●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●● ●●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

● ● ●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

● ●●

●

●●

●

●●●

●●●

●

●

●

●●

●●

●●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

Cook's distance

Residuals vs Leverage

412261


UvodOsnove R-a


Zakljucak


> p l o t ( p r e s s u r e $ t e m p e r a t u r e , p r e s s u r e $ p r e s s u r e ,+ t y p e =” l ” , lwd = 1 . 2 , l t y =” dashed ” , c o l =” r e d ” ,+ main=” G la vn i n a s l o v ” , sub=” Podnas lov ” ,+ x l a b =” t e m p e r a t u r a ” , y l a b =” t l a k ” , asp = 0 . 2 )


UvodOsnove R-a


Zakljucak


0 50 100 150 200 250 300 350

020

040

060

080

0

Glavni naslov

Podnaslovtemperatura

tlak


UvodOsnove R-a


Zakljucak


> p l o t ( p r e s s u r e $ t e m p e r a t u r e , p r e s s u r e $ p r e s s u r e ,+ t y p e =” l ” , lwd = 1 . 2 , l t y =” dashed ” , c o l =” r e d ” ,+ main=” G la vn i n a s l o v ” , sub=” Podnas lov ” ,+ x l a b =” t e m p e r a t u r a ” , y l a b =” t l a k ” , asp = 0 . 2 )

> p o i n t s ( p r e s s u r e $ t e m p e r a t u r e , p r e s s u r e $ p r e s s u r e ,+ pch =21 , c o l =” g r e e n ” , lwd =2 , bg=” b l u e ” , cex = 1 . 5 )

> a b l i n e ( lm ( p r e s s u r e $ p r e s s u r e ˜ p r e s s u r e $ t e m p e r a t u r e ) ,+ l t y =” d o t d a s h ” , c o l =” g rey ” )


UvodOsnove R-a


Zakljucak


0 50 100 150 200 250 300 350

020

040

060

080

0

Glavni naslov

Podnaslovtemperatura

tlak

● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●●

●

●

●

●

●


UvodOsnove R-a


Zakljucak


x <− seq (−3 ,3 , l e n g t h =100)p l o t ( x , x ˆ 2 , t y p e =” l ” , x a x t =” n ” , y a x t =” n ” ,+ b t y =” n ” , l t y =” dashed ” , c o l =” p u r p l e ” ,+ lwd =2 , y l im =c ( 0 , 3 ) , y l a b =” ” )l i n e s ( x , abs ( x ) , t y p e =” l ” , x a x t =” n ” , y a x t =” n ” ,+ b t y =” n ” , l t y =” d o t t e d ” , c o l =” r e d ” , lwd =2)a x i s ( 1 , pos=c ( 0 , 0 ) )a x i s ( 2 , pos=c ( 0 , 0 ) , l a s =2)a r r ow s (−2.5 , 1 , −2, 2 , lwd =2 , l e n g t h = 0 . 1 )t e x t (−2.5 , 0 . 8 ,+ l a b e l s = e x p r e s s i o n ( f [ 1 ] ( x ) == group ( ” | ” , x , ” | ” ) ) )a r r ow s ( 2 , 1 , 1 . 5 , 1 . 5 ˆ 2 , lwd =2 , l e n g t h = 0 . 1 )t e x t ( 2 , 0 . 8 , l a b e l s = e x p r e s s i o n ( f [ 2 ] ( x ) == x ˆ 2 ) )


UvodOsnove R-a


Zakljucak


x

−3 −2 −1 0 1 2 3

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

f1(x) = |x| f2(x) = x2


UvodOsnove R-a


Zakljucak


x <− seq (−3 ,3 , l e n g t h =100)p l o t ( x , x ˆ 2 , t y p e =” l ” , x a x t =” n ” , y a x t =” n ” ,+ b t y =” n ” , l t y =” dashed ” , c o l =” p u r p l e ” ,+ lwd =2 , y l im =c ( 0 , 3 ) , y l a b =” ” )l i n e s ( x , abs ( x ) , t y p e =” l ” , x a x t =” n ” , y a x t =” n ” ,+ b t y =” n ” , l t y =” d o t t e d ” , c o l =” r e d ” , lwd =2)a x i s ( 1 , pos=c ( 0 , 0 ) )a x i s ( 2 , pos=c ( 0 , 0 ) , l a s =2)l e g e n d ( ” l e f t ” ,+ c ( e x p r e s s i o n ( f [ 1 ] ( x )== group ( ” | ” , x , ” | ” ) ) ,+ e x p r e s s i o n ( f [ 2 ] ( x )== x ˆ 2 ) ) , cex = 0 . 8 ,+ c o l =c ( ” r e d ” , ” p u r p l e ” ) , l t y =c ( ” d o t t e d ” , ” dashed ” ) )


UvodOsnove R-a


Zakljucak


x

−3 −2 −1 0 1 2 3

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

f1(x) = |x|f2(x) = x2


UvodOsnove R-a


Zakljucak


p a r ( mar=c ( 5 , 6 , 2 , 6 ) )p l o t ( l ake , ann=FALSE , l a s =2 , c o l =” o ra ng e ” , lwd=” 2 ” )mtex t ( ” Nivo j e z e r a Huron ” , s i d e =2 , l i n e = 3 . 5 ,+ cex = 1 . 2 , c o l =” o r an g e ” )p a r ( new=TRUE)p l o t ( temp , ann=FALSE , axes =FALSE , c o l =” b l u e ” , lwd =2)mtex t ( ” Tempera tu r a ( F ) ” , s i d e =4 , l i n e =3 ,+ cex = 1 . 2 , c o l =” b l u e ” )a x i s ( 4 )


UvodOsnove R-a


Zakljucak


1910

1920

1930

1940

1950

1960

1970

577

578

579

580

581

582

Niv

o je

zera

Hur

on

Tem

pera

tura

(F)

4849

5051

5253

54


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Osnovna 3D grafika

z <− 2 ∗ v o l c a n ox <− 10 ∗ ( 1 : nrow ( z ) )y <− 10 ∗ ( 1 : n c o l ( z ) )p a r ( mar= r e p ( 1 , 4 ) )p e r s p ( x , y , z , t h e t a =135 , p h i =30 ,+ r = 0 . 2 , c o l =” l i g h t b l u e ” , s c a l e =FALSE ,+ l t h e t a =−120 , l p h i =30 , shade = 0 . 7 5 )


UvodOsnove R-a


Zakljucak


x

y

z


UvodOsnove R-a


Zakljucak


c o n t o u r ( x , y , z , a sp =1 , l a b c e x = 0 . 7 ,+ n l e v e l s =20 , main=” Contour p l o t ” )image ( x , y , z , a sp =1 , c o l = t e r r a i n . c o l o r s ( 1 0 0 ) ,+ x l a b =” ” , y l a b =” ” , axes =FALSE , main=” Image ” )

Contour plot

190

200

200

200

210

210

220

220

220

220

230

230 230

240 250

260 270

280 290 300

310

310

320

320

330

330

340

350

360

370

380

Image


UvodOsnove R-a


Zakljucak


lattice paket

nestandardni paket

temelji se na grid grafickom sustavuima neke prednosti u odnosu na standardne funkcije izgraphics paketa

default postavke daju odlicne grafove bez puno trudalakse je prikazati vise serija podataka na jednom grafujednostavni prikazi visedimenzionalnih podataka (panela)sadrzi i neke dodatne funkcije u odnosu na standardne


UvodOsnove R-a


Zakljucak


ekvivalent funkcije plot() je funkcija xyplot()

kao glavni parametar uzima R formulu modela koja opisujepodatke koji se crtaju

# P r i m j e r s p e c i f i k a c i j e modela :y ˜ x # y u o v i s n o s t i o xy ˜ x1 + x2 # y u o v i s n o s t i o x1 i x2y ˜ x1 ∗ x2 # y u o v i s n o s t i o x1 i x2 i

# n j i h o v o j k o m b i n a c i j iy ˜ x | z # y u o v i s n o s t i o x u v j e t n o na z

x y p l o t ( l a t ˜ long , d a t a =quakes ,+ main=” L o k a c i j e p o t r e s a ” )


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Lokacije potresa

long

lat

−35

−30

−25

−20

−15

−10

165 170 175 180 185

●●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

● ●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●●● ●●●●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

● ●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

● ●

●

●●●●●

●

●

●

●

●●●

●

●●●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●●

●●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●●

●●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●● ● ●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●● ●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●●

● ●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●●●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●


UvodOsnove R-a


Zakljucak


d e p t h g r o u p <− e q u a l . c o u n t ( quakes $ depth ,+ number =3 , o v e r l a p =0)x y p l o t ( l a t ˜ l ong | dep thg roup , d a t a =quakes ,+ main=” L o k a c i j e p o t r e s a s obzi rom na dub inu ” )

Lokacije potresa s obzirom na dubinu

long

lat

−35

−30

−25

−20

−15

−10

165 170 175 180 185

●

●

●

●

●

● ●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●●●● ●●●●●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●●●●●●●

●

●

●

●

●

●●●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●●

●●● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●●

●

●●

●●

●

●●

●

●●

depthgroup

165 170 175 180 185

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●● ●●

●●

●

●●

●

●

●

●●

●

● ●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●●

●

●

●

●●●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

depthgroup

165 170 175 180 185

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●●

●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●●●●

●

●

●

●●

●

●

●●●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●●●

●

●●●

●●

●

●●●

● ●

●●

● ●●

●●

●

●●●

●●

●

●

●●●●

●

●●●

●

●●

●

●●

●

●●

●

●●

●●

●

●●● ●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●●●●●

●

●

●

●

●● ●

●

●

●

●●●

●

●

●●●

●

●

●

●●

●●

●

●

●●

●

●●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●●

●

●●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

depthgroup


UvodOsnove R-a


Zakljucak


d e p t h g r o u p <− e q u a l . c o u n t ( quakes $ depth ,+ number =3 , o v e r l a p =0)magn i tude <− e q u a l . c o u n t ( quakes $mag ,+ number =2 , o v e r l a p =0)

x y p l o t ( l a t ˜ l ong | d e p t h g r o u p ∗ magni tude ,+ d a t a =quakes , main=” P o t r e s i po d u b i n i i m a g n i t u d i ” ,+ y l a b =” l a t i t u d e ” , x l a b =” l o n g i t u d e ” , pch =16 ,+ s c a l e s = l i s t ( x= l i s t ( a l t e r n a t i n g =c ( 1 , 1 , 1 ) ) ) ,+ between = l i s t ( y =1 ) , p a r . s t r i p . t e x t = l i s t ( cex = 0 . 7 ) ,+ p a r . s e t t i n g s = l i s t ( a x i s . t e x t = l i s t ( cex = 0 . 7 ) ) )


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Potresi po dubini i magnitudi

longitude

latit

ude

−35

−30

−25

−20

−15

−10

165 170 175 180 185

●●●

●

●

●●

●●●

●

● ●●●

●●●

●

●

●●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●●●●●●●●●●●●●●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●●●

●

●

●

●

●

●

●●●●

●●

●●●●●●●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

● ●●

●

●

●●

●●

●●

●

●

●

●●●●●●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●●●

depthgroupmagnitude

165 170 175 180 185

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●●

●●

●●

●

●●

●

●●

●●

●●

●

●

●

●

●●●●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●●●

●

●

●●

●●

●

●

●

●●

●●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●●

●●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●●●

●●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●●

●

●

●

● ●●

●

●

●●●

●

●●●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●

●●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

depthgroupmagnitude

165 170 175 180 185

●

●●

●

●

●●

●

●●●

●

●

●●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

● ●●

●●

●

●

●

●● ●●●●●

●

●

●

●●

●

●●

●

●

●

●●●

●●●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●●●

●

●

●●●●●

●

●●●

●

●

●

●●

●

●●●

●

●

●●

●

●●

●●●

●●

●●●●●●●●

●

●●

●

●●●

●

●●●●●●●●●●

●●

●●●

●

●

●●

●●●

●

●

●●●●●

●●●● ●●

●

●

●●

●

●●●●

●●

●

●

●●●

●●●

●

●

●

●●

●

●●

●●

●●

●

●●●

●●●

●

●● ●●

●●

●

●

●

●●

●

●

depthgroupmagnitude

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●●

●●●

●

●

● ●

●●

●

●

●

●●●

●

●

●

● ●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●●●

●

●●

●

●

●●

●

●

●●●

●●●

●

●

●

●

●● ●

●

●●●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●●●

●

●●●●●

●

●

●

●

●●●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●●●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●●

●●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●●●●●

●

●●

●

depthgroupmagnitude

●

●

●●

●● ●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

●●

●●

●

●

●

● ●●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

● ●

●●

●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●●

●

●

depthgroupmagnitude

−35

−30

−25

−20

−15

−10

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●●●

●

●

●●

●

●●●

●

●

●

●

●●●

●

●

●

●

●●●

●●

●●

●●

●●

●

●

●●

●

●●●●

●●

●

●

●●

●

●

●●●

●

●●●

●

●

●●

●●●

●

●●●●●●

●●●

●●

● ●●

●●

●●

●

●●

●

●●

●

●

●●

●●

●●● ●

●●●

●●

●

●●●●

●●

●●

●

●

●

●●

●

●●

●

●●●

●

●

●●

●

●

depthgroupmagnitude


UvodOsnove R-a


Zakljucak


3D grafika u lattice paketu

c l o u d ( S e p a l . Length ˜ P e t a l . Length ∗ P e t a l . Width ,+ d a t a = i r i s , g ro up s = S p e c i e s , s c r e e n = l i s t ( z =20 , x=−60) ,+ a u t o . key=TRUE)

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●●

●

●

●

●

●●

●

●●

●●

●●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●●

●

●●●

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●●●●

●

●●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●●

●

Petal.Length

Petal.Width

Sepal.Length

setosaversicolorvirginica

●

●

●


UvodOsnove R-a


Zakljucak


x <− seq (−pi , p i , l e n = 20)y <− seq (−pi , p i , l e n = 20)g <− expand . g r i d ( x = x , y = y )g$ z <− s i n ( s q r t ( g$x ˆ2 + g$y ˆ 2 ) )w i r e f r a m e ( z ˜ x ∗ y , d a t a =g , main=+ e x p r e s s i o n ( z== s i n ˜ bgroup ( ” ( ” , s q r t ( x ˆ2 + y ˆ 2 ) , ” ) ” ) ) ,+ d r a p e =TRUE, p a n e l . a s p e c t = 0 . 8 , a s p e c t =c ( 3 , 1 ) ,+ c o l . r e g i o n s = h e a t . c o l o r s ( 1 0 0 ) , c o l o r k e y =TRUE)


UvodOsnove R-a


Zakljucak


z = sin x2 + y2

x

y

z

−1.0

−0.5

0.0

0.5

1.0


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Ostali graficki paketi

graficki sustav grid dobije se ucitavanjem istoimenog paketa

sadrzi samo low-level funkcije i zapravo sluzi izgradnjislozenijih paketa

ggplot2 je jos jedan paket vrlo slican lattice paketu


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Interaktivna i dinamicka grafika

postoji nekoliko paketa kojima se ostvaruje dinamika ugrafickom prikazu

playwith() omogucuje dodavanje elemenata na graf, identificiranjetocaka, mijenjanje boja itd.


UvodOsnove R-a


Zakljucak


rotate.wireframe() rotiranje 3D grafova


UvodOsnove R-a


Zakljucak


rotiranje 3D grafova moze se dobiti i s rgl i Rcmdr paketima

naprednu interaktivnu grafiku daje paket rggobi koji povezujeR s programom GGobi

GGobi je besplatni program za vizualizaciju visedimenzionalnihpodataka

vise o tome uD. COOK, D. SWAYNE: Interactive and Dynamic Graphics forData Analysis: With Examples Using R and GGobi


UvodOsnove R-a


Zakljucak

R: za i protivLiteraturafortunes

Zasto R? (1)

R koristi vecina akademske zajednice (statisticara), sve novemetode i otkrica implementiraju se prvo u R

po mnogima, R ima najbolju grafiku

R ima odlicno dokumentiran help

ne postoji tehnicka podrska kao kod komercijalnih programa aliogromna zajednica korisnika i mail arhiva su mozda i bolji

veliki broj knjiga iz specificnih podrucja koje se temelje na R-u

R se moze koristiti na svim platformama


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Zasto R? (2)

R se moze koristiti kao proceduralni jezik, a podrzava i objektnoorijentirano programiranje

R se moze povezati s drugim programskim jezicima (npr. C,Fortran)

podrska za visenitno programiranje

za automatizirane radnje moze se koristiti graficko sucelje

2725 paketa za razne namjene, lako se instaliraju i uglavnomimaju jednako dobar help

R je besplatan

R i svaki paket je open-source, svatko moze vidjeti kod i doraditiga


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Uobicajene zablude

R je tesko naucitinista teze od drugih programskih jezika, R je lako nauciti alitesko ovladati njime

R nije user-friendlypostojeci graficka sucelja su jednostavna i pristupacna, a help jedobro napisan i sadrzi primjere

moze li software koji razvijaju volonteri biti dobar i tocan kaokomercijalni?

uvijek ce biti gresaka, ali greske se uglavnom brzo primijete iisprave zbog velike zajednice korisnikapakete razvijaju vodeci strucnjaci u svojim podrucjima


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Stvarni nedostaci

svi objekti nad kojima se radi moraju biti ucitani u memoriju, stomoze biti problem kod ogromnih skupova podataka

ipak, R se moze povezati s bazom podataka tako da se podaciucitavaju po potrebi, ali to moze biti komplicirano ostvariti

ne postoji dokumentacija koja bi pokrila bas sve o R-u -neizvedivo


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Literatura o R-u

Use R - Springerova serija od 26 knjiga iz raznih podrucja kojakoriste R (podrucja iz statistike, ali i ekonometrija,epidemiologija, psihometrija...)

po broju knjiga R je vec pretekao vecinu statistickih paketa

popis 114 knjiga vezanih za Rhttp://www.r-project.org/doc/bib/R-publications.html


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Neke knjige po podrucjima�� Osnove R-aA.F. ZUUR, E.N. IENO, E. MEESTERS: A Beginner’s Guide toRR. KABACOFF: R in ActionW.N. VENABLES, D.M. SMITH AND THE R DEVELOPMENT

CORE TEAM: An Introduction to RM.J. CRAWLEY: The R Book�� Osnove statistike uz RP. DALGAARD: Introductory Statistics with RW.N. VENABLES, B.D. RIPLEY: Modern Applied Statisticswith SM.J. CRAWLEY: Statistics: An Introduction using RJ. MAINDONALD, J. BRAUN: Data Analysis and GraphicsUsing R


UvodOsnove R-a


Zakljucak


�� Regresija u R-uS. SHEATHER: A Modern Approach to Regression with R

J.J. FARAWAY: Linear Models with R

S. HUET, A. BOUVIER, M.A. GRUET, E. JOLIVET: StatisticalTools for Nonlinear Regression

C. RITZ, J.C. STREIBIG: Nonlinear Regression with R�� GrafikaP. MURRELL: R Graphics

J. MAINDONALD, J. BRAUN: Data Analysis and GraphicsUsing R

D. SARKAR: Lattice: Multivariate Data Visualization with R

H. WICKHAM: ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis


UvodOsnove R-a


Zakljucak

R: za i protivLiteraturafortunes�� Klasteri u R-u

B.S. EVERITT, I.HOTHORN: A Handbook of Statistical Analyses UsingR, poglavlje 18.B. EVERITT: An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis,poglavlje 6.K.S. POLLARD, M.J. VAN DER LAAN: Bioinformatics andComputational Biology Solutions Using R and Bioconductor, poglavlje13.K. VARMUZA, P. FILZMOSER: Introduction to Multivariate StatisticalAnalysis in Chemometrics, poglavlje 6.W.N. VENABLES, B.D. RIPLEY: Modern Applied Statistics with S,poglavlje 11.2.D. COOK, D. F. SWAYNE: Interactive and Dynamic Graphics for DataAnalysis, poglavlje 5sve procedure iz L. KAUFMAN, P.J. ROUSSEEUW: Finding Groups inData An Introduction to Cluster Analysis implementirane u R paketucluster


UvodOsnove R-a


Zakljucak


Paket fortunes

Mudre izreke o R-u

R is the lingua franca of statistical research. Work in all otherlanguages should be discouraged. - Jan de Leeuw

This is R. There is no if. Only how. - Simon Blomberg

Overall, SAS is about 11 years behind R and S-Plus in statisticalcapabilities (last year it was about 10 years behind) in my estimation.

- Frank Harrell


R programski jezik - osnovne informacije i pregled mogucnosti · R - programski jezik (okruzenje)...

Documents

Transcript of R programski jezik - osnovne informacije i pregled mogucnosti · R - programski jezik (okruzenje)...