Details zum E-Book

Język R. Receptury. Analiza danych, statystyka i przetwarzanie grafiki. Wydanie II

Język R. Receptury. Analiza danych, statystyka i przetwarzanie grafiki. Wydanie II

JD Long, Paul Teetor

E-book

Język R jest potężnym narzędziem używanym w statystyce, przetwarzaniu grafiki i programowaniu statystycznym; stanowi konkurencję dla komercyjnych systemów do obliczeń tego rodzaju. Zawiera wszystkie narzędzia, których potrzebują statystycy. Równocześnie jest to specyficzny język, przez co jego użytkowanie może sprawiać problemy. Zarówno proste, jak i złożone zadania są łatwe do wykonania, jeśli tylko wiadomo, w jaki sposób je zrobić. Jeżeli jednak trzeba stopniowo dochodzić do właściwego rozwiązania, może to kosztować sporo cierpliwości i zniechęcać.

Oto zbiór 275 receptur instruktażowych, z których każda pomaga w rozwiązaniu konkretnego problemu. Wszystkie zostały starannie przetestowane i wielokrotnie dowodziły swojej przydatności. Każda z omawianych receptur została poprzedzona krótkim wprowadzeniem i omówieniem zastosowanych mechanizmów działania. Nie jest to klasyczny podręcznik programowania, jednak z pewnością przyśpieszy naukę praktycznego wykorzystania możliwości R. Jeśli masz już pewne doświadczenie z tym językiem, odświeżysz swoją wiedzę i uzyskasz szerszą perspektywę. Wśród receptur znajdziesz obejmujące szeroki zakres zadania - od podstawowych operacji na danych wejściowych i wyjściowych, poprzez statystykę ogólną, aż po grafikę i regresję liniową. Dowiesz się również, jak wykorzystać język R do wizualizacji danych za pomocą ciekawych wykresów graficznych.

W tej książce między innymi:

  • przygotowywanie danych wejściowych i upraszczanie danych wyjściowych
  • macierze, listy, wektory czynnikowe, ramki danych
  • testy statystyczne, przedziały ufności, prawdopodobieństwa
  • modele statystyczne z wykorzystaniem regresji liniowej i analizy wariancji
  • stosowanie zaawansowanych technik statystycznych

R: błyskawicznie osiągniesz znakomite wyniki!


1. Pierwsze kroki i uzyskiwanie pomocy 17

  • 1.1. Pobranie i instalacja R 18
  • 1.2. Instalacja środowiska RStudio 20
  • 1.3. Uruchamianie środowiska RStudio 21
  • 1.4. Wprowadzanie poleceń 23
  • 1.5. Wyjście ze środowiska RStudio 24
  • 1.6. Przerywanie realizacji kodu R 26
  • 1.7. Przeglądanie dołączonej dokumentacji 27
  • 1.8. Uzyskiwanie pomocy na temat funkcji 28
  • 1.9. Wyszukiwanie dodatkowej dokumentacji 30
  • 1.10. Uzyskiwanie pomocy na temat pakietu 31
  • 1.11. Wyszukiwanie pomocy w internecie 32
  • 1.12. Wyszukiwanie przydatnych funkcji i pakietów 35
  • 1.13. Przeszukiwanie list dyskusyjnych 36
  • 1.14. Przesyłanie pytań do serwisu Stack Overflow lub innego 37

2. Garść podstaw 41

  • 2.1. Wyświetlanie interesujących nas danych na ekranie 41
  • 2.2. Wyznaczanie zmiennych 43
  • 2.3. Tworzenie listy zmiennych 44
  • 2.4. Usuwanie zmiennych 46
  • 2.5. Tworzenie wektorów 47
  • 2.6. Obliczanie podstawowych statystyk 49
  • 2.7. Tworzenie sekwencji 51
  • 2.8. Porównywanie wektorów 52
  • 2.9. Wybieranie elementów wektora 54
  • 2.10. Wykonywanie obliczeń wektorowych 57
  • 2.11. Ustalanie pierwszeństwa operatorów 59
  • 2.12. Osiąganie więcej przy mniejszej liczbie znaków 61
  • 2.13. Tworzenie strumienia wywołań funkcji 62
  • 2.14. Unikanie najpowszechniejszych pomyłek 65

3. Korzystanie z oprogramowania 71

  • 3.1. Sprawdzanie i wyznaczanie katalogu roboczego 71
  • 3.2. Tworzenie nowego projektu RStudio 72
  • 3.3. Zapisywanie przestrzeni roboczej 74
  • 3.4. Przeglądanie historii wpisanych poleceń 75
  • 3.5. Zapisywanie wyniku wcześniejszego polecenia 76
  • 3.6. Wyświetlanie załadowanych pakietów poprzez ścieżkę wyszukiwania 77
  • 3.7. Przeglądanie listy zainstalowanych pakietów 79
  • 3.8. Uzyskiwanie dostępu do funkcji zawartych w pakiecie 80
  • 3.9. Uzyskiwanie dostępu do wbudowanych zestawów danych 81
  • 3.10. Instalowanie pakietów z repozytorium CRAN 82
  • 3.11. Instalowanie pakietu z serwisu GitHub 84
  • 3.12. Wyznaczanie lub zmiana domyślnego serwera CRAN 85
  • 3.13. Uruchamianie skryptu 86
  • 3.14. Uruchamianie skryptu wsadowego 87
  • 3.15. Wyszukiwanie katalogu domowego R 89
  • 3.16. Personalizowanie rozruchu R 91
  • 3.17. Korzystanie z R i RStudio w chmurze 94

4. Dane wejściowe i wyjściowe 97

  • 4.1. Wprowadzanie danych za pomocą klawiatury 97
  • 4.2. Wyświetlanie mniejszej (lub większej) liczby znaków 98
  • 4.3. Przekierowywanie wyników do pliku 100
  • 4.4. Wyświetlanie listy plików 101
  • 4.5. Problem z otwieraniem pliku w systemie Windows 103
  • 4.6. Odczytywanie rekordów o stałej szerokości 104
  • 4.7. Odczytywanie plików danych tabelarycznych 107
  • 4.8. Odczytywanie plików CSV 110
  • 4.9. Zapisywanie danych w pliku CSV 112
  • 4.10. Odczytywanie danych tabelarycznych lub CSV z internetu 113
  • 4.11. Odczytywanie danych z arkuszy Excel 114
  • 4.12. Zapisywanie ramki danych w pliku Excel 116
  • 4.13. Odczytywanie danych z pliku SAS 118
  • 4.14. Odczytywanie danych z tabel HTML 120
  • 4.15. Odczytywanie plików o skomplikowanej strukturze 122
  • 4.16. Odczyt baz danych MySQL 126
  • 4.17. Uzyskiwanie dostępu do bazy danych za pomocą pakietu dbplyr 129
  • 4.18. Zapisywanie i transportowanie obiektów 131

5. Struktury danych 135

  • 5.1. Dodawanie danych do wektora 142
  • 5.2. Wstawianie danych do wektora 144
  • 5.3. Reguła zawijania 144
  • 5.4. Tworzenie wektora czynnikowego (zmiennej kategorialnej) 146
  • 5.5. Łączenie wielu wektorów w jeden wektor i wektor czynnikowy 147
  • 5.6. Tworzenie listy 149
  • 5.7. Wybieranie elementów listy za pomocą ich pozycji 150
  • 5.8. Wybieranie elementów listy po nazwie 152
  • 5.9. Tworzenie listy asocjacyjnej nazwa/wartość 153
  • 5.10. Usuwanie elementu z listy 155
  • 5.11. Spłaszczanie listy do postaci wektora 156
  • 5.12. Usuwanie elementów o wartości NULL z listy 157
  • 5.13. Warunkowe usuwanie elementów listy 158
  • 5.14. Inicjowanie macierzy 159
  • 5.15. Wykonywanie operacji macierzowych 161
  • 5.16. Nadawanie nazw opisowych rzędom i kolumnom macierzy 162
  • 5.17. Wybór jednego rzędu/kolumny macierzy 163
  • 5.18. Inicjowanie ramki danych z danymi kolumny 164
  • 5.19. Inicjowanie ramki danych z danymi rzędu 165
  • 5.20. Dołączanie rzędów do ramki danych 168
  • 5.21. Wybór kolumn ramki danych za pomocą pozycji 170
  • 5.22. Wybór kolumn ramki danych za pomocą nazwy 174
  • 5.23. Zmienianie nazw kolumn w ramce danych 175
  • 5.24. Usuwanie wartości NA z ramki danych 176
  • 5.25. Wykluczanie kolumn za pomocą nazwy 177
  • 5.26. Łączenie dwóch ramek danych 178
  • 5.27. Scalanie kolumn dwóch ramek danych 179
  • 5.28. Przekształcanie jednej wartości atomowej w inną 181
  • 5.29. Przekształcanie jednego ustrukturyzowanego typu danych w inny 183

6. Przekształcenia danych 187

  • 6.1. Stosowanie funkcji wobec każdego elementu listy 187
  • 6.2. Stosowanie funkcji wobec każdego rzędu ramki danych 190
  • 6.3. Stosowanie funkcji wobec każdego rzędu macierzy 191
  • 6.4. Stosowanie funkcji wobec każdej kolumny 192
  • 6.5. Stosowanie funkcji wobec wektorów równoległych lub list 194
  • 6.6. Stosowanie funkcji wobec grup danych 196
  • 6.7. Tworzenie nowej kolumny na podstawie jakiegoś warunku 197

7. Łańcuchy znaków i daty 199

  • 7.1. Uzyskiwanie długości łańcucha znaków 201
  • 7.2. Łączenie łańcuchów znaków 202
  • 7.3. Wydobywanie fragmentów łańcuchów znaków 203
  • 7.4. Rozdzielanie łańcucha znaków zgodnie z rozgranicznikiem 204
  • 7.5. Zastępowanie fragmentów łańcuchów znaków 205
  • 7.6. Tworzenie wszystkich kombinacji par łańcuchów znaków 206
  • 7.7. Uzyskiwanie bieżącej daty 208
  • 7.8. Przekształcanie łańcucha znaków w obiekt Date 208
  • 7.9. Przekształcanie obiektu Date w łańcuch znaków 209
  • 7.10. Przekształcanie roku, miesiąca i dnia w obiekt Date 210
  • 7.11. Uzyskiwanie daty juliańskiej 211
  • 7.12. Wydobywanie elementów składowych daty 212
  • 7.13. Tworzenie sekwencji dat 213

8. Prawdopodobieństwo 215

  • 8.1. Wyznaczanie liczby kombinacji 217
  • 8.2. Generowanie kombinacji 218
  • 8.3. Generowanie liczb losowych 219
  • 8.4. Generowanie odtwarzalnych liczb losowych 220
  • 8.5. Generowanie próby losowej 222
  • 8.6. Generowanie sekwencji losowych 223
  • 8.7. Losowe permutacje wektora 224
  • 8.8. Obliczanie prawdopodobieństwa rozkładów dyskretnych 225
  • 8.9. Obliczanie prawdopodobieństwa rozkładów ciągłych 226
  • 8.10. Przekształcanie prawdopodobieństw w kwantyle 228
  • 8.11. Tworzenie wykresu funkcji gęstości 229

9. Statystyka ogólna 235

  • 9.1. Podsumowywanie danych 237
  • 9.2. Obliczanie częstości względnych 239
  • 9.3. Zestawianie wektorów czynnikowych w tabeli i tworzenie tablic wielodzielczych 240
  • 9.4. Sprawdzanie niezależności zmiennych kategorialnych 241
  • 9.5. Obliczanie kwantylów (i kwartylów) zestawu danych 242
  • 9.6. Uzyskiwanie odwrotności kwantylu 243
  • 9.7. Normalizowanie danych 244
  • 9.8. Testowanie średniej próby (test t) 244
  • 9.9. Kształtowanie przedziału ufności dla średniej 246
  • 9.10. Kształtowanie przedziału ufności dla mediany 247
  • 9.11. Testowanie proporcji próby 248
  • 9.12. Kształtowanie przedziału ufności dla proporcji 249
  • 9.13. Testowanie pod względem rozkładu normalnego 250
  • 9.14. Testowanie przebiegów 251
  • 9.15. Porównywanie średnich dwóch prób 252
  • 9.16. Nieparametryczne porównywanie położenia dwóch prób 254
  • 9.17. Testowanie korelacji pod względem istotności 256
  • 9.18. Testowanie grup pod względem równych proporcji 257
  • 9.19. Porównywanie parami średnich poszczególnych grup 259
  • 9.20. Testowanie dwóch prób w kontekście tego samego rozkładu 260

10. Grafika 263

  • 10.1. Tworzenie wykresu punktowego 267
  • 10.2. Wstawianie tytułu i etykiet 267
  • 10.3. Dodawanie (lub usuwanie) siatki 269
  • 10.4. Stosowanie motywu wobec wykresu ggplot 272
  • 10.5. Tworzenie wielogrupowego wykresu punktowego 277
  • 10.6. Dodawanie (lub usuwanie) legendy 278
  • 10.7. Rysowanie linii regresji na wykresie punktowym 282
  • 10.8. Tworzenie wykresów par zmiennych 285
  • 10.9. Tworzenie wykresów punktowych dla poszczególnych grup danych 287
  • 10.10. Tworzenie wykresu kolumnowego 289
  • 10.11. Umieszczanie przedziałów ufności na wykresie kolumnowym 292
  • 10.12. Wprowadzanie kolorów na wykresie kolumnowym 295
  • 10.13. Rysowanie linii łączącej pary punktów x i y 297
  • 10.14. Zmiana rodzaju, szerokości i koloru linii 297
  • 10.15. Tworzenie wykresu zawierającego wiele zestawów danych 301
  • 10.16. Dodawanie linii pionowych lub poziomych 302
  • 10.17. Tworzenie wykresu pudełkowego 304
  • 10.18. Tworzenie po jednym wykresie pudełkowym na każdy poziom wektora czynnikowego 306
  • 10.19. Tworzenie histogramu 308
  • 10.20. Dodawanie oszacowania gęstości do histogramu 310
  • 10.21. Tworzenie standardowego wykresu kwantyl-kwantyl 311
  • 10.22. Tworzenie innych wykresów kwantyl-kwantyl 314
  • 10.23. Rysowanie zmiennej w różnych kolorach 316
  • 10.24. Tworzenie wykresu funkcji 319
  • 10.25. Wyświetlanie wielu wykresów na jednej stronie 321
  • 10.26. Zapisywanie wykresu do pliku 324

11. Regresja liniowa i analiza ANOVA 327

  • 11.1. Przeprowadzanie prostej analizy liniowej 329
  • 11.2. Przeprowadzanie wielorakiej regresji liniowej 331
  • 11.3. Uzyskiwanie statystyk regresji 332
  • 11.4. Omówienie podsumowania regresji 335
  • 11.5. Przeprowadzanie regresji liniowej bez użycia punktu przecięcia z osią współrzędnych 338
  • 11.6. Przeprowadzanie regresji wyłącznie przy użyciu zmiennych ściśle skorelowanych ze zmienną objaśnianą 339
  • 11.7. Przeprowadzanie regresji liniowej z członami interakcyjnymi 342
  • 11.8. Wybór najlepszych zmiennych regresji 344
  • 11.9. Przeprowadzanie regresji na podzbiorze danych 349
  • 11.10. Korzystanie ze wzorów w równaniu regresji 350
  • 11.11. Przeprowadzanie regresji względem wielomianu 351
  • 11.12. Regresja względem przekształconych danych 353
  • 11.13. Wyszukiwanie najlepszego przekształcenia potęgowego (procedura Boxa-Coxa) 355
  • 11.14. Kształtowanie przedziałów ufności dla współczynników regresji 359
  • 11.15. Tworzenie wykresu elementów resztowych regresji 360
  • 11.16. Diagnozowanie regresji liniowej 361
  • 11.17. Wykrywanie najbardziej znaczących obserwacji 364
  • 11.18. Testowanie wartości resztowych pod względem autokorelacji (test Durbina-Watsona) 366
  • 11.19. Przewidywanie nowych wartości 367
  • 11.20. Kształtowanie przedziałów predykcji 368
  • 11.21. Przeprowadzanie jednoczynnikowej analizy ANOVA 369
  • 11.22. Tworzenie wykresu interakcji 371
  • 11.23. Wyszukiwanie różnic pomiędzy średnimi grup 372
  • 11.24. Przeprowadzanie odpornej analizy ANOVA (test Kruskala-Wallisa) 375
  • 11.25. Porównywanie modeli za pomocą analizy ANOVA 376

12. Przydatne sztuczki 379

  • 12.1. Zaglądanie do danych 379
  • 12.2. Wyświetlanie rezultatu przypisania 380
  • 12.3. Sumowanie rzędów lub kolumn 382
  • 12.4. Wyświetlanie danych w kolumnach 383
  • 12.5. Grupowanie danych w przedziały 384
  • 12.6. Określanie położenia danej wartości 385
  • 12.7. Wybieranie co n-tego elementu wektora 385
  • 12.8. Określanie minimów i maksimów 386
  • 12.9. Tworzenie wszystkich kombinacji kilku zmiennych 388
  • 12.10. Spłaszczanie ramki danych 389
  • 12.11. Sortowanie ramki danych 390
  • 12.12. Usuwanie atrybutów ze zmiennej 391
  • 12.13. Odkrywanie struktury obiektu 392
  • 12.14. Obliczanie czasu potrzebnego na realizację kodu 395
  • 12.15. Wstrzymywanie ostrzeżeń i komunikatów o błędach 396
  • 12.16. Pobieranie argumentów funkcji z listy 397
  • 12.17. Definiowanie własnych operatorów binarnych 399
  • 12.18. Blokowanie komunikatu rozruchowego 401
  • 12.19. Przeglądanie i wyznaczanie zmiennych środowiskowych 401
  • 12.20. Używanie sekcji kodu 402
  • 12.21. Równoległe przetwarzanie kodu R na komputerze lokalnym 403
  • 12.22. Równoległe przetwarzanie kodu R w sposób zdalny 406

13. Zaawansowane obliczenia numeryczne i statystyczne 411

  • 13.1. Minimalizowanie lub maksymalizowanie funkcji jednoparametrowej 411
  • 13.2. Minimalizowanie lub maksymalizowanie funkcji wieloparametrowej 412
  • 13.3. Obliczanie wartości własnych i wektorów własnych 414
  • 13.4. Przeprowadzanie analizy głównych składowych 415
  • 13.5. Przeprowadzanie prostej regresji ortogonalnej 416
  • 13.6. Wyszukiwanie skupień w danych 418
  • 13.7. Przewidywanie zmiennej binarnej (regresja logistyczna) 421
  • 13.8. Metody samowsporne 423
  • 13.9. Analiza czynnikowa 425

14. Analiza szeregów czasowych 431

  • 14.1. Reprezentowanie danych szeregów czasowych 433
  • 14.2. Tworzenie wykresów danych szeregów czasowych 436
  • 14.3. Wydobywanie najstarszych lub najnowszych obserwacji 437
  • 14.4. Tworzenie podzbiorów z szeregów czasowych 439
  • 14.5. Scalanie kilku szeregów czasowych 441
  • 14.6. Uzupełnianie brakujących obserwacji w szeregach czasowych 443
  • 14.7. Opóźnianie lub przyspieszanie szeregu czasowego 446
  • 14.8. Obliczanie kolejnych różnic 447
  • 14.9. Wykonywanie obliczeń na szeregu czasowym 449
  • 14.10. Obliczanie średniej kroczącej 450
  • 14.11. Stosowanie funkcji przy uwzględnieniu okresu kalendarzowego 451
  • 14.12. Stosowanie funkcji rozwijającej 453
  • 14.13. Tworzenie wykresu funkcji autokorelacji 455
  • 14.14. Testowanie szeregów czasowych pod kątem autokorelacji 456
  • 14.15. Tworzenie wykresu funkcji autokorelacji cząstkowej 457
  • 14.16. Wyszukiwanie korelacji opóźnionych pomiędzy dwoma szeregami czasowymi 459
  • 14.17. Usuwanie trendów z szeregów czasowych 461
  • 14.18. Dopasowywanie modelu ARIMA 463
  • 14.19. Usuwanie nieistotnych współczynników z modelu ARIMA 466
  • 14.20. Diagnozowanie modelu ARIMA 468
  • 14.21. Uzyskiwanie prognoz z modelu ARIMA 470
  • 14.22. Tworzenie wykresu prognoz 471
  • 14.23. Sprawdzanie występowania zjawiska równania do średniej w szeregu czasowym 472
  • 14.24. Wygładzanie szeregu czasowego 475

15. Elementy prostego programowania 479

  • 15.1. Wybór pomiędzy dwiema alternatywnymi opcjami: if/else 480
  • 15.2. Przetwarzanie w pętli 482
  • 15.3. Definiowanie funkcji 483
  • 15.4. Tworzenie zmiennej lokalnej 485
  • 15.5. Wybór pomiędzy wieloma alternatywnymi ścieżkami: funkcja switch 485
  • 15.6. Definiowanie wartości domyślnych parametrów 487
  • 15.7. Sygnalizowanie błędów 488
  • 15.8. Ochrona przed błędami 489
  • 15.9. Tworzenie funkcji anonimowej 490
  • 15.10. Tworzenie zbioru funkcji wielokrotnego użytku 491
  • 15.11. Automatyczne formatowanie kodu 492

16. Środowisko R Markdown i publikowanie 495

  • 16.1. Tworzenie nowego dokumentu 496
  • 16.2. Dodawanie tytułu, danych autora i daty 498
  • 16.3. Formatowanie dokumentu tekstowego 499
  • 16.4. Wstawianie nagłówków dokumentu 500
  • 16.5. Wstawianie listy 500
  • 16.6. Prezentowanie wyników kodu R 502
  • 16.7. Kontrolowanie wyświetlania kodu i wyników 503
  • 16.8. Wstawianie wykresu 505
  • 16.9. Wstawianie tabeli 507
  • 16.10. Wstawianie wygenerowanej tabeli 509
  • 16.11. Wstawianie równań matematycznych 512
  • 16.12. Generowanie wyniku w formacie HTML 513
  • 16.13. Generowanie wyniku w formacie PDF 514
  • 16.14. Generowanie wyników w formacie Microsoft Word 516
  • 16.15. Generowanie pliku prezentacji 522
  • 16.16. Tworzenie parametryzowanego raportu 524
  • 16.17. Organizowanie pracy z dokumentami R Markdown 527
  • Titel: Język R. Receptury. Analiza danych, statystyka i przetwarzanie grafiki. Wydanie II
  • Autor: JD Long, Paul Teetor
  • Originaler Titel: R Cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics, 2nd Edition
  • Übersetzung: Krzysztof Sawka
  • ISBN: 978-83-283-6289-5, 9788328362895
  • Veröffentlichungsdatum: 2020-03-17
  • Format: E-book
  • Artikelkennung: jezrr2
  • Verleger: Helion