rH1

R to język programowania oraz środowisko do analizy statystycznej i grafiki, które jest używane głównie przez statystyków i badaczy danych. Umożliwia ono przeprowadzanie obliczeń statystycznych, modelowania danych oraz ich wizualizacji. R jest szczególnie ceniony za bogatą bibliotekę pakietów, które można stosować do różnorodnych analiz danych, w tym analizy eksploracyjnej, testów statystycznych, regresji, klasyfikacji czy też przetwarzania dużych zbiorów danych. Jest to narzędzie otwartoźródłowe, co oznacza, że jest dostępne bezpłatnie, a jego kod źródłowy może być swobodnie modyfikowany i rozpowszechniany.

Jedną z głównych zalet R jest jego rozbudowana i aktywna społeczność użytkowników, która ciągle rozwija nowe pakiety i narzędzia, umożliwiające stosowanie najnowszych technik analizy danych. R posiada także zaawansowane możliwości graficzne, które pozwalają na tworzenie wysokiej jakości visualizacji danych, co jest nieocenionym atutem przy analizie i prezentacji wyników.

R jest stosowany w różnych dziedzinach nauki, biznesu, medycyny, inżynierii oraz wielu innych, każdego razu oferując narzędzia odpowiednie do specyficznych potrzeb danych dziedzin.

W języku R, wektor można utworzyć za pomocą funkcji `c()`, co jest skrótem od "combine". Funkcja ta pozwala na połączenie wielu elementów w jeden wektor. Typ danych w wektorze może być różny, ale najczęściej jest numeryczny, logiczny, lub znakowy. Oto przykład, jak można utworzyć wektor zawierający różne typy danych:

Pamiętaj, że wszystkie elementy w wektorze muszą być tego samego typu. Jeśli różne typy danych zostaną połączone do jednego wektora, R automatycznie dokona koercji typów do najbardziej ogólnego typu, który może przechowywać wszystkie dane. Na przykład, mieszanie numerów i stringów skutkuje wektorem stringów.

Możemy połączyć dwa data frames w R za pomocą funkcji `merge()`. Funkcja ta pozwala na scalanie danych bazując na jednej kolumnie lub więcej kolumnach, które są wspólne dla obu zbiorów danych. Jeżeli nie określimy konkretnej kolumny, R domyślnie będzie próbował scalić data frames bazując na wszystkich kolumnach, które mają takie same nazwy w obu zbiorach.

Przykład użycia funkcji `merge()` do połączenia dwóch data frames:

W powyższym przykładzie, `połączone_data_frames` będzie zawierać dane z obu data frames, które zostały połączone względem kolumny 'ID'. W wynikowym data frame będą tylko te rekordy, dla których jest odpowiednik w obu zbiorach danych (operacja typu inner join). Aby zmienić typ łączenia, można użyć argumentu `all`, `all.x`, `all.y`, na przykład `merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` da wynik w postaci outer join.

Factor w języku R jest typem danych używanym do przechowywania zmiennych kategorycznych. Zmienne tego typu są bardzo ważne w statystykach i analizie danych, ponieważ pozwalają na modelowanie zależności dla danych nieciągłych.

Tworzenie factora jest możliwe za pomocą funkcji factor(). Przekazuje się do niej wektor, który ma zostać przekształcony w factor. Można również określić poziomy (kategorie) oraz etykiety dla tych poziomów.

W powyższym przykładzie `data_factor` jest teraz factor, który przechowuje informacje o owocach z określonymi poziomami wygenerowanymi automatycznie na podstawie unikalnych wartości wektora wejściowego.

Factors są szczególnie użyteczne w modelowaniu statystycznym, ponieważ R traktuje każdy poziom jako osobną grupę, co ułatwia statystyczną analizę różnic między grupami. Dzięki factorom można również łatwiej tworzyć grafy i wykresy porównawcze, które wymagają grupowania danych kategorialnych.

Kolejnym ważnym aspektem factorów jest możliwość ustalania kolejności poziomów. Domyślnie R ustawia poziomy w kolejności alfabetycznej, jednak można to zmienić, co jest szczególnie przydatne, gdy kategorie mają naturalny porządek, jak 'niski', 'średni', 'wysoki'.

W tym przykładzie tworzymy factor z określoną kolejnością poziomów, dzięki czemu R będzie traktował zmienną jako uporządkowaną (ordinalną). To zmienia sposób innych funkcji R (np. modeli statystycznych), które mogą teraz korzystać z tej informacji do odpowiedniej analizy danych.