Флешкартки R

Спонсор категорії

R — це потужна мова програмування та середовище для статистичних обчислень і графіки. Розроблена в 1990-х роках Россом Іхакою та Робертом Джентлменом в Оклендському університеті, R стала стандартним інструментом у науці про дані, статистичному аналізі та машинному навчанні. Це програмне забезпечення з відкритим вихідним кодом, що має величезну екосистему пакетів, що робить його надзвичайно розширюваним і адаптованим до різних завдань, пов'язаних з даними. R відзначається у маніпуляції даними, візуалізації та складних статистичних аналізах. Його сильні сторони включають статистичні та графічні методики, такі як лінійне та нелінійне моделювання, аналіз часових рядів, класифікація та кластеризація. Гнучкість R дозволяє інтегрувати його з іншими мовами та інструментами, що робить його невід'ємною частиною багатьох робочих процесів у науці про дані. Завдяки активній підтримці спільноти та постійному розвитку R залишається на передовій у статистичних обчисленнях і аналізі даних.

Наш додаток IT Flashcards містить 31 ретельно відібране питання для співбесіди по R з детальними відповідями, які ефективно підготують вас до будь-якої співбесіди, що вимагає знань R. IT Flashcards — це не просто інструмент для пошукачів роботи — це чудовий спосіб зміцнити та перевірити свої знання, незалежно від ваших поточних кар'єрних планів. Регулярне використання додатку допоможе вам бути в курсі останніх тенденцій R та підтримувати свої навички аналізу даних і статистичних обчислень на високому рівні.

Приклад R-флешкарток з нашого додатку

Завантажте наш додаток з App Store або Google Play, щоб отримати більше безкоштовних карток або підпишіться на доступ до всіх карток.

Що таке R і для чого його найчастіше використовують?

R — це мова програмування та середовище для статистичного аналізу та графіки, яке в основному використовують статистики та дослідники даних. Воно дозволяє виконувати статистичні обчислення, моделювання даних і візуалізацію. R особливо цінується за його багату бібліотеку пакетів, які можна використовувати для різноманітних аналізів даних, включаючи дослідницький аналіз, статистичні тести, регресію, класифікацію та обробку великих наборів даних. Це інструмент з відкритим вихідним кодом, що означає, що він доступний безкоштовно, а його вихідний код може бути вільно модифікований і розповсюджений.

Однією з головних переваг R є його обширна та активна спільнота користувачів, яка постійно розробляє нові пакети та інструменти, що дозволяють використовувати найновіші методи аналізу даних. R також має розвинуті графічні можливості, які дозволяють створювати високоякісні візуалізації даних, що є безцінним активом для аналізу та представлення результатів.

R використовується в різних галузях, таких як наука, бізнес, медицина, інженерія та багато інших, кожного разу пропонуючи інструменти, що підходять для конкретних потреб цих сфер.

Як створити вектор у R?

У мові R вектор можна створити за допомогою функції `c()`, що означає "combine" (об'єднати). Ця функція дозволяє об'єднати кілька елементів у один вектор. Тип даних у векторі може варіюватися, але найчастіше це числовий, логічний або символьний тип. Ось приклад того, як створити вектор, що містить різні типи даних:

# Створення числового вектору
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers)

# Створення логічного вектору
logical_values <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
print(logical_values)

# Створення символьного вектору
characters <- c("ala", "ma", "kota")
print(characters)

Пам’ятайте, що всі елементи в векторі повинні бути одного типу. Якщо у векторі поєднано різні типи даних, R автоматично змінить типи на найбільш загальний тип, який може зберігати всі дані. Наприклад, змішування чисел і рядків приведе до отримання вектора рядків.

Як об'єднати два data frame в R?

Ми можемо об'єднати два дата фрейми в R, використовуючи функцію `merge()`. Ця функція дозволяє нам об'єднувати дані на основі одного або кількох спільних стовпців між двома наборами даних. Якщо конкретний стовпець не вказано, R спробує об'єднати дата фрейми на основі всіх стовпців з відповідними іменами в обох наборах даних.

Приклад використання функції `merge()` для об'єднання двох дата фреймів:

# Створення першого дата фрейму
data_frame1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Анна", "Ян", "Павло"),
  Age = c(25, 30, 22)
)

# Створення другого дата фрейму
data_frame2 <- data.frame(
  ID = c(2, 3, 4),
  City = c("Краків", "Варшава", "Гданськ")
)

# Об'єднання даних
merged_data_frames <- merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID")

У наведеному вище прикладі `merged_data_frames` міститиме дані з обох дата фреймів, які були об’єднані на основі стовпця 'ID'. Результуючий дата фрейм міститиме лише записи, що мають відповідник в обох наборах даних (операція внутрішнього з'єднання). Щоб змінити тип з'єднання, можна використовувати аргументи `all`, `all.x`, `all.y`; наприклад, `merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` призведе до зовнішнього з'єднання.

Що таке фактор в R і як його використовувати в аналізі даних?

Фактор (factor) в R — це тип даних, який використовується для збереження категоріальних змінних. Такі типи змінних дуже важливі в статистиці та аналізі даних, оскільки дозволяють моделювати залежності для дискретних даних.

Ви можете створити фактор за допомогою функції factor(). Ви передаєте їй вектор, який буде перетворений на фактор. Ви також можете вказати рівні (категорії) та мітки для цих рівнів.

data_vector <- c("apple", "banana", "cherry", "banana", "apple")
data_factor <- factor(data_vector)

У наведеному вище прикладі `data_factor` тепер є фактором, який зберігає інформацію про фрукти з рівнями, що автоматично створюються на основі унікальних значень вхідного вектора.

Фактори особливо корисні у статистичному моделюванні, тому що R розглядає кожен рівень як окрему групу, що полегшує статистичний аналіз відмінностей між групами. За допомогою факторів також легше створювати графіки та порівняльні діаграми, які вимагають групування категоріальних даних.

Ще один важливий аспект факторів — це можливість встановлення порядку рівнів. За замовчуванням R встановлює рівні за алфавітним порядком, але це можна змінити, що особливо корисно, коли категорії мають природній порядок, як 'низький', 'середній', 'високий'.

ordered_factor <- factor(data_vector, levels = c("cherry", "apple", "banana"), ordered = TRUE)

У цьому прикладі ми створюємо фактор зі специфічним порядком рівнів, тому R буде розглядати змінну як впорядковану (ординаційну). Це змінює те, як інші функції R (наприклад, статистичні моделі) можуть використовувати цю інформацію для коректного аналізу даних.