R (język programowania)
W dzisiejszym świecie R (język programowania) stał się tematem o dużym znaczeniu i zainteresowaniu szerokiego spektrum ludzi. Zarówno zawodowo, jak i osobiście, R (język programowania) wywołał debaty i dyskusje na temat jego wpływu i wpływu na społeczeństwo. Od powstania do obecnej ewolucji R (język programowania) był przedmiotem studiów i badań, które próbowały rzucić światło na jego implikacje i konsekwencje. W tym artykule zbadamy kilka podstawowych aspektów R (język programowania) i przeanalizujemy jego rolę w różnych kontekstach. Od związku z technologią, poprzez związek z kulturą i polityką, aż po znaczenie R (język programowania) w życiu codziennym, R (język programowania) jest tematem, który nadal budzi zainteresowanie i refleksję.
 Logo języka | |
| Pojawienie się |
26 października 2000(dts) |
|---|---|
| Aktualna wersja stabilna |
4.3.3 |
| Twórca |
The R Foundation for Statistical Computing |
| Licencja | |
| Platforma systemowa | |
| Strona internetowa | |
GNU R – interpretowany język programowania oraz środowisko do obliczeń statystycznych i wizualizacji wyników. Jest to projekt GNU podobny do języka i środowiska S stworzonego w Bell Laboratories (dawniejsze AT&T, obecnie Nokia) przez Johna Chambersa i jego współpracowników. R jako implementacja języka S została stworzona przez Roberta Gentlemana i Rossa Ihakę na uniwersytecie w Auckland. Nazwa pochodzi od pierwszych liter imion twórców oraz jest nawiązaniem do języka S. GNU R rozprowadzany jest w postaci kodu źródłowego oraz w postaci binarnej wraz z wieloma dystrybucjami GNU/Linuksa. Dostępna jest także wersja dla Microsoft Windows i Mac OS.
Obszary zastosowań
R jest podstawowym językiem programowania w bioinformatyce, spopularyzowanym głównie dzięki stworzonemu przez Roberta Gentlemana repozytorium Bioconductor. Artykuły Gentlemana o R i Bioconductorze należą do najczęściej cytowanych w bioinformatyce (ponad 4000 cytowań według Google Scholar). R nadaje się do przeprowadzania analiz w badaniach klinicznych.
R jest wykorzystywany w wielu firmach, w tym m.in. Facebook, Google, Merck, Altera, Pfizer, LinkedIn, Shell, Novartis, Ford, Mozilla czy Twitter. Producenci komercyjnych pakietów statystycznych (SPSS, SAS, RapidMiner, Statistica) oferują dedykowane mechanizmy zapewniające ich współpracę z R.
Kod źródłowy R opublikowany jest na zasadach licencji GNU GPL. Dostępne są prekompilowane binarne wersje dla systemów Windows, Macintosh i wielu systemów uniksowych.
GUI
Istnieje kilka graficznych interfejsów dla R, wśród nich wymienić można RKWard, SciViews-R, Rcmdr, RStudio, JGR, Statistical Lab oraz R Commander. Wiele edytorów ma specjalne tryby pracy dla R, np. Emacs (Emacs Speaks Statistics), jEdit, Kate, Visual Studio (Microsoft R Tools for Visual Studio) i Tinn. Jest także wtyczka R plug-in dla Eclipse.
Cechy
R dostarcza szeroką gamę technik statystycznych (liniowe i nieliniowe modelowanie, klasyczne testy statystyczne, analiza szeregów czasowych, klasyfikacja, grupowanie,...) i graficznych. W dodatku R jest rozszerzalne za pomocą dodatkowych pakietów oraz skryptów pisanych przez użytkownika.
Jedną z mocnych stron R jest łatwość, z jaką można tworzyć dobrze zaprojektowane wykresy z jakością nadającą się do publikacji. Dotyczy to także symboli i formuł matematycznych. Wiele uwagi poświęcono minimalizacji wyborów, jakie musi wykonać użytkownik, nadając formę wykresowi. Mimo istnienia ustawień domyślnych użytkownik ma możliwość pełnej kontroli wykresu.
Przykładowe skrypty
Przykład 1.
Generowanie liczb losowych i wykreślenie histogramu
# generowanie 3000 liczb losowanych z rozkładu normalnego
x <- rnorm(3000)
# obliczenie histogramu (bez rysowania) dla 50 przedziałów
histX <- hist(x, breaks=50, plot=FALSE)
# wykreślenie histogramu z kolorem wypełnienia słupków ustawionym na czerwony
plot(histX, col="red")
Przykład 2.
Podstawowe statystyki – w trybie interakcyjnym obliczane są proste statystyki dla danych w wektorze x wygenerowanym w poprzednim przykładzie
> summary(x)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
-3.47300 -0.71500 -0.04161 -0.02642 0.63570 3.05000
>
Przykład 3.
Podstawowe operacje:
Przypisanie to <-. Wektor to c(pierwszy element, drugi element, ...). Większość operacji można wykonywać zarówno na skalarach jak i na wektorach – w tym drugim przypadku jeśli operacja nie ma sensu wektorowego jest wykonywana na wszystkich elementach wektora.
> x <- 2
> x
2
> y <- c(1,7,10)
> y
1 7 10
> sin(y)
0.8414710 0.6569866 -0.5440211
> 1:100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54
55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
> sin(1:100) + 3
3.841471 3.909297 3.141120 2.243198 2.041076 2.720585 3.656987 3.989358
3.412118 2.455979 2.000010 2.463427 3.420167 3.990607 3.650288 2.712097
2.038603 2.249013 3.149877 3.912945 3.836656 2.991149 2.153780 2.094422
2.867648 3.762558 3.956376 3.270906 2.336366 2.011968 2.595962 3.551427
3.999912 3.529083 2.571817 2.008221 2.356462 3.296369 3.963795 3.745113
2.841377 2.083478 2.168225 3.017702 3.850904 3.901788 3.123573 2.231745
2.046247 2.737625 3.670229 3.986628 3.395925 2.441211 2.000245 2.478449
3.436165 3.992873 3.636738 2.695189 2.033882 2.260819 3.167356 3.920026
3.826829 2.973449 2.144480 2.102072 2.885215 3.773891 3.951055 3.253823
2.323228 2.014854 2.612218 3.566108 3.999520 3.513978 2.555887 2.006111
2.370112 3.313229 3.968364 3.733190 2.823924 2.076542 2.178182 3.035398
3.860069 3.893997 3.105988 2.220534 2.051718 2.754748 3.683262 3.983588
3.379608 2.426618 2.000793 2.493634
> mean(sin(1:100) + 3)
2.998728
> var(sqrt(80:1))
4.359722
Przykład 4.
Regresja liniowa:
Zmiennej x przypisujemy wartości 1,2,..,10, natomiast zmiennej y wartości funkcji liniowej o współczynniku nachylenia 3 oraz stałej 5 plus błąd losowy o rozkładzie normalnym (średnia=0, odchylenie standardowe=1). Komenda lm(y~x) dopasowuje do wygenerowanych danych model regresji liniowej.
> x<-c(1:10)
> y<-5+3*x+rnorm(10)
> summary(lm(y~x))
lm(formula = y ~ x)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.2687 -0.6058 0.1234 0.8704 2.0585
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 4.6991 0.9836 4.778 0.00139 **
x 3.0101 0.1585 18.989 6.12e-08 ***
---
Signif. codes: 0 `***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1
Residual standard error: 1.44 on 8 degrees of freedom
Multiple R-Squared: 0.9783, Adjusted R-squared: 0.9756
F-statistic: 360.6 on 1 and 8 DF, p-value: 6.121e-08
Przykład 5.
Regresja logistyczna: Przykładowe dane:
y <- c(5,8,15,25)
N <- c(100,100,100,100)
x <- factor(c(1:4))
Komenda glm(cbind(y,N-y)~x,family=binomial) dopasowuje do danych model regresji logistycznej. Wynik estymacji (w kolumnie Estimate jest logarytm OR czyli ilorazu szans):
Call:
glm(formula = cbind(y, N - y) ~ x, family = binomial)
Deviance Residuals:
0 0 0 0
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -2.9444 0.4588 -6.417 1.39e-10 ***
x2 0.5021 0.5886 0.853 0.393606
x3 1.2098 0.5375 2.251 0.024407 *
x4 1.8458 0.5137 3.593 0.000326 ***
---
Signif. codes: 0 `***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 2.0424e+01 on 3 degrees of freedom
Residual deviance: -2.2871e-14 on 0 degrees of freedom
AIC: 24.455
Number of Fisher Scoring iterations: 3
Polskie książki o R
- Przewodnik po pakiecie R. Autor: Przemysław Biecek, Oficyna Wydawnicza GiS 2008 (wydanie pierwsze), 2011 (wydanie drugie), 2014 (wydanie trzecie), 2017 (wydanie czwarte), ISBN 978-83-89020-79-6
- Analiza danych z programem R. Modele liniowe z efektami stałymi, losowymi i mieszanymi, Autor: Przemysław Biecek, Wydawnictwo Naukowe PWN 2011 (wydanie pierwsze), 2013 (wydanie drugie), ISBN 978-83-01-17453-8
- Programowanie w języku R. Analiza danych, obliczenia, symulacje. Autor: Marek Gągolewski, Wydawnictwo Naukowe PWN 2014 (wydanie pierwsze), 2016 (wydanie drugie poszerzone), ISBN 978-83-01-18939-6
- Podstawy statystyki z przykładami w R. Autor: Tomasz Górecki, Wydawnictwo BTC 2011, ISBN 978-83-60233-69-6
- Edyta Łaszkiewicz: Ekonometria przestrzenna III. Modele wielopoziomowe - teoria i zastosowanie. Warszawa: Wydawnictwo C. H. Beck, 2016. ISBN 978-83-255-8598-3. (pol.). (skrypty w R)
- Ekonometryczne modelowanie polskiej gospodarki z pakietem R. Autor: Michał Rubaszek, Oficyna Wydawnicza SGH 2012, ISBN 978-83-7378-742-1
- Marek Walesiak, Eugeniusz Gatnar, Andrzej Bąk: Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2009. ISBN 978-83-01-15661-9. OCLC 316571581. (pol.).
- Adam Zagdański, Artur Suchwałko: Analiza i prognozowanie szeregów czasowych : praktyczne wprowadzenie na podstawie środowiska R. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2016. ISBN 978-83-01-18356-1. OCLC 932224606. (pol.).
- Jakub Nowosad, Geostatystyka w R, Poznań: Space A, 2019, ISBN 978-83-953296-0-9.
- Jakub Nowosad, Elementarz programisty: wstęp do programowania używając R, Poznań: Space A, 2019.
- Piotr Śliwka, Anna Świstowska: Metody prognozowania gospodarczego z pakietem R, Warszawa, Wydawnictwo UKSW, 2019, ISBN 978-83-8090-666-2.
Przypisy
- ↑ Ihaka R.,Gentleman R.. R: A language for data analysis and graphics.. „Journal of Computational and Graphical Statistics”, 1995. DOI: 10.1080/10618600.1996.10474713.
- ↑ bioconductor - zestaw narzędzi do analizy genomu o otwartym kodzie źródłowym, oparty na R
- ↑ Gentleman R. et al. Bioconductor: open software development for computational biology and bioinformatics.. „Genome Biology”, 2004. DOI: 10.1186/gb-2004-5-10-r80.
- ↑ R in Clinical Research and Evidence-Based Medicine , r-clinical-research.com .
- ↑ FDA: R OK for drug trials (Revolutions) , blog.revolutionanalytics.com .
- ↑ Companies Using R , Revolution Analytics (ang.).
- ↑ StatSoft Cross-Industry Solutions , StatSoft (ang.).
- ↑ IBM - Produkty , www-03.ibm.com (pol.).
- ↑ R Interface Now Available in SAS/IML Studio , support.sas.com (ang.).