Uvod u popis R paketa
Paket u R programskom jeziku je jedinica koja pruža potrebne funkcionalnosti koje se mogu koristiti učitavanjem u R okruženje. Popis R paketa sličan je biblioteci na C, C ++ ili Javi. Dakle, u osnovi paket može imati brojne funkcije poput funkcija, konstanta itd., Što ćemo dopustiti korisniku da ih koristi u kontekstu određenog problema. U R-u se potreban paket može učitati pomoću knjižnice () funkcije. U slučaju da paket ne postoji, on se može instalirati pomoću funkcije install.packages (). Paketi olakšavaju naizgled teške zadatke zahvaljujući gotovim funkcionalnostima.
Što su R paketi?
U R postoji mnogo paketa, a odabir paketa ovisi o njegovoj primjeni. Iako postoje određeni paketi koji se široko koriste zbog funkcionalnosti koje pružaju, nije slučaj da su drugi paketi manje važni. Različiti paketi imaju različite svrhe; neke su povezane sa statističkim tehnikama, neke se odnose na vizualizacije itd.
U sljedećem ćemo dijelu pogledati neke od važnih paketa u R-u:
1. Automobil
Ovaj je paket pridruženi primijenjenoj regresiji. To je veliki paket koji pruža različite funkcionalnosti za statističku analizu. Uvozom ovog paketa u R okruženje uvoze se drugi povezani paketi poput MASS-a, statistike, grafike itd. Neke funkcije u paketu uključuju Anova, avPlots, Boxplot, carPalette, parcele gustoće, infIndexPlot, linearnu hipotezu, logit, test vanranja, qqPlot, rezidualne parcele, scatterplot, matrica rasipanja, itd. Opsežne mogućnosti paketa mogu se procijeniti prema broju funkcija koje pruža.
2. Corrplot
Paket nudi grafički prikaz korelacijske matrice i intervala pouzdanosti. Paket također nudi algoritme za izvođenje premjeravanja matrica. Mnogobrojne mogućnosti uključuju odabir potrebnih boja, tekstualnih naljepnica, naljepnica u boji, izgleda itd. Različite metode vizualizacije ili parametarskih metoda u paketu Corrplot su "krug", "kvadrat", "elipsa", "broj", "nijansa", "boja" i "pita". Corrplot funkcija koja uključuje razne opcije daje vizualno privlačan prikaz povezanosti među različitim varijablama, koje je, inače, u normalnim okolnostima, poput brojeva, teško protumačiti. Pozitivne korelacije prikazane su plavom bojom, a negativne crvenom. Intenzitet boje i veličina kruga proporcionalni su koeficijentima korelacije.
3. DataExplorer
Ovaj paket bavi se automatiziranim istraživanjem i liječenjem podataka. Pruža automatizirani postupak istraživanja podataka namijenjen analitičkim zadacima i prediktivnom modeliranju. To je ključno jer korisniku omogućuje razumijevanje podataka i dobivanje uvida. Svaka varijabla u analizi skenira se i analizira paket. Nadalje, paket pruža funkcionalnosti za vizualizaciju tih varijabli koristeći uobičajene grafičke tehnike. Također nudi uobičajene metode obrade podataka za obradu i formatiranje podataka.
4. Gmodels
Paket gmodels pruža različite alate u R za crtanje podataka. Sadrži različite funkcije kao što je glh.test koji se koristi za testiranje, ispis ili sažetak opće linearne hipoteze za regresijski model. Funkcija čini. kontrasti pretvaraju u ljude razumljive kontraste u oblik koji je R potreban za računanje. Matrica koju je vratio make.contrasts može se koristiti kao argument argumentu kontrasta funkcija modela. Funkcija coefFrame odgovara modelu svake podskupine koja je definirana , a zatim vraća podatkovni okvir s jednim retkom za svaki fit i jednim stupcem za svaki parametar. Procjenjiva funkcija izračunava i ispituje kontraste i ostale procijenjene linearne funkcije koeficijenata modela za lm, glm, itd. Funkcija fit.contrast izračunava i ispituje proizvoljne kontraste za regresijske objekte.
5. Gplots
Ovaj paket pruža funkcionalnosti vizualizacije putem različitih alata za programiranje. Funkcije u paketu djeluju na konceptu izračuna i iscrtavanja. Grafičke mogućnosti paketa demonstrirane su različitim funkcijama kao što su dijagrami pojasa, boxplot2, col2hex, ci2d, hist2d, tekstualni zaplet, grafikon sudopera, pilot balona, plotCI, sredstva crteža itd. Ove funkcije omogućuju rad s postavkama koje se odnose na boju, tekst i ostale zamršene grafičke aspekte vizualizacije. Oni se također bave složenim elementima uključenim u statistiku zasnovanu na vizualizaciji, npr. Lmplot2, residplot funkcije koje korisniku omogućuju pokretanje detaljne regresijske dijagnoze kroz dijagnostičke ploče. Ako je potrebno navesti više podataka u istoj regiji, ali s odvojenim osovinama, to je moguće pomoću funkcije crtanja u paketu.
6. Ggplot2
To je jedan od vrlo poznatih paketa u R-u koji pruža opsežne vizualne mogućnosti i prikazuje rezultate čak i složenih statističkih i matematičkih tehnika. Mnogobrojne funkcionalnosti koje paket pruža analitičaru omogućuju dobivanje uvida iz podataka na najaktivniji način. Opis R funkcije je "sustav za deklarativno stvaranje grafike koji se temelji na Grafičkoj gramatici". Ova gramatika grafike znači da korisnik mora reći 'ggplot2' o načinu na koji se varijable moraju preslikati u estetiku, pa to u suštini znači da odredite koji će grafički aspekti koristiti i ggplot2 će raditi sukladno tome na temelju detalja.
7. Podmažite
Ovaj R paket olakšava rad s datumima i vremenima. Paket podmazivanja omogućava jednostavnu manipulaciju podacima o datumu i vremenu. Analizira neki broj i daje pogodan raspored podataka, u stvari, funkcije raščlanjivanja u paketu upravljaju raznim formatima i separatorima što pojednostavljuje postupak analize. Jedna od značajnih karakteristika je da paket pruža funkcionalnosti za rukovanje datumima s različitim vremenskim zonama.
8. Hmisc
Nazvani Harrell Razno, Hmisc paket sadrži mnoge funkcije koje se mogu iskoristiti za analizu podataka, grafiku na visokoj razini i uslužne operacije. Također uključuje funkcije izračunavanja veličine i snage uzorka, uvoza i napomena za skupove podataka, unošenje nedostajućih vrijednosti, pružanje naprednih funkcionalnosti tablice, grupiranje varijabli, manipuliranje znakovnim nizom, pretvaranje R objekata u HTML kod itd.
9. Rešetka
Paket nudi sustav za vizualizaciju podataka na visokoj razini koji je inspiriran Trellis grafikom. Naglašava se na multivarijantnim podacima. Snažne mogućnosti vizualizacije paketa pružaju potrebno grafičko rješenje. Neke od značajnih funkcija u paketu su B_07_cloud što pomaže u izradi 3d crteža raspršivanja i površine žičanog okvira; D_level. boje, funkcija za računanje lažnih boja koje predstavljaju numeričku ili kategoričku varijablu; B_06_levelplot, funkcija koja stvara crteže razine i konturne crteže; A_01_Lattice, funkcija koja pruža mogućnosti grafičkog rešetka. B_09_tmd je funkcija koja generira oznaku tukey Mean - razlika razlike; B_11_oneway, funkcija koja odgovara Jednosmjernom modelu. Paket, dakle, pruža opsežne funkcionalnosti za vizualizaciju kroz različite funkcije.
10. MatrixModels
Ovaj paket omogućuje modeliranje s rijetkim i gustim 'Matrix' matricama. Da bi se to postiglo koristi se modularno predviđanje i odziv, klase modula. Sve funkcije koje pruža paket su podjednako važne, neke od njih su lm.fit.sparse koja je funkcija fitra za rijetke linearne modele, modelCoef koji rješava koeficijente i priraštaj koeficijenta, model. Matrica koja konstruira možda rijetke matrice dizajna ili modela, glm4 koja odgovara generaliziranim linearnim modelima.
11. Multcomp
Paket omogućava višestruku usporedbu k grupa u generaliziranim linearnim modelima. Popis devet standardnih postupaka tj. Dunnet, Tukey, Sequen, AVE, Changepoint, Williams, Marcus, McDermott i Tetrade, pružaju se korisniku, a korisnik odabire usporedbe na temelju zahtjeva. Uz sve to, za kontrastnu matricu omogućeno je i besplatno ulazno sučelje koje omogućuje posebne usporedbe. Značajna značajka je da same usporedbe nisu ograničene na bilo koji određeni dizajn, kao što je uravnotežen ili jednostavan, već su programi dizajnirani na takav način da odgovaraju višestrukim usporedbama unutar općeg linearnog modela koji omogućava kovarijante, korelirana sredstva, nedostajuće vrijednosti itd.
12. OpenMx
Ovaj se paket u osnovi bavi proširenim modeliranjem strukturnih jednadžbi. Pruža funkcionalnosti za stvaranje modela strukturnih jednadžbi. Ovim se modelima može upravljati pomoću programiranja. Modeli se mogu specificirati matricama ili putanjama poput LISREL ili RAM. Neke od vrsta modela uključuju više skupina, potvrđujući faktor, raspodjelu smjese, kategorički prag, diferencijalno prikladne funkcije itd.
13. Plyr
Vrlo je važan paket koji pruža funkcionalnosti za obradu podataka. Pruža alate za dijeljenje, primjenu i kombiniranje podataka. Dolazi s setom alata koji pomažu u rješavanju uobičajenog skupa problema. Na primjer, ponekad ćemo možda trebati razbiti veliki zadatak na manje zadatke koji su upravljivi, a zatim radimo na svakom komadu i na kraju, sve dijelove vratimo zajedno.
14. Qcc
Paket dobija na značaju zahvaljujući različitim funkcionalnostima analize kvalitete koje pruža. Omogućuje Shewhart kontrolne tablice kvalitete za kontinuirano, atributira i broji podatke. Među ostalim važnim grafikonima su Cusum i EWMA grafikoni i krivulje operativnih karakteristika. Također nudi funkcionalnost analize mogućnosti procesa. Pareto karta i grafikon uzročnika i posljedica i multivarijantne kontrolne karte korisni su alati koje dolazi u paketu.
15. RandomForest
Kao što ime sugerira, ovaj se paket koristi za izradu algoritma slučajnih šuma. Paket implementira Breimanov slučajni šumski algoritam koji se temelji na Beiman-ovom i Cutlerovom izvornom FORTRAN kodu. Algoritam se koristi za klasifikaciju i regresiju. Paket se također može koristiti u nenadziranom načinu za procjenu blizine podataka.
16. Psihija
To je paket namijenjen posebnoj svrsi. Paket pruža postupak za psihološko, psihometrijsko i lično istraživanje. Funkcije su prvenstveno za multivarijantnu analizu korištenjem različitih multivarijantnih statističkih tehnika.
Zaključak-Popis R paketa
Na R-u postoje brojni paketi, a primjena paketa ovisi o potrebama. Popis zajednice R paketa raste vrlo brzo i svakim danom paket se dodaje. Višestruki paketi mogu pružiti slične funkcije, ali odabir paketa mora se temeljiti na pažljivoj studiji.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Popis R paketa. Ovdje smo raspravljali o upoznavanju s R paketima i nekim važnim R. paketima. Također možete proći i kroz druge naše predložene članke da biste saznali više -
- Java paketi
- Što je JNDI u Javi?
- JColorChooser
- R Programiranje vs Python