Einführung in R und Rstudio

Nutzen Sie die Kraft von R für statistisches Computer! Dieses Tutorial bietet eine praktische Einführung in R und seine bevorzugte IDE, RSTUDIO. Wir überspringen die theoretischen Definitionen und springen direkt in Installation, Datentypen und wesentliche Funktionen.

Schlüsselkonzepte:

• r ist eine spezialisierte Programmiersprache für statistisches Computer. RSTUDIO ist seine benutzerfreundliche integrierte Entwicklungsumgebung (ID).
• Sowohl R als auch Rstudio sind Open-Source und kostenlos von ihren jeweiligen Websites herunterladen.
• Die RSTUDIO -Schnittstelle besteht aus vier Schlüsselbereichen: dem Code -Editor, der Konsole (Repl), der Umgebung/des Verlaufsbereichs und eines verschiedenen Panels (Dateien, Grundstücke, Pakete, Hilfe, Betrachter).
• rstudio enthält integrierte Datensätze zum Üben. Diese werden mit einfachen Befehlen geladen, sodass Sie Datenmanipulation und Visualisierung untersuchen können.
• r unterstützt verschiedene Datentypen: Vektoren, Listen, Matrizen, Datenrahmen und Faktoren. Jeder spielt eine einzigartige Rolle in der Datenanalyse.
• Wesentliche Datenerforschungsfunktionen umfassen nrow, ncol, summary, str und dim. Diese helfen Ihnen, Datensatzdimensionen und Zusammenfassungsstatistiken zu verstehen.
• Mastering -Konsolenoperationen, Datentypen und grundlegende Funktionen sind für eine effektive R -Programmierung von entscheidender Bedeutung.

Installation:

1. Laden Sie die neueste Version von R aus https://www.php.cn/link/07AE4CCA3F90A49347CCB5C1A82FF46F .
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2. herunterladen und installieren Sie RSTUDIO von https://www.php.cn/link/ed58966527f3896422f854dc5d703513 .

r dient als Computer -Engine, während RSTUDIO eine optimierte Schnittstelle mit Funktionen wie Beispieldaten, Autocompletion und hilfreicher Dokumentation bietet. Während Sie einen einfachen Texteditor verwenden könnten, wird RSTUDIO für seine Effizienz sehr empfohlen.

Nach der Installation starten Sie Rstudio.

Verständnis der RSTUDIO -Schnittstelle:

Die GUI ist in vier Abschnitte unterteilt (obwohl anpassbar):

• Editor (Top-Links): RCODE und speichern R-Code (Funktionen, Klassen, Pakete). Die Option "Quelle auf Speichern speichern" (sehr empfohlen) lädt den Code beim Speichern automatisch in die Konsole.

• Konsole (unterer Links): Eine Leser-E-Drucken-Schleife (Repl) zum Testen von Code, Datensätzen und Funktionen. Hier verbringen Sie den größten Teil Ihrer Anfangszeit. Der Code aus dem Editor ist hier "bezogen".

• Umgebung/Geschichte (Top-Right):
  • Umgebung: Zeigt definierte Variablen und Funktionen in der Konsole an. Sie können hier Datensätze importieren.
  • HAFT: listet alle ausgeführten Konsolenbefehle auf.

• Verschiedenes Panel (unten rechts): enthält fünf Registerkarten: Dateien, Diagramme, Pakete, Hilfe und Betrachter. Diese bieten Zugriff auf Projektdateien, generierte Grundstücke, Paketverwaltung, Hilfsdokumentation und einen integrierten Webbrowser.

Arbeiten mit integrierten Datensätzen:

rstudio wird mit Beispieldatensätzen geliefert. Um verfügbare Datensätze anzuzeigen, geben Sie in der Konsole data() ein. Verwenden Sie women zum Laden eines Datensatzes (z. B. data('women')). Zeigen Sie den Datensatz an, indem Sie women (oder print(women)) eingeben. Erforschen Sie den Datensatz mit Funktionen wie nrow, ncol, summary, str und dim.

r Datentypen:

r bietet Atom- (Basis-) und höhere Datentypen:

• Atomics: character (Zeichenfolgen), numeric (Floating-Punkt-Zahlen), integer (ganze Zahlen), complex (komplexe Zahlen), logical (Booleans) . Typ -Zwang kann Funktionen wie as.integer().

  verwendet

• höhere Ebene: vectors (geordnete Sequenzen desselben Datentyps), lists (geordnete Sequenzen potenziell unterschiedlicher Datentypen), data.frames (Tabellen mit Zeilen und Spalten), matrices (mehrdimensionale Arrays desselben Datentyps), factors (kategoriale Daten mit Beschriftungen).

Schlussfolgerung:

Dieses Tutorial bietet ein grundlegendes Verständnis von R und Rstudio. Erforschen Sie weiter die integrierten Datensätze und Funktionen. Denken Sie daran, die Help -Dateien (?function_name) für detaillierte Informationen zu verwenden. Von hier aus können Sie zu fortgeschritteneren Konzepten fortschreiten.

häufig gestellte Fragen (FAQs): (Diese sind bereits im Originaltext gut bedeckt und erfordern kein weiteres Umschreiben.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung in R und Rstudio. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!