Uvod v seznam R paketov
Paket v programskem jeziku R je enota, ki zagotavlja potrebne funkcionalnosti, ki jih je mogoče uporabiti z nalaganjem v okolje R. Seznam R paketov je podoben knjižnici na C, C ++ ali Javi. Torej ima paket v bistvu lahko številne funkcije, kot so funkcije, konstante itd., Kar uporabniku omogočimo, da jih uporabi v okviru določene težave. V R lahko s pomočjo funkcije knjižnica () naložite potreben paket. V primeru, da paketa ni, ga je mogoče namestiti s funkcijo install.packages (). Paketi olajšajo na videz težka opravila s pomočjo že pripravljenih funkcionalnosti.
Kaj so R paketi?
V R je veliko paketov, izbira paketa je odvisna od njegove uporabe. Čeprav obstajajo določeni paketi, ki se pogosto uporabljajo zaradi funkcionalnosti, ki jo zagotavljajo, drugi paketi niso tako pomembni. Različni paketi imajo različne namene; nekatere so povezane s statističnimi tehnikami, nekatere se nanašajo na vizualizacije itd.
V naslednjem razdelku bomo pogledali nekaj pomembnih paketov v R:
1. Avto
Ta paket je spremljevalna regresija. Gre za velik paket, ki ponuja različne funkcionalnosti za statistične analize. Uvoz tega paketa v okolje R uvozi druge povezane pakete, kot so MASS, statistika, grafika itd. Nekatere funkcije paketa vključujejo Anova, avPlots, Boxplot, carPalette, gostote, grafikone, infIndexPlot, linearno hipotezo, logit, zunanji test, qqPlot, preostale ploskve, scatterplot, matrica raztresenosti itd. Obsežne zmogljivosti paketa je mogoče oceniti glede na število funkcij, ki jih ponuja.
2. Corrplot
Paket nudi grafični prikaz korelacijske matrice in intervala zaupanja. V paketu so tudi algoritmi za izvajanje matričnega preureditve. Številne možnosti vključujejo izbiro potrebnih barv, besedilnih nalepk, barvnih nalepk, postavitve itd. V paketu corrplot so različni načini vizualizacije ali parametrov: "krog", "kvadrat", "elipsa", "številka", "senca", "barva" in "pita". Funkcija corrplot, ki vključuje različne možnosti, daje vizualno privlačen prikaz korelacije med različnimi spremenljivkami, ki jih sicer v normalnih okoliščinah, kot so številke, težko razložimo. Pozitivne korelacije so prikazane v modri barvi, negativne pa v rdeči. Intenzivnost barve in velikost kroga sta sorazmerni s korelacijskimi koeficienti.
3. DataExplorer
Ta paket obravnava avtomatizirano raziskovanje in obdelavo podatkov. Ponuja avtomatiziran postopek raziskovanja podatkov, namenjen analitičnim nalogam in napovednemu modeliranju. To je ključnega pomena, saj uporabniku omogoča razumevanje podatkov in pridobivanje vpogledov. Vsako spremenljivko v analizi skenira in analizira paket. Nadalje paket ponuja funkcionalnosti za vizualizacijo teh spremenljivk z uporabo tipičnih grafičnih tehnik. Ponuja tudi skupne metode obdelave podatkov za obdelavo in formatiranje podatkov.
4. Gmodels
Paket gmodels ponuja različna orodja R za risanje podatkov. Vsebuje različne funkcije, kot je glh.test, ki se uporablja za testiranje, tiskanje ali povzetek splošne linearne hipoteze za regresijski model. Funkcija omogoča. kontrasti pretvorijo v človeku berljive kontraste v obliko, ki jo R potrebuje za računanje. Matrico, ki jo je vrnil make.contrasts, lahko uporabimo kot argument argumentu kontrastov funkcij modela. Funkcija coefFrame prilega model vsaki podskupini, ki jo definira , nato vrne podatkovni okvir z eno vrstico za vsako prileganje in en stolpec za vsak parameter. Funkcionalna vrednost izračuna in preizkusi kontraste in druge merljive linearne funkcije koeficientov modela za lm, glm itd. Funkcija fit.contrast izračuna in preizkuša poljubne kontraste za regresijske objekte.
5. Gplots
Ta paket ponuja vizualizacijske funkcionalnosti z različnimi orodji za programiranje. Funkcije v paketu delujejo na konceptu izračuna in risanja. Grafične zmogljivosti paketa so prikazane z različnimi funkcijami, kot so zaplet pasu, boxplot2, col2hex, ci2d, hist2d, tekst besedila, potopni načrt, pilotni balon, plotCI, načrti načrta itd. Te funkcije omogočajo delo z nastavitvami, povezanimi z barvo, besedilo in druge zapletene grafične vidike vizualizacije. Obravnavajo tudi zapletene elemente, ki so vključeni v statistiko na osnovi vizualizacije, npr. Lmplot2, funkcije rezplota, ki uporabniku omogočajo natančno diagnostiko regresije skozi diagnostične sheme. Če je treba na istem območju narisati več podatkov, vendar z ločenimi osi, je to mogoče z uporabo funkcije preko črte v paketu.
6. Ggplot2
Gre za enega zelo znanih paketov R, ki ponuja obsežne vizualne zmogljivosti in prikazuje rezultate celo zapletenih statističnih in matematičnih tehnik. Številne funkcionalnosti, ki jih ponuja paket, omogočajo analitiku, da na najbolj interaktiven način pridobi vpoglede iz podatkov. Opis funkcije R je "sistem za deklarativno ustvarjanje grafike, ki temelji na gramatiki gramatike". Ta gramatika grafike pomeni, da mora uporabnik povedati 'ggplot2' o načinu, kako spremenljivke preslikati v estetiko, kar v bistvu pomeni, da določite, kateri grafični vidiki bodo uporabljeni in ggplot2 bosta glede na podrobnosti delovala v skladu s tem.
7. Mazite
Ta paket R olajša delo z datumi in urami. Paket za mazanje omogoča enostavno obdelavo podatkov o datumu in času. Število razčleni in poda ustrezno razporeditev podatkov, pravzaprav funkcije razčlenitve v paketu obravnavajo najrazličnejše formate in ločevalce, kar poenostavlja postopek razčlenitve. Ena od pomembnih lastnosti je, da paket ponuja funkcije za upravljanje datumov z različnimi časovnimi pasovi.
8. Hmisc
Poimenovan Harrell Razno, paket Hmisc vsebuje številne funkcije, ki jih je mogoče uporabiti za analizo podatkov, grafiko na visoki ravni in uporabne operacije. Vključuje tudi funkcije za računanje velikosti in moči vzorca, uvažanja in zapisovanja naborov podatkov, vnašanje manjkajočih vrednosti, zagotavljanje naprednih funkcij tabele, združevanje spremenljivk, manipulacija z znakovnim nizom, pretvorba R predmetov v HTML kodo itd.
9. rešetke
Paket ponuja sistem za vizualizacijo podatkov na visoki ravni, ki ga je navdihnila grafika Trellis. Poudarja na multivariatnih podatkih. Zmogljive zmogljivosti vizualizacije paketa zagotavljajo potrebno grafično rešitev. Nekatere od pomembnih funkcij v paketu so B_07_cloud, ki pomaga ustvariti 3d ploskev in površino žičnega okvirja; D_leven. barve, funkcija za računanje lažnih barv, ki predstavljajo numerično ali kategorično spremenljivko; B_06_levelplot, funkcija, ki ustvarja ravni ravni in konturne ploskve; A_01_Lattice, funkcija, ki omogoča grafične zmogljivosti. B_09_tmd je funkcija, ki ustvari tukey Mean - Difference Plot; B_11_oneway, funkcija, ki ustreza Enosmernemu modelu. Paket tako ponuja obsežne funkcionalnosti za vizualizacije skozi različne funkcije.
10. MatrixModels
Ta paket omogoča modeliranje z redkimi in gostimi matricami 'Matrix'. Za to uporablja modularno napovedovanje in odziv, razrede modulov. Vse funkcije, ki jih ponuja paket, so enako pomembne, nekatere od njih so lm.fit.sparse, ki je funkcija vgradnje za redke linearne modele, modelCoef, ki reši za koeficiente in prirast koeficienta, model. Matrica, ki konstruira morda redke zasnove ali matrike modela, glm4, ki ustreza splošnim linearnim modelom.
11. Multcomp
Paket omogoča več primerjav k skupin v posplošenih linearnih modelih. Seznam devetih standardnih postopkov, in sicer. Uporabnikom so na voljo Dunnet, Tukey, Sequen, AVE, Changepoint, Williams, Marcus, McDermott in Tetrade in uporabnik izbere primerjave na podlagi zahteve. Poleg tega je za kontrastno matriko na voljo tudi brezplačni vhodni vmesnik, ki omogoča posebne primerjave. Pomembna značilnost je, da primerjave same niso omejene na noben poseben dizajn, kot je uravnotežen ali preprost, temveč so programi zasnovani tako, da ustrezajo večkratnim primerjavam znotraj splošnega linearnega modela, ki omogoča kovarijate, korelirana sredstva, manjkajoče vrednosti itd.
12. OpenMx
Ta paket se v bistvu ukvarja z modeliranjem podaljšanih strukturnih enačb. Zagotavlja funkcionalnost za ustvarjanje strukturnih modelov enačb. S temi modeli je mogoče upravljati s programiranjem. Modeli so lahko določeni z matricami ali potmi, kot sta LISREL ali RAM. Nekatere vrste modelov vključujejo več skupin, potrditveni faktor, porazdelitev mešanice, kategorični prag, diferencialne funkcije Fit itd.
13. Plyr
Je zelo pomemben paket, ki zagotavlja funkcionalnosti za obdelavo podatkov. Ponuja orodja za delitev, uporabo in združevanje podatkov. Priložen je nabor orodij, ki pomagajo rešiti skupni nabor težav. Včasih bomo morda morali razdeliti veliko nalogo v manjše naloge, ki jih je mogoče obvladati, nato pa operiramo vsak kos in nato na koncu vse kose ponovno sestavimo.
14. Qcc
Paket pridobi pomen zaradi različnih funkcionalnosti analize kakovosti, ki jih ponuja. Ponuja sheme nadzora kakovosti Shewhart za neprekinjeno, pripisuje in šteje podatke. Med drugimi pomembnimi grafikoni so grafikoni Cusum in EWMA ter krivulje obratovalnih lastnosti. Ponuja tudi funkcijo analize zmogljivosti procesov. Pareto shema ter vzročno-posledična in večvarna kontrolna grafika so koristna orodja, ki jih ponuja paket.
15. RandomForest
Kot že ime pove, se ta paket uporablja za izdelavo algoritma naključnega gozda. V paketu je izveden Breimanov algoritem naključnega gozda, ki temelji na Beimanovi in Cutlerjevi izvirni kodi FORTRAN. Algoritem se uporablja za razvrščanje in regresijo. Paket se lahko uporablja tudi v nenadzorovanem načinu za oceno bližine podatkovnih točk.
16. Psih
To je paket, namenjen za posebne namene. Paket vsebuje postopek za psihološko, psihometrično in osebnostno raziskovanje. Funkcije so predvsem za multivariatno analizo z uporabo različnih multivariatnih statističnih tehnik.
Zaključek-Seznam R paketov
V R so številni paketi, uporaba paketa je odvisna od zahtev. Seznam skupin R paketov zelo hitro raste in vsak dan se paket doda. Več paketov lahko nudi podobne funkcije, vendar mora biti izbira paketa utemeljena na natančni preučitvi.
Priporočeni članki
To je vodnik po seznamu R paketov. Tukaj razpravljamo o uvodu R paketov in nekaterih pomembnih paketih R. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Java paketi
- Kaj je JNDI na Javi?
- JColorChooser
- R Programiranje proti Pythonu