Exploiter la puissance de R pour l'informatique statistique! Ce tutoriel fournit une introduction pratique à R et à son IDE préféré, RStudio. Nous allons ignorer les définitions théoriques et sauter directement dans l'installation, les types de données et les fonctions essentielles.

Concepts clés:

• r est un langage de programmation spécialisé pour l'informatique statistique. RStudio est son environnement de développement intégré convivial (IDE).
• R et rstudio sont open-source et gratuits à télécharger à partir de leurs sites Web respectifs.
• L'interface rstudio se compose de quatre domaines clés: l'éditeur de code, la console (REPL), le volet environnement / historique et un panneau divers (fichiers, parcelles, packages, aide, visionneuse).
• RStudio comprend des ensembles de données intégrés pour la pratique. Ceux-ci sont chargés à l'aide de commandes simples, vous permettant d'explorer la manipulation et la visualisation des données.
• R prend en charge divers types de données: vecteurs, listes, matrices, cadres de données et facteurs. Chacun joue un r?le unique dans l'analyse des données.
• Les fonctions d'exploration des données essentielles incluent nrow, ncol, summary, str et dim. Ceux-ci vous aident à comprendre les dimensions de l'ensemble de données et les statistiques sommaires.
• La ma?trise des opérations de console, des types de données et des fonctions de base est cruciale pour la programmation R efficace.

Installation:

1. Téléchargez et installez la dernière version de R de http://ipnx.cn/link/07ae4cca3f90a49347ccb5c1a82ff46f .
2. Télécharger et installer rstudio à partir de http://ipnx.cn/link/ed58966527f3896422f854dc5d703513 .

R sert de moteur de calcul, tandis que RStudio fournit une interface rationalisée avec des fonctionnalités telles que des données d'échantillons, une assurance automatique et une documentation utile. Bien que vous puisse utiliser un éditeur de texte simple, RStudio est fortement recommandé pour son efficacité.

Après l'installation, lancez rstudio.

Comprendre l'interface rstudio:

L'interface graphique est divisée en quatre sections (bien que personnalisable):

• Editor (haut-gauche): écrire et enregistrer le code R (fonctions, classes, packages). L'option "Source on Save" (fortement recommandée) charge automatiquement le code dans la console lors de l'enregistrement.

• Console (inférieur à gauche): Une boucle de lecture-Eval (REPL) pour tester le code, les ensembles de données et les fonctions. C'est là que vous passerez la majeure partie de votre premier temps. Le code de l'éditeur est "d'origine" ici.

• Environnement / Historique (top-droite):
  • Environnement: Affiche des variables et des fonctions définies dans la console. Vous pouvez importer des ensembles de données ici.
  • HISTOIRE: répertorie toutes les commandes de console exécutées.

• Panneau divers (en bas à droite): contient cinq onglets: fichiers, parcelles, packages, aide et visionneuse. Ceux-ci donnent accès aux fichiers de projet, aux tracés générés, à la gestion des packages, à la documentation d'aide et à un navigateur Web intégré.

Travailler avec des ensembles de données intégrés:

RStudio est livré avec des exemples de jeux de données. Pour afficher les ensembles de données disponibles, tapez data() dans la console. Pour charger un ensemble de données (par exemple, women), utilisez data('women'). Affichez l'ensemble de données en tapant women (ou print(women)). Explorez l'ensemble de données à l'aide de fonctions comme nrow, ncol, summary, str, et dim.

r Types de données:

r offre des types de données atomiques (de base) et de niveau supérieur:

• Atomics: character (cha?nes), numeric (nombres à virgule flottante), integer (nombres entiers), complex (nombres complexes), logical (booléens) . La coercition de type est possible en utilisant des fonctions comme as.integer().

• de niveau supérieur: vectors (séquences ordonnées du même type de données), lists (séquences ordonnées de types de données potentiellement différents), data.frames (tableaux avec des lignes et des colonnes), matrices (tableaux multidimensionnels du même type de données), factors (données catégorielles avec les étiquettes).

Conclusion:

Ce tutoriel fournit une compréhension fondamentale de R et Rstudio. Continuez à explorer les ensembles de données et les fonctions intégrés. N'oubliez pas d'utiliser les fichiers d'aide (?function_name) pour des informations détaillées. De là, vous pouvez progresser vers des concepts plus avancés.

Questions fréquemment posées (FAQ): (Celles-ci sont déjà bien couvertes dans le texte d'origine et ne nécessitent pas de réécriture supplémentaire.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!