U prethodnom delu smo kreirali dve promenljive, koristili lm() komandu da bismo ocenili regresioni model, a potom diagnosticirali regresiju korišćenjem plot() komande. Ponavljamo iste podatke. visina = c(176, 154, 138, 196, 132, 176, 181, 169, 150, 175)<br /> težina = c(82, 49, 53, 112, 47, 69, 77, 71, 62, 78)…
Brz početak rada sa R: Dijagnosticiranje regresionog modela (28. Deo)
U prethodnom delu smo kreirali dve promenljive i korišćenjem lm() komande ocenili regresioni model, tretirajući jednu promenljivu zavisnom, a drugu nezavisnom. Ovde ih ponavljamo ponovo. visina = c(176, 154, 138, 196, 132, 176, 181, 169, 150, 175) težina = c(82, 49, 53, 112, 47, 69, 77, 71, 62, 78) Sada…
Brz početak rada sa R: Više o regresiji (27. Deo)
U prethodnom delu smo kreirali dve promenljive i korišćenjem lm() komande ocenili regresioni model, tretirajući jednu promenljivu zavisnom, a drugu nezavisnom. Ovde ih ponavljamo ponovo. visina = c(176, 154, 138, 196, 132, 176, 181, 169, 150, 175) težina = c(82, 49, 53, 112, 47, 69, 77, 71, 62, 78) Sada…
Brz početak rada sa R: Dijagram rasturanja sa regresionom linijom (26. Deo)
Danas ćemo kreirati dve promenljive, grafički ih prikazati na dijagramu rasturanja i uključiti regresionu liniju. Neka je visina promenljiva koja opisuje visinu (u cm) deset ljudi. Da bismo kreirali ovu promenljivu kopirati i preneti sledeći kod na R komandnu liniju. visina <- c(176, 154, 138, 196, 132, 176, 181, 169,…
Brz početak rada sa R: Boje simbola i legenda u qplot (25. Deo)
U prethodnom delu smo pokazali kako postaviti veličinu simbola kvalitativne promenljive korišćenjem qplot. Sada ćemo pokazati kako kontrolisati boju simbola i kako kreirati naslove u legendi. Kopirajmo istu datoteku iz prethodnog dela (medicinska datateka o pacijentima u randomiziranom kontrolisanom kliničkom ispitivanju): M <- structure(list(PACIJENT = structure(c(32L, 15L, 41L, 42L, 44L,…
Brz početak rada sa R: Veličine simbola u qplot (24. Deo)
U ovom delu ćemo razmotriti kako da postavimo veličinu simbola za kvalitativne promenljive korišćenjem qplot. Kopirati sledeću datoteku (medicinska datateka o pacijentima u randomiziranom kontrolisanom kliničkom ispitivanju): M <- structure(list(PACIJENT = structure(c(32L, 15L, 41L, 42L, 44L, 17L, 31L, 10L, 38L, 18L, 22L, 30L), .Label = c("Adrienne", "Alan", "Andy", "Ann ",…
Brz početak rada sa R: Korišćenje qplot() funkcije (23. Deo)
U ovom ćemo delu pokazati kako koristiti qplot da bismo kreirali jednostavan dijagram rasturanja. qplot (quick plot – brzi grafik) sistem je podskup ggplot2 (grammar of graphics – gramatika grafika) paketa koji možemo koristiti da bismo kreirali lepe grafike. Ovaj paket je odličan kada želimo kreirati grafike za kvalitativne podatke,…
Brz početak rada sa R: Matematički izrazi za grafike (22. Deo)
Sada ćemo razmotriti kako kreirati matematičke izraze za naše grafike. Matematički izrazi se mogu dodati na grafik korišćenjem expression(paste()) i substitute(). Ako su nam potrebni matematički izrazi u naslovima osa, tada ćemo isključiti podrazumevajuću vrednost i uključiti grčke simbole tako što ćemo ih napisati na engleskom. Moguće je kreirati razlomke…
Brz početak rada sa R: Crtanje više grafika na istoj stranici (21. Deo)
Danas ćemo razmotriti kako postaviti više grafika na istoj stranici. Koristimo sintaksu par(mfrow=(A,B)), gde se A odnosi na broj redova i B na broj kolona (i gde će svaka ćelija imati jedan grafik). Ova sintaksa priprema okruženje za crtanje A redova i B kolona. Prvo kreiramo četiri vektora, sve iste…
Rsample (1. Deo): Bootstrap ocena intervala poverenja srednje vrednosti
Paket sadrži funkcije koje omogućavaju različite tipove resampling-a (npr. cross-validation, bootstrap, itd). Struktura podataka u kojoj se čuvaju resampling podaci je data frame i veoma je zgodna za dalji rad. Više o paketu možete pročitati na zvaničnoj stranici paketa: https://github.com/tidymodels/rsample. Paket je deo RStudio “tidymodels” projekta, a na čelu projekta…