Možemo odjednom prekodirati ceo vektor. Da bismo to ilustrovali kreirajmo vektor sa nedostajućim podacima. A <- c(3, 2, NA, 5, 3, 7, NA, NA, 5, 2, 6) A Možemo prekodirati sve nedostajuće podatke nekim drugim brojem, npr. nulom kao što sledi: A[ is.na(A) ] <- 0 A Prekodirajmo sve vrednosti manje od 5 na vrednost …
SPSS ima opciju Count Values within Cases (prebrojavanje vrednosti unutar slučajeva), ali R nema ekvivalentnu funkciju. Ovde ćemo dati dve funkcije koje se mogu pokazati korisnima. Svaka od njih prebrojava vrednosti u okviru slučajeva u datoteci. Na primer, možemo imati datoteku koja sadrži odgovore u upitniku merene na tzv. Likert skali od 1 do 5. …
Provera postojanja specifičnih vrednosti korišćenjem any() i all() komandi Kreirati vektor b: b <- c(7, 2, 4, 3, -1, -2, 3, 3, 6, 8, 12, 7, 3) b Korišćenjem funkcije any() proveriti da li u vektoru b postoji element koji je jednak -4 i manji od 5: any(b == -4) any(b < 5) Obe komande …
Prebrojavanje elemenata u datoteci Kombinujući length() i which() komande dobijamo korisnu metodu za prebrojavanje elemenata koji zadovoljavaju određeni kriterijum. b <- c(7, 2, 4, 3, -1, -2, 3, 3, 6, 8, 12, 7, 3) b Prebrojmo trojke u vektoru b. count3 <- length(which(b == 3)) count3 U opštem slučaju možemo prebrojati koliko ima elemenata koji …
U 15. delu smo pokazali kako oceniti jednostavni uopšteni linearni model na binarnim podacima pomoću glm() naredbe. Nastavljamo sa istom glm() naredbom (modeliranje promenljive na težinu i radni takt motora) na istom skupu podataka mtcars koji je ugrađen u R. model <- glm(formula = vs ~ wt + disp, data = mtcars, family = binomial) …
U 15. delu pokazaćemo kako kreirati jednostavne uopštene linearne modele u R. Regresija metodom običnih najmanjih kvadrata daje nam linearne modele za neprekidne promenljive. Međutim, mnogi podaci od interesa za statističare i istraživače nisu neprekidni i zato se moraju koristiti druge metode za stvaranje korisnih prognostičkih modela. Naredba glm() je dizajnirana tako da daje uopštene …
U ovom 14. delu, pokazaćemo kako kreirati pita grafike u R. Da bismo kreirali jednostavan pita grafik koristićemo komandu pie(). Kao i uvek, kreiramo vektor brojeva, a zatim ih grafički prikažemo. B <- c(2, 4, 5, 7, 12, 14, 16) Kreirajmo jednostavan pita grafik. pie(B) Kreiramo sada pita grafik sa naslovom, koristeći lepe boje i …
U delu 13. delu pokazaćemo kako kreirati pravougaoni grafički prikaz u R. Da bismo kreirali jednostavni pravougaoni grafički prikaz koristićemo naredbu boxplot(), koja je jednostavna za korištenje. Prvo ćemo kreirati vektor brojeva, a potom ćemo ih grafički prikazati. Pravougaoni grafički prikazi se mogu kreirati za pojedinačne promenljive ili za promenljive po grupama. Sintaksa je boxplot(x, …
U 12. delu, pokazaćemo kako da kreiramo histograme u R. Hajde da kreiramo jednostavan histogram koristeći naredbu hist(), koja je jednostavna za korišćenje, ali je zapravo prilično sofisticirana. Prvo, kreirajmo vektor sa brojevima, a potom histogram. B <- c(2, 4, 5, 7, 12, 14, 16) hist(B) To je bilo lako, ali nam je potrebno više …
U ovom 11. delu, pokazaćemo kako kreirati stubičaste grafike u R. Kreirajmo jednostavan stubičasti grafik koristeći komandu barplot(), koja je jednostavna za korišćenje. Prvo ćemo kreirati vektor sa brojeva. Zatim ćemo ih prebrojati pomoću naredbe table(), a zatim ćemo ih grafički prikazati. Komanda table() kreira jednostavnu tabelu frekvencija elemenata u skupu podataka. H <- c(2,3,3,3,4,5,5,5,5,6) …