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…
Brz početak rada sa R: Prekodiranje (20. Deo)
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…
Brz početak rada sa R: Prebrojavanje vrednosti unutar slučajeva (19. Deo)
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…
Brz početak rada sa R: Korišćenje any() i all() komandi (18. Deo)
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)…
Brz početak rada sa R: Uslovno prebrojavanje (17. Deo)
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…
Brz početak rada sa R: Uopšteni Linearni Model za binarne podatke (16. Deo)
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…
Brz početak rada sa R: Uopšteni Linearni Modeli (15. Deo)
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…