चमकदारपैकेज औरचमकदार डैशबोर्ड

केंद्रीय प्रवृत्ति और परिवर्तनशीलता
समारोहयह क्या गणना करता है
मतलब (एक्स)सदिश x में संख्याओं का माध्य।
माध्यिका (x)सदिश x . में संख्याओं की माध्यिका
वर(x)उस जनसंख्या का अनुमानित प्रसरण जिससे सदिश x में संख्याओं का नमूना लिया जाता है
एसडी (एक्स)जनसंख्या का अनुमानित मानक विचलन जिसमें से सदिश x में संख्याओं का नमूना लिया जाता है
स्केल (एक्स)वेक्टर x . में संख्याओं के लिए मानक स्कोर (z-scores)

 

सापेक्ष स्थिति

समारोहयह क्या गणना करता है
सॉर्ट (एक्स)सदिश x में संख्याएँ बढ़ते क्रम में
सॉर्ट (एक्स) [एन]सदिश x . में nवीं सबसे छोटी संख्या
रैंक (एक्स)सदिश x . में संख्याओं का क्रम (बढ़ते क्रम में)
रैंक (-x)सदिश x . में संख्याओं का क्रम (घटते क्रम में)
रैंक (एक्स, संबंध। विधि = "औसत")सदिश x में संख्याओं की रैंक (बढ़ते क्रम में), बंधी हुई संख्याओं के साथ, रैंकों का औसत दिया जाता है जो संबंधों को प्राप्त होता
रैंक (एक्स, संबंध। विधि = "मिनट")सदिश x में संख्याओं की रैंक (बढ़ते क्रम में), बंधी हुई संख्याओं के साथ न्यूनतम रैंक जो कि संबंधों को प्राप्त होती
रैंक (एक्स, संबंध। विधि = "अधिकतम")सदिश x में संख्याओं की रैंक (बढ़ते क्रम में), बंधी हुई संख्याओं के साथ, अधिकतम रैंक जो कि संबंधों को प्राप्त होती
क्वांटाइल (एक्स)0वां, 25वां, 50वां, 75वां और 100वां पर्सेंटाइल (यानी, the .)चतुर्थकों ) वेक्टर x में संख्याओं का। (यह गलत प्रिंट नहीं है: quantile(x) x का चतुर्थक लौटाता है।)

 

टी परीक्षण

समारोहयह क्या गणना करता है
t.test(x,mu=n, वैकल्पिक = "दो तरफा")दो-पुच्छीय टी-परीक्षण कि सदिश x में संख्याओं का माध्य n से भिन्न है।
t.test(x,mu=n, वैकल्पिक = "बड़ा")एक-पुच्छीय टी-परीक्षण कि सदिश x में संख्याओं का माध्य n से अधिक है।
t.test(x,mu=n, वैकल्पिक = "कम")एक-पुच्छीय टी-परीक्षण कि सदिश x में संख्याओं का माध्य n से कम है।
t.test(x,y,mu=0, var.equal = TRUE, वैकल्पिक = "दो तरफा") दो-पुच्छीय टी-परीक्षण कि सदिश x में संख्याओं का माध्य सदिश y में संख्याओं के माध्य से भिन्न होता है। दो वैक्टरों में भिन्नता को समान माना जाता है।
t.test(x,y,mu=0, वैकल्पिक = "दो तरफा", युग्मित = TRUE) दो-पुच्छीय टी-परीक्षण कि सदिश x में संख्याओं का माध्य सदिश y में संख्याओं के माध्य से भिन्न होता है। वेक्टर मिलान किए गए नमूनों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

 

प्रसरण का विश्लेषण (ANOVA)

समारोहयह क्या गणना करता है
एओवी (वाई ~ एक्स, डेटा = डी) एकल-कारक एनोवा, वेक्टर y में संख्याओं के साथ आश्रित चर और वेक्टर x के तत्व स्वतंत्र चर के स्तर के रूप में हैं। डेटा डेटा फ़्रेम में हैं d.
एओवी (वाई ~ एक्स + त्रुटि (डब्ल्यू / एक्स), डेटा = डी) दोहराए गए उपाय एनोवा, वेक्टर y में संख्याओं को आश्रित चर के रूप में और वेक्टर x में तत्वों को एक स्वतंत्र चर के स्तर के रूप में। त्रुटि (w/x) इंगित करती है कि वेक्टर w में प्रत्येक तत्व x के सभी स्तरों का अनुभव करता है (यानी, x एक दोहराया माप है)। डेटा डेटा फ़्रेम में हैं d.
एओवी (वाई ~ एक्स * जेड, डेटा = डी) दो-कारक एनोवा, वेक्टर y में आश्रित चर के रूप में संख्याओं के साथ और दो स्वतंत्र चर के स्तर के रूप में वैक्टर एक्स और जेड के तत्व। डेटा डेटा फ़्रेम में हैं d.
एओवी (वाई ~ एक्स * जेड + त्रुटि (डब्ल्यू / जेड), डेटा = डी) मिश्रित एनोवा, सदिश z में संख्याओं को आश्रित चर के रूप में और सदिश x और y के तत्वों को दो स्वतंत्र चरों के स्तरों के रूप में। त्रुटि (w/z) इंगित करता है कि वेक्टर w में प्रत्येक तत्व z के सभी स्तरों का अनुभव करता है (यानी, z एक दोहराया माप है)। डेटा डेटा फ़्रेम में हैं d.

 

सहसंबंध और प्रतिगमन

समारोहयह क्या गणना करता है
कोर (एक्स, वाई)वेक्टर x में संख्याओं और वेक्टर y . में संख्याओं के बीच सहसंबंध गुणांक
कोर.टेस्ट (एक्स, वाई)सदिश x में संख्याओं और सदिश y में संख्याओं के बीच सहसंबंध गुणांक, साथ ही सहसंबंध गुणांक के महत्व का t-परीक्षण।
एलएम (वाई ~ एक्स, डेटा = डी) सदिश y में आश्रित चर के रूप में संख्याओं के साथ रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण और स्वतंत्र चर के रूप में वेक्टर x में संख्याएँ। डेटा डेटा फ़्रेम में हैं d.
गुणांक (ए)रैखिक प्रतिगमन मॉडल की ढलान और अवरोधन a.
कॉन्फिंट (ए)ढलान का विश्वास अंतराल और रैखिक प्रतिगमन मॉडल का अवरोधन a
एलएम (वाई ~ एक्स + जेड, डेटा = डी) वेक्टर y में संख्याओं के साथ आश्रित चर के रूप में और स्वतंत्र चर के रूप में वैक्टर x और z में संख्याओं के साथ बहु प्रतिगमन विश्लेषण। डेटा डेटा फ़्रेम में हैं d.

जब आप एनोवा या प्रतिगमन विश्लेषण करते हैं, तो विश्लेषण को एक सूची में संग्रहीत करें।

उदाहरण के लिए,ए <- एलएम (वाई ~ एक्स, डेटा = डी).

फिर, सारणीबद्ध परिणाम देखने के लिए, का उपयोग करेंसारांश()

सारांश (ए)

R . के साथ मशीन लर्निंग से निपटना

मशीन लर्निंग पैकेज और कार्य

पैकेटसमारोहयह क्या करता है
खड़खड़खड़खड़ ()रैटल ग्राफिक यूजर इंटरफेस खोलता है
rpartआरपार्ट ()एक निर्णय वृक्ष बनाता है
rpart.प्लॉटपीआरपी ()एक निर्णय वृक्ष खींचता है
यादृच्छिक वनयादृच्छिक वन ()निर्णय वृक्षों का एक यादृच्छिक जंगल बनाता है
खड़खड़PrintRandomForests ()वन के व्यक्तिगत निर्णय वृक्षों के नियमों को प्रिंट करता है
ई1071एसवीएम ()एक समर्थन वेक्टर मशीन को प्रशिक्षित करता है
ई1071भविष्यवाणी करना()एक समर्थन वेक्टर मशीन के आधार पर अनुमानित वर्गीकरण का एक वेक्टर बनाता है
कर्नलैबकेएसवीएम ()एक समर्थन वेक्टर मशीन को प्रशिक्षित करता है
आधार आरकेमीन्स ()k- साधन क्लस्टरिंग विश्लेषण बनाता है
नेतनेट ()एक छिपी हुई परत के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क बनाता है
न्यूरलनेटटूल्सप्लॉटनेट ()एक तंत्रिका नेटवर्क खींचता है
नेतभविष्यवाणी करना()तंत्रिका नेटवर्क के आधार पर भविष्यवाणियों का एक वेक्टर बनाता है

 

R . में बड़े (ish) डेटाबेस के साथ कार्य करना

डेटाबेस की खोज के लिए पैकेज और कार्य

पैकेटसमारोहयह क्या करता है
डीडरूआरएफएमफाइंडआरएफएम ()खुदरा लेनदेन के डेटाबेस पर एक रीसेंसी, आवृत्ति, धन विश्लेषण करता है
वीसीडीएसोसिएटस्टैट्स ()श्रेणीबद्ध डेटा की तालिकाओं के लिए आँकड़ों की गणना करता है
वीसीडीअसोक ()एक ग्राफिक बनाता है जो स्पष्ट डेटा की तालिका में स्वतंत्रता से विचलन दिखाता है
साफ सुथराझलक()पंक्तियों के रूप में ऑनस्क्रीन दिखाई देने वाले कॉलम के साथ डेटा फ़्रेम का आंशिक दृश्य प्रदान करता है
प्लॉट्रिक्सएसटीडी.त्रुटि ()माध्य की मानक त्रुटि की गणना करता है
प्लायरआंतरिक रूप से जुड़ा()डेटा फ़्रेम में शामिल हों
लुब्रिडेटदिन ()कैलेंडर तिथि के सप्ताह का रिटर्न दिन
लुब्रिडेटवाईएमडी ()आर दिनांक-प्रारूप में एक तिथि लौटाता है

R . के साथ मानचित्रों और छवियों में हेर-फेर

मानचित्रों को प्लॉट करने और छवियों को संसाधित करने के लिए पैकेज और कार्य

पैकेटसमारोहयह क्या करता है
एमएपीएसmap_data ()अक्षांश और देशांतर का डेटा फ़्रेम लौटाता है
ggmapsजियोकोड ()किसी स्थान-नाम का अक्षांश और देशांतर लौटाता है
जादुई करिश्मोंइमेज_रीड ()एक छवि को R में पढ़ता है और उसे एक जादुई वस्तु में बदल देता है
जादुई करिश्मोंimage_resize ()एक छवि का आकार बदलता है
जादुई करिश्मोंइमेज_रोटेट ()एक छवि घुमाता है
जादुई करिश्मोंइमेज_फ्लिप ()एक छवि को क्षैतिज अक्ष पर घुमाता है
जादुई करिश्मोंइमेज_फ्लॉप ()एक छवि को लंबवत अक्ष पर घुमाता है
जादुई करिश्मोंइमेज_एनोटेट ()छवि में टेक्स्ट जोड़ता है
जादुई करिश्मोंइमेज_बैकग्राउंड ()एक छवि के लिए पृष्ठभूमि सेट करता है
जादुई करिश्मोंimage_composite ()छवियों को जोड़ती है
जादुई करिश्मोंइमेज_मॉर्फ ()एक छवि को धीरे-धीरे दूसरे (रूप में) बनने के लिए प्रकट करता है
जादुई करिश्मोंछवि_चेतन ()RStudio व्यूअर विंडो में एनिमेशन डालता है
जादुई करिश्मोंimage_apply ()
जादुई करिश्मोंइमेज_राइट ()एक एनीमेशन को पुन: प्रयोज्य GIF के रूप में सहेजता है

 

इस लेख के बारे में

यह लेख पुस्तक से है:

पुस्तक लेखक के बारे में:

जोसेफ श्मुलर, पीएचडी, सूचना प्रौद्योगिकी में 25 से अधिक वर्षों के अनुभवी हैं। वह कई पुस्तकों के लेखक हैं, जिनमें शामिल हैंडमी के लिए आर के साथ सांख्यिकीय विश्लेषणऔर के चार संस्करणडमीज के लिए एक्सेल के साथ सांख्यिकीय विश्लेषण।इसके अलावा, उन्होंने कई लेख लिखे हैं और Lynda.com के लिए ऑनलाइन शोध तैयार किया है।

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