Introduzione a R 20142015
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Introduzione a R 2014­2015 Emanuele Taufer Caratteristiche di base R è un software opensource, R è un ambiente estremamente versatile: Architettura del sistema R R­studio R­isorse Manuali in italiano Caratteristiche di base R è un ambiente integrato per l’analisi dei dati nato nel 1993 dall’elaborazione del linguaggio di programmazione S (ideata da John Chambers presso i Bell Laboratories) ad opera di Robert Gentleman e Ross Ihaka, colleghi presso l’Università di Auckland. capacità di gestione e manipolazione dei dati; accesso ad un vasto insieme di strumenti integrati per l’analisi statistica; potenzialità grafiche particolarmente flessibili; possibilità di adoperare un vero e proprio linguaggio di programmazione orientato ad oggetti che consente l’uso di strutture condizionali e cicliche, nonché di funzioni create dall’utente. distribuito gratuitamente sotto i vincoli della GPL (General Public License) e virtualmente disponibile per qualsiasi sistema operativo (anche PS3) Sta diventando il riferimento sia non solo per l’accademia: Bank of America, Facebook, Ford, NewScientist,The New York Times, FDA sono solo alcune delle aziende che utilizzano R per la gestione dei loro dati. R è un software opensource, Scaricalo da http://cran.r­project.org/ (http://cran.r­project.org/) si ha la possibilità di accedere al codice sorgente e di modificarlo ha un costo zero per l’utente finale dispone di una vasta manualistica (in lingua inglese) consultabile e scaricabile da Internet è possibile accedere tramite Internet ad una vasta gamma di librerie per analisi statistiche molte dettagliate create e messe a disposizione di tutti da parte di ricercatori di tutto il pianeta esiste una comunità R molto attiva: R­help and R­devel mailing lists e Stack Overflow R è un ambiente estremamente versatile: con possibilità di creare strumenti personali di analisi statistica ad hoc necessari per le proprie ricerche con disponibilità di strumenti di analisi statistica (già pronti) dai più elementari ai più sofisticati probabilmente il miglior software per l’analisi grafica. un software in continuo e rapido sviluppo può essere integrato facilmente, ad esempio con Microsoft Excel MySql, Microsoft Access, Oracle, PostgreSQL consente di importare file di dati da software statistici quali: Minitab, S, SAS, SPSS, Stata Architettura del sistema R L’ambiente R è diviso in 2 parti concettuali: 1. Il sistema R “base” che si scarica da CRAN 2. Tutto il resto. R è suddiviso in un certo numero di pacchetti. Il sistema R “base” contiene, tra le altre cose, il pacchetto di base che è necessario per eseguire R e contiene le funzioni fondamentali. Gli altri pacchetti contenuti nel sistema “base” includono utils, stats, datasets, graphics, grDevices, grid, methods, tools, parallel, compiler, splines, tcltk, stats4. Ci sono anche pacchetti “consigliati” : boot, class, cluster, codetools, foreign, KernSmooth, lattice, mgcv, nlme, rpart, survival, MASS, spatial, nnet, Matrix. Ci sono più di 5000 pacchetti in CRAN che sono stati sviluppati dagli utenti e programmatori di tutto il mondo. R­studio R­studio è un’interfaccia grafica che permette di gestire agevolmente molte funzionalità di R Quasi tutto viene gestito in ambiente Windows Scaricabile gratuitamente da http://www.rstudio.com/ (http://www.rstudio.com/) R­isorse Il sito di R http://cran.r­project.org/ (http://cran.r­project.org/) (download, pacchetti, tutorials) R­ bloggers http://www.r­bloggers.com/ (http://www.r­bloggers.com/) (notizie, esempi, sviluppi) Self­teaching http://swirlstats.com/ (http://swirlstats.com/) (programma interattivo di auto­ apprendimento) Manuali in italiano Una Guida all’utilizzo dell’Ambiente Statistico R ­ Angelo Mineo http://cran.r­ project.org/doc/contrib/Mineo­dispensaR.pdf (http://cran.r­project.org/doc/contrib/Mineo­ dispensaR.pdf) Introduzione a R ­ Agostinelli http://cran.r­project.org/doc/contrib/manuale.0.3.pdf (http://cran.r­ project.org/doc/contrib/manuale.0.3.pdf) Principali tecniche di regressione con R ­ Vito Ricci http://cran.r­project.org/doc/contrib/Ricci­ regression­it.pdf (http://cran.r­project.org/doc/contrib/Ricci­regression­it.pdf)
