16.5:

16.5: R'ye Giriş

Introduction to R

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Introduction to R

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

16.4: Statistical Package for the Social Sciences (SPSS)

16.6: Statistical Analysis System (SAS)

254 Views

•

01:11 min

•

January 09, 2025

Overview

R, istatistiksel hesaplama ve grafikler için güçlü bir yazılım ortamıdır. Bell Laboratuvarları’nda geliştirilen S dilinin bir uygulaması olarak ortaya çıkan R, dünya çapında istatistikçiler ve veri bilimcileri tarafından tercih edilen sağlam, açık kaynaklı bir istatistiksel yazılıma dönüşmüştür. Kapsamlı paketi, veri işleme, hesaplama ve grafik görüntüleme yeteneklerini içerir ve bu da onu veri analizi ve görselleştirme için çok yönlü hale getirir. Programlama dili, veri analizindeki basitliği ve etkinliği ile bilinen R’nin işlevselliğinin merkezinde yer alır. Dil, koşullu ifadelere, döngülere, kullanıcı tanımlı özyinelemeli işlevlere ve giriş/çıkış işlemlerine izin verir. Bu esneklik, R’nin temel yeteneklerini hem klasik hem de modern çok çeşitli istatistiksel teknikleri kapsayacak şekilde genişleten kapsamlı paket ekosistemi ile tamamlanmaktadır. R ortamının temel bileşenleri şunlardır:

Veri işleme ve depolama: R, veri yönetimi için gelişmiş yapılar sağlayarak veri kümelerinin verimli bir şekilde depolanmasını ve değiştirilmesini sağlar.
Hesaplamalar için operatörler: Diziler, özellikle matrisler üzerindeki işlemler için bir dizi operatör sunar ve karmaşık matematiksel hesaplamaları kolaylaştırır.
Veri analizi için ara araçlar: R, keşifsel veri analizi, hipotez testi ve istatistiksel modelleme için çok sayıda işlev içerir.
Grafiksel olanaklar: Yazılımın kapsamlı grafik yetenekleri, veri görselleştirme ve sunumu için yüksek kaliteli çizimlerin ve çizelgelerin oluşturulmasına olanak tanır.
Programlama dili: R dili basit olsa da güçlüdür ve özel işlevlerin oluşturulmasına, koşullu ifadelerin ve döngülerin kullanılmasına ve özyinelemeli işlemlerin gerçekleştirilmesine olanak tanır.

R’nin avantajları çoktur. Açık kaynaklı yapısı, çeşitli istatistiksel uygulamalar için paketler geliştiren ve paylaşan geniş bir kullanıcı ve katkıda bulunanlar topluluğunu teşvik ederek, kullanım ve değişiklik için ücretsiz olarak kullanılabilir olmasını sağlar. Bu topluluk desteği aynı zamanda R’nin en son istatistiksel teknikler ve işlevlerle sürekli olarak güncellendiği anlamına gelir. Bununla birlikte, R’nin dezavantajları olabilir: yeni başlayanlar, özellikle sınırlı programlama deneyimine sahip olanlar, öğrenme eğrisini dik bulabilir. Ek olarak, R’nin bellek yönetimi ve büyük veri kümelerini işlemesi, bazı özel yazılımlardan daha az verimli olabilir ve bu da potansiyel olarak performans sorunlarına yol açabilir. İstatistiksel analiz alanında, R çok yönlülüğü açısından benzersizdir.

Biyoistatistik, ekonometri ve sosyal bilimler dahil olmak üzere çeşitli alanlarda veri manipülasyonu, istatistiksel modelleme ve grafik görselleştirme için kullanılır. Karmaşık istatistiksel analizleri işleme ve yüksek kaliteli grafikler üretme yeteneği, onu araştırmacılar ve analistler için önemli bir araç haline getirir. R yazılımı, istatistiksel hesaplama ve grafikler için kapsamlı ve esnek bir ortamdır. Kapsamlı paket ekosistemi ve güçlü programlama dili, onu çeşitli bilimsel disiplinlerde veri analizi ve görselleştirme için çok önemli bir araç haline getiriyor. Dezavantajlarına rağmen R, sağlam, açık kaynaklı bir istatistiksel analiz aracı arayan çoğu istatistikçi ve veri bilimcisi için tercih edilen bir seçenek olmaya devam ediyor.

Transcript

R, biyoistatistik, ekonometri ve sosyal bilimlerde yaygın olarak kullanılan istatistiksel hesaplama ve grafikler için açık kaynaklı bir yazılım ortamıdır.

R dili, isimleri R ile başlayan mucitleri için ve Bell Telefon Laboratuvarları tarafından geliştirilen selefi olan S diline bir selam olarak adlandırılmıştır.

R ortamı gelişmiş veri yapıları, bir dizi matematiksel işleç ve kapsamlı grafik özellikleri sunar.

Diğer avantajları arasında açık kaynaklı olması, birçok katılımcının uygulama geliştirmesini ve paylaşmasını ve istatistiksel teknikleri sürekli olarak güncellemesini sağlaması yer alır.

R’nin kullanıcı arayüzü, öğrenme eğrisini dikleştiren birçok klasik istatistiksel yazılımdan farklıdır. Ayrıca bellek yönetiminde ve çok büyük veri kümelerini işlemede verimsiz olabilir.

Bu sınırlamalara rağmen R, esnekliği, kapsamlı istatistiksel analiz yetenekleri ve güçlü topluluk desteği nedeniyle araştırmacılar ve analistler için tercih edilen bir araç olmaya devam ediyor.

Key Terms and definitions

R Software - An open-source tool which is used for statistical computing and graphics.
Statistical Analysis - Investigation of collected data, via R, which involves the collection, interpretation, and presenting of data.
Data Visualization - The representation of data in a graphical format like charts and graphs in R.
Data Handling - R provides an efficient storage and manipulation of datasets.
Programming Language - R has a simple yet powerful language for data analysis.

Learning Objectives

Define R Software - Explain what is this open-source software used for (e.g., statistical computations and graphics).
Contrast R with other software - Explain key differences (e.g., R's extensive statistical and graphical capabilities).
Explore uses of R - Describe different fields using R (e.g., biostatistics, econometrics, and social sciences).
Explain Data Handling and Storage in R - A brief description of how R manages data.
Apply in Research - Short explanation on how R can be used in various research studies.

Questions that this video will help you answer

What is R Software and how to use it for statistical analysis?
How does data handling and storage work in R?
How is programming language used in R?

This video is also useful for

Students - Understands R software and enhances student understanding in statistical analysis.
Educators - R provides a clear framework, it helps with teaching statistical computation and graphics.
Researchers - R is a robust tool relevant for data analysis and visualization.
Data Analysts - Offers insights and understanding in handling and manipulating data.

Tags

Boş Değer Sorun