R ile başlamanın ve öğrenmenin yolu?

"Kendi başıma gitmek" için birkaç kez denedim - ama sınırlı bir başarı ile. Sıradan bir SPSS kullanıcısıyım ve bazı SAS deneyimim var.

Benzer arka planı olan ve şimdi R kullanan birinden bir veya iki işaretçiyi takdir ediyorum.

Ben bunu içine almak için tek yolu bir dahaki sefere SAS ya da SPSS yangın R yukarı bir şey yapmanız gerektiğini düşünüyorum . Başlangıçta zor ve başlangıçta basit görevlere çok zaman harcayacaksınız. Sıkıştığınız zaman google sorun ve muhtemelen bir çözüm bulacaksınız. Sonuçlarınızı SPSS veya SAS ile kontrol edebilirsiniz.

Sonunda onu asmaya başlarsınız ve işler daha hızlı başlar. Eski koda başvurmak her zaman yardımcı olur. Umarım kaydettiğiniz ilerlemeden gurur duyursunuz.

Sonra daha gelişmiş hale geldi ve blogları artı bu siteyi okuduktan sonra R, hileler ve onunla neler mümkün gerçek gücünü öğrenmeye başlar.

Birkaç işaretçi:

1. @Glen'in cevabı anahtardır. SPSS ile kolayca yapabileceğinizi bildiğinizde bile, R'de bir şeyler yapmaya zorlamanız gerekir .
2. Birkaç ay önce , istatistik öğretmeye çalışmayan R programlama kitaplarının bir listesini yaptım, sadece R'yi tanımladılar.
3. R-bloggers.com ve feedoverflow R etiketinin RSS beslemelerine abone olun . Sadece ipuçları ve ipuçları almak için makaleleri okumak yağsız çok yararlı buluyorum.

Burada iyi tavsiyeler bol, ama yapabileceğiniz tek en yararlı şey sadece birkaç saat için R bilen biriyle oturmak olacağını düşünüyorum. Muhtemelen R öğrenerek hayatımı yıllarca ayırdım; "Hayır, bu şekilde yapmak çok daha kolay" diyen birine sahip olmak beni çok kederden kurtarırdı. StasK'ın belirttiği gibi, R'deki SPSS şeylerinden ziyade R şeylerini yapmayı öğrenmek açısından bu çok önemli olduğunu düşünüyorum, ancak aynı zamanda aptal küçük sözdizimi hatalarını kovalamak için saatler harcamanızı da engelleyecek.

Pittsburgh'un beni şaşırtan bir R Kullanıcı Grubu var gibi görünmüyor, ancak çevresinde çok sayıda Rgonot olması gerekiyor. Onları bulmaya çalışın. Yukarıda açıklanan herhangi bir şey üzerinde çalışırken sizinle takılmak için birisine rüşvet verin - eski bir projeyi R'ye çevirmek özellikle iyi görünüyor.

Bu kitap sokaktan aşağıya doğru olabilir: R. Muenchen (2008). SAS, SPSS Kullanıcılar için R ' .

Birkaç kez R ile başlayan benzer deneyimler yaşadım. Ben de bir Stata kullanıcısıyım. Muenchen ve Hilbe ( Amerikan İstatistikçisinin istatistiksel yazılım bölümünden sorumlu bir zaman editörü ) Stata kullanıcıları için benzer bir kitap R'ye sahiplerve Stata'daki üç satırda yapılabilecek bir şey için 20 satırlık bir kod segmenti sağladıklarında eğlenceli buldum. (Öte yandan, Stata'da anlamlı bir şekilde nesne yönelimli bir şey yapamayacağınız durumlar da var.) Sanırım mesaj, R'nin tamamen farklı terimlerle düşündüğü gibi SPSS ve SAS deneyiminizden soyutlamalısınız. neredeyse her şey hakkında. Önceki deneyiminiz muhtemelen en azından R durumunda bir engel olacaktır (muhtemelen SPSS'den Stata'ya oldukça hızlı bir şekilde yeniden öğrenebilirsiniz). Daha fazla dikdörtgen veri kümesi yok ve okunacak KART yok. Sonunda R'de SPSS şeyleri yapmak yerine R şeylerini yapmayı öğrenmelisin.

Hem R hem de SAS'ı farklı görevler için düzenli olarak kullandığım için ayakkabılarında bulundum - muhtemelen hala ayakkabıların içindeyim. Yukarıda belirtildiği gibi, "SAS Kullanıcıları için R" vardır ve ayrıca "SAS ve R" bloguna bakmayı da düşünebilirsiniz: http://sas-and-r.blogspot.com/ ve beraberindeki kitap hem SAS hem de R'de örnekler çalıştı.

Genel olarak, SAS ve R arasında geçiş yapma deneyimi biraz yön değiştiricidir, çünkü felsefi olarak farklıdırlar. Özünde, SAS bir programlama dili değildir - güçlü bir komut satırı arayüzüdür. R ... bir programlama dilidir. R Python ve C öğrenmeye başladığımda SAS'ı bildiğimden daha anlamlı geliyordu. Kuşkusuz bu istatistik için inşa edilmiş bir programlama dili, ama orada var.

Kendinizi SAS yerine R'yi yakmaya zorlama yaklaşımı iyi olsa da, ilk başladığınızda başka bir şey öneririm, çünkü ilk önce ayakları yeni projeye sokmak ve yeni yazılım cehennem kadar korkutucu. Eski bir analizi tekrarlayın . SAS (veya SPSS) ne olursa olsun, yazdığınız bir makaleyi, yaptığınız bir sorun setini alın ve R'de tekrarlayın. Adım adım, Google'ı ziyaret edin ve gittiğiniz gibi sorular sorun. Bunun üç avantajı vardır:

1. Yanlışlıkla yeni bir projeyi "Yeni bir dil öğrenmeliyim" kararı ile öldürmezsiniz.
2. Cevabı zaten biliyorsun. Bu, R'deki doğru cevaba geldiğinizden emin olabileceğiniz anlamına gelir.
3. Farklı diller arasındaki farkları daha iyi gösterecektir. "Vay be, R'de bunu yapmak çok daha kolaydı ..."

@Matt Parker ile birçok iyi tavsiye olduğunu kabul ediyorum. Cevabımda vurgulamak istediğim bir şey, R ile çalışmak istiyorsanız temel programlamayı anlamak için hayati önem taşıyor.

Temel programlama

Yeni şeyler öğrenmek için en sevdiğim site, R'e çok benzeyen Python komut dosyasıyla ilgili bazı videoları olan Khan Academy ve aslında burada bulabileceğiniz SPSS'de Python'u kullanmanıza izin veren bir eklenti var . Python eklentisini çok karmaşık birleşimler, oluşumları sayma, özel tablolar oluşturma vb. Kullandım. Programlamaya başlamak için çok iyi bir yol.

R ile olan anlaşma nedir?

Birkaç farklı programlama dili biliyorum ve R'yi özel yapan şey vektörler / matrisler ve grafiksel çıktı. Vektörleri manipüle etmenin farklı yollarını öğrenmenizi öneririm çünkü bunlar veri çerçevelerinin temeli ve kullanacağınız verilerin çoğu, işte iyi bir öğretici . Grafik çıktı söz konusu olduğunda, mevcut grafiklerin çoğu için iyi işlevler vardır ve muhtemelen bu bölüm için endişelenmenize gerek yoktur.

R'nin bir başka temel kısmı, yeni bileşenleri getirmeyi ve bunları sorunsuz bir şekilde kurmayı sağlayan install.packages ("my_package_name") işlevidir - diğer birçok dilin önemli ölçüde zorlaştığı bir şeydir.

R'ye başlarken

Benim favourit R sitesi Quick-R ve bazı kodlarını denemenizi öneririz. Aynı grafiği aldıktan sonra renkleri, sütun sayısını, xlabel vb. Değiştirmeye çalışın. YouTube'da muhtemelen başlamanıza yardımcı olabilecek çok sayıda R eğitimi vardır .

Başkalarının kodunu inceleyerek öğrenme

R'yi öğrenmenin mükemmel bir yolu, farklı işlevlerin nasıl çalıştığını anlamaya çalışmaktır. İşlev adını (parantez olmadan) yazın, enter tuşuna basın ve kodu alın - koduna bakın ve ne yaptığını anlamaya çalışın. Ayıklama () şeyler nasıl çalıştığını anlamak için çalışırken fonksiyon da yardımcı olabilir.

Kodlama olmadan R kullanma

Evet, R'yi SPSS benzeri bir ortamda kullanmayı seçebilirsiniz :

install.packages("Rcmdr")
library(Rcmdr)

SAS ile karşılaştırıldığında R

Ayrıca, diğer programlama dillerinden çok farklı olan çok sezgisel olmayan bir dil olan SAS ile çalıştım ve maalesef, R ile çalışırken SAS deneyiminizden kullanabileceğiniz çok az şey olacak. olduğunu çok daha kolay olduğunu SAS ;-)

GUI

R'yi kullandığınızda iyi bir çalışma ortamına sahip olmak güzel, yeni başlayanlara tavsiyem RStudio .

İyi şanslar!

Bence @Glen'in verdiği cevap çok çekingen, ancak başlamak için bazı kitaplara ihtiyacınız var.

RI ile ilgili olarak 3 kitaba ihtiyacınız olduğuna inanıyorum.

İlk olarak, R ile istatistik yapmak için size R eylemini önerebilirim . Robert çok aktif bir R sitesi ve blogu (http://www.statmethods.net/) sürdürüyor ve kitabı ve çabaları harika.

İkincisi, R sadece bir istatistik programı değil aynı zamanda güçlü bir dildir, çünkü R'de programlama için bir kitaba ihtiyacınız olabilir . Programlama, karmaşık analizler yaparken veya analizleri birleştirirken veya aynı şeyi farklı veri kümelerinde gerçekleştiren işlevleri yazmak için çok yararlıdır. Size sadece The Art of R Programming'i tavsiye ederim . Burada önemli istatistikler sunulmuyor, ancak analizlerinizi nasıl birleştireceğiniz, bağlayacağınız ve otomatikleştireceğinizi kavrayacaksınız.

Üçüncüsü, bir referans kitabı , bir ansiklopedi gerekir. Size R Kitabı tavsiye edebilirim . Bu, baştan sona okuyacağınız kitap değil, şimdi açtığınız ve sonra bazı şeylerin mümkün olup olmadığını, verileri analiz etmenin başka yolları varsa görmek için olan kitaptır.

Ve en önemlisi başka bir şey kullanmayı bırakın ve R'deki tüm sorunlarınızla başa çıkmaya çalışın.

Ayrıca, unutmadan önce. Bazı harika insanlar bir R. arama yapabilirsiniz şeyler hakkında yazma bazı harika bloglar vardır ve bulacaksınız. R ile ilgili blogların toplandığı http://www.r-bloggers.com/ toplama sitesi şiddetle tavsiye edilir .

İyi eğlenceler!

Burada zaten birçok iyi öneriye iki öğe ekleyebilirdim;

1) Bir R grubu bulun. Boston bölgesinde oldukça güçlü bir R grubu olduğunu biliyorum. Bu arada, bu arada en iyi IDE'den biri olan RStudio sponsor oluyor .
Aramak için Meetup'a veya Google grubuna veya RSeek.org'a gidin.

2) Bir şey daha, R öğrenmeyi kendi başıma dik bir tırmanış buldum, ancak genel tavsiyem yardımcı olan kitapları aramaya devam etmek ve doğru olanı bulana kadar DURMAYIN.

MarketingEngineer:

Nereden başlayacağımızı bilmeden R'nin en iyi ve en kötü şeyi çok işlevsel olduğu için sorunlarınızı biliyorum.

İlk olarak, R'yi hangi amaçla öğreneceğinizi bilmeniz gerekir. Eğer sadece yeni bir dil öğreniyorsanız, SAS ve S Blog'un SAS / SPSS kullanıcısı olarak yararlı olabileceğini düşünüyorum.

Ancak, SAS veya SPSS ile karşılaştırıldığında R o kadar zor değil, giderek artan paketler ve işlevler nedeniyle sadece karmaşık görünüyordu. Bu nedenle, R in Action'in yazarı tarafından Quick-R gibi önerilen kılavuzları veya web'leri kullanarak sıfırdan öğrenmenizi öneririm. Not: R in Action, başlamak için iyi bir kitaptır.

Ya R'yi belirli amaçlar için kullandıysanız , R Project Web'deki R Kitap listesine bir göz atmanız daha iyi olur . Ekonometrik, Grafik, Modelleme, vb. Gibi özel uygulamalarda 129 R ve S ile ilgili kitap bulunmaktadır.

Son zamanlarda, Interactive R Language Online Learning Platform'u düşünüyorum ve burada da geri bildirim istedim. Açık kaynak kodlu (henüz yayınlanmamış) bir projedir. 3 R Language temel dersiyle çalışma prototipi yapmaya başlamıştım. Bir deneyebilirsiniz.

Umarım yardımcı olur :-)

Dallas R Kullanıcıları Grubundan Bazı Yardımcı R Linkleri

http://www.meetup.com/Dallas-R-Users-Group/pages/R_Helpful_Links/

Ücretsiz bir erken sürümü kullanıma SAS ve SPSS Kullanıcılar için Ar de http://r4stats.com . Bu sitede ayrıca şu anda web sayfası olarak görüntülenen kitap örneklerinin birçoğu var. Bir üniversite kütüphanesine erişiminiz varsa, genellikle Springer R kitaplarının hepsinde çevrimiçi olarak ücretsizdir.