aynı isimde "r (haplogrup)" başlığı da var
şükela:  tümü | bugün
  • spss, sas ve systat'tan daha üstün olduğu ifade ediliyor. birinci sebep bedava olması, ikinci sebep sürekli olarak yapabildiklerinin artması. üçüncü sebep, hali hazırda yapabildiklerinin diğer genel yazılımlardan daha fazla olması. örneğin, bir testin madde yanıt kuramı'na göre analizi yapılacaksa öncelikle klasik analizlerin yapılması için spss (1700 $), ardından varsayımların sağlanıp sağlanmadığını kontrolü için doğrulayıcı faktör analizi yapılması için lisrel (495 $) veya amos (1100 $), son olarak madde yanıt kuramı analizlerinin yapılması için de bilog, parscale veya multilog'un (250 $) kullanılması gerekir. bu şekilde üç ayrı yazılımla yapılabilecek analizlerin tamamı ücretsiz olan r ile mümkündür.

    ancak, r'nin önemli bir sıkıntısı spss ve systat gibi point and click bir grafik arayüzü olmamasıdır. datanın çağırılması, analize hazırlanması için gerekli işlemler ve istenen analizlerin yapılması fare ile değil komutlarla yapılmaktadır. bu sebeple, r diğerleri kadar kullanımı kolay olmayan bir programdır. özellikle spss'ten farklı olarak bu programı kullanarak analiz yapan kişinin ne yaptığını bilmesi gerekir. belki de bu iyi bir şeydir.

    bu yazılımı kullanmayı öğrenmek için web sayfaları, indirilebilir kılavuzlar ve kitaplar mevcuttur. ben şahsen spss, spss'in eklentileri ve amos peşine düşmektense bu yazılımı öğrenmeyi deneyeceğim. bakacağız göreceğiz.

    http://cran.r-project.org/
    http://www.r-project.org/

    yıllar sonra gelen edit: ulan 10 yıl olmuş hala öğrenmemişim. tabii bu geçen zaman içinde rsudio ve rcommander gibi eklentiler de yaygınlaşmış. özellikle rcommander, r'ı düğmeye basarak kullanma imkanı sağlıyor.
  • yapmak istediğiniz herhangi bir iş için muhtemelen daha önce başkaları da uğraştığı için bu konu üzerine en az bir iki paket bulabileceğiniz programlama dili. tam anlamıyla bir kolaylıklar dilidir. daha önce de bahsedilen 10000 paket sadece cran üzerindeki paketlerdir ki bunun yanında github da bir yığın r paketi barındırır.

    en kullanışlı paketlere örnekler:
    ggvis: interaktif grafikler için her türlü dropdown, slider, texboxt vs uygulamalarını içerir. üstelik 2 satır kod bunun için yeterli.
    ggplot2: her türlü kontrolü ele aldığınız grafikler oluşturmak için ideal. inanılmaz bir veri görselleştirme aracıdır kendisi, öğrendiğinizde excele bir daha yüz vermezsiniz.
    plotly: 3 boyutlu ve interaktif grafikler için kullanışlı bir paket.
    twitter: twitter apisine r üstünden bağlanmanızı sağlar. hashtaglar ve spesifik kullanıcı tweetlerini kolayca aratabilirsiniz, tweet bile atabilirsiniz.
    wordcloud: adı üstünde, kelime bulutu oluşturmak için pratik bir r paketi.
    tm: text mining için kullanışlı bir r paketi.
    e1071: veri bilim fonksiyonlarını içeren paket.
    rvest: internetten veri toplamak için kolay bir r paketi.
    dplyr: eldeki verileri işlemek, düzenlemek gibi amaçlar için çok kullanışlı fonksiyonlar içerir.
    tidyr: elimizdeki düzensiz veriyi tidy data şeklinde düzenlemek için fonksiyonlar içerir.
    data.table: sql mantığını kullanan, veri işleme paketi. dplyr'a göre daha hızlıdır.
    ggmap: harita üzerinde işlemler için çok şık bir paket. koordinat bilgilerini girmeniz gerekmiyor, geocode fonksiyonu arar bulur, ggmap de haritada işaretler.
    shiny: uygulama geliştirmek için kullanılan bir r paketi. daha doğru dürüst kullanmadım ama yapabileceklerine bir örnek.
    swirl: r içinde; istatistik, veri bilimi, veri görselleştirme gibi çeşitli konseptleri ve r dilini başlangıç düzeyinde öğrenmenizi sağlayan r paketi.
    knitr: rapor oluşturmak için kullanılan paket. kendi rapor formatınızı oluşturup kaydedebilir, verileri değiştirerek farklı raporlar oluşturabilirsiniz.

    kendisi hakkındaki bir başka güzellik ise r ve data science öğrenmeyi kolaylaştıran çok sayıda data paketidir:
    quandl: quandl sitesine erişim için kullanılan paket. sitede ekonomi alanı başta olmak üzere çok çeşitli datalara erişebilirsiniz.
    gapminder: gapminder sitesiden alınmış, ülkelerle ilgili çeşitli veri içerir.
    gutenbergr: project gutenberg kapsamındaki metin ve kitaplara erişimi sağlar. text mining öğrenmek için oldukça faydalıdır.
    nhanes: amerika vatandaşlarıyla yapılan sağlık araştırmasının 2009-2011 arası verilerini içeren paket. başlangıç için yeterli bir datadır.
    th.data: çeşitli datalar içeren bir paket.
    openintro, oıdata: openintro adlı girişimin kitabında kullandığı datalar.

    data() komutu ile dataset paketi içindeki datalara ulaşabilirsiniz.
    data(package = .packages(all.available = true)) komutu ile de bilgisayarınıza yüklediğiniz tüm paketler içindeki dataları görebilirsiniz.

    tek başlarına da yeterince iyi olan r paketlerinin kombinasyonları, yapacağınız işi inanılmaz derecede kolaylaştırır. örneğin twitter, tm ve wordcloud paketleriyle 20 satır kod ile istediğiniz anahtar kelimeli tweetlerden oluşturulan kelime bulutu önünüze gelir. rvest, dplyr ve ggvis ile webten çekip düzenlediğiniz verilerle interaktif grafikler oluşturabilirsiniz. ya da quandl ve ggplot2 ikilisi ile çeşitli verileri indirip grafiğe dökebilirsiniz.

    pipeline`:%>%` kullanımı ise kodunuzu gerçekten çok şık ve okunaklı bir hale getirir, gereksiz temp elemanlarından veya raw datanızın üzerine tekrar tekrar atama yapmaktan sizi kurtarır.
  • istatistiksel hesaplar, arastirmalar yapmak icin kullanilan bir programlama dili, ortami. s'nin acik kaynak kodlu (open source) hali.

    http://www.r-project.org/
  • istatistiksel hesaplamalarda kullanılan açık kaynak kodlu program.

    sosyal bilimciler ve diğer araştırmacılar tarafından kullanılan r, (excel, spss ya da stata'nın aksine) herhangi bir kullanıcı arayüzüne sahip değildir. bu nedenle de, sadece doğrudan kod girmek suretiyle çalıştırılabilir.

    r yazılımı resmi sitesi: http://www.r-project.org/

    aşina olunması iyi olacak bazı r paketleri:

    genel:
    foreign
    mass
    plyr

    regresyon:
    car
    effects
    lme4
    lmtest
    mlmrev
    nlme
    sandwich
    splines
    zelig
    zeligmultilevel

    grafik:
    fanovagraph
    ggplot2
    lattice

    (bkz: nicel analiz/@derinsular)

    ana tema:
    (bkz: bilim felsefesi/@derinsular)
  • 1 3 5
    |_|_|
    |_|_|
    2 4 rte

    'deki r'dir.
  • r studio gibi programlarla daha user-friendly hale getirilebilen istatistik programı.

    spss ve stata'dan farklı olarak r büyük oranda sadece kod girilerek çalışır.
    mesela file.choose(), attach, recode gibi kodlar girersiniz. örnek vermek gerekirse diyelim ki desktop'umda mydata isimli bir excel belgesi var. bunu r'da şöyle açarım:
    mydata=read.csv("c:\\users\\easygoing\\desktop\\mydata.csv", header=t)

    yüklemek istersem attach(mydata) komutu girerim. diyelim ki bu datada değişiklik yapmak istiyorum, population başlıklı sütundaki değerleri 100'le çarpacağım. şu komutu girmem lazım:
    population <- population*100

    diyelim ki grades isimli sütundaki verileri değiştirmek istiyorum. mesela 0'dan 1 e kadar olan notlar için fail, 2'den 5'e kadar olan notlar için pass olsun istiyorum. şunu girmem lazım:
    grades <- recode(grades, "0:1='fail'; 2:5='pass'")

    sonra mesela grades sütünundaki değerlerle gender sütunundaki değerlerin tablosuna bakmak istiyorum:
    table(grades, gender) yazmam lazım.
    özet olarak işlemler böyle komutlarla yapılıyor.

    ama r'da bu ve başka işlemleri yapmanız için r library'den gerekli paketleri kurmanız lazım. mesela yukarıdaki gibi basit işlemler için car, foreign ve mass gibi temel paketler; anket analizleri için survey paketi, grafikler için effects ve ggplot2 gibi paketler, farklı regression türleri için ordinal, vgam, rms gibi paketler yüklemeniz lazım. böyle bazen birbiriyle de örtüşen tonla paket var, hangi paketi yüklemeniz lazım, hangi komutu gireceksiniz gibi sorulara cevap bulmak için google'da anahtar kelimeler üzerinden aratın, mesela ols regression analizi yapacaksanız ols regression in r yazın. sonuçlarda bazen size lazım olacak paketin sayfası çıkar. bazen ucla sayfaları gibi yardımcı sayfalar çıkar. öyle öyle lazım olan paketi ve komutları bulursunuz.

    e peki bunca zahmete ne gerek var, excel hadi olmadı spss kullanırım derseniz sizin bileceğiniz iş tabi. r'ın bir avantajı bedava olması, ücretsiz ve yasal şekilde bilgisayarınıza indirebilirsiniz. bunun haricinde r'ın janjanlı grafikleri oluyor, o bi avantaj mesela. daha daha r'daki komutlarınızı kaydedip bir hata olduysa bu komutlardan iz sürebiliyorsunuz. bu gibi sebeplerle r'a alışanlar bi daha bırakmıyorlar. ben şahsen stata'yı da severim. tercih size kalmış.
  • alfebeyi 28 harf olarak okumama neden olan harf.. ilkokulda türkçe öğremenim p'den sonra v gelmez olum r gelir diye benle uzun süre tartışmıştı.. sonunda yazarak anlaştık.
    (bkz: r leri soyleyememe/#1089587)
  • bir istatistikçinin işini aşırı kolaylaştıracak program. arayüzü de pek güzel. sıkıcı bir ekranı yok. öğrenmesi çok zor değil aslında. statistical analysis with r (yazarı john m. quick) pdf'ini bulup adım adım çalışın. faydasını görürsünüz.
    ardından ruby'ye geçmeyi planlıyorum. phyton'ın adı bile korkutuyor. haydi hayırlısı.
  • r'a baslamak ve temellerini ogrenmek icin cok super, interaktif bir baslangic isterseniz;
    http://tryr.codeschool.com/
  • tüm dünyada, istatistikçiler arasında akademide en çok kullanılan pragramlama dili dersem beni yalanlayacak biri çıkacağını zannetmiyorum. eskiden r için, open software olduğundan özellikle tıp dergileri r analizlerini kabul etmiyor diye bir dedikodu vardı. hayır efendim r çok standartlaştı ve tüm dünyada kabul görür bir dil haline geldi. sırf ggplot2 paketi ile çizdirilen grafikler için bile r öğrenilir.

    istatistikçiyim, matematikçiyim, ekonomistim, modelleme yapıyorum diyen herkesin şiddetle öğrenmesini tavsiye ederim. spss, minitab falan bunlar hikaye, artık esamesi okunmuyor (türkiye dışında). ama gözlemlerime göre iş dünyasında sas'ın baskınlığı hala devam ediyor.

    matematik tabanlı modelleme işleri için ne öğrensek değerimiz artar diyen genç arkadaşlarımıza tavsiye: matlab, r, sas, sql, python mükemmel beşli gibi duruyor (bunu ben demiyorum, açın bakın bu tip işlerin ilanlarına en çok bunları göreceksiniz). yavaştan julia'da popülerleşiyor, ona da bir el atabilirsiniz.