Действительно простая графика в r для науки и публицистики

Наследование

Ещё один термин, с которым вы обязательно столкнётесь при изучении объектно-ориентированного программирования.

Всё, что изображено на картинке, можно отнести к классу транспорт. И действительно, у всех этих объектов есть общий метод — передвижение, и общие свойства, например, скорость. Но тем не менее все 6 объектов можно разделить на три подкласса: наземный, водный и воздушный. При этом подкласс унаследует свойства родительского класса, но также будет обладать дополнительными свойствами и методами. Подобное свойство в рамках объектно-ориентированного программирования называется наследование.

В нашем примере мы можем выделить в отдельный подкласс remote_emp сотрудников, работающих удалённо. Такие сотрудники будут иметь дополнительное свойство: город проживания.

При операции присваивании класса создавая подкласс мы используем вектор, в котором первым элементом идёт имя подкласса, далее идёт имя родительского класса.

В случае наследования все обобщённые функции и методы написанные для работы с родительским классом будут корректно работать и с его подклассами.

Но вы можете разрабатывать методы отдельно для каждого подкласса.

Работает это следующим образом. Сначала обобщённая функция ищет метод написанный для подкласса remote_emp, если не находит то идёт дальше и ищет метод написанный для родительского класса emp.

Should you choose R?

Data scientist can use two excellent tools: R and Python. You may not have time to learn them both, especially if you get started to learn data science. Learning statistical modeling and algorithm is far more important than to learn a programming language. A programming language is a tool to compute and communicate your discovery. The most important task in data science is the way you deal with the data: import, clean, prep, feature engineering, feature selection. This should be your primary focus. If you are trying to learn R and Python at the same time without a solid background in statistics, its plain stupid. Data scientist are not programmers. Their job is to understand the data, manipulate it and expose the best approach. If you are thinking about which language to learn, let’s see which language is the most appropriate for you.

The principal audience for data science is business professional. In the business, one big implication is communication. There are many ways to communicate: report, web app, dashboard. You need a tool that does all this together.

Functions

The function definition syntax of R is similar to that of JavaScript. For example:

f <- function(a, b)
{
    return (a+b)
}

The function returns a function, which is usually assigned to a variable, in this case, but need not be. You may use the statement to create an anonymous function (lambda expression).

Note that is a function; its argument must be contained in parentheses, unlike C where parentheses are optional. The use of is optional; otherwise the value of the last line executed in a function is its return value.

Default values are defined similarly to C++. In the following example, is set to 10 by default.

f <- function(a, b=10)
{
    return (a+b)
}

So would return 6, and would return 15. R allows more sophisticated default values than does C++. A default value in R need not be a static type but could, for example, be a function of other arguments.

C++ requires that if an argument has a default value then so do all values to the right. This is not the case in R, though it is still a good idea. The function definition

f <- function(a=10, b)
{
    return (a+b)
}

is legal, but calling would cause an error. The argument would be assigned 5, but no value would be assigned to . The reason such a function definition is not illegal is that one could still call the function with one named argument. For example, would return 12.

Function arguments are passed by value. The most common mechanism for passing variables by reference is to use non-local variables. (Not necessarily global variables, but variables in the calling routine’s scope.) A safer alternative is to explicitly pass in all needed values and return a list as output.

Функции присваивания значений пользовательским S3 классам

Итак, мы создали собственный класс emp, но пока это нам ничего не дало. Давайте разберёмся, зачем мы создали свой класс и что с ним можно делать.

В первую очередь вы можете написать функции присваивания для созданного класса.

Функции присваивания при создании всегда указываются в кавычках, и выглядят так: . И имеют 3 обязательных аргумента.

• x — Объект, которому будет присваиваться значение;
• i — Имя / индекс элемента объекта (name, surname, salary, salary_datetime, previous_sallary, update);
• value — Присваиваемое значение.

Далее в теле функции вы пишете, как должны измениться элементы вашего класса. В моём случае я хочу, чтобы у пользователя была возможность менять только зарплату (элемент salary, индекс которого 3). Поэтому внутри функции я пишу проверку . В случае, если пользователь пытается редактировать другие свойства, он получает сообщение .

При изменении элемента salary выводится сообщение, содержащее имя и фамилию сотрудника, его текущий и новый уровень зарплаты. Текущая зарплата передаётся в свойство previous_sallary, а salary присваивается новое значение. Так же обновляются значения свойств salary_datetime и update.

Теперь можно попробовать изменить зарплату.

Is R difficult?

Years ago, R was a difficult language to master. The language was confusing and not as structured as the other programming tools. To overcome this major issue, Hadley Wickham developed a collection of packages called tidyverse. The rule of the game changed for the best. Data manipulation become trivial and intuitive. Creating a graph was not so difficult anymore.

The best algorithms for machine learning can be implemented with R. Packages like Keras and TensorFlow allow to create high-end machine learning technique. R also has a package to perform Xgboost, one the best algorithm for Kaggle competition.

R can communicate with the other language. It is possible to call Python, Java, C++ in R. The world of big data is also accessible to R. You can connect R with different databases like Spark or Hadoop.

Finally, R has evolved and allowed parallelizing operation to speed up the computation. In fact, R was criticized for using only one CPU at a time. The parallel package lets you to perform tasks in different cores of the machine.

Что такое S3 класс и как создать собственный класс

В R есть ряд классов которые вы можете создавать самостоятельно. Один из наиболее популярных — S3.

Данный класс представляет из себя список, в котором хранятся различные свойства созданного вами класса. Для создания собственного класса достаточно создать list и присвоить ему название класса.

В книге «Искусство программирования на R» в качестве примера приводится класс employee, в котором хранится информация о сотруднике. В качестве примера к этой статье я также решил взять объект для хранения информации о сотрудниках. Но сделал его более сложным и функциональным.

Таким образом, мы создали свой собственный класс, который в своей структуре хранит следующие данные:

• Имя сотрудника
• Фамилия сотрудника
• Зарплата
• Время, когда была установлена зарплата
• Предыдущая зарплата
• Дата и время последнего обновления информации

После чего командой мы присваиваем объекту класс emp.

Для удобства создания объектов класса emp можно написать функцию.

Линейная регрессия плюсов на Хабре

Итак, довольно теоретического багажа и можно строить саму модель.
Мне давно было любопытно от чего зависит та самая зелененькая цифра, что указывает на рейтинг поста на Хабре. Собрав всю доступную статистику собственных постов, я решил прогнать ее через модель линейно регрессии.

Загружает данные из файла.

Проверка мультиколлинеарности.

Теперь собственно сама модель, используем функцию .

В первой строке мы задаем параметры линейной регрессии. Строка определяет зависимую переменную и все остальные переменные в качестве регрессоров. Можно определить одну единственную независимую переменную через , набор переменных — .

Перейдем теперь к расшифровке полученных результатов.

• — Если у нас модель представлена в виде , то тогда — точка пересечения прямой с осью координат, или .
• — Коэффициент детерминации указывает насколько тесной является связь между факторами регрессии и зависимой переменной, это соотношение объясненных сумм квадратов возмущений, к необъясненным. Чем ближе к 1, тем ярче выражена зависимость.
• — Проблема с в том, что он по любому растет с числом факторов, поэтому высокое значение данного коэффициента может быть обманчивым, когда в модели присутствует множество факторов. Для того, чтобы изъять из коэффициента корреляции данное свойство был придуман .
• — Используется для оценки значимости модели регрессии в целом, является соотношением объяснимой дисперсии, к необъяснимой. Если модель линейной регрессии построена удачно, то она объясняет значительную часть дисперсии, оставляя в знаменателе малую часть. Чем больше значение параметра — тем лучше.
• — Критерий, основанный на . Значение параметра в линейной регрессии указывает на значимость фактора, принято считать, что при фактор является значимым для модели.
• — Это вероятность истинности нуль гипотезы, которая гласит, что независимые переменные не объясняют динамику зависимой переменной. Если значение ниже порогового уровня (.05 или .01 для самых взыскательных), то нуль гипотеза ложная. Чем ниже — тем лучше.

Проверим значения параметров линейной регрессии.

Как видим в целом отзывчивость модели возросла, параметры подтянулись и стали более шелковистыми, выросла, так же как и .

Проверим, соблюдены ли условия применимости модели линейной регрессии? Тест Дарбина-Уотсона проверяет наличие автокорреляции возмущений.

И напоследок проверка неоднородности дисперсии с помощью теста Бройша-Пагана.

R Help on the Internet

There are internet search sites that are specialized for R searches, including search.r-project.org (which is the site used by ) and Rseek.org.

It is also possible to use a general search site like , by qualifying the search with “R” or the name of an R package (or both). It can be particularly helpful to paste an error message into a search engine to find out whether others have solved a problem that you encountered.

CRAN Task Views

CRAN Task Views are documents that summarize R resources on CRAN in particular areas of application, helping your to navigate the maze of thousands of CRAN packages. A list of available Task Views may be found on CRAN.

R FAQs (Frequently Asked Questions)

There are three primary FAQ listings which are periodically updated to reflect very commonly asked questions by R users. There is a Main R FAQ, a Windows specific R FAQ and a Mac OS (OS X) specific R FAQ.

Приступим же!…

Я буду объяснять язык программирования, начиная с основ, в таком стиле, чтобы вам было легче разобраться. Стоит сказать, что ключ к прогрессу в разработке — это постоянная практика. Чем больше, чем лучше.

1. Что же такое R?

• R — это бесплатный язык программирования с лицензией GNU. В сущности R — это статистическая среда.
• R в основном используется для статистических вычислений. Он имеет набор алгоритмов, которые углубленно применяются в области машинного обучения. А конкретнее — в анализе временных рядов, классификации, кластеризации, линейном моделировании и т.д.
• Также R — это среда, в которой есть набор программных пакетов, с которыми можно производить вычисления для построения диаграмм и для манипуляций с данными.
• R значительно применяется в проектах статистических исследований.
• R очень похож на другой язык программирования — S.
• R компилируется и запускается на UNIX, Windows, MacOS, FreeBSD и Linux.
• В R есть большое количество структур данных, операторов и параметров. Он включает многое: от массивов до матриц, от циклов до рекурсии вместе с интеграцией с другими ЯП, например с C, C++ и Fortran.
• C можно использовать для обновления объектов в R напрямую.
• R можно дополнять новыми пакетами.
• R — интерпретатор.
• Авторы R вдохновлялись S+, так что, если вы знакомы с S, изучение R будет для вас простым следующим шагом.

Introduction

I have written software professionally in perhaps a dozen programming languages, and the hardest language for me to learn has been R. The language is actually fairly simple, but it is unconventional. These notes are intended to make the language easier to learn for someone used to more commonly used languages such as C++, Java, Perl, etc.

R is more than a programming language. It is an interactive environment for doing statistics. I find it more helpful to think of R as having a programming language than being a programming language. The R language is the scripting language for the R environment, just as VBA is the scripting language for Microsoft Excel. Some of the more unusual features of the R language begin to make sense when viewed from this perspective.

Why use R?

Data science is shaping the way companies run their businesses. Without a doubt, staying away from Artificial Intelligence and Machine will lead the company to fail. The big question is which tool/language should you use?

They are plenty of tools available in the market to perform data analysis. Learning a new language requires some time investment. The picture below depicts the learning curve compared to the business capability a language offers. The negative relationship implies that there is no free lunch. If you want to give the best insight from the data, then you need to spend some time learning the appropriate tool, which is R.

On the top left of the graph, you can see Excel and PowerBI. These two tools are simple to learn but don’t offer outstanding business capability, especially in term of modeling. In the middle, you can see Python and SAS. SAS is a dedicated tool to run a statistical analysis for business, but it is not free. SAS is a click and run software. Python, however, is a language with a monotonous learning curve. Python is a fantastic tool to deploy Machine Learning and AI but lacks communication features. With an identical learning curve, R is a good trade-off between implementation and data analysis.

When it comes to data visualization (DataViz), you’d probably heard about Tableau. Tableau is, without a doubt, a great tool to discover patterns through graphs and charts. Besides, learning Tableau is not time-consuming. One big problem with data visualization is you might end up never finding a pattern or just create plenty of useless charts. Tableau is a good tool for quick visualization of the data or Business Intelligence. When it comes to statistics and decision-making tool, R is more appropriate.

Stack Overflow is a big community for programming languages. If you have a coding issue or need to understand a model, Stack Overflow is here to help. Over the year, the percentage of question-views has increased sharply for R compared to the other languages. This trend is of course highly correlated with the booming age of data science but, it reflects the demand of R language for data science.

In data science, there are two tools competing with each other. R and Python are probably the programming language that defines data science.

R – бесплатное решение для работы с Big Data и Machine Learning

R — это бесплатно, просто и функционально

Хотите в совершенстве освоить этот замечательный инструмент для анализа своих данных? Специально для вас мы подготовили курсы Машинное обучение в R и Анализ данных и визуализация в R, где вы узнаете, что такое Big Data и Machine Learning, на практических примерах научитесь основам статистики и базовым приемам программирования на языке R, а также успешно овладеете популярными алгоритмами и программным инструментарием. После 5 дней интенсивной учебы вы сможете самостоятельно анализировать большие данные своей предметной области, чтобы быстро и эффективно решать прикладные бизнес-задачи. Выбирайте удобную дату, записывайтесь на занятия и приходите в наш образовательный центр. Встречаемся в классе!

Источники

1. https://ru.wikipedia.org/wiki/R_(язык_программирования)
2. https://www.gd.ru/articles/9348-mashinnoe-obuchenie
3. https://edwvb.blogspot.com/2018/12/pochemu-hr-professionalam-rabotayushchim-s-analitikoj-stoit-izuchat-yazyk-r-i-zabyt-ob-excel.html

Как преодолеть эти ограничения

Нарушения одной или нескольких ограничений еще не приговор.

1. Нелинейность регрессии может быть преодолена преобразованием переменных, например через функцию натурального логарифма .
2. Таким же способом возможно решить проблему неоднородной дисперсии, с помощью , или преобразований зависимой переменной, либо же используя взвешенный МНК.
3. Для устранения проблемы мультиколлинеарности применяется метод исключения переменных. Суть его в том, что высоко коррелированные объясняющие переменные устраняются из регрессии, и она заново оценивается. Критерием отбора переменных, подлежащих исключению, является коэффициент корреляции. Есть еще один способ решения данной проблемы, который заключается в замене переменных, которым присуща мультиколлинеарность, их линейной комбинацией. Этим весь список не исчерпывается, есть еще пошаговая регрессия и другие методы.

К сожалению, не все нарушения условий и дефекты линейной регрессии можно устранить с помощью натурального логарифма. Если имеет место автокорреляция возмущений к примеру, то лучше отступить на шаг назад и построить новую и лучшую модель.

Misc.

Here are a few miscellaneous facts about R that may be useful.

• displays help on any function , as in Python.
• To invoke complex arithmetic, add to a number. For example, returns , but returns .
• prints the R version, OS, packages loaded, etc.
• shows which objects are defined.
• clears all defined objects.
• opens a new plotting window without overwriting the previous one.
• The function does not change its argument.
• Distribution function prefixes , , , stand for density (PDF), probability (CDF), quantile (CDF-1), and random sample. For example, is the density function of a normal random variable and generates a sample from a normal random variable. The corresponding functions for a uniform random variable are and .

Lists

Lists are like vectors, except elements need not all have the same type. For example, the first element of a list could be an integer and the second element be a string or a vector of Boolean values.

Lists are created using the function. Elements can be access by position using . Named elements may be accessed either by position or by name.

Named elements of lists act like C s, except a dollar sign rather than a dot is used to access elements. For example, consider,

a <- list(name="Joe", 4, foo=c(3,8,9))

Now and both equal the string “Joe”.

If you attempt to access a non-existent element of a list, say above, you will get an error. However, you can assign to a non-existent element of a list, thus extending the list. If the index you assign to is more than one past the end of the list, intermediate elements are created and assigned values. You can also assign to non-existent named fields, such as saying .

Обобщённые функции

В R множество обобщённых функций: , , и т.д. Эти функции по-разному работают с объектами разных классов.

Возьмём, к примеру функцию . Давайте запустим её, передав в качестве её главного аргумента таблицу iris.

Результат:

А теперь попробуем передать функции вектор из 100 случайных чисел, имеющих нормальное распределение.

Результат:

Мы получили разные графики, в первом случае корреляционную матрицу, во втором график рассеивания, на котором по оси x отображается индекс наблюдения, а по оси y его значение.

Таким образом, функция умеет подстраиваться под работу с разными классами. Если вернуться к терминологии ООП, то возможность определить класс входящего объекта и выполнять различные действия с объектами разных классов называется полиморфизм. Получается это за счёт того, что данная функция всего лишь является оболочкой к множеству методов, написанных под работу с разными классами. Убедиться в этом можно с помощью следующей команды:

Команда выводит в консоль R тело функции. Как видите тело функции состоит всего из одной команды .

Т.е. функция , всего лишь запускает один из множества написанных к ней методов в зависимости от класса передаваемого ей объекта. Посмотреть список всех её методов можно следующим образом.

Полученный результат говорит о том, что функция plot имеет 29 методов, среди которых есть plot.default, который срабатывает по умолчанию, если функция получает на вход объект неизвестного ей класса.

С помощью функции также можно получить и набор всех обобщённых функций, у которых есть метод, написанный под какой-либо класс.

Прозрачность и воспроизводимость

Поскольку набор инструкций на R – это полноценная программа, она может повторяться с другими данными, достаточно просто читается, расширяется и тиражируется. Программный код выглядит как линейный скрипт, каждую строку которого можно сопроводить поясняющими комментариями. Интерпретация кода, т.е. выполнение инструкций, выполняется линейно, что облегчает мониторинг получения результатов. А если в программу внесены какие-либо изменения, отследить их довольно просто, просмотрев историю команд .

Линейные инструкции кода на R понятны даже не профессиональному программисту

Когда вам могут пригодиться собственные классы

Вряд ли функционал создания собственных S3 классов будет полезен тем, кто только начинает свой путь в освоении языка R.

При использовании таких группировок вы получаете ответ в виде JSON структуры следующего формата:

Количество и название элементов для разных action_breakdowns разное, поэтому для каждого необходимо писать свой парсер. Для решения этой задачи я использовал функционал создания пользовательских S3 классов и обобщённой функцией с набором методов.

В моём случае классы и методы их обработки я использовал исключительно внутри пакета. Если вам необходимо в целом предоставить пользователю пакета интерфейс для работы с созданными вами классами, то все методы необходимо включить в качестве директивы в файл NAMESPACE, в следующем виде.

Asking for Help

If you find that you can’t answer a question or solve a problem yourself, you can ask others for help, either locally (if you know someone who is knowledgeable about R) or on the internet. In order to ask a question effectively, it helps to phrase the question clearly, and, if you’re trying to solve a problem, to include a small, self-contained, reproducible example of the problem that others can execute. For information on how to ask questions, see, e.g., the R mailing list posting guide, and the document about how to create reproducible examples for R on Stack Overflow.

Stack Overflow

Stack Overflow is a well organized and formatted site for help and discussions about programming. It has excellent searchability. Topics are tagged, and “r” is a very popular tag on the site with almost 150,000 questions (as of summer 2016). To go directly to R-related topics, visit http://stackoverflow.com/questions/tagged/r. For an example both of the value of the site’s organization and information that is very useful to R users, see “How to make a great R reproducible example?”, which is also mentioned above.

Язык и программная среда R — основные понятия и особенности

К основным особенностям языка программирования R относятся:

• эффективность обработки данных и простота средств для сохранения результатов;

• широкий набор операторов для обработки массивов, матриц и других сложных конструкций;

• большое количество интегрированных, последовательно применяемых инструментальных средств для статистической обработки данных;

• разнообразие графических средств;

• многофункциональность.

Язык программирования R доступен для Windows, Linux и Mac OS X и может применяться для импорта данных из целого ряда программ, включая Microsoft Excel, MySQL и Oracle.

Программная среда R представлена различными вариантами, наиболее популярными из которых считаются:

• Rgiu — встроенный графический интерфейс, командные строки в котором работают по принципу «вопрос-ответ» и отображаются в специальных окнах-консолях. Запись сложного алгоритма команд в данной оболочке выполняется в скриптовом окне, а визуализация данных — в графическом модуле;

• Rstudio — интегрированная оболочка, разделенная на рабочие области и имеющая дополнительные модули (например, для сохранения  истории команд). В отличие от Rgiu, этот интерфейс более удобен благодаря возможностям навигации по скрипту, автоматическому завершению кода и выделению элементов кода цветом;

• R в терминалах Linux/UNIX. Этот вариант чаще всего используется для обработки больших массивов информации через серверы, функционирующие через операционные системы класса  Linux/UNIX. В данных терминалах программная среда R работает как приложение в виде командной строки.

Пакет R

Так как R — это ЯП с открытым кодом, важно понимать, что тут подразумевается под пакетом. Пакет в сущности группирует и упорядочивает код, а также другие функции

Пакет — это библиотека, в которой содержится большое количество файлов.

Специалисты по данным могут писать и делиться своим кодом с другими. Будь это их собственный код с нуля или расширение пакетов других авторов. Пакеты позволяют специалистам по данным переиспользовать код и распространять его среди остальных.

Специалист по данным может создать пакет, чтобы упорядочить код, документацию, тесты, наборы данных и так далее, и потом этими пакетами можно делиться с другими людьми.

В интернете в открытом доступе есть десятки тысяч пакетов R. Эти пакеты собраны в центральном репозитории. Вообще есть разные репозитории. Это и CRAN, и Bioconductor, и любимый Github.

Одно хранилище заслуживает отдельного упоминания. Это CRAN. Это сеть серверов, которые хранят большое количество версий кода и документации для R.

Пакет содержит файл с описанием, где нужно указать дату, зависимости, автора и версию пакета, а также другие данные. Файл-описание помогает пользователям получить важную информацию о пакете.

Чтобы загрузить пакет, напечатайте:

library(имя пакета)

Чтобы пользоваться функциональностью пакета, напишите в его имени::название функции.

Например, если мы хотим применить функцию “AdBCDOne” из пакета “carat”, можем сделать следующее:

library(carat)carat::AdBCDOne()