Analisi Statistica Multivariata - Modulo R

R PER L'ANALISI STATISTICA MULTIVARIATA

È composto da 4 finestre: CONSOLE, EDITOR, ENVIRONMENT/HISTORY/CONNECTION, HELP FILE/PLOTS

Non scriviamo calcoli nel EDITOR

Per eseguire i calcoli premi ALT + INVIO o CMD + INVIO

Nella sezione HISTORY ho l'elenco di tutti i calcoli che ho eseguito

OPERAZIONI

• 2+3 somme
• 2-3 sottrazione
• 4*(5-1) moltiplicazione
• 4/2 divisione
• 2^5 == 2**5 potenza

# scrivo commanto che non viene eseguito

sqrt(2) radice

sin(pi/2) seno coseno tangente...

ASSEGNAZIONE DI UN VALORE

X <- 5

5 > X (2 modi differenti)

X = 5

Y <- X + 1

PULIZIA DEL "WORKSPACE"

• ls() Visualizzo l'elenco degli oggetti che ho creato e salvato
• rm() Elimino le variabili che inserisco all'interno delle parentesi
• rm(list = ls()) Elimino tutti gli oggetti salvati

FUNZIONI MATEMATICHE

X <- 0.5

• exp(x) esponenziale
• log(x) logaritmo
• abs(x) valore assoluto
• sign(x) segno (+1,+,-1)

Posso combinare le funzioni tra loro: log(abs(X))

Note Funzioni

• x <- 0.5
• y <- 0.3
• m <- 5
• k <- 2

factorial(m) fattoriale di m = m!

choose(m, k) coefficiente binomiale = m!/(k!(m-k)!)

round(x, digits = 2) arrotonda la x a 2 cifre dopo la virgola (default)

floor(x) arrotonda x all’intero più vicino per difetto

ceiling(x) arrotonda x all’intero più vicino per eccesso

gamma(x) funzione gamma

beta(x, y) funzione beta

I comandi sopra wnd funzione puó vaic equa dettagli uno funzione con spiegazione ed esempio

Simboli Speciali

10^15 => 1e+15 (a solo 15 zero dopo l’uno)

10^100 => 1e Inf (significa 10^50=risultato è tropp grande)

log(-n) => nan (Not a Number)

Operazioni Logiche

• x <= 5
• x > 0 TRUE
• a < (x =: -3)
• a FALSE

• >= maggiore uguale
• <= minore uguale
• = uguale
• != diverso
• ! NOT
• & AND
• | OR

Vettori e Succession

• x <- 1:5 => x <- C(1, 2, 3, 4, 5)
• x <- c(“A”, “B”, 2, 5, 7) un questo caso i n° sono visiti come lettere
• x <- 10:-10
• x <- seq(fraction = 0/0 = 67 o 1)
• x <- rep(10 7)

un vettore può avere elemanti diversi

vettore in cui il n° 10 è ripetuto 7 volte

LEZIONE 3

* DATAFRAME e una grande matrice dei dati, che può contenere anche valori non numerici

• Riga = Unità Statistico
• Colonna = Variabile

• dati (iris): caricamento del dataset iris già presente in R
• class (iris): tipologia della variabile
• dim (iris): dimensione del dataframe
• names (iris): estrazione delle prime 6 osservazioni + intestazioni colonne
• str (iris): estrazione delle ultime 6 osservazioni + intestazioni colonne
• view (iris): nuovo coscetto per visualizare dataframe
• iris [n₁: n₂, ]: visualizzo le righe indicate, tutte le colonne

X <- c (10, 20, 2, 5)

class (x)

is.numeric (x) TRUE

Per estrarre una riga/colonna:

SL[ , "Sepal.Length"]

* VARIBLE FACTOR: variabile qualitativa con più modalità

Le modalità NON sono ordinate, loro vengono ordinate in ordine alfabetico.Se una modalità è presente più volte nei LEVELS compare due volte

eyes <- c("hazel", "blue", "brown", "green", "blue", "brown")

eyedcol <- factor(eyes)

levels(eyedcol) <- c("B", "GR", "HA", "BR")

pain <- ordered(c("low", "medium", "low", "high"), levels = c("low", "medium", "high"))

* ALTRE TIPI DI VARIABILI: DATE

X <- c("2001-04-28", "1988-04-16", "2003-07-16") class: character

birth <- as.Date(x)

min(birth) max(birth)

2) Funzione di punteggio

f.x.f