Appunti Completi di R - Analisi Statistica Multivariata

Riassunto dispense 1-2

Funzioni di base in R

#nomefunzione → mi permette di avere informazioni sulla funzione citata.

R può essere utilizzata come calcolatrice:

• a=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) → crea la variabile "a" vettore.
• rm(a) → rimuove la variabile appena creata.
• b=1:10 → crea un vettore composto dai valori da 1 a 10 in sequenza.
• c=seq(1,10,by=0.5) → crea un vettore composto dai numeri da 1 a 10 traslati di 0.5.
• d=seq(1,10,length=100) → crea un vettore composto da 100 numeri nell'intervallo (1, 10).

Manipolazione di vettori

• d[-1] → mi restituisce d privato del primo elemento.
• d[-length(d)] → mi restituisce d privato dell'ultimo elemento.
• d[-1]-d[-length(d)] → mi restituisce le differenze tra elementi contigui.
• d[d>5] → mi restituisce i valori di d aventi la caratteristica in parentesi.
• *length(d) → 100 → mi restituisce il numero di elementi presenti in d.
• mode(d) → numeric → mi restituisce il tipo di elementi presenti in d.

Lavorare con liste

• x=list(c(1,2,3),"ciao",TRUE,b,c,d) → creazione lista.
• x[2] → "ciao" → per accedere al secondo elemento di x.
• x[c(1,3)] → per accedere al primo e terzo elemento di x.
• x[-c(2,3)] → per accedere a tutti gli elementi di x eccetto secondo e terzo.

Indici e caratteristiche dei vettori

• indice=which(d>5) → mi restituisce gli indici dei valori di d aventi la caratteristica dentro alla parentesi.
• d[indice] → mi restituisce i valori di d aventi la caratteristica dentro alla parentesi della riga di sopra.

Vettori con valori speciali

• y=c(1,NA,NaN,1/0,Inf/Inf)
• is.null(y) → FALSE
• is.na(y) → FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE
• is.nan(y) → FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE
• is.finite(y) → TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
• is.infinite(y) → FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
• y[!is.na(y)] → elimina dal vettore i valori non disponibili: NA, NaN, Inf/Inf.

Operatori di vettore

• z=c()
• is.null(z) → TRUE
• v=1:5
• w=11:15
• 2*v → moltiplicazione per uno scalare
• 3+v → somma per uno scalare
• v+w → somma di vettori (aventi stessa dimensione!!)
• v*w → prodotto di vettori
• v%*%t(w) → prodotto vettoriale

Variabili categoriali

• occhi=c("azzurri","blu","marroni","neri","verdi","marroni","verdi","neri","blu","marroni") → vettore contenente il colore degli occhi registrati in 10 campioni.
• colore_occhi=factor(occhi) → rende la variabile occhi categoriale non ordinata.
• is.character(occhi) → TRUE
• is.factor(colore_occhi) → TRUE
• levels(colore_occhi) → mi restituisce le categorie di occhi: i vari colori registrati (uno per ogni tipologia).
• levels(occhi) → NULL

Ordinamento di fattori

• taglie=c("large","medium","extra-large","small","medium","extra-small","extra-large","small","extra-large","medium") → vettore contenente la taglia di vestiti registrati in 10 rilevazioni.
• taglie_ordinate=ordered(c("large","medium","extra-large","small","medium","extra-small","extra-large","small","extra-large","medium"), levels=c("extra-small","small","medium","large","extra-large")) → Levels: extra-small < small < medium < large < extra-large
• is.ordered(taglie) → FALSE
• is.ordered(taglie_ordinate) → TRUE
• table(taglie) → restituisce la distribuzione delle frequenze assolute.
• table(taglie)+3 → restituisce la distribuzione delle frequenze assolute con la maggiorazione scritta.
• names(table(taglie)) → restituisce i nomi delle categorie.
• genere=factor(rep(c("F","M"), c(4,4))) → crea un vettore categoriale.