Lista completa comandi di R Studio

Comandi di R

Per salvare il lavoro che stai facendo su R, puoi utilizzare i seguenti comandi:

• session
• set working directory
• choose directory
• scegli il file

Per compilare un report in formato HTML, Word o PDF, puoi utilizzare il seguente comando:

• file
• compile report

Per caricare un pacchetto di comandi, puoi utilizzare il seguente comando:

library(UsingR)

Per assegnare un valore a una variabile, puoi utilizzare il seguente comando:

nome <- 2

Per concatenare gli argomenti in una lista, puoi utilizzare il seguente comando:

c(x1, x2)

Per creare una lista di valori numerici, puoi utilizzare il seguente comando:

seq(min, max, by = 2.5)

Per eseguire operazioni su liste di valori numerici, puoi utilizzare i seguenti comandi:

x1 + 1

2 * x1

x1 + x2

x1 * x2

• moltiplica elemento per elemento i valori della lista x1 ai valori della lista x2
• sum(v) somma tutti i valori della lista v
• length(v) calcola la lunghezza (il numero di elementi) della lista v
• sort(v) mette in ordine crescente i valori di v
• round(v,2) arrotonda i valori di v a 2 cifre decimali
• x1[ ..] estrae una sottolista dalla lista x1, si possono dare le posizioni dei valori nella lista, oppure dare una condizione sui valori da scegliere ad esempio x1[x1>5] estrae i valori maggiori di 5 dalla lista x1
• mean(v) calcola la media della lista di valori v
• median(v) calcola la mediana della lista di valori v
• var(v) calcola la varianza della lista di valori v (o la tabella delle covarianze delle colonne di v se v è una matrice)
• sd(v) calcola la deviazione standard della lista di valori v
• range(v) calcola il min e il max della lista di valori o della tabella v
• diff(range(v)) calcola la distanza tra il max e il min di v
• quantile(v, .54) calcola per la lista di valori v il 54-esimo percentile

<p>percentile (ossia il quantile 0.54)</p> <p>IQR(v) calcola la distanza tra il 3&deg; e il primo quartile (75&deg; e 25&deg; percentile)</p> <p>summary(v) calcola min max media mediana 1&deg; e 3&deg; quartile di v</p> <p>boxplot(v) disegna il boxplot della lista, oppure un boxplot per ogni colonna se v &egrave; una tabella</p> <p>nomelista<- list (nome1=x1, nome2=x2,...) crea una R-lista cio&egrave; una lista di c-liste x1, x2,...ciascuna individuata dal nome indicato (nome1, nome2 ...) che &egrave; facoltativo assegnare le sottolistesi richiamano con nomelista$nome1 oppure, dopo aver usato il comando attach(nomelista) crea le varibili nome1 nome2 sottoliste di nomelista</p> <p>unattach(nomelista) elimina le varibili create dal comando attach</p> <p>names(nomelista) scrive i nomi delle sottoliste (se non hanno nomi dice NULL)</p> <p>names(nomelista)<-c(&#039;&#039;new nome1&#039;&#039;, &#039;&#039;new nome2&#039;&#039;,...) assegna i nomi nuovi alle sottoliste (sipu&ograve; usare anche per dare nomi agli elementi di una lista)</p>

c-lista)	table(c1)	restitusce la tabella delle frequenze della c-lista categoriale c1
barplot(table(c1))	disegna il grafico a barre delle frequenze assolute
barplot(prop.table(table(c1))*100)	disegna il grafico a barre delle freq. relative percentuali
table(c1,c2)	restituisce tabella frequenze delle due variabili categoriali c1, c2 di un dataset
hist(v)	disegna l'istogramma delle frequenze di v
hist(v, probability=TRUE)	disegna l'istogramma delle frequenze relative (o proporzioni)
hist(v, breaks= 10)	suggereisce di dividere in 10 classi l'istogramma
hist(v, main= 'titolo')	mette il titolo 'titolo' all'istogramma
rbind(x1, x2)	crea una tabella che ha per righe le c-list x1,x2
cbind(x1,x2)	crea una tabella che ha per colonne le c-list x1,x2
rownames(x) <- c('nr1', 'nr2')	dà i nomi 'nr1' e 'nr2' alle righe della tabella x
colnames(x) <- c('nc1',

''nc2'') dà i nomi ''nc1'' e ''nc2'' alle colonne della tabella xpaste(vn1,vn2) concatena i nomi nei vettori di testo vn1 e vn2 as.character(vn) trasforma in testo il contenuto del vettore numerico vn margin.table(x,1) crea la somma sulle righe di x (tabella di contingenza) margin.table(x,2) crea la somma sulle colonne di x addmargins(x) aggiunge entrambi i margini di x cov(x,y) calcola la covarianza tra x e y (c-liste numeriche) cor(x,y) calcola il coefficiente di correlazione di Pearson tra x e y (c-liste numeriche) lm(y ~ x) calcola intercetta b0 e pendenza b1 della retta di regressione, retta che meglio approssima una relazione lineare tra x e y: y_teor = b0 + b1 * x summary(lm(y~ x)) produce il riassunto dei test sulla regressione lineare tra x e y (intervalli di confidenza per b0 e b1, p-value per b1=0) y <- function(x)(3*x-2) definisce la funzione y come il triplo dell'argomento x diminuito di 2 se la funzione contiene

più comandi che fanno calcoli intemedi, racchiuderli tra parentesi { }; viene restituito l'ultimo oggetto calcolato

plot(y,-4,4) disegna il grafico della funzione y per x compreso tra -4 e 4

plot(c(x1,..xn),c(y1,..yn)) disegna gli n punti di coordinate (x1,y1)...(xn,yn)

FORMULARIO R PER STATISTICA DESCRITTIVA

freq() frequenza, numero di volte in cui si ripete un dato

rfreq() frequenza relativa

hist() istogramma

pie() grafico a torta

center() parte centrale dei dati

spread() quanto sono dispersi i dati rispetto al centro

shape() disposizione

mean() media campionaria

sum((x*freq_x)/sum(freq_x)) media ponderata dei dati contenuti in x

median() mediana

LA MODA SI CALCOLA DISEGNANDO UN ISTOGRAMMA

var() varianza campionaria

sqrt(var(x)) oppure sd() deviazione standard

sd(x)/mean(x) coefficiente di variazione

boxplot() boxplot

cov(x,y) covarianza

cor(x,y) indice di correlazione di Pearson

quantile(x, na.rm=FALSE,….) quantili

se abbiamo N(0,1) qnorm(p, mean=0,sd=1) quantili

CON IL COMANDO SUMMARY

Possiamo calcolare:

• MAX e MIN del campione
• MEDIANA e QUARTILI (1,2,3)
• MEDIA CAMPIONARIA