En Grundkurs i R: Introduktion till Programmering och Dataanalys
R är ett kraftfullt programmeringsspråk och mjukvarumiljö som är särskilt utformat för statistisk databehandling och visualisering. Det är öppen källkod och har blivit ett av de mest populära verktygen inom dataanalys, statistik och maskininlärning. Denna grundkurs är avsedd att ge dig en översiktlig introduktion till R-programmering från grunden.
Vad är R?
R är både ett programmeringsspråk och en miljö för statistisk databehandling och visualisering. Det utvecklades av statistikerna Ross Ihaka och Robert Gentleman vid University of Auckland, Nya Zeeland, och först släpptes 1993. Sedan dess har det vuxit till ett omfattande ekosystem av paket och verktyg som stöder en mängd olika datavetenskapliga och statistiska tillämpningar.
Installation av R
För att komma igång med R måste du först installera R-programmet på din dator. Du kan ladda ner den senaste versionen av R från dess officiella webbplats https://www.r-project.org/. Följ installationsinstruktionerna som är specifika för ditt operativsystem.
RStudio: En Intuitiv Arbetsmiljö för R
Även om du kan använda R genom dess terminalgränssnitt, föredrar många användare att använda RStudio, en integrerad utvecklingsmiljö (IDE) specifikt utformad för R-programmering. RStudio erbjuder en mer användarvänlig arbetsmiljö med funktioner som kodredigering, plottning och felsökning. Du kan ladda ner RStudio från https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ och installera det efter att du har installerat R.
Grunderna i R-programmering
R som Kalkylator
En av de enklaste sakerna du kan göra med R är att använda den som en kalkylator:
# Addition
3 + 5
# Subtraktion
10 - 4
# Multiplikation
2 * 6
# Division
8 / 2
# Potens
2^3
Variabler
Du kan lagra värden i variabler för återanvändning:
# Tilldelning av värde till variabel
x <- 10
# Skriv ut värdet av variabeln
print(x)
# Du kan också använda =
y = 5
# Addition med variabler
resultat <- x + y
print(resultat)
Datastrukturer
R stöder flera datastrukturer, inklusive vektorer, listor, matriser och dataframes. En av de mest grundläggande datastrukturerna är vektorer:
# Skapa en vektor
vec <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# Skriv ut vektorn
print(vec)
# Vektorer kan innehålla olika typer av data
vec2 <- c("a", "b", "c")
print(vec2)
Funktioner
R tillhandahåller ett stort antal inbyggda funktioner för olika ändamål. Du kan också definiera dina egna funktioner:
# Definiera en funktion
f <- function(x) {
return(x^2)
}
# Använda funktionen
resultat <- f(3)
print(resultat)
Dataanalys och Visualisering
En av de främsta anledningarna till R:s popularitet är dess förmåga att utföra avancerad dataanalys och skapa grafiska visualiseringar. Här är några exempel på hur du kan använda R för dessa ändamål:
# Läsa in data från en CSV-fil
data <- read.csv("data.csv")
# Visa de första raderna i datan
head(data)
# Beräkna några grundläggande statistiska mått
summary(data)
# Skapa ett histogram
hist(data$ålder)
# Skapa en spridningsplot
plot(data$ålder, data$inkomst)
