R for Mac OS X 4.0.2

R operētājsistēmai Mac OS X: visaptveroša statistikas skaitļošanas un grafikas vide

Ja meklējat jaudīgu statistikas skaitļošanas un grafikas vidi, R operētājsistēmai Mac OS X ir ideāls risinājums. Izstrādāts kā GNU projekts, R ir valoda un vide, kas nodrošina plašu statistikas metožu klāstu, tostarp lineāro un nelineāro modelēšanu, klasiskos statistikas testus, laikrindu analīzi, klasifikāciju, klasterizāciju, bioinformātiku un daudz ko citu.

R kā S valodas ieviešanu izstrādāja Džons Čemberss un viņa kolēģi no Bell Laboratories (agrāk AT&T). Lai gan pastāv dažas atšķirības starp S un R, liela daļa kodu, kas ir rakstīts S, darbojas nemainīgs zem R. Tas atvieglo pāreju no vienas platformas uz citu.

Viena no R priekšrocībām ir tā paplašināmība. S valoda jau sen ir izmantota pētījumos statistikas metodoloģijā, jo tā sniedz pētniekiem elastīgu līdzekli jaunu ideju izpētei. Izmantojot R atvērtā koda ceļu uz dalību šajā aktivitātē, lietotāji var viegli paplašināt tā iespējas, rakstot savas funkcijas vai izmantojot citu izstrādātas pakotnes.

Vēl viena R priekšrocība ir tā spēja viegli izveidot publikācijas kvalitātes sižetus. Lietotāji var izveidot labi izstrādātus grafikus, kas vajadzības gadījumā ietver matemātiskos simbolus un formulas. Liela uzmanība ir pievērsta noklusējuma iestatījumiem nelielām grafikas dizaina izvēlēm, lai lietotāji saglabātu pilnīgu kontroli pār savu izvadi.

Neatkarīgi no tā, vai esat akadēmisks pētnieks vai strādājat rūpniecībā datu analīzes projektos vai vienkārši vēlaties uzzināt vairāk par statistiku, izmantojot pašmācības kursus vai tiešsaistes apmācības – šī programmatūra būs jūsu rīks!

Galvenās iezīmes:

- Visaptverošs statistikas metožu kopums

- Paplašināma, izmantojot lietotāja rakstītas funkcijas vai pakotnes

- Publikācijas kvalitātes sižeti ar matemātiskiem simboliem

- Viegli lietojams interfeiss

Statistikas metodes:

Lineārā modelēšana: Lineārās regresijas modeļus izmanto, ja mēs vēlamies prognozēt nepārtrauktus rezultātus, pamatojoties uz vienu vai vairākiem prognozēšanas mainīgajiem.

Nelineārā modelēšana: Nelineārās regresijas modeļi ļauj modelēt sarežģītas attiecības starp mainīgajiem.

Klasiskie statistikas testi: šie testi palīdz mums noteikt, vai novērotās atšķirības starp grupām ir statistiski nozīmīgas.

Laikrindu analīze: Laikrindu analīze ļauj mums analizēt laika gaitā savāktos datus.

Klasifikācija: klasifikācijas algoritmi palīdz mums klasificēt novērojumus dažādās kategorijās, pamatojoties uz to īpašībām.

Klasterizācija: klasterizācijas algoritmi grupē novērojumus, pamatojoties uz to līdzībām.

Bioinformātika: Bioinformātikas rīki palīdz biologiem analizēt lielas datu kopas, kas iegūtas no eksperimentiem, piemēram, gēnu ekspresijas profilēšanas.

Sistēmas prasības:

Lai palaistu šo programmatūru savā Mac datorā, jums ir nepieciešams:

• macOS 10.13 (High Sierra) vai jaunākas versijas

• 64 bitu Intel procesors

Secinājums:

Noslēgumā jāsaka, ka R operētājsistēmai Mac OS X ir lieliska izvēle, ja jums ir nepieciešams visaptverošs rīku komplekts datu analīzei, izmantojot progresīvas statistikas metodes, vienlaikus izveidojot augstas kvalitātes grafikus, kas piemēroti publicēšanai. Programmatūras elastība ļauj lietotājiem ne tikai piekļūt, bet arī veicināt izstrādājot jaunas metodes, kas padara to par ideālu gan akadēmiski, gan industriāli orientētiem indivīdiem!