Dus je bent een statisticus of iemand in de dop! Ik weet zeker dat je R al gebruikt of er op zijn minst van weet.
‘R’ behoeft geen introductie voor professionals die te maken hebben met ‘DATA’. Een bekende taal onder datawetenschappers en statistici (en andere mensen die proberen de ‘DATA’ te begrijpen), wordt R de populaire statistische software van 2014 en daarna genoemd. Vandaag zullen we bespreken waarom je als statisticus bedreven moet zijn in R.
wat doet append in java
R is vergelijkbaar met andere programmeertalen zoals Java en C, maar sommige functies zijn specifiek aantrekkelijk voor statistici. Het bevat een aantal ingebouwde mechanismen om de gegevens te organiseren, berekeningen uit te voeren en om grafische weergaven van dergelijke gegevenssets te maken.
Waarom zou Statistical Professional R moeten kennen?
hoe compileer ik een Java-programma
- Breed scala aan statistische functies in R.
R heeft een breed assortiment aan statistische technieken zoals lineaire en niet-lineaire modellering, klassieke statistische tests, tijdreeksanalyse, classificatie, enz. En de grafische technieken zijn in hoge mate uitbreidbaar via functies en uitbreidingen. Als open source staat R-community bekend om zijn actieve pakketmedewerkers. Statistici vinden het gemakkelijk om de algoritmische keuzes te volgen, aangezien veel standaardfuncties van R in R zelf zijn geschreven. R heeft sterkere objectgeoriënteerde programmeerfaciliteiten dan enige andere statistische computertaal. De tolerante lexicale scopingregel vereenvoudigt de uitbreiding van R.
Als we naar de functies en het gebruik kijken, weten we dat R een krachtige statistische computertaal is. Het valt onder de categorie van geavanceerde analytische technieken die worden gebruikt in organisaties die tegenwoordig met Big Data te maken hebben. R heeft ongeveer 2 miljoen gebruikers kunnen aantrekken met zijn open source-framework. Daarom lijkt R de toekomst voor alle statistici te zijn.
- R's schitterende graphics.
Als we het hebben over statistieken, gaat er niets boven een goed cijfer (zowel aantal als afbeeldingen). R heeft een uitstekende grafische output. Als je een kijkje neemt, zijn de grafieken die R heeft gemaakt ongelooflijk duidelijk, van hoge kwaliteit en behoorlijk indrukwekkend. Statische grafieken zijn een absolute sterkte van R en produceren grafieken van publicatiekwaliteit, samen met dynamische en interactieve grafieken met aanvullende pakketten.
waar moeten instantievariabelen worden gedeclareerd in java
Wat maakt R beter?
- R is gratis en open source! Dus iedereen mag het gebruiken en aanpassen. Het is gelicentieerd onder de GNU (General Public License) en de R-stichting voor statistische informatica bezit het auteursrecht.
- R is vrij van licentiebeperkingen. We kunnen R op elk gewenst moment uitvoeren op elk besturingssysteem, namelijk
- Maakt het platformonafhankelijk. Het draait op verschillende hardware zoals Linux, Mac en Microsoft Windows van zowel 32 als 64 bit processers.
- R heeft meer dan 4800 pakketten uit meerdere repositories die gespecialiseerd zijn in verschillende onderwerpen zoals datamining, bio-informatica, ruimtelijke analyse en econometrie.
- R werkt goed samen met verschillende andere tools voor het importeren van gegevens, zoals CSV, SAS, SPSS en zelfs Microsoft Excel, Microsoft Access, Oracle, MySQL en SQLite.
Verschillende sites voor het volgen van vacatures laten zien dat de vraag naar ‘R’ op zijn hoogst is en snel toeneemt. Dus als een statistiekprofessional en ervoor kiezen om de R-taal te negeren, bent u ongetwijfeld aan de verliezende kant.