R for Mac OS X 4.0.2

R Mac OS X-ისთვის: ყოვლისმომცველი სტატისტიკური გამოთვლითი და გრაფიკული გარემო

თუ თქვენ ეძებთ მძლავრ სტატისტიკურ გამოთვლით და გრაფიკულ გარემოს, R for Mac OS X არის შესანიშნავი გამოსავალი. შემუშავებული როგორც GNU პროექტი, R არის ენა და გარემო, რომელიც უზრუნველყოფს სტატისტიკური ტექნიკის ფართო სპექტრს, მათ შორის წრფივ და არაწრფივ მოდელირებას, კლასიკურ სტატისტიკურ ტესტებს, დროის სერიების ანალიზს, კლასიფიკაციას, კლასტერირებას, ბიოინფორმატიკას და სხვა.

R შეიმუშავეს ჯონ ჩემბერსმა და მისმა კოლეგებმა Bell Laboratories-ში (ყოფილი AT&T), როგორც S ენის განხორციელება. მიუხედავად იმისა, რომ არსებობს გარკვეული განსხვავებები S-სა და R-ს შორის, S-სთვის დაწერილი კოდის დიდი ნაწილი მუშაობს უცვლელად R-ის ქვეშ. ეს აადვილებს ერთი პლატფორმიდან მეორეზე გადასვლას.

R-ის ერთ-ერთი ძლიერი მხარე მისი გაფართოებაა. S ენა დიდი ხანია გამოიყენება სტატისტიკურ მეთოდოლოგიაში კვლევებში, რადგან ის მკვლევარებს აძლევს მოქნილ საშუალებას ახალი იდეების შესასწავლად. R-ის ღია წყაროს მარშრუტით ამ აქტივობაში მონაწილეობისკენ, მომხმარებლებს შეუძლიათ ადვილად გააფართოვონ მისი შესაძლებლობები საკუთარი ფუნქციების ჩაწერით ან სხვების მიერ შემუშავებული პაკეტების გამოყენებით.

R-ის კიდევ ერთი სიძლიერე არის პუბლიკაციების ხარისხის ნაკვეთების მარტივად წარმოების უნარი. მომხმარებლებს შეუძლიათ შექმნან კარგად შემუშავებული ნახაზები, რომლებიც მოიცავს მათემატიკურ სიმბოლოებს და ფორმულებს, სადაც საჭიროა. დიდი ზრუნვა იქნა მიღებული ნაგულისხმევი დიზაინის მცირე არჩევანებისთვის გრაფიკაში, რათა მომხმარებლებმა შეინარჩუნონ სრული კონტროლი მათ გამომუშავებაზე.

ხართ თუ არა აკადემიური მკვლევარი ან მუშაობთ ინდუსტრიაში მონაცემთა ანალიზის პროექტებზე, ან უბრალოდ დაინტერესებული ხართ სტატისტიკის შესახებ მეტი გაიგოთ თვითშესწავლის კურსების ან ონლაინ გაკვეთილების მეშვეობით - ეს პროგრამა იქნება თქვენი გამოსაყენებელი ინსტრუმენტი!

ძირითადი მახასიათებლები:

- სტატისტიკური ტექნიკის ყოვლისმომცველი ნაკრები

- გაფართოება მომხმარებლის მიერ დაწერილი ფუნქციების ან პაკეტების მეშვეობით

- გამოცემის ხარისხის ნაკვეთები მათემატიკური სიმბოლოებით

- მარტივი გამოსაყენებელი ინტერფეისი

სტატისტიკური ტექნიკა:

წრფივი მოდელირება: ხაზოვანი რეგრესიის მოდელები გამოიყენება, როდესაც ჩვენ გვინდა ვიწინასწარმეტყველოთ უწყვეტი შედეგები ერთი ან მეტი პროგნოზირების ცვლადის საფუძველზე.

არაწრფივი მოდელირება: არაწრფივი რეგრესიის მოდელები საშუალებას გვაძლევს ცვლადებს შორის რთული ურთიერთობების მოდელირება.

კლასიკური სტატისტიკური ტესტები: ეს ტესტები გვეხმარება დავადგინოთ არის თუ არა დაკვირვებული განსხვავებები ჯგუფებს შორის სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი.

დროის სერიების ანალიზი: დროის სერიების ანალიზი საშუალებას გვაძლევს გავაანალიზოთ დროთა განმავლობაში შეგროვებული მონაცემები.

კლასიფიკაცია: კლასიფიკაციის ალგორითმები გვეხმარება დაკვირვებების კლასიფიკაციას სხვადასხვა კატეგორიებად მათი მახასიათებლების მიხედვით.

კლასტერირება: კლასტერული ალგორითმები აჯგუფებენ დაკვირვებებს მათ შორის მსგავსების საფუძველზე.

ბიოინფორმატიკა: ბიოინფორმატიკის ხელსაწყოები ეხმარება ბიოლოგებს გაანალიზონ დიდი მონაცემთა ნაკრები, რომელიც წარმოიქმნება ექსპერიმენტებიდან, როგორიცაა გენის ექსპრესიის პროფილირება.

Სისტემის მოთხოვნები:

ამ პროგრამული უზრუნველყოფის თქვენს Mac კომპიუტერზე გასაშვებად გჭირდებათ:

• macOS 10.13 (High Sierra) ან უფრო ახალი ვერსიები

• 64-ბიტიანი Intel პროცესორი

დასკვნა:

დასკვნის სახით, R Mac OS X-ისთვის შესანიშნავი არჩევანია, თუ გჭირდებათ ინსტრუმენტების ყოვლისმომცველი ნაკრები მონაცემთა ანალიზისთვის მოწინავე სტატისტიკური ტექნიკის გამოყენებით, ხოლო აწარმოებთ მაღალი ხარისხის გრაფიკებს, რომლებიც შესაფერისია გამოქვეყნებისთვის. პროგრამული უზრუნველყოფის მოქნილობა საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს არა მხოლოდ წვდომას, არამედ წვლილი შეიტანონ ახალი მეთოდების შემუშავება, რაც მას იდეალურს ხდის როგორც აკადემიურად, ისე ინდუსტრიულად ორიენტირებულ პირებს!