R pro samouky
stručný úvod
Michal Kulich
3. března 2004
Webová stránka pro výuku GLM: http://www.karlin.mff.cuni.cz/~kulich/vyuka/glm/index.html
Charakteristiky R:
• Interaktivní „výpočetní prostředí” pro statistické výpočty a grafiku
• Dialekt jazyka S volně šiřitelný pod GNU GPL
• Funguje pod Windows, Unixem, MacOS, všemi versemi Linuxu
• Řádkový interpret, objektově orientovaný
• Kompatibilní s S-Plus (až na ε)
• Snadno rozšiřovatelný (rozšiřující knihovny na WWW)
Reference:
• Hlavní webová stránka projektu: http://www.r-project.org/ (informace, manuály,
FAQ)
• Hlavní depositář: http://cran.at.r-project.org/ (instalace, zdrojový kód, rozšiřující
knihovny ke stažení)
Technika práce s R:
• Nastartování: Ve Windows 2000 například z menu Start/Programs/R/R 1.8.1 (závisí
na instalaci a OS)
• Volba pracovního direktoráře: V pracovním direktoráři se vyhledávají a ukládají
soubory dat a výsledků. Pod Windows lze nastavit pomocí menu File/Change dir. . . .
Taktéž lze použít funkci setwd(). Nastavení pracovního direktoráře zobrazí funkce
getwd().
• Uvádění cest (paths): Pokud je třeba uvést se jménem souboru i cestu, použijeme i
pod Windows buď obyčejné lomítko, nebo dvě zpětná lomítka. Píšeme tedy c:/data
nebo c:\\data, nikoli c:\data.
• Konsolové okno: Slouží pro vstup příkazů z klávesnice a pro textový výstup. Předchozí
příkazy lze vyvolat pomocí klávesy ↑.
1
• Grafické okno: Slouží pro grafický výstup. Lze vytisknout nebo uložit na disk ve
zvoleném formátu.
• Editace programů: Lze použít externí editor a přenášet příkazy do R přes Copy–
Paste. Celý program lze natáhnout a spustit příkazem source("program.r").
• Ukončení práce: Práce s R se ukončuje příkazem q(). Následuje otázka, zdali se mají
všechny existující objekty uložit na disk. Odpovíte-li „Y”, vše se uloží do souboru
.RData ve vašem pracovním direktoráři.
Nápověda:
• Nápověda pro daný příkaz/funkci: Vyvolá se v konsoli funkcí help, například help(q)
pro ukončovací funkci q().
• Hypertextová nápověda s vyhledáváním: Vyvolá se v konsoli pomocí help.start().
Nastartuje webový prohlížeč na úvodní stránce nápovědy. Přístup k nápovědě pro
jednotlivé funkce, tříděné podle knihoven, jest skrze Packages a výběrem knihovny
na následující stránce. Běžné příkazy a funkce jsou v knihovně Base. Navíc jsou zde
k disposici čtyři manuály v angličtině a řada odkazů.
Vytváření, vypisování a mazání objektů:
R je objektově orientovaný jazyk: proměnné, data, výsledky, funkce, příkazy i jazykové
konstrukce jsou objekty. Jedna funkce může vykonávat značně rozdílnou činnost v závislosti
na typu objektů, které má zpracovat.
Jako názvy objektů jsou přípustné řetězce obsahující písmena, číslice a znak „.” (tečka).
Velká a malá písmena se rozlišují, tj. barel a Barel označují dva různé objekty.
Objekty se vytvářejí přiřazením. Základní přiřazovací operátor je <-, tj. posloupnost dvou
znaků „<” a „-”.
Jména existujících objektů lze vypsat funkcí ls(). Jména plus některé další informace
vypisuje i funkce ls.str(). Existující objekty lze smazat funkcí rm().
Komentované příklady:
> X <- 14 přiřazení objektu X
> x <- sqrt(8) x = X
> z <- x+X
> z výpis hodnoty z
[1] 16.82843 výsledek
> z+x^3 spočti jednoduchý výraz
[1] 39.45584
> ls() výpis jmen existujících objektů
[1] "x" "X" "z"
2
> ls.str() výpis s více podrobnostmi
x : num 2.83
X : num 14
z : num 16.8
> zajic <- 22.21
> bazant <- 14.72
> ls()
[1] "bazant" "x" "X" "z" "zajic"
> ls(pattern="^z") výpis objektů začínajících na „z”
[1] "z" "zajic"
> ls(pattern="z") výpis objektů obsahujících „z”
[1] "bazant" "z" "zajic"
rm(x) smaž objekt x
rm(list=ls(pattern="^z")) smaž všechny objekty začínající na „z”
rm(list=ls()) smaž všechny objekty (opatrně!)
Volání funkcí
Většina funkcí v R má mnoho argumentů, ale zadávají se jen některé. Argumenty funkcí
v R totiž mohou mít předdefinované hodnoty nebo mohou zůstat zcela nespecifikované.
Pokud se volá funkce bez argumentů, je třeba uvést prázdné závorky; jinak se pouze vypíše
definice funkce (zkuste ls versus ls()). Argument je možné identifikovat jménem, tak jako
ls(pattern="z"), anebo pořadím. Např. ls(2) je totéž jako ls(name=2), neboť name je
první argument funkce ls. Jaké má určitá funkce argumenty, jaké jsou jejich předdefinované
hodnoty a jaké mají argumenty význam, to vše je vysvětleno v nápovědě. Stačí například
zadat help(ls).
Datové typy
R rozlišuje čtyři základní datové typy (modes): numerický, znakový, komplexní a logický.
Typ objektu zjistíme funkcí mode(). Chybějící hodnoty jsou representovány kódem NA (Not
Available). Speciální numerické hodnoty jsou Inf, -Inf a NaN (+∞, −∞, Not A Number).
Znakové objekty se skládají z řetězců, které je nutno zadávat v dvojitých uvozovkách
("Toto je retezec"). Logické objekty obsahují konstanty TRUE a FALSE (psáno samými
velkými písmeny!).
Datové struktury
Základní datové struktury v R jsou mj. vektor (vector), matice (matrix), pole (array),
datová tabulka (data frame) a seznam (list).
Vektory:
> b <- c(1,5,8,1,5) Vytvoření vektoru z čísel
> b Výpis
[1] 1 5 8 1 5
3
> b[4] Hodnota daného prvku
[1] 1
> b <- 5:14 Aritmetická posloupnost s krokem 1
> b
[1] 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
> b[3:6] Subvektor
[1] 7 8 9 10
> b<7 Logická operace na vektor
[1] TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
FALSE FALSE FALSE FALSE
> b[b>9] Hodnoty splňující podmínku
[1] 10 11 12 13 14
> z <- rep("+",4) Vytvoření vektoru identických prvků
(zde znakových)
> z <- c(z,rep("-",4),rep("+",2)) Ukázka lepení vektorů
> z
[1] "+" "+" "+" "+" "-" "-" "-" "-" "+"
"+"
> b[z=="-"] Prvky jednoho vektoru na místech, kde
[1] 9 10 11 12 druhý vektor splňuje podmínku
> q <- seq(1,8,by=0.05) Aritmetická posl. se zvoleným krokem
> length(q) Délka vektoru
Matice:
> mat <- cbind(b,rep(1,10)) Vytvoření matice ze sloupců
> mat <- rbind(b,rep(1,10)) Vytvoření matice z řádků
> mat <- matrix(c(1:6),c(11:16),ncol=3) Vytvoření matice z prvků po sloupcích
> mat <- matrix(1:12,ncol=3,byrow=T) Vytvoření matice z prvků po řádcích
> dim(mat) Dimense matice
[1] 4 3
> mat[1,3] Prvek matice
> mat[3,] Řádek matice
> mat[,2] Sloupec matice
> mat[1:3,2:3] Submatice
Pole (array):
> pole <- array(1:24,c(3,2,4)) Vytvoření 3-rozměrného pole
> dim(pole) Dimense pole
[1] 3 2 4
> pole[2,1,3] Přístup k prvkům pole
> pole[2,,] Přístup k vrstvám pole
4
Seznam (list):
Seznam je datová struktura, jejíž složky mohou mít různý typ i různou délku (rozměr).
Každá složka seznamu má své jméno. Výsledky většiny statistických analýz včetně regresních
modelů jsou objekty typu seznam.
> l <- list(cislo=15,vektor=q,logic=(b<7), Vytvoření seznamu
+ znaky=z)
> l$cislo Přístup ke složkám jménem
[1] 15
> l[[1]] Přístup ke složkám pořadím
[1] 15
> l$logic[6:8] Přístup k prvkům složek
[1] T F F
> l[[2]][3] Příklad řetězení odkazů
[1] 1.100000
> names(l) Jména složek seznamu
Datová tabulka (data frame):
Datová tabulka je speciální případ seznamu, jehož složky jsou vektory různého typu, ale
stejné dělky. Datovou tabulku lze považovat za zobecněnou matici, jejíž řádky odpovídají
pozorováním a sloupce veličinám.
> a <- data.frame(x1=c(rep(1,8),rep(0,8)), Vytvoření datové tabulky
+ pohl=rep(c("Muz","Zena"),c(8,8)))
> names(a) Výpis jmen veličin
> names(a)[1] <- "Skupina" Změna jména veličiny
> names(a)
> a$pohl Přístup k veličinám jménem
> attach(a) Zavedení datové tabulky k aktivní práci
> search() Seznam aktivních datových tabulek a
knihoven
> Skupina[3] Nyní je možný přímý přístup k veličinám
(bez $)
> Skupina[3] <- 0 Oprava dat
> a$Skupina[3] V datové tabulce je stále původní hod-
nota
> a$Skupina[3] <- 0 Nyní to již bude opraveno
> detach(a) Ukončení práce s datovou tabulkou
> a <- read.table(file=’fname.asc’) Vytvoření dataframu z ascii souboru
Faktor:
Faktor je speciální forma znakového vektoru. Má atribut levels (úrovně) a používá se
pro diskrétní veličiny. Pro faktor je možné předem nastavit kódování parametrů použité
později při zařazení faktoru do regresního modelu.
5
> fac <- factor(rep(c(0,1,9),c(8,3,2)) Vytvoření (konverse) faktoru
> levels(fac) Výpis úrovní
> levels(fac) <- c("Chlap","Zenska","???") Změna ůrovní
> is.factor(a$pohl) Veličina pohl je již faktor
> levels(a$pohl) Výpis úrovní
> a$pohl
> codes(a$pohl) Uvnitř jsou numerické kódy
> a$pohl <- C(a$pohl,treatment) Nastavme GLIMovou parametrizaci
pro modelování faktoru pohl
Operátory
Operátory aplikované na vektory, matice nebo pole se provádějí po složkách. Výsledkem je
opět vektor, matice nebo pole.
Aritmetické Relační Logické
+ Sčítání < menší ! negace
- Odčítání > větší & a zároveň
* Násobení <= menší nebo rovno | nebo
/ Dělení >= větší nebo rovno
^ Mocnění == rovná se
%% Modulo != nerovná se
%/% Celočíselné dělení
Elementární funkce
Skalární: Přijímají za argument skalár, vektor, matici. Provádějí se po složkách. Příklady:
sqrt, exp, log, log10, gamma, abs, round, trunc.
> mat <- matrix(seq(1,by=0.5,length=12),ncol=4,byrow=T)
> sqrt(mat)
> round(exp(-mat),4)
> round(mat*mat)
Vektorové: Přijímají za argument vektor nebo matici. Matice se transformuje na vektor
po sloupcích. Příklady: length, sum, prod, min, max, range, mean, median, quantile, var,
cor, cumsum, cumprod.
> v <- seq(1,by=0.5,length=12)
> sum(v) Součet
> min(v) Minimum
> range(v) Vektor minima a maxima
> mean(v) Průměr
> var(v) Výběrový rozptyl
> quantile(v,c(0.3,0.5)) Výběrové kvantily
> cumsum(v) Kumulativní součty
6
Maticové: Přijímají za argument matici.
> mat1 <- matrix(c(5,0,-1,4),nrow=2)
> mat2 <- matrix(c(2,-2,0,1),nrow=2)
> t(mat1) Transposice
> diag(mat1) Diagonála
> mat1%*%mat2 Maticový součin
> solve(mat1) Inverse
> kronecker(mat1,mat2) Kroneckerův součin
> eigen(mat1) Vlastní čísla a vektory
> apply(mat1,2,sum) Vektor sloupcových součtů
> apply(mat1,1,mean) Vektor řádkových průměrů
Definice a volání funkcí
f <- function(x=1,n=2)
{
p <- x^n
return(p)
}
Místo return(p) může být pouze p.
Volání:
> a <- f(7.4,3) se dvěma argumenty
> a <- f(7.4) pouze s 1. argumentem (2. je předdefi-
novaný)
> a <- f() oba argumenty předdefinované
> a <- f(n=0.5,x=2) explicitní pojmenování argumentů (nezáleží
na pořadí)
Kontrolní příkazy a smyčky
if (cond){expressions}
if (cond){exp1} else {exp2}
while (cond) {expr}
for (variable in range) {expr}
ifelse(vec.cond,vec.expr.1,vec.expr.2)
Příklady: Tři alternativní definice funkce sgn
sgn1 <- function(x)
{
for (i in 1:length(x))
{if (x[i]>0)
7
x[i] <- 1
else
if (x[i]<0) x[i] <- -1}
x
}
sgn2 <- function(x)
{
ifelse(x>0,1,ifelse(x<0,-1,0))
}
sgn3 <- function(x)
{
x[x>0] <- 1
x[x<0] <- -1
x
}
Příkazu for se lze většinou vyhnout. R má řadu funkcí, které zpracovávají celé objekty
najednou bez nutnosti chodit po složkách. Velmi užitečné jsou funkce apply(), tapply(),
sapply() a lapply().
Funkce: Vstup: Činnost:
apply() Matice, pole Proveď danou funkci na daný rozměr/sekci matice/pole
Př: apply(x,2,sum) vektor sloupcových součtů matice x
tapply() Vektor Rozděl vektor na skupiny a spočítej funkci pro každou skupinu
Př: tapply(y,list(pohl,rasa),mean) vytvoř tabulku průměrů
veličiny y pro každou kombinaci pohlaví a rasy
lapply() Seznam Proveď danou funkci na každý prvek seznamu, výsledek je
seznam
Př: viz help(lapply)
sapply() Seznam Proveď danou funkci na každý prvek seznamu; výsledek je
matice/vektor
Př: viz help(lapply)
Načtení dat z externího souboru
R má specializované funkce pro načítání dat z textových souborů a jejich konversi na datovou
tabulku nebo matici. Funkce read.table() vytvoří z textového souboru datovou tabulku
se všemi atributy. Má speciální varianty read.csv(), read.csv2(), read.delim(),
read.delim2() pro soubory s hodnotami oddělenými čárkami, středníky a tabulátory, a
s desetinnými tečkami i čárkami. CSV (comma-separated values) formát je nejvhodnější
8
datový formát pro konversi mezi R a Excelem (a jinými programy). Funkce scan() taktéž
načítá textové soubory, ale umožňuje větší kontrolu nad konversí než read.table(). Data
v pevném formátu (fixed-width fields) se načítají funkcí read.fwf().
Export dat z R do textových souborů provádí např. funkce write.table().
Práce s chybějícími hodnotami
9