ปราณี นิลกรณ์



R เป็ นภาษาและโปรแกรมสาเร็จรูปสาหรับการ
คานวณทางสถิตแ
ิ ละสร ้างกราฟประเภทให ้เปล่า
( free open source package ) ทีพ
่ ัฒนาขึน
้ มาจาก
ภาษา S ( S language, Bell Labs) โดย Robert
Gentleman และ Ross Ihaka แห่งUniversity of
Auckland, New Zealandเมือ
่ ปี 2538
้
เหมาะทัง้ สาหรับการเขียนโปรแกรมเอง และใชแบบ
โปรแกรมสาเร็จรูป
ั ทางสถิตใิ ห ้เรียกใชมากมาย
้
มีฟังก์ชน
และมีผู ้พัฒนา
เพิม
่ อย่างต่อเนือ
่ ง
2
ข ้อมูลทุกอย่างเกีย
่ วกับ R หาอ่านได ้จาก
http://www.R-project.org
่ นหลัก คือ
 R system ประกอบด ้วย 2 สว
1.Base system – ประกอบด ้วย R language
software และสว่ นเพิม
่ เติมอืน
่ ๆทีม
่ ค
ี วาม
จาเป็ นต ้องใชบ่้ อยๆ
2. User contributed add-on packages

3
 จะหาโปรแกรม
R ได ้จากไหน?
 ไป download ได ้ที่
www.r-project.org หรือที่
http://CRAN.R-project.org
 โดยเลือกลงโปรแกรมพืน
้ ฐาน ( Base
Package)
้
 ถ ้าต ้องการใชแบบเมนู
จะต ้องติดตัง้
โปรแกรม Rcmdr เพิม
่ เติม
4
 การจัดการข ้อมูลและหน่วยความจา
 การคานวณในรูป
Array และ Matrix
 การวิเคราะห์ข ้อมูลทางสถิต ิ
 การสร ้างกราฟ
 การเขียนโปรแกรม
5
RGui ( Gui – Graphical user interface) ประกอบด ้วย

วินโดวส ์ R Console สาหรับเขียนคาสงั่ และแสดงผล
ลัพธ์

วินโดวส ์ R Graph สาหรับแสดงกราฟ

Script Windows สาหรับเขียน แก ้ไขคาสงั่ โปรแกรม
6
7
8
9
 R มี Packages ทีมผ
ี ู ้สร ้างสาหรับการคานวณและการวิเคราะห์
้ ้อย่างสะดวก
ข ้อมูลทางสถิต ิ ซงึ่ เราสามารถ ดาวน์โหลดมาใชได
และรวดเร็ว
มีผู ้พัฒนา packages สาหรับเทคนิคการวิเคราะห์ใหม่ๆนอกจาก
่ data/text mining
วิธท
ี างสถิตแ
ิ บบเดิม เชน
 นักสถิตท
ิ วี่ จ
ิ ัยและพัฒนาวิธก
ี ารทางสถิตใิ หม่ๆ นิยมเขียนวิธก
ี าร
เป็ น R packages
10
 การทางานกับ R โดยทัว่ ไปคือ
 พิมพ์คาสงั่ R ตามทีต
่ ้องการ ใน command line interface
หรือ
 โหลดไฟล์ทม
ี่ ค
ี าสงั่ R อยูแ
่ ล ้ว(Script file) มา run
 ชา้ แต่มข
ี ้อดี คือ
 เป็ นการบันทึกขัน
้ ตอนการวิเคราะห์ข ้อมูล เก็บไว ้เป็ นไฟล์
สาหรับงานแต่ละงานได ้
 เวลาพบความผิดพลาด ทราบได ้ว่าผิดพลาดขัน
้ ตอนไหน
 ถ ้าการวิเคราะห์ต ้องทาหลายขัน
้ ตอน สามารถนาคาสงั่ มา run
ซ้าใหม่ได ้โดยไม่ต ้อง click ใหม่ซ้า ๆ
11
>? t.test
or
>help(t.test)
12
Fast and free.
State of the art: Statistical
researchers provide their methods
as R packages. SPSS and SAS are
years behind R!
2nd only to MATLAB for graphics.
Not user friendly @ start - steep
learning curve, minimal GUI.
No commercial support; figuring out
correct methods or how to use a function
on your own can be frustrating.
Easy to make mistakes and not know.
Mx, WinBugs, and other programs Working with large datasets is limited
by RAM
use or will use R.
Data prep & cleaning can be messier &
Active user community
more mistake prone in R vs. SPSS or SAS
Excellent for simulation,
programming, computer intensive Some users complain about hostility on
the R listserve
analyses, etc.
Forces you to think about your
analysis.
Interfaces with database storage
software (SQL)
13
Many different datasets (and other
“objects”) available at same time
One datasets available at a given
time
Datasets can be of any dimension
Datasets are rectangular
Functions can be modified
Functions are proprietary
Experience is interactive-you
program until you get exactly what
you want
Experience is passive-you choose an
analysis and they give you everything
they think you need
One stop shopping - almost every
analytical tool you can think of is
available
Tend to be have limited scope,
forcing you to learn additional
programs; extra options cost more
and/or require you to learn a different
language (e.g., SPSS Macros)
R is free and will continue to exist.
Nothing can make it go away, its price
will never increase.
They cost money. There is no
guarantee they will continue to exist,
but if they do, you can bet that their
prices will always increase
14
>Variables
> a = 49
> sqrt(a)
[1] 7
> a = "The dog ate my homework"
> sub("dog","cat",a)
[1] "The cat ate my homework“
> a = (1+1==3)
>a
[1] FALSE
numeric
character
string
logical
15
> a = c(7,5,1)
> a[2]
[1] 5
ลิสต์: an ordered collection of data of arbitrary types.
> doe = list(name="john",age=28,married=F)
> doe$name
[1] "john“
> doe$age
[1] 28
16
data frame: is supposed to represent the typical data
table that researchers come up with – like a
spreadsheet.
It is a rectangular table with rows and columns; data
within each column has the same type (e.g. number,
text, logical), but different columns may have
different types.
Example:
localisation tumorsize progress
XX348
proximal
6.3
FALSE
XX234
distal
8.0
TRUE
XX987 proximal
10.0
FALSE
17




> x<-c(1,3,2,10,5); y<-1:5 # creation of 2 vectors
x
[1] 1 3 2 10 5
> x+y
[1] 2 5 5 14 10
> x*y
[1] 1 6 6 40 25
> x/y
[1] 1.0000000 1.5000000 0.6666667 2.5000000
1.0000000
> x^y
[1]
1
9
8 10000 3125
> sum(x)
#sum of elements in x
[1] 21
> cumsum(x)
#cumulative sum vector
[1] 1 4 6 16 21
18
# 20 numbers from 0 to 20,
> x = round(runif(20,0,20), digits=1)
>x
[1] 10.0 1.6 2.5 15.2 3.1 12.6 19.4
6.1
[9] 9.2 10.9 9.5 14.1 14.3 14.3 12.8
[16] 15.9 0.1 13.1 8.5 8.7
> min(x)
[1] 0.1
> max(x)
[1] 19.4
> median(x) # médiane
[1] 10.45
> mean(x) # moyenne
[1] 10.095
> var(x) # variance
[1] 27.43734
> sd(x) # standard deviation
[1] 5.238067
> sqrt(var(x))
[1] 5.238067
> length(x)
[1] 20
> round(x)
[1] 10 2 2 15 3 13 19 6 9 11 10 14
14 14 13 16 0 13 8 9
> cor(x,sin(x/20)) # corrélation
[1] 0.997286
> quantile(x) # les quantiles,
0% 25% 50% 75% 100%
0.10 7.90 10.45 14.15 19.40

Samples tests
◦ Checking normality
 Kolmogorov-Smirnov test
> #generate 500 observations from uniform (0,1)
distribution
> F500<-runif(500);a<-c(mean(F500),sd(F500))
> qqnorm(F500) #normal probability plot
> qqline(F500) #ideal sample will fall near the straight line
>ks.test(F500, "pnorm", mean=a[1], sd=a[2])
One-sample Kolmogorov-Smirnov test
data: F500
D = 0.0655, p-value = 0.02742
alternative hypothesis: two.sided