Le funzionalità dell’ambiente R

L'ambiente R è basato sul concetto di "package" tradotto di solito in italiano con pacchetto. Un package è un insieme di strumenti che svolgono determinate funzioni, ma può anche contenere solo dati oppure solo documentazione.
Vengono di seguito esaminati sinteticamente i principali packages di R puntualizzando alcune delle funzionalità che questi consentono di operare.

1) Package "base": questo modulo è il motore dell'ambiente R, viene caricato automaticamente e fornisce all'utente gli strumenti per le più importanti e diffuse analisi statistiche come: ANOVA, regressione lineare, statistica descrittiva ed inferenziale, analisi esplorativa dei dati, grafici elementari, modelli lineari generalizzati, generazione di campioni delle più comuni variabili casuali, operazioni su matrici e vettori.

2) Package "ctest": consente di effettuare tutti i principali test statistici per la verifica delle ipotesi (test t, test F, test di normalità, test non parametrici, test per l'omoschedasticità delle varianze, test Chi-quadro, etc.).

3) Packages "ts" e "tseries": sono due packages dedicati all'analisi delle serie temporali.

4) Package "spatial": analisi dei dati di serie spaziali.

5) Packages "grid", "lattice", "rgl" e "scatterplot3d": permettono di realizzare e manipolare grafici avanzati e tridimensionali.

6) Packages "mva", "amap", "multidim" e "multiv": permettono di eseguire le principali analisi su dati multidimensionali (analisi delle componenti principali, analisi fattoriale, correlazione canonica, scaling multidimensionale, clustering gerarchico).

7) Package "cluster": è il modulo specializzato nell'analisi dei gruppi (cluster analysis).

8) Package "nls": effettua l'analisi della regressione con modelli non lineari applicando il metodo dei minimi quadrati (Nonlinear Least Squares).

9) Package "matrix": strumenti per l'uso avanzato di matrici e vettori con metodi numerici per l'algebra lineare.

10) Packages "survival" e "survrec": pacchetti specializzati nell'analisi della sopravvivenza.

11) Package "nlme": modelli lineari e non lineari con effetti misti (Linear and Nonlinear mixed effects models).

12) Package "foreign": contiene tutta una serie di funzioni utili per importare file da software statistici quali Minitab, S, SAS, SPSS, Stata.

I packages di cui sopra si ritiene che siano i più significativi e che abbraccino le più importanti e diffuse tipologie di analisi statistiche dei dati, sul sito del The Comprehensive R Archive Network – CRAN è possibile scaricare più di duecentocinquanta packages che spaziano nei più disparati campi della statistica applicata.

Commenti

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C'è un commento su questo articolo:

  1. Salve!
    come faccio a contare quanti valori mancanti ci sono in una variabile all’interno di un data.frame?
    qual’è la funzione da applicare?
    grazie anticipatamente a chi vorrà rispondermi!