Команды для программы r

R — это достаточно мощный статистический инструмент. А в отличие, например, от SPSS, R распространяется бесплатно.

Установка, запуск, выход, сохранение рабочего пространства

Где взять устновочные файлы?

Сайт о проекте R — это www.r-project.org/. Там можно скачать программу в разделе Downloads для нужной операционной системы. Также на сайте есть мануалы (увы, только на английском), новости, скриншоты и многое другое.

Как запустить программу и что делать дальше?

Пользователям Windows нужно искать в меню в списке программ строку R. Пользователи Linux (а может и Windows тоже, но не пробовала) могут набрать R в командной строке

При запуске R представляет собой командную строку. Вы увидите приветствие, надпись о версии программы, а ниже строку с символом
>
Это приглашение ко вводу команды. По окончании ввода текста команды нужно нажать Enter для ее выполнения.

Если у вас установлен пакет Rcmdr, то есть RCommander, графическая оболочка, то можно запустить его, введя library(Rcmdr) . Вы увидите окошко, сверху которого будет набор меню: Файл, Правка, Данные итд, ниже панель для управления данными, а основная часть — два окошка. Верхнее — окно скриптов, нижнее — окно вывода. Если набрать любую из команд, которые описываются в дальнейшем для командной строки, в окне скриптов, выделить и нажать кнопку «выполнить», то результат будет такой же, как если бы вы набрали команду в командной строке. При описании применения R в матметодах я буду по возможности соотноситься с меню командера, но в основном буду писать про командную строку.

R для каждого, Урок 1

Чтобы выйти из программы можно набрать q() . R спросит, нужно ли сохранить рабочее пространство. В рабочее пространство входит история набранных команд, созданные переменные. Полезно сохранять, потому что к истории команд иногда удобно обращаться.

Сохранить рабочее пространство можно и не выходя из программы. Для этого нужно набрать save()

Как работать с командной строкой?

После ввода команд нужно нажать Enter для их выполнения. Команды вводятся либо по одной либо разделяются символом ; . Также можно группировать команды внутри фигурных скобок.

Все набранные команды сохраняются в историю. Нажимая стрелку вверх, вы двигаетесь по истории от недавних к предыдущим командам.

Комментарии также сохраняются в истории. Комментарием считается любой текст справа от знака # . Этот знак можно ставить как в начале строки (тогда вся строка будет комментарием), так и в середине (тогда комментарием будет считаться только та часть строки, которая справа).

Логические значения истина и ложь в R обозначаются либо числами (1 — истина, 0 — ложь), либо заглавными буквами (T или TRUE — истина, F или FALSE — ложь). Важен регистр. Другие обозначения воспринимаются как имена переменных, а не логические значения.

Как получить справку?

Чтобы получить больше информации о какой-либо функции, не обязательно искать ее в справочниках и методичках. В R есть встроенная справка, правда, на английском языке, но даже если это вызывает трудности, как минимум, в справке можно посмотреть примеры использования.

10 полезных команд для iPhone и iPad! Shortcuts в iOS 14

help(func) — показывает справку о функции func. Справка на английском языке, охватывает использование, параметры, другую справочную информацию, а в конце каждой статьи можно найти примеры использования функции.

args(func) — показывает список всех аргументов функции func со значениями, используемыми по умолчанию. В некоторых функциях очень много возможных аргументов, однако в цели данной методички не входит описывать их все. Я упоминаю лишь наиболее важные и полезные аргументы, с моей точки зрения. Поэтому при необходимости смотрите справочник или справку по функции или ее аргументам.

Как использовать R в качестве калькулятора?

Самое простое применение R — это выполнение арифметических операций. Все что требуется — это ввести нужное арифметическое выражение и нажать Enter. Доступные арифметические функции:

операторвыполняемое действие

+	сложение
—	вычитание
*	умножение
/	деление
%%	остаток от деления целого на целое
%/%	целая часть от деления целого на целое то же самое, что (a-(a%%b))/b
sqrt(n)	квадратный корень из n
sin(x)	синус x
cos(x)	косинус x
tan(x)	тангенс x
abs(x)	модуль x
log(x,base)	логарифм x по основанию base
log2(x)	логарифм x по основанию 2
log10(x)	логарифм x по основанию 10

В выражениях можно использовать скобки.

Как ввести и сохранить данные?

Как работать с переменными?

Чтобы создать переменную (например, х) и присвоить ей значение (например, 1234) нужно просто ввести команду х=1234 . Теперь в любых выражениях имя переменной (в нашем случае х) будет автоматически заменено значением (у нас это 1234).

Чтобы узнать значение переменной, достаточно ввести название переменной, и R выдаст ее значение. Выглядеть это будет так:
> x=1234
> х
[1] 1234

Присваивая переменной новое значение, можно использовать старое значение, то есть создавать конструкции типа
> a=5
> a
[1] 5
> a=a+3
> a
[1] 8

Важно знать, что имена переменных могут состоять из латинских букв обоих регистров, из цифр и знаков подчеркивания (например, допустимы такие имена: a, x, x1, a_x, O_o, the_Variable_with_Long_Name, a459x4h36J4lbgT62). При этом первым символом должна обязательно являться буква! Наконец, регистр имеет значение, то есть RainForest и RainFOrest — это разные переменные.

Векторы, или как работать с рядами данных?

Что такое векторы в R?

Допустим, у нас есть группа из 5 человек, и нам надо сохранить их возраста. Можно создать пять переменных, например
> age_1=25
> age_2=20
> age_3=9
> age_4=44
> age_5=37
Однако удобнее создать одну переменную, в которую поместить все 5 значений. Такой ряд данных, объединенных одним именем, хранящийся в определенном порядке — это массив данных, или вектор.

assign(«age»,c(25,20,9,44,37))
или сокращенно: age

Теперь, каждый отдельный элемент можно вызвать по его порядковому номеру в ряду, например, четвертый элемент можно получить так:
> age[4]
[1] 44
С такими отдельными элементами можно производить все те же операции, что и с обычными числами

Функция append, или как добавить элементы в существующий вектор?

Допустим, в нашей группе появился еще один человек, возраст которого 31 год. Мы можем создать заново вектор age, но теперь из шести элементов вместо пяти. Однако есть другой способ — использовать функцию append:
> append(age,31)
[1] 25 20 9 44 37 31
Замечу, что мы могли бы вставить несколько значений, вспомнив про функцию c():
> append(age,c(31,33,35))
[1] 25 20 9 44 37 31 33 35

Также функция позволяет вставить элементы в любом месте вектора с помощью параметра after. По умолчанию установлено значение after=length(x), то есть элементы добавляются в конец. Но допустим, мы захотим вставить нашего шестого человека после второго:
> append(age, 31, after=2)
[1] 25 20 31 9 44 37

Операции с векторами, или что можно делать с векторами?

Можно оперировать всеми элементами вектора одновременно. Так прибавление числа к вектору равносильно прибавление этого числа к каждому элементу вектора. Или, например, чтобы вывести, сколько десяктов лет прожил каждый человек из нашего примера, можно сделать так:
> age/10
[1] 2.5 2.0 0.9 4.4 3.7

Аналогично со сложением, вычитанием и другими операциями, описанными в пункте про R как калькулятор

Как сравнивать векторы, элементы векторов?

Допустим, нужно выяснить, какие элементы вектора (пусть будет тот же age) больше определенного числа (например, кто из нашей маленькой выборки совершеннолетний). R для каждого элемента скажет, выполняется ли условие, то есть TRUE (верно) или FALSE (не верно) Выглядеть будет примерно так:
>age
[1] 25 20 31 9 44 37
> age >= 18
[1] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE

Но может понадобиться получить один ответ, например, верно ли, что все элементы соответствуют условию? или есть ли вообще элементы, соответствующие условию? Для этого используем две функции, соответственно, all() и any()

all(x1,x2. xn) — ответит на вопрос, верно ли, что все условия (x1, x2, . и xn) верны? то есть это логическая конъюнкция. Например:
> all (age >= 7, age all (age >=18, 1 > 0)
[1] FALSE
# хотя единица, конечно, больше нуля, но среди наших испытуемых есть один девятилетний, поэтому не верно

any(x1,x2. xn) — ответит на вопрос, есть ли среди условий (x1, x2, . xn) хоть одно верное? то есть это логическая дизъюнкция. Пример:
> any (age >=18, 1 > 0)
[1] TRUE

Наконец, можно сравнивать между собой два вектора. Но для этого нужно либо чтобы длина большего была кратна длине меньшего либо чтобы длины были равны. Примеры:
> a a > b
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE

Как задать последовательность чисел?

• оператор :
• seq(from,to,by,length,along) — создает последовательность, начиная с from, заканчивая to с шагом by. Можно задать длину ряда параметром length или приравнять по длине к другому вектору along . Аргументы: from, to, by, length, along (такой же длины как. )
• rep(a, times, each) — повторять вектор a times раз или each раз каждый элемент a. Аргументы: вектор, times, each

Сортировка

• sort(v,increasing) — сортирует вектор v; increasing — булев, true — по возрастанию, false — по убыванию, можно вместо этого написать increasing=decreasing;
• order()

Продолжение следует.

R и измерительные математические модели

R и измерительные шкалы

Таблицы

cbind(col1,col2,col3. ) — сделать из векторов col1, col2, col3, . таблицу. аргументы в столбцы таблицы rbind(row1,row2,row3. ) — —//—, аргументы в строки colSums(theTable) rowSums(theTable) colMeans(theTable) rowMeans(theTable) col1[col2==x] — значения col1 строк, в которых col2=x read.table() — считать таблицу; всё читается как текст, потом переводится в логичесие значения, целые, numeric, комплексные, . [определяется в as.is], строка читается либо до конца либо до знака комментария; если не определено row.names, а в строке заголовков на одно значение меньше, чем столбцов, первый столбец считается названиями строк; file [название файла, в кавычках (или «clipboard» — буфер обмена)], header= [L, есть ли в первой строке названия столбцов], sep=»» [Char, какой разделитель в табличке, по умолчанию — «white space»], quote [set of chars, . ], dec=»» [Char, символ, отделяющий целую часть от дробной], row.names [V, вектор, содержащий названия рядов], col.names [V or default, . default: Vn, где n — номер ряда], as.is [какие столбцы не переводить в факторы], na.strings [V of Chars, что интерпретировать как неопределенные значения], colClasses [Char (NA,NULL,vector class, «factor»,»Date». ), recycled as necessary, a vector of classes to be assumed for the columns], nrows [Int, количество рядов для прочтения], skip — [Int, количество строк, которые пропустить в начале], check.names [L, проверить правильность синтаксиса названия переменных. чтобы не было дубликатов], fill [L, дополнить ряды пустыми ячейками, если длины разные], strip.white [L, . ] blank.lines.skip [L, игнорировать при вводе пустые линии], comment.char [Char, . ] allowEscapes [L, . ] flush [L, после последнего поля перескакивать на следующую строку — можно комменты в конце вставлять] stringsAsFactors [L, перевести текстовые значения в факторы?] fileEncoding [String, Latin-1 or UTF-8] . read.table(«file.txt») — из файла «file.txt» read.table(«clipboard») — из буфера обмена data.frame() as.table() is.table() theTable$theVar или attach(theTable); theVar — чтобы можно было обращаться к столбцам как к векторам напрямую, без указания названия таблицы; отсоединить — detach(theTable) fix(theTable) добавить столбец: theVector->theTable$name_of_vecor ________________________________________________________ ________________________________________________________ —>

Источник: kstera.ru

Функции в R

В R очень много разных полезных функций. И многие большие вещи можно сделать весьма быстро, написав очень мало кода. На официальном сайте есть замечательная шпаргалка на английском языке: R reference card. В сети есть несколько вольных урезанных переводов, но они не очень удобные. Ниже вашему вниманию представляется русифицированная модифицированная версия обзора основных функций R. Команды снабжены ссылками на online-мануал.

Оглавление

• Помощь
• Текущее окружение
• Общая работа с объектами
• Ввод и вывод
• Создание объектов
• Индексирование
• Работа с переменными
• Манипуляция данными
• Математика
• Матрицы
• Обработка данных
• Строки
• Дата и время
• Рисование графиков
• Рисование графиков на низком уровне
• Lattice-графика
• Оптимизация и подбор параметров
• Статистика
• Распределения
• Программирование

Помощь

• help(topic), ?topic — справка про topic
• help.search(“pattern”), ??pattern — глобальный поиск pattern
• help(package = ) — справка о заданном пакете
• help.start() — запустить помощь в браузере
• apropos(what) — имена объектов, которые соответствуют what
• args(name) — аргументы команды name
• example(topic) — примеры использования topic

Текущее окружение

• ls() — список всех объектов
• rm(x) — удалить объект
• dir() — показать все файлы в текущей директории
• getwd() — получить текущую директорию
• setwd(dir) — поменять текущую директорию на dir

Общая работа с объектами

• str(object) — внутренняя структура объекта object
• summary(object) — общая информация об объекте object
• dput(x) — получить представление объекта в R-синтаксисе
• head(x) — посмотреть начальные строки объекта
• tail(x) — посмотреть последние строки объекта

Ввод и вывод

• library(package) — подключить пакет package
• save(file, …) — сохраняет указанные объекты в двочином XDR-формате, который не зависит от платформы
• load() — загружает данные, сохранённые ранее с помощью команды save()
• read.table — считывает таблицу данных и создаёт по ним data.frame
• write.table — печатает объект, конвертируя его в data.frame
• read.csv — считывает csv -файл
• read.delim — считывание данных, разделённых знаками табуляции
• save.image — сохраняет все объекты в файл
• cat(…, file= , sep= ) — сохраняет аргументы, конкатенируя их через sep
• sink(file) — выводит результаты выполнения других команд в файл в режиме реального времени до момента вызова этой же команды без аргументов

Создание объектов

• from:to — генерирует последовательность чисел от from до to с шагом 1 , например 1:3
• с(…) — объединяет аргументы в вектор, например c(1, 2, 3)
• seq(from, to, by = ) — генерирует последовательность числел от from до to с шагом by
• seq(from, to, len = ) — генерирует последовательность числел от from до to длины len
• rep(x, times) — повторяет x ровно times раз
• list(…) — создаёт список объектов
• data.frame(…) — создаёт фрейм данных
• array(data, dims) — создаёт из data многомерные массив размерностей dim
• matrix(data, nrow = , ncol = , byrow = ) — создаёт из data матрицу nrow на ncol , порядок заполнения определяется byrow
• factor(x, levels = ) — создаёт из x фактор с уровнями levels
• gl(n, k, length = n*k, labels = 1:n) — создаёт фактор из n уровней, каждый из которых повторяется k раз длины length с именами labels
• rbind(…) — объединяет аргументы по строкам
• cbind(…) — объединяет аргументы по столбцам

Индексирование

Векторы

x[n]	n -ый элемент
x[-n]	все элементы, кроме n -го
x[1:n]	первые n элементов
x[-(1:n)]	все элементы, кроме первых n
x[c(1,4,2)]	элементы с заданными индексами
x[«name»]	элемент с заданным именем
x[x > 3]	все элементы, большие 3
x[x > 3 a»,»and»,»the»)]	все элементы из заданного множества

Списки

x[n]	список, состоящий из элемента n
x[[n]]	n -ый элемент списка
x[[«name»]]	элемент списка с именем name
x$name	элемент списка с именем name

Матрицы

x[i, j]	элемент на пересечении i -ой строки и j -го столбца
x[i,]	i -ая строка
x[,j]	j -ый столбец
x[,c(1,3)]	заданное подмножество столбцов
x[«name», ]	строка с именем name

Фреймы

x[[«name»]]	столбец с именем name
x$name	столбец с именем name

Работа с переменными

• as.array(x), as.data.frame(x), as.numeric(x), as.logical(x), as.complex(x), as.character(x) — преобразование переменной к заданному типу is.na(x), is.null(x), is.array(x), is.data.frame(x), is.numeric(x), is.complex(x), is.character(x) — проверка на то, что данный объект обладает указанным типом
• length(x) — число элементов в x
• dim(x) — размерности объекта x
• dimnames(x) — имена размерностей объекта x
• names(x) — имена объекта x
• nrow(x) — число строк x
• ncol(x) — число столбцов x
• class(x) — класс объекта x
• unclass(x) — удаляет атрибут класса у объекта x
• attr(x,which) — атрибут which объекта x
• attributes(obj) — список атрибутов объекта obj

Манипуляция данными

• which.max(x) — индекс элемента с максимальным значением
• which.min(x) — индекс элемента с минимальным значением
• rev(x) — реверсирует порядок элементов
• sort(x) — сортирует элементы объекта по возрастанию
• cut(x,breaks) — делит вектор на равные интервалы
• match(x, y) — ищет элементы x , которые есть в y
• which(x == a) — возвращает порядковые элементы x , которые равны a
• na.omit(x) — исключает отсутствующие значения объекта
• na.fail(x) — бросает исключение, если объект содержит отсутствующие значения
• unique(x) — исключает из объекта повторяющиеся элементы
• table(x) — создаёт таблицу с количеством повторений каждого уникального элемента
• subset(x, …) — возвращает подмножество элемента, которое соответствует заданному условию
• sample(x, size) — возвращает случайный набор размера size из элементов x
• replace(x, list, values) — заменяет значения x c индексами из list значениями из values
• append(x, values) — добавляет элементы values в вектор x

Математика

• sin(x), cos(x), tan(x), asin(x), acos(x), atan(x), atan2(y, x), log(x), log(x, base), log10(x), exp(x) — элементарные математические функции
• min(x), max(x) — минимальный и максимальный элементы объекта
• range(x) — вектор из минимального и максимального элемента объекта
• pmin(x, y), pmax(x, y) — возвращают вектор с минимальными (максимальными) для каждой пары x[i] , y[i]
• sum(x) — сумма элементов объекта
• prod(x) — произведение элементов объекта
• diff(x) — возвращает вектор из разниц между соседними элементами
• mean(x) — среднее арифметическое элементов объекта
• median(x) — медиана (средний элемент) объекта
• weighted.mean(x, w) — средневзвешенное объекта x ( w определяет веса)
• round(x, n) — округляет x до n знаков после запятой
• cumsum(x), cumprod(x), cummin(x), cummax(x) — кумулятивные суммы, произведения, минимумы и максимумы вектора x (i-ый элемент содержит статистику по элементам x[1:i] )
• union(x, y), intersect(x, y), setdiff(x,y), setequal(x,y), is.element(el,set) — операции над множествами: объединение, пересечение, разность, сравнение, принадлежность
• Re(x), Im(x), Mod(x), Arg(x), Conj(x) — операции над комплексными числами: целая часть, мнимая часть, модуль, аргумент, сопряжённое число
• fft(x), mvfft(x) — быстрое преобразование Фурье
• choose(n, k) — количество сочетаний
• rank(x) — ранжирует элементы объекта

Матрицы

• %*% — матричное умножение
• t(x) — транспонированная матрица
• diag(x) — диагональ матрицы
• solve(a, b) — решает систему уравнений a %*% x = b
• solve(a) — обратная матрица
• colSums, rowSums, colMeans, rowMeans — суммы и средние по столбцам и по строкам

Обработка данных

• apply(X,INDEX,FUN=) — возвращает вектор, массив или список значений, полученных путем применения функции FUN к определенным элементам массива или матрицы x ; подлежащие обработке элементы х указываются при помощи аргумента MARGIN ;
• lapply(X,FUN) — возвращает список той же длины, что и х ; при этом значения в новом списке будут результатом применения функции FUN к элементам исходного объекта х
• tapply(X,INDEX,FUN=) — применяет функцию FUN к каждой совокупности значений х, созданной в соответствии с уровнями определенного фактора; перечень факторов указывается при помощи аргумента INDEX
• by(data,INDEX,FUN) — аналог tapply() , применяемый к таблицам данных
• merge(a,b) — объединяет две таблицы данных ( а и b ) по общим столбцами или строкам
• aggregate(x,by,FUN) — разбивает таблицу данных х на отдельные наборы данных, применяет к этим наборам определенную функцию FUN и возвращает результат в удобном для чтения формате
• stack(x, …) — преобразует данные, представленные в объекте х в виде отдельных столбцов, в таблицу данных
• unstack(x, …) — выполняет операцию, обратную действию функции stack()
• reshape(x, …) — преобразует таблицу данных из «широкого формата» (повторные измерения какой-либо величины записаны в отдельных столбцах таблицы) в таблицу “узкого формата” (повторные измерения идут одно под одним в пределах одного столбца)

Строки

• print(x) — выводит на экран x
• sprintf(fmt, …) — форматирование текста в C-style (можно использовать %s, %.5f и т.п.)
• format(x) — форматирует объект x так, чтобы он выглядел красиво при выводе на экран
• paste(…) — конвертирует векторы в текстовые переменные и объединяет их в одно текстовое выражение
• substr(x,start,stop) — получение подстроки
• strsplit(x,split) — разбивает строку х на подстроки в соответствии с split
• grep(pattern,x) (а также grepl , regexpr , gregexpr , regexec ) — поиск по регулярному выражению
• gsub(pattern,replacement,x) (а также sub ) — замена по регулярному выражению
• tolower(x) — привести строку к нижнему регистру
• toupper(x) — привести строку к верхнему регистру
• match(x,table), x %in% table — выполняет поиск элементов в векторе table , которые совпадают со значениями из вектора х
• pmatch(x,table) — выполняет поиск элементов в векторе table , которые частично совпадают с элементами вектора х
• nchar(x) — возвращает количество знаков в строке х

Дата и время

• as.Date(s) — конвертирует вектор s в объект класса Date
• as.POSIXct(s) — конвертирует вектор s в объект класса POSIXct

Рисование графиков

• plot(x) — график x
• plot(x, y) — график зависимости y от x
• hist(x) — гистограмма
• barplot(x) — столбчатая диаграмма
• dotchart(x) — диаграмма Кливленда
• pie(x) — круговая диаграмма
• boxplot(x) — график типа “коробочки с усами”
• sunflowerplot(x, y) — то же, что и plot() , однако точки с одинаковыми координатами изображаются в виде “ромашек”, количество лепестков у которых пропорционально количеству таких точек
• coplot(x˜y | z) — график зависимости y от x для каждого интервала значений z
• interaction.plot(f1, f2, y) — если f1 и f2 — факторы, эта фукнция создаст график со средними значениями y в соответствии со значениями f1 (по оси х ) и f2 (по оси у , разные кривые)
• matplot(x, y) — график зависимости столбцов y от столбцов x
• fourfoldplot(x) — изображает (в виде частей окружности) связь между двумя бинарными переменными в разных совокупностях
• assocplot(x) — график Кохена-Френдли
• mosaicplot(x) — мозаичный график остатков лог-линейной регрессии
• pairs(x) — если х — матрица или таблица данных, эта функция изобразит диаграммы рассеяния для всех возможных пар переменных из х
• plot.ts(x), ts.plot(x) — изображает временной ряд
• qqnorm(x) — квантили
• qqplot(x, y) — график зависимости квантилей y от квантилей х
• contour(x, y, z) — выполняет интерполяцию данных и создает контурный график
• filled.contour(x, y, z) — то же, что contour() , но заполняет области между контурами определёнными цветами
• image(x, y, z) — изображает исходные данные в виде квадратов, цвет которых определяется значениями х и у
• persp(x, y, z) — то же, что и image() , но в виде трехмерного графика
• stars(x) — если x — матрица или таблица данных, изображает график в виде “звезд” так, что каждая строка представлена “звездой”, а столбцы задают длину сегментов этих “звезд”
• symbols(x, y, …) — изображает различные символы в соответствии с координатами
• termplot(mod.obj) — зображает частные эффекты переменных из регрессионной модели

Рисование графиков на низком уровне

• points(x, y) — рисование точек
• lines(x, y) — рисование линии
• text(x, y, labels, …) — добавление текстовой надписи
• mtext(text, side=3, line=0, …) — добавление текстовой надписи
• segments(x0, y0, x1, y1) — рисование отрезка
• arrows(x0, y0, x1, y1, angle= 30, code=2) — рисование стрелочки
• abline(a,b) — рисование наклонной прямой
• abline(h=y) — рисование вертикальной прямой
• abline(v=x) — рисование горизонтальной прямой
• abline(lm.obj) — рисование регрессионной прямой
• rect(x1, y1, x2, y2) — рисование прямоугольника
• polygon(x, y) — рисование многоугольника
• legend(x, y, legend) — добавление легенды
• title() — добавление заголовка
• axis(side, vect) — добавление осей
• rug(x) — рисование засечек на оси X
• locator(n, type = “n”, …) — возвращает координаты на графике, в которые кликнул пользователь

Lattice-графика

• xyplot(y˜x) — график зависимости у от х
• barchart(y˜x) — столбчатая диаграмма
• dotplot(y˜x) — диаграмма Кливленда
• densityplot(˜x) — график плотности распределения значений х
• histogram(˜x) — гистограмма значений х
• bwplot(y˜x) — график типа “коробочки с усами”
• qqmath(˜x) — аналог функции qqnorm()
• stripplot(y˜x) — аналог функции stripplot(x)
• qq(y˜x) — изображает квантили распределений х и у для визуального сравнения этих распределений; переменная х должна быть числовой, переменная у — числовой, текстовой, или фактором с двумя уровнями
• splom(˜x) — матрица диаграмм рассеяния (аналог функции pairs() )
• levelplot(z˜xy|g1g2) — цветной график значений z , координаты которых заданы переменными х и у (очевидно, что x , y и z должны иметь одинаковую длину); g1 , g2 … (если присутствуют) — факторы или числовые переменные, чьи значения автоматически разбиваются на равномерные отрезки
• wireframe(z˜xy|g1g2) — функция для построения трехмерных диаграмм рассеяния и плоскостей; z , x и у — числовые векторы; g1 , g2 … (если присутствуют) — факторы или числовые переменные, чьи значения автоматически разбиваются на равномерные отрезки
• cloud(z˜xy|g1g2) — трёхмерная диаграмма рассеяния

Оптимизация и подбор параметров

• optim(par, fn, method = ) — оптимизация общего назначения
• nlm(f,p) — минимизация функции f алгоритмом Ньютона
• lm(formula) — подгонка линейной модели
• glm(formula,family=) — подгонка обобщённой линейной модели
• nls(formula) — нелинейный метод наименьших квадратов
• approx(x,y=) — линейная интерполяция
• spline(x,y=) — интерполяция кубическими сплайнами
• loess(formula) — подгонка полиномиальной поверхности
• predict(fit,…) — построение прогнозов
• coef(fit) — расчётные коэффициенты

Статистика

• sd(x) — стандартное отклонение
• var(x) — дисперсия
• cor(x) — корреляционная матрица
• var(x, y) — ковариация между x и y
• cor(x, y) — линейная корреляция между x и y
• aov(formula) — дисперсионный анализ
• anova(fit,…) — дисперсионный анализ для подогнанных моделей fit
• density(x) — ядерные плотности вероятностей
• binom.test() — точный тест простой гипотезы о вероятности успеха в испытаниях Бернулли
• pairwise.t.test() — попарные сравнения нескольки независимых или зависимых выборок
• prop.test() — проверка гипотезы о том, что частоты какого-либо признака равны во всех анализируемых группах
• t.test() — тест Стьюдента

Распределения

• rnorm(n, mean=0, sd=1) — нормальное распределение
• rexp(n, rate=1) — экспоненциальное распределение
• rgamma(n, shape, scale=1) — гамма-распределение
• rpois(n, lambda) — распределение Пуассона
• rweibull(n, shape, scale=1) — распределение Вейбулла
• rcauchy(n, location=0, scale=1) — распределение Коши
• rbeta(n, shape1, shape2) — бета-распределение
• rt(n, df) — распределение Стьюдента
• rf(n, df1, df2) — распределение Фишера
• rchisq(n, df) — распределение Пирсона
• rbinom(n, size, prob) — биномиальное распределение
• rgeom(n, prob) — геометрическое распределение
• rhyper(nn, m, n, k) — гипергеометрическое распределение
• rlogis(n, location=0, scale=1) — логистическое распределение
• rlnorm(n, meanlog=0, sdlog=1) — логнормальное распределение
• rnbinom(n, size, prob) — отрицательное биномиальное распределение
• runif(n, min=0, max=1) — равномерное распределение

Источник: aakinshin.net