• Buradasın

    R ile istatistik nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    R ile istatistik yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Veriye Erişim: Veriler, 
      read.csv()
      gibi fonksiyonlarla yüklenir 25.
    2. Veriyi Tanıma: 
      summary()
      komutuyla betimsel istatistikler elde edilir 2.
    3. Korelasyon Analizi: 
      cor()
      komutuyla iki değişken arasındaki ilişki ölçülür 2.
    4. Regresyon Analizi: 
      lm()
      fonksiyonuyla çoklu regresyon analizleri yapılır 25.
    5. Hipotez Testleri: 
      shapiro.test()
      gibi fonksiyonlarla varsayım testleri gerçekleştirilir 4.
    6. Grafik Oluşturma: 
      ggplot2
      paketi ile grafikler hazırlanır 25.
    R, açık kaynaklı ve geniş bir paket yelpazesine sahip bir programlama dili olduğundan, çeşitli istatistiksel analizlerin yapılmasına olanak tanır 45.
    R ile istatistik yaparken, büyük-küçük harfe duyarlılık ve eksik komut uyarıları gibi detaylara dikkat edilmelidir 4. Ayrıca, spesifik analizler için gerekli paketlerin indirilmesi gerekebilir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. julius.ai
        1
      2. akademikservis.com
        2
      3. ekolsoft.com
        3
      4. bluemarkacademy.com
        4
      5. tr.linkedin.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    R ne anlama gelir?

    R işareti farklı bağlamlarda çeşitli anlamlara gelebilir: Matematikte. Markalarda. Diğer kullanımlar. Ayrıca, R, Türk alfabesinin 21. harfidir ve Türkçe'de "Redir" olarak adlandırılır.
    5 kaynak

    RFM analizi R Studio ile yapılır mı?

    Evet, RFM analizi R Studio ile yapılabilir. R Studio'da RFM analizi yapmak için "devtools" paketi yüklenerek "hoxo-m/easyRFM" paketi indirilebilir. Örnek bir RFM analizi için gerekli kodlara şu kaynaklardan ulaşılabilir: medium.com; tr.linkedin.com.
    5 kaynak

    Uygulamalı istatistik nedir?

    Uygulamalı istatistik, teorik istatistik bilim dalının geliştirdiği teknikleri çeşitli bilim alanlarında uygulayan, işleyişlerini kontrol eden ve bu tekniklerin uygulama alanlarına özgü uyarlamalarını yapan bir istatistik dalıdır. Temel amaçları: - Verilerin toplanması, sınıflandırılması ve çözümlenmesi; - Elde edilen verilerden anlamlı bilgiler çıkarma; - Hipotezlerin test edilmesi ve sonuçların yorumlanması.
    5 kaynak

    Tablolu istatistik nedir?

    Tablolu istatistik, verilerin tablolar ve grafikler kullanılarak düzenlenmesi, özetlenmesi ve analiz edilmesi anlamına gelir. İstatistikte kullanılan bazı tablo türleri: Sıklık dağılımı; Çoklu sayılı özetleme tabloları; İlişki tablosu; Çoklu-yönlü sınıflandırma tabloları. Tablolu istatistikte kullanılan bazı grafikler: Dairesel grafik; Çubuk grafiği; Kutu grafiği; Dal-yaprak grafikleri; Histogram. Betimsel istatistik ve çıkarımsal istatistik olmak üzere iki ana türü vardır.
    5 kaynak

    Pwrss R paketi ile istatistiksel güç analizi nasıl yapılır?

    Pwrss R paketi ile istatistiksel güç analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Gerekli fonksiyonların kullanımı: - t testi için: `t.test(ncp = 1.96, df = 99, alpha = 0.05, alternative = "equivalent", plot = TRUE)`. - z testi için: `z.test(ncp = 1.96, alpha = 0.05, alternative = "not equal", plot = TRUE)`. - İki ortalama farkı için: `pwrss.t.2means(mu1 = 30, mu2 = 28, sd1 = 12, sd2 = 8, kappa = 1, n2 = 50, alpha = 0.05, alternative = "not equal")`. 2. Hesaplamaların yapılması: - Örneklem büyüklüğü hesaplaması: `pwrss.t.reg(beta1 = 0.20, k = 3, r2 = 0.30, sdx = sqrt(p(1-p)), power = .80, alpha = 0.05, alternative = "not equal")`. 3. Görselleştirme: - `plot()` fonksiyonu ile sonuçları grafiksel olarak görüntülemek mümkündür. Daha detaylı bilgi ve örnekler için: cran.r-project.org adresindeki "pwrss" paketinin vignettes bölümü; researchgate.net'te yer alan "pwrss R Paketi ile İstatistiksel Güç Analizi" makalesi. Not: İstatistiksel güç analizi yaparken, post-hoc güç oranlarının aşırı yorumlanmaması önerilir.
    5 kaynak

    R ile neler yapılabilir?

    R programlama dili ile yapılabilecek bazı şeyler: Veri analizi ve istatistiksel modelleme. Veri görselleştirme. Makine öğrenimi. Veri manipülasyonu ve temizleme. Finansal analiz. Sağlık ve biyoinformatik. Akademik araştırmalar. Sosyal medya analitiği.
    5 kaynak

    Parametre ve istatistik arasındaki fark nedir?

    Parametre ve istatistik arasındaki temel fark, tanımladıkları grubun kapsamındadır: - Parametre, bir popülasyonun tamamını karakterize eden sayısal bir değerdir. - İstatistik ise bir numunenin, yani popülasyonun bir alt kümesinin özelliklerini tanımlayan bir sayıdır. Özetle: - Parametre: Tüm popülasyon. - İstatistik: Numune.
    5 kaynak