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Skripte

Scatter Plot Smoothing

y <- cars$dist
x <- 1:length(y)
plot(x, y, pch = 20)
lines(lowess(y~x, f = 0.9), col="green", lwd=2)
lines(lowess(y~x, f = 0.5), col="blue", lwd=2)
lines(lowess(y~x, f = 0.1), col="red", lwd=2)

Details: https://youtu.be/zPafVva9BwE

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Skripte

R automatisieren

Das Wikibook „GNU R: Benutzung von R aus der Kommandozeile“ beschreibt mit Rscript eine Möglichkeit, die R-Skripte per Automatismus auszuführen.

In „Develop in RStudio, run in RScript“ wird beschrieben, wie in RStudio geschriebene Skripte mit Rscript ausgeführt werden.

Mit „Configuring and building unixODBC“ können unter Linux entsprechende Datenbankverbindungen eingerichtet werden.

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Software

Videos zu R

Google veröffentlicht eine 21-teilige Einführung zu R.

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Software

Umlaute in R

Unter Linux und Mac OS X nach dem Programmstart auf der Kommandozeile folgenden Befehl eingeben:

[code lang=“scilab“]Sys.setlocales(„LC_ALL“, „en_US.UTF-8“)[/code]

Unter Windows das Encoding der Quelldatei explizit bei der Funktion read.table() angeben:

[code lang=“scilab“]read.table(„Quelle.csv“, sep=“,“, fileEncoding=“UTF-8″)[/code]

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Software

R und Datenbanken

Es ist umständlich, Daten aus Datenbanken für R per CSV-Export/Import zu verarbeiten. Das RStudio kann mit install.packages("RODBC") erweitert werden, um Daten direkt per ODBC einzulesen.

[code lang=“scilab“]library(„RODBC“, lib.loc=“C:/R/R-2.15.0/library“)
ch <- odbcConnect("srver/db") d <- sqlQuery(ch, "select a, b from tabelle") close(ch) boxplot(d$a ~ d$b, horizontal=TRUE, par(mar=c(2,10,1,1), las=1)) remove(d)[/code] Update: StatET is an Eclipse based IDE for R.

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Internet

Daten, R und mehr

r_map
http://flowingdata.com zeigt in vielen Beispielen, wie man Daten ansprechend präsentiert. Tutorials – die meisten frei zugänglich – erklären unter anderem den Umgang mit R und die Erstellung verschiedener Diagrammtypen. Die Grafik wurde mit RStudio und folgender Befehlsfolge erzeugt:
[code lang=“scilab“]data <- read.csv("http://datasets.flowingdata.com/post-data.txt") install.packages("portfolio") library(portfolio) map.market(id=data$id, area=data$views, group=data$category, color=data$comments, main="FlowingData Map")[/code]