Спосіб для початку роботи та вивчення R?

Я кілька разів намагався "піти це самостійно" - але з обмеженим успіхом. Я випадковий користувач SPSS і маю досвід роботи з SAS.

Буде вдячний вказівник або два від того, хто має подібний фон і зараз використовує R.

Я думаю , що єдиний спосіб потрапити в нього в наступний раз вам потрібно зробити що - то в SAS або SPSS вогні до R замість . На початку важко і спочатку ви витратите багато часу на прості завдання. Коли ви застрягнете в google, проблема, і ви, ймовірно, знайдете рішення. Ви можете перевірити свої результати за допомогою SPSS або SAS.

Врешті-решт, ви починаєте розбиратися, і робота починає швидше. Посилання на старий код завжди допомагає. Сподіваємось, ви виявите почуття гордості за досягнутий прогрес.

Потім, коли ви стаєте більш розвиненими і читаєте блоги плюс цей сайт, ви починаєте дізнаватися справжню силу R, хитрощі та все, що з цим можливо.

Кілька покажчиків:

1. Відповідь від @Glen є ключовою. Вам потрібно змусити себе щось робити в R, навіть коли ви знаєте, що це можна було легко зробити з SPSS.
2. Кілька місяців тому я склав список книг програмування R, які не намагалися викладати статистику, а вони просто описали Р.
3. Підписатися на RSS фідів r-bloggers.com і StackOverflow R тега . Мені дуже корисно просто знехтувати читати статті, щоб отримати підказки та поради.

Тут є багато корисних порад, але я думаю, що найкориснішою справою, яку ви могли б зробити, було б просто посидіти з кимось, хто знає R пару годин. Я, мабуть, забрав роки свого життя, вивчаючи самотужки R; просто те, що хтось скаже: "Так, це набагато простіше зробити це", врятував би мене стільки горя. Я вважаю, що це особливо важливо стосовно того, як навчитися робити R речі, а не SPSS у R, як зазначає StasK, але це також заважає витрачати години на переслідування дурних синтаксичних помилок.

Це не схоже на те, що в Пітсбурзі є група користувачів R, яка мене бентежить, але поруч має бути багато рогонавтів. Спробуйте їх знайти. Підкупіть когось, щоб просто спілкуватися з вами, поки ви працюєте над усім описаним вище - переклад старого проекту на R звучить особливо добре.

Ця книга може бути прямо у вашій алеї: Р. Мюнхен (2008). R для користувачів SAS та SPSS .

У мене кілька разів був дуже подібний досвід, починаючи з R. Я все ж користувач Stata. Мюнхен та Хільбе (головний редактор часу, який займається секцією статистичного програмного забезпечення американського статистика ) мають схожу книгу R для користувачів Stata, і мені було цікаво часом, коли вони надають 20-рядковий сегмент коду для чогось, що можна зробити в трьох рядках Stata. (З іншого боку, бувають, звичайно, ситуації, коли ви просто не можете зробити об'єктно-орієнтовану річ значущо в Stata.) Я думаю, що повідомлення є, ви повинні абстрагуватися від свого досвіду SPSS та SAS, як R вважає абсолютно різними термінами про майже все. Ваш попередній досвід, швидше за все, буде перешкодою, принаймні у випадку з R (ви, ймовірно, можете перевчитися з SPSS до Stata досить швидко, якщо вам доведеться). Немає більше прямокутних наборів даних і немає CARDS, з яких можна читати. З часом вам потрібно буде навчитися робити R-речі, а не намагатися робити SPSS-речі в Р.

Я був у вашому взутті - напевно, я все ще є у вашому взутті - оскільки я регулярно використовую і R, і SAS для різних завдань. Як було сказано вище, існує "R для користувачів SAS", і ви також можете поглянути на блог "SAS і R": http://sas-and-r.blogspot.com/ та супровідну книгу, яка пропонує працювали на прикладах як у SAS, так і в R.

Взагалі кажучи, досвід перемикання між SAS і R дещо дезорієнтує, оскільки вони по-різному філософськи. По суті, SAS не є мовою програмування - це потужний інтерфейс командного рядка. R ... - мова програмування. R мав більше сенсу для мене, коли я почав вивчати Python і C, ніж коли я знав SAS. Справді, його мова програмування побудована для статистики, але там ви її маєте.

Хоча підхід змусити себе звільнити R замість SAS є пристойним, я б запропонував щось інше, коли ви вперше починаєте, так як занурити ноги спочатку в новий проект і нове програмне забезпечення страшно, як пекло. Повторіть старий аналіз . Візьміть написаний вами папір, задану проблему, яку ви зробили, що б там не було в SAS (або SPSS), і повторіть це в R. Крок за кроком, гугл і задаючи питання тут. Це має три переваги:

1. Ви випадково не вб'єте новий проект рішенням "Я повинен вивчити нову мову".
2. Ви вже знаєте відповідь. Це означає, що ви можете бути впевнені, що ви дійшли правильної відповіді в Р.
3. Це краще проілюструє відмінності між різними мовами. "Нічого собі, це було простіше зробити в R ...", "Я ніколи б не переглядав такий графік" тощо.

Я погоджуюся з @Matt Parker, що є багато хороших порад. Я хочу наголосити на своїй відповіді, що важливо зрозуміти базове програмування, якщо ви хочете працювати з Р.

Основне програмування

Мій улюблений сайт для вивчення нових речей - Академія Хана, яка має кілька відео про сценарій Python, який дуже схожий на R, і насправді є плагін, який дозволяє використовувати Python в SPSS, який ви можете знайти тут . Я багато використовував плагін Python, роблячи складні злиття, підраховуючи виникнення, створюючи власні таблиці тощо. Це дуже хороший спосіб розпочати програмування.

Яка угода з R?

Я знаю кілька різних мов програмування, і R особливим є те, що це вектори / матриці і це графічний вихід. Я рекомендую вивчити різні способи управління векторами, оскільки вони є основою фреймів даних та більшості даних, які ви будете використовувати, ось хороший підручник . Що стосується графічного виводу, то для більшості доступних графіків є хороші функції, і вам, мабуть, не потрібно турбуватися про цю частину.

Ще одна фундаментальна частина R - це функція install.packages ("my_package_name"), яка робить отримання нових компонентів та встановлення їх без проблем - те, що багато інших мов значно ускладнюють.

Початок роботи в R

Мій сайт favourit R - Quick-R, і я б запропонував спробувати деякі їх коди. Отримавши той самий графік, спробуйте змінити кольори, кількість стовпців, xlabel тощо. На YouTube також є багато навчальних посібників, які, ймовірно, можуть допомогти вам розпочати роботу.

Навчання, вивчаючи код інших

Прекрасний спосіб вивчити R - це спробувати зрозуміти, як працюють різні функції. Напишіть ім’я функцій (без дужок), натисніть клавішу Enter і отримаєте код - подивіться на його код і спробуйте зрозуміти, що він робить. Функція debug () також може бути корисною при спробі зрозуміти, як працює матеріал.

Використання R без кодування

Так, ви можете вибрати R у подібному середовищі SPSS :

install.packages("Rcmdr")
library(Rcmdr)

R порівняно з SAS

Я також працював з SAS, що є дуже неінтуїтивно зрозумілою мовою, яка сильно відрізняється від усіх інших мов програмування, і, на жаль, у вас, мабуть, буде дуже мало, що ви можете використати зі свого досвіду SAS, коли ви працюєте з R. Що сказав: R є багато простіше , що SAS ;-)

GUI

Приємно створити хороше середовище для роботи, коли ви використовуєте R, моя рекомендація для початківців - RStudio .

Удачі!

Я думаю, що відповідь, згаданий @Glen, дуже важлива, але для початку вам потрібні книги.

Що стосується RI вважаю, що вам потрібно 3 книги.

По-перше, для ведення статистики з R я можу порекомендувати вам R в дії . Роберт підтримує дуже активний R-сайт і блог (http://www.statmethods.net/), і його книга та зусилля є фантастичними.

По-друге, вам може знадобитися книга для програмування на R, оскільки R - це не лише програма статистики, але й потужна мова. Програмування дуже корисно при виконанні складних аналізів або при комбінуванні аналізу, або для написання функцій, які виконують одне і те ж на різних наборах даних. Я можу лише порекомендувати вам програму The Art of R . Тут не представлені основні статистичні дані, але ви отримаєте зрозуміти, як комбінувати, підключати та автоматизувати свої аналізи.

По-третє, вам знадобиться довідник , енциклопедія. Я можу порекомендувати вам The R Book . Це не та книга, яку ви будете читати від початку до кінця, але це книга, яку ви відкриваєте раз у раз, щоб побачити, чи можливі деякі речі, чи є інші способи аналізу даних тощо.

І найголовніше припиніть використовувати що-небудь інше і спробуйте вирішити всі ваші проблеми в Р. Розв’язувати проблеми найкращим чином для навчання.

Також, перш ніж забути. Є кілька чудових блогів від фантастичних людей, які пишуть про всі речі, які можна зробити в Р. Шукайте, і ви знайдете. Настійно рекомендується веб-сайт агрегації http://www.r-bloggers.com/, де зібрані відповідні блоги.

Веселіться!

Якщо я міг би додати вже два пункти до багатьох хороших пропозицій тут;

1) Знайдіть R-групу. Я знаю, що в районі Бостона є досить сильна група R. Його спонсорує RStudio , який, до речі, є одним з найкращих IDE навколо.
Перейдіть на Meetup або групу Google або RSeek.org, щоб шукати їх.

2) Ще одна річ: я знайшов, що вивчаю R на своєму власному крутому підйомі, але моя загальна порада продовжувати шукати книги, які допоможуть І НЕ ЗАСТАВИТИ, поки не знайдете потрібного.

Маркетинг:

Я знаю, що ваші проблеми як найкраща та найгірша річ R занадто функціональні, поки ми не знаємо, з чого почати.

По-перше, ви повинні знати, з якою метою ви вивчаєте R. Якщо ви просто вивчаєте нову мову, я думаю, що SAS і R Blog можуть бути корисними як користувач SAS / SPSS.

Однак R не такий вже й важкий у порівнянні з SAS або SPSS, він просто виглядає складним через постійно зростаючі пакети та функції. Отже, я пропоную вам навчитися з нуля, використовуючи будь-які посібники чи веб-сайти, запропоновані автором програми R in Action, наприклад Quick-R. Примітка: R в дії - це хороша книга, для початку

Що робити, якщо ви використовували R для конкретних цілей, тоді краще ознайомитись зі списком книг R на веб-сайті R Project. Існує 129 книг, пов'язаних з R і S, у конкретних програмах, таких як Економетричний, Графічний, Моделювання, тощо.

Останнім часом я думаю про Інтерактивну платформу для вивчення онлайн мови R і я попросив відгуків і тут. Це проект з відкритим кодом (ще не випущений). Я почав виготовляти робочий прототип з 3-х базових уроків мови. Ви можете спробувати.

Сподіваюся, що це допоможе :-)

Деякі корисні посилання R від групи користувачів Dallas R

http://www.meetup.com/Dallas-R-Users-Group/pages/R_Helpful_Links/

На сайті http://r4stats.com є безкоштовна рання версія R для користувачів SAS та SPSS . На цьому сайті також є багато прикладів книг, які зараз відображаються як веб-сторінки. Якщо у вас є доступ до університетської бібліотеки, вони зазвичай мають усі книги Springer R в Інтернеті безкоштовно.