R for Mac OS X 4.0.2

R Mac OS X-ի համար. համապարփակ վիճակագրական հաշվողական և գրաֆիկական միջավայր

Եթե ​​դուք փնտրում եք հզոր վիճակագրական հաշվողական և գրաֆիկական միջավայր, R-ը Mac OS X-ի համար կատարյալ լուծում է: Մշակված որպես GNU նախագիծ՝ R-ն լեզու և միջավայր է, որն ապահովում է վիճակագրական տեխնիկայի լայն շրջանակ՝ ներառյալ գծային և ոչ գծային մոդելավորում, դասական վիճակագրական թեստեր, ժամանակային շարքերի վերլուծություն, դասակարգում, կլաստերավորում, կենսաինֆորմատիկա և այլն:

R-ն մշակվել է Ջոն Չեմբերսի և Bell Laboratories-ի նրա գործընկերների կողմից (նախկինում՝ AT&T), որպես S լեզվի ներդրում։ Թեև S-ի և R-ի միջև կան որոշ տարբերություններ, S-ի համար գրված շատ կոդեր աշխատում են անփոփոխ R-ի տակ: Սա հեշտացնում է մի հարթակից մյուսին անցումը:

R-ի ուժեղ կողմերից է նրա ընդարձակելիությունը։ S լեզուն վաղուց օգտագործվել է վիճակագրական մեթոդաբանության հետազոտություններում, քանի որ այն հետազոտողներին տալիս է նոր գաղափարներ ուսումնասիրելու ճկուն միջոց: R-ի՝ այդ գործունեությանը մասնակցելու բաց կոդով երթուղու միջոցով օգտվողները կարող են հեշտությամբ ընդլայնել նրա հնարավորությունները՝ գրելով իրենց սեփական գործառույթները կամ օգտագործելով ուրիշների կողմից մշակված փաթեթներ:

R-ի մեկ այլ ուժեղ կողմը հրապարակման որակի սյուժեներ հեշտությամբ պատրաստելու կարողությունն է: Օգտագործողները կարող են ստեղծել լավ մշակված սյուժեներ, որոնք ներառում են մաթեմատիկական նշաններ և բանաձևեր, որտեղ անհրաժեշտ է: Մեծ ուշադրություն է դարձվել գրաֆիկայի փոքր դիզայնի ընտրության լռելյայններին, որպեսզի օգտվողները պահպանեն իրենց արտադրանքի ամբողջական վերահսկողությունը:

Անկախ նրանից՝ դուք ակադեմիական հետազոտող եք կամ աշխատում եք արդյունաբերության մեջ տվյալների վերլուծության նախագծերի վրա, կամ պարզապես հետաքրքրված եք վիճակագրության մասին ավելին իմանալով ինքնաուսուցման դասընթացների կամ առցանց ձեռնարկների միջոցով, այս ծրագիրը կլինի ձեր հիմնական գործիքը:

ԿԱՐԵՎՈՐ մասեր:

- Վիճակագրական տեխնիկայի համապարփակ փաթեթ

- Ընդարձակվում է օգտվողի կողմից գրված գործառույթների կամ փաթեթների միջոցով

- Հրապարակման որակի սյուժեներ մաթեմատիկական նշաններով

- Հեշտ օգտագործման ինտերֆեյս

Վիճակագրական տեխնիկա.

Գծային մոդելավորում. Գծային ռեգրեսիայի մոդելները օգտագործվում են, երբ մենք ցանկանում ենք կանխատեսել շարունակական արդյունքներ՝ հիմնված մեկ կամ մի քանի կանխատեսող փոփոխականների վրա:

Ոչ գծային մոդելավորում. Ոչ գծային ռեգրեսիոն մոդելները թույլ են տալիս մոդելավորել բարդ հարաբերություններ փոփոխականների միջև:

Դասական վիճակագրական թեստեր. Այս թեստերն օգնում են մեզ որոշել, թե արդյոք խմբերի միջև նկատված տարբերությունները վիճակագրորեն նշանակալի են:

Ժամանակային շարքերի վերլուծություն. ժամանակային շարքերի վերլուծությունը թույլ է տալիս վերլուծել ժամանակի ընթացքում հավաքագրված տվյալները:

Դասակարգում. Դասակարգման ալգորիթմներն օգնում են մեզ դասակարգել դիտարկումները տարբեր կատեգորիաների՝ ելնելով դրանց բնութագրերից:

Կլաստերավորում. Կլաստերավորման ալգորիթմները խմբավորում են դիտարկումները՝ հիմնվելով դրանց նմանությունների վրա:

Կենսաինֆորմատիկա. Կենսաինֆորմատիկայի գործիքներն օգնում են կենսաբաններին վերլուծել մեծ տվյալների հավաքածուներ, որոնք առաջացել են փորձերից, ինչպիսիք են գենային արտահայտման պրոֆիլավորումը:

Համակարգի պահանջները:

Այս ծրագիրը ձեր Mac համակարգչում գործարկելու համար ձեզ հարկավոր է.

• macOS 10.13 (High Sierra) կամ ավելի ուշ տարբերակներ

• 64-բիթանոց Intel պրոցեսոր

Եզրակացություն:

Եզրափակելով, Mac OS X-ի համար R-ը հիանալի ընտրություն է, եթե ձեզ անհրաժեշտ է տվյալների վերլուծության համապարփակ հավաքածու՝ օգտագործելով առաջադեմ վիճակագրական տեխնիկա՝ միաժամանակ հրապարակման նպատակների համար հարմար բարձրորակ գրաֆիկներ ստեղծելու համար: Ծրագրաշարի ճկունությունը թույլ է տալիս օգտվողներին ոչ միայն մուտք գործել, այլև նպաստել դրան: մշակելով նոր մեթոդներ, որոնք այն դարձնում են իդեալական ինչպես ակադեմիական, այնպես էլ արդյունաբերական կողմնորոշված ​​անհատների համար: