انجام تحلیل آماری با آر

کتاب تجزیه و تحلیل آماری داده ها با استفاده از زبان برنامه نویسی R

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

تجزیه و تحلیل آماری داده ها با استفاده از زبان برنامه نویسی R (همراه با مثال های کاربردی تحقیقات زیستی)،  آر یک زبان برنامه نویسی متن-باز برای انجام محاسبات، تحلیل و رسم نمودار است که انواع روش های یادگیری ماشین، تحلیل های آماری و روش های بصری سازی داده ها را پشتیبانی می نماید.

امکانات گرافیکی، محاسباتی، تحلیلی و … این محیط نرم افزاری به واسطه بسته های تکمیلی (Package) ارائه شده توسط کاربران حرفه ای، حمایت شده و توسعه می یابد.
تحلیل آمار با برنامه نویسی R

تحلیل گران حرفه ای تحلیل داده معتقدند یادگیری این زبان برنامه نویسی نسبت به سایر ابزارهاو زبان ها ارجحیت دارد

زبان برنامه نویسی R نسبت به سایر ابزارها موجود مانند SAS و یا زبان پایتون ویژگی های ممتازی برخوردار است.

ماهیت متن-باز این زبان برنامه نویسی و توسعه رایگان و گسترده توابع مورد نیاز برای پژوهش های مرتبط با تحلیل و بصری سازی داده چشم انداز روشنی را برای این زبان برنامه نویسی رقم خواهد زد.

این کتاب برای یادگیری نحوه برنامه نویسی R به همراه آموزش کامل منطق و اصول پایه تحلیل آماری با گفتاری ساده و همراه با بررسی مثال­ های واقعی حوزه تحقیقات زیستی است.
بخش های کتاب تحلیل داده با برنامه نویسی R

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

بخش اول (فصل های ۱تا۵) به آشنایی مقدماتی با نرم افزار آر و آموزش اصول پایه برنامه نویسی می پردازد

بخش دوم (فصل های ۶تا۱۲) نیز به تشریح مفاهیم اصلی استنباط/ تحلیل آماری و بیان کاربرد آر در هر حوزه ضمن بررسی مثال های کاربردی، معطوف شده است.

بطور خلاصه، ویژگی/ امتیازهای اصلی این کتاب در مقایسه با سایر کتب/ فایل های آموزشی این حوزه، عبارتند از:

    برخورداری از یک گفتار ساده و سلیستعدد مثال های کاربردی و بحث بر روی جزئیات نکات برنامه نویسی
    ارائه مثال های واقعی در حوزه تحلیل های آماری زیست شناسی
    اشاره به نکات آماری مهم هر بخش برای توجیه مخاطبان سایر رشته ها
    ارایه اصول تحلیل آماری، در جهت استفاده صحیح از ابزارهای موجود برای انجام پروژه های تحلیلی
    اصول استنباط آماری، آزمون فرض و برآورد پارامترها، رگرسیون، تحلیل واریانس و خوشه بندی
    ارائه کدهای مربوط به مثال های بررسی شده و سایر مطالب تکمیلی در کانال تلگرا
در دوره آموزش تحلیل آماری با R همراه من باشید تا به صورت کامل تحلیل داده ها را با R بیاموزید. من در دوره آموزش تحلیل آماری با R سعی کرده ام جامع ترین آموزش تحلیل آماری با R در ایران را آموزش بدهم. بیایید ابتدا نگاهی به نحوه ارایه دوره و بخش هایی از تدریس دوره R بیاندازیم:
تعداد فصل های دوره     16 فصل
تعداد جلسات دوره     200 جلسه
تایم کامل دوره     40 ساعت و 10 دقیقه
نرم افزار های استفاده شده در دوره     نرم افزار R- نرم افزار SPSS ورژن 27 – Excel – نرم افزار Random Number Generator- نرم افزار MonteCarlo PA
تعداد کتاب ها و جزوات     16 جزوه در قالب فایل PDF
محتوای تدریس شده     1. مباحث نظری آمار و روش های آماری
2.اجرای روش های آماری
3.آموزش تفسیر و تحلیل داده ها
4. آموزش گزارش نویسی تحلیل ها
5.آموزش پایان نامه نویسی و رساله دکتری
آیا در دوره R دیتا تحلیل آماری نیز ارایه می شود؟     بله برای همه فصل ها دیتا مخصوص ارایه می شود
حجم کامل دوره     25 گیگابایت
آیا دوره آپدیت می شود؟     بله هر ماه دوره آپدیت می شود و جلسات جدیدی به دوره اضافه می شود
دوره چگونه به ما ارایه می شود؟     دوره در قالب لایسنس است که پس از نصب نرم افزار می توانید از همه جلسات دوره با دسترسی به اینترنت استفاده کنید

آموزش جامع spss

1. فصل اول: شروع کار با R:
عنوان جلسه     تایم جلسه
مقدمه تحلیل آماری     20:26
مقدمه ای بر نرم افزار R     4:33
جلسه نصب R     8:56
متغیر چیست؟ فرق بین متغیر مستقل و وابسته چیست؟     10:41
جلسه وارد کردن داده ها در اکسل     32:30
جلسه وارد کردن داده ها در R     25:33
آموزش دیتا فریم در R     16:25
آزمون فرضیه در R     41:32
جلسه تعریف متغیرها و توابع آماری ریاضیاتی در R     21:16
داده‌ گمشده یا ناموجود (Missing Data) در R     34:53
آموزش ایجاد لیست در R     3:06
راهنمای استفاده از دیتا داخلی R     5:21
محاسبه درصد بر اساس گروه در R     3:45
تبدیل درصد به اعشار در R     4:12

2. فصل دوم: تحصیح دیتا و آمار توصیفی
عنوان جلسه     تایم جلسه
آمار توصیفی چیست؟     3:37
جلسه شروع آمار توصیفی     12:58
نحوه محاسبه انحراف استاندارد در R     25:04
آموزش محاسبه ضریب تغییرات در R     10:08
آموزش تست Jarque-Bera در R     6:15
آموزش ترسیم و تفسیر نمودار Q-Q در R     11:50
آزمون شاپیرو ویلک (Shapiro-Wilk Test)     15:28
آزمون کولموگروف اسمیرنف (Kolmogorov-Smirnov)     12:43
پاک سازی داده ها     9:00
اجرای آمار توصیفی در R     40:51
خلاصه سازی دیتا     20:32
آزمون تصادفی بودن (RUN) در R     5:08
لیبل گذاری روی نمودار     9:02
نحوه ایجاد متغیر طبقه‌ ای و توصیف آن در R     8:42
آموزش ایجاد نمودار نواری در R     6:31
ایجاد نمودار Ogive در R     6:04

آماری با R  3. فصل سوم: دستکاری داده ها
عنوان جلسه     تایم جلسه
دستگاری داده ها چیست؟     3:33
دستور recode یا کدگذاری مجدد: جلسه 1     23:18
دستور recode یا کدگذاری مجدد: جلسه 2     11:46
دستور recode یا کدگذاری مجدد: جلسه 3     11:35
آموزش دستور Compute در R     18:12
خلاصه فصل دستکاری دیتا در R     16:04

4. فصل چهارم: آزمون های همبستگی
عنوان جلسه     تایم جلسه
روش همبستگی در آمار چیست؟     5:17
روش همبستگی پیرسون (Pearson Correlation)     26:19
روش همبستگی اسپیرمن (Spearman Correlation)     15:48
ضریب همبستگی tau-b (τb) کندال     6:51
همبستگی پیرسون و کندال و اسپیرمن در R     11:59
تست دقیق فیشر : جلسه اول     8:39
تست دقیق فیشر : جلسه دوم     10:47
کرولیشن بر اساس گروه در R     3:38
آزمون کرامر Cramer’s V     27:15
ضریب همبستگی جزئی (Partial Correlation) در R     10:43

5. فصل پنجم: آزمون های تی
عنوان جلسه     تایم جلسه
آزمون تی در آمار     5:07
آزمون تی مستقل     15:05
آزمون تی وابسته     18:01
آزمون تی تک نمونه ای     11:57
اندازه اثر     5:18
آموزش تست F در R     11:08
تست لون برای برابری واریانس ها در R     13:30
آموزش آزمون Z در R     33:18
تست نسبت واریانس در R     12:47

6. فصل ششم : بررسی پایایی در R
عنوان جلسه     تایم جلسه
پایایی چیست؟     7:37
سنجش پایایی با آلفای کرونباخ در R     27:23
روش کودر ریچاردسون (KR 20)     23:09

آماری با R 1

7فصل هفتم: تحلیل رگرسیون در R
عنوان جلسه     تایم جلسه
تحلیل رگرسیون چیست؟     5:27
آموزش رگرسیون خطی ساده     10:54
آموزش رگرسیون خطی چندگانه     20:55
محاسبه ضریب تورم واریانس (VIF) در R     17:55
آموزش آزمون اندرسون-دارلینگ در R     18:10
آموزش آزمون والد (Wald Test)     8:28
تفسیر خروجی مدل رگرسیون در R     14:48
رگرسیون خطی (تمرین)     15:00
رگرسیون خطی چندگانه (تمرین)     18:03
رگرسیون سلسله مراتبی     7:30
رگرسیون باثبات یا رگرسیون مقاوم (Robust Regression) در R     15:39

8. فصل هشتم: تحلیل عاملی
عنوان جلسه     تایم جلسه
درباره تحلیل عاملی بیشتر بدانیم     19:47
تست کرویت بارتلت     5:39
تحلیل عاملی در R : تمرین اول     26:20

9. فصل نهم: تحلیل واریانس در R
عنوان جلسه     تایم جلسه
تحلیل واریانس چیست؟     3:43
واریانس یکراهه در R     22:46
آموزش آزمون Brown–Forsythe در R     20:29
تست بارتلت در R     6:09
واریانس دوراهه در R     21:20
آموزش واریانس سه طرفه در R     28:11
آموزش دیتا فریم ویژه طرح های مقایسه ای (واریانس و کوواریانس)     24:03
آزمون تعقیبی و مقایسه زوجی پس از تجربه در R     2:42
آزمون توکی یا تست Tukey برای آزمون های تعقیبی     11:54
آموزش آزمون بونفرونی در R     13:07
آموزش آزمون Scheffe در R     15:52
آزمون تعقیبی Holm در R     10:39
آزمون KPSS در R     12:55
آموزش حداقل اختلاف معنی دار (LSD)     16:55
آزمون دونت در R     4:48
تحلیل واریانس ولچ (روش ANOVA Welch)     12:18
تحلیل واریانس دو طرفه : تمرین مجدد     5:48
تحلیل دو راهه (تمرین)     13:48
تحلیل مانوا در R     25:40
تحلیل واریانس یکراهه (تمرین)     25:12
تحلیل واریانس یکراهه (تمرین جدید)     9:31
تحلیل واریانس چند متغیره     6:26
محاسبه مقدار مربع اتا (Eta Squared) در R برای اندازه اثر     8:35
آموزش واریانس گام به گام در R     9:33
آموزش آزمون من کندال در R     6:19
تحلیل واریانس با اندازه گیری مکرر در R     17:05

10. فصل دهم : تحلیل کوواریانس در R
عنوان جلسه     تایم جلسه
تحلیل کوواریانس چیست؟     6:14
فرق کوواریانس با واریانس     1:28
کوواریانس یکراهه     34:20
کوواریانس دوراهه     22:10
کوواریانس چند متغیره     30:39
تمرین تحلیل کوواریانس با R     7:51

11. فصل یازدهم: رگرسیون غیر خطی و لجستیک
عنوان جلسه     تایم جلسه
رگرسیون غیر خطی و لجستیک چیست؟     2:24
رگرسیون لجستیک دوجمله ای     12:29
تفسیر خروجی رگرسیون لجستیک     7:22
رگرسیون درجه دوم در R     14:31
رگرسیون تکه ای (Piecewise Regression)     17:24
رگرسیون چندکی     10:02
رگرسیون Spline در R     10:03
رگرسیون لگاریتمی در R     4:07
رگرسیون نمایی در R     5:50
رگرسیون توانی (Power Regression) در R     4:18
رگرسیون حداقل مربعات وزنی در R     9:59

12. فصل دوازدهم: بررسی متغیرهای سوم (میانجی و تعدیل کننده)
عنوان جلسه     تایم جلسه
متغیرهای سوم چیست؟     15:22
بررسی متغیر میانجی در R     30:44
بررسی متغیر تعدیل کننده در R     28:32

آماری با R 3

13. فصل سیزدهم: روش های ناپارامتریک در R
عنوان جلسه     تایم جلسه
آمار ناپارامتریک چیست؟     4:37
آموزش آزمون کروسکال-والیس در R     11:15
آزمون مک نمار (McNemar’s Test)     15:13
آزمون یو من ویتنی (Mann-Whitney U)     21:01
آموزش تست دان در R     6:30
آزمون خی دو برای استقلال     9:19
آزمون خی دو برای برازش     20:19
بررسی اندازه اثر در آزمون خی دو     6:58
آزمون فریدمن (Friedman)     13:09
تست ویلکاکسون     19:38
تست کروسکال-والیس در R (تمرین مجدد)     9:20
تست مک نمار (تمرین مجدد)     5:16

14. فصل چهاردهم: تحلیل خوشه ای یا کلاستر
عنوان جلسه     تایم جلسه
تحلیل کلاستر و تحلیل خوشه ای (Cluster Analysis)     6:22
اجرای تحلیل کلاستر در R     30:44

15. فصل پانزدهم: آزمون های تشخیصی
عنوان جلسه     تایم جلسه
آزمون های تشخیصی چیست؟     8:36
اجرای آزمون تشخیصی در R     40:22
16.فصل شانزدهم: R برای رشته اقتصاد
عنوان جلسه     تایم جلسه
محاسبه ضریب جینی     5:51
تجزیه و تحلیل آماری داده ها با استفاده از زبان برنامه نویسی R

پیش بینی در R 4

این دوره نحوه انجام تعدادی تست های آماری را با استفاده از R را آموزش می دهد.  علم داده یک رشته هیجان انگیز است که به شما امکان می دهد داده های خام را به درک، بینش و دانش تبدیل کنید. هدف “دوره آموزش R ” این است که به شما کمک کند مهم ترین ابزارهایی را در R یاد بگیرید که به شما امکان انجام علم داده را می دهد.
آموزش تحلیل آماری با نرم افزار R

تست نرمال بودن در R 2

ابتدا باید داده‌های خود را به R وارد کنید. این کار معمولاً به این معنی است که داده‌های ذخیره شده در یک فایل، پایگاه داده یا رابط برنامه‌نویسی برنامه وب (API) را می‌گیرید و آن را در یک قاب داده در R بارگیری می‌کنید. اگر نمی‌توانید داده‌های خود را دریافت کنید در R، شما نمی توانید علم داده را روی آن انجام دهید! هنگامی که داده های خود را وارد کردید، ایده خوبی است که آن ها را مرتب کنید. مرتب کردن داده‌های شما به معنای ذخیره آن‌ها به شکلی ثابت است که معنایی مجموعه داده را با نحوه ذخیره‌سازی آن مطابقت دهد.

مشاوره پایان نامه و رساله

به طور خلاصه، وقتی داده های شما مرتب هستند، هر ستون یک متغیر و هر ردیف یک مشاهده است. داده‌های مرتب مهم هستند زیرا ساختار ثابت به شما امکان می‌دهد مبارزه خود را روی سؤالات مربوط به داده‌ها متمرکز کنید، نه مبارزه برای دریافت داده‌ها به شکل مناسب برای عملکردهای مختلف.

آموزش تست نرمال بودن در R

هنگامی که داده های مرتبی دارید، اولین قدم متداول تغییر آن است. تغییر شکل شامل محدود کردن مشاهدات مورد علاقه (مانند همه افراد در یک شهر یا همه داده‌های سال گذشته)، ایجاد متغیرهای جدید که تابعی از متغیرهای موجود هستند (مانند محاسبه سرعت از راه دور و زمان)، و محاسبه مجموعه‌ای از خلاصه‌ها است. آمار (مانند شمارش یا میانگین). هنگامی که داده های مرتبی را با متغیرهای مورد نیاز دارید، دو موتور اصلی تولید دانش وجود دارد:

    تجسم
    مدل سازی

تحلیل آماری

این ها دارای نقاط قوت و ضعف مکمل هستند، بنابراین هر تحلیل واقعی بارها بین آنها تکرار می شود.

    تجسم اساساً یک فعالیت انسانی است. یک تجسم خوب چیزهایی را به شما نشان می دهد که انتظارش را نداشتید یا سؤالات جدیدی در مورد داده ها ایجاد می کند. یک تجسم خوب همچنین ممکن است به این نکته اشاره کند که شما سؤال اشتباهی می‌پرسید یا باید داده‌های مختلفی را جمع‌آوری کنید. تجسم‌سازی‌ها می‌توانند شما را شگفت‌زده کنند، اما به‌خوبی مقیاس‌بندی نمی‌شوند، زیرا نیاز به تفسیر آن‌ها توسط انسان دارند.
    مدل‌ها ابزارهای مکمل تجسم هستند. هنگامی که سوالات خود را به اندازه کافی دقیق کردید، می توانید از یک مدل برای پاسخ به آنها استفاده کنید. مدل ها اساساً یک ابزار ریاضی یا محاسباتی هستند، بنابراین به طور کلی مقیاس خوبی دارند. حتی وقتی این کار را نمی کنند، معمولاً خرید رایانه های بیشتر از خرید مغزهای بیشتر ارزان تر است! اما هر مدلی مفروضاتی را مطرح می کند و به دلیل ماهیت خود یک مدل نمی تواند مفروضات خود را زیر سوال ببرد. این بدان معناست که یک مدل اساسا نمی تواند شما را شگفت زده کند.

چرا R را یاد بگیریم؟

تست نرمال بودن در R 3

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

درست است که منحنی یادگیری ممکن است تندتر از نرم افزارهای دیگر باشد، اما با R، نتایج تجزیه و تحلیل شما متکی به به خاطر سپردن متوالی اشاره و کلیک نیست، بلکه بر روی یک سری دستورات نوشته شده است، و این چیز خوبی است! بنابراین، اگر می‌خواهید تجزیه و تحلیل خود را دوباره انجام دهید، زیرا داده‌های بیشتری را جمع‌آوری کرده‌اید، لازم نیست به خاطر بیاورید که بر روی کدام دکمه کلیک کرده‌اید تا نتایج خود را به دست آورید، فقط باید اسکریپت خود را دوباره اجرا کنید.

های آماری

کار با اسکریپت ها مراحلی را که در تجزیه و تحلیل خود استفاده کرده اید واضح می کند و کدی که می نویسید می تواند توسط شخص دیگری که می تواند به شما بازخورد بدهد و اشتباهات را تشخیص دهد بررسی شود. کار با اسکریپت ها شما را مجبور می کند که درک عمیق تری از کاری که انجام می دهید داشته باشید و یادگیری و درک شما از روش هایی را که استفاده می کنید تسهیل می کند.

    R با بیش از 10000 بسته قابل نصب برای گسترش قابلیت‌های خود، چارچوبی را ارائه می‌کند که به شما امکان می‌دهد رویکردهای آماری بسیاری از رشته‌های علمی را ترکیب کنید تا به بهترین وجه با چارچوب تحلیلی مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل داده‌های خود مطابقت داشته باشد. به عنوان مثال، R دارای بسته هایی برای تجزیه و تحلیل تصویر، GIS، سری های زمانی، ژنتیک جمعیت و بسیاری موارد دیگر است.
     R بر روی داده های هر شکل و اندازه کار می کند. مهارت هایی که با مقیاس R به راحتی با اندازه مجموعه داده خود یاد می گیرید. اینکه مجموعه داده شما صدها یا میلیون ها خط داشته باشد، برای شما تفاوت چندانی نخواهد داشت. R برای تجزیه و تحلیل داده ها طراحی شده است. دارای ساختارهای داده و انواع داده های خاص است که مدیریت داده های از دست رفته و عوامل آماری را راحت می کند.  R می‌تواند به صفحات گسترده، پایگاه‌های داده و بسیاری از فرمت‌های داده دیگر در رایانه یا وب متصل شود.
    R گرافیک باکیفیت تولید می کند. عملکردهای رسم در R بی پایان هستند و به شما این امکان را می دهند که هر جنبه ای از نمودار خود را تنظیم کنید تا پیام داده های خود را به بهترین نحو منتقل کنید.
    روزانه هزاران نفر از R استفاده می کنند. بسیاری از آنها مایلند از طریق لیست های پستی و وب سایت هایی مانند Stack Overflow یا در انجمن RStudio به شما کمک کنند.
    3.2.7 نه تنها R رایگان است، بلکه منبع باز نیز می باشد.
    هر کسی می تواند کد منبع را بررسی کند تا ببیند R چگونه کار می کند. به دلیل این شفافیت، احتمال اشتباهات کمتری وجود دارد، و اگر شما (یا شخص دیگری) برخی از آنها را پیدا کرد، می توانید گزارش دهید و اشکالات را برطرف کنید.

نحوه انجام آزمون t زوجی
علم داده با R

آخرین مرحله علم داده، ارتباط است، بخش کاملاً حیاتی هر پروژه تجزیه و تحلیل داده. فرقی نمی‌کند که مدل‌ها و تجسم‌های شما چقدر شما را به درک داده‌ها سوق داده‌اند، مگر اینکه بتوانید نتایج خود را به دیگران نیز منتقل کنید. اطراف همه این ابزارها برنامه نویسی است. برنامه نویسی یک ابزار مقطعی است که در هر قسمت از پروژه از آن استفاده می کنید. برای اینکه یک دانشمند داده باشید نیازی نیست که یک برنامه نویس خبره باشید، اما یادگیری بیشتر در مورد برنامه نویسی نتیجه می دهد زیرا تبدیل شدن به یک برنامه نویس بهتر به شما امکان می دهد کارهای معمول را خودکار کنید و مشکلات جدید را با سهولت بیشتری حل کنید.
تایید فرضیه با استفاده از R

آموزش آزمون Cramer-Von Mises در R

می‌توان تجزیه و تحلیل داده‌ها را به دو دسته تقسیم کرد:

    تولید فرضیه
    تأیید فرضیه (گاهی اوقات تحلیل تأییدی نامیده می‌شود)

مکمل ایجاد فرضیه، تأیید فرضیه است. تایید فرضیه به دو دلیل دشوار است: برای ایجاد پیش‌بینی‌های ابطال‌پذیر، به یک مدل ریاضی دقیق نیاز دارید. این اغلب به پیچیدگی آماری قابل توجهی نیاز دارد. برای تایید یک فرضیه فقط یک بار می توانید از مشاهده استفاده کنید. به محض اینکه بیش از یک بار از آن استفاده کردید، دوباره به تجزیه و تحلیل اکتشافی باز می گردید. این بدان معناست که برای تأیید فرضیه باید طرح تحلیل خود را «پیش ثبت نام» (از قبل بنویسید) و حتی زمانی که داده ها را دیده اید از آن منحرف نشوید.  معمولاً در مورد مدل سازی به عنوان ابزاری برای تأیید فرضیه و تجسم به عنوان ابزاری برای تولید فرضیه فکر می کنیم.

انجام رگرسیون خطی چندگانه در R 3
آموزش کامل RStudio

RStudio یک محیط توسعه یکپارچه یا IDE برای برنامه نویسی R است. آن را از http://www.rstudio.com/download دانلود و نصب کنید. RStudio چند بار در سال به روز می شود. زمانی که نسخه جدیدی در دسترس باشد، RStudio به شما اطلاع خواهد داد. هنگامی که RStudio را راه اندازی می کنید، دو منطقه کلیدی را در رابط مشاهده خواهید کرد: در حال حاضر، تنها چیزی که باید بدانید این است که کد R را در پنل کنسول تایپ کرده و Enter را فشار دهید تا اجرا شود. با پیش رفتن بیشتر خواهید آموخت!
در R چه کتابخانه هایی را نصب کنیم؟

همچنین باید چند بسته R را نصب کنید. بسته R مجموعه ای از توابع، داده ها و مستنداتی است که قابلیت های پایه R را گسترش می دهد. استفاده از بسته ها کلید موفقیت آمیز استفاده از R است.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

    بسته‌های موجود در Tidyverse

می‌توانید با یک خط کد، Tidyverse کامل را نصب کنید:
install.packages (“tidyverse”)

خط کد را در کنسول تایپ کنید و سپس اینتر را فشار دهید تا اجرا شود. R بسته ها را از CRAN دانلود کرده و روی رایانه شما نصب می کند. اگر در نصب مشکل دارید، مطمئن شوید که به اینترنت متصل هستید و https://cloud.r-project.org/ توسط فایروال یا پروکسی شما مسدود نشده است. شما نمی توانید از توابع، اشیاء و فایل های راهنما در یک بسته استفاده کنید تا زمانی که آن را با() library بارگذاری کنید. هنگامی که یک بسته را نصب کردید، می توانید آن را با تابع () library بارگذاری کنید:
library(tidyverse)
#> ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
#> ✔ ggplot2 3.4.0 ✔ purrr 0.3.5
#> ✔ tibble 3.1.8 ✔ dplyr 1.0.10
#> ✔ tidyr 1.2.1 ✔ stringr 1.4.1
#> ✔ readr 2.1.3 ✔ forcats 0.5.2
#> ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
#> ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
#> ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()

به شما می گوید که tidyverse بسته های ggplot2، tibble، tidyr، reader، purrr و dplyr را بارگذاری می کند. این ها هسته اصلی نظم و ترتیب در نظر گرفته می شوند زیرا تقریباً در هر تحلیلی از آنها استفاده خواهید کرد. بسته‌ها در جهان مرتب تغییر می‌کنند. با اجرای () tidyverse_update.

بسیاری از بسته های عالی دیگر وجود دارند که بخشی از نظم و ترتیب نیستند، زیرا آنها مشکلات را در حوزه متفاوتی حل می کنند، یا با مجموعه ای متفاوت از اصول اساسی طراحی شده اند. این آنها را بهتر یا بدتر نمی کند، فقط متفاوت هستند. به عبارت دیگر، مکمل thedyverse، messyverse نیست، بلکه بسیاری از جهان‌های بسته‌های مرتبط به هم هستند. همانطور که پروژه‌های علوم داده بیشتری را با R انجام می‌دهید، بسته‌های جدید و روش‌های جدید تفکر در مورد داده‌ها را یاد خواهید گرفت.
install.packages(c(“nycflights13″، “gapminder”، “Lahman”))
آموزش اجرای کد در R

مثلا این کد را اجرا می کنیم:
1 + 2
#> [1] 3

اگر همان کد را در کنسول خود اجرا کنید، به شکل زیر خواهد بود:
> 1 + 2
[1] 3

دو تفاوت اصلی وجود دارد. در کنسول خود، پس از >، به نام prompt، تایپ می کنید. ما دستور را در کتاب نشان نمی دهیم. در کتاب، خروجی با #> توضیح داده شده است. در کنسول شما مستقیماً بعد از کد شما ظاهر می شود. این دو تفاوت بدین معناست که اگر با نسخه الکترونیکی کتاب کار می‌کنید، می‌توانید به راحتی کد را از کتاب و داخل کنسول کپی کنید.

    توابع در یک فونت کد و به دنبال پرانتز هستند، مانند sum() یا mean().
    سایر اشیاء R (مانند آرگومان های داده یا تابع) در فونت کد، بدون پرانتز، مانند پروازها یا x هستند.
    هرچه کد شما کوتاه تر باشد، درک آن آسان تر و رفع آن آسان تر است.

چگونه با RStudio کار کنیم؟

اصطلاح R برای اشاره به زبان برنامه نویسی و نرم افزاری که اسکریپت های نوشته شده با استفاده از آن را تفسیر می کند استفاده می شود. RStudio در حال حاضر یک روش بسیار محبوب برای نه تنها نوشتن اسکریپت های R بلکه برای تعامل با نرم افزار R است. برای عملکرد صحیح، RStudio به R نیاز دارد و بنابراین هر دو باید روی رایانه شما نصب شوند. محصول منبع باز RStudio IDE تحت مجوز عمومی عمومی Affero (AGPL) نسخه 3 رایگان است. RStudio IDE همچنین با مجوز تجاری و پشتیبانی ایمیل اولویت دار از RStudio, Inc در دسترس است. از RStudio برای نوشتن کد، پیمایش فایل‌ها در رایانه‌مان، بررسی متغیرهایی که می‌خواهیم ایجاد کنیم، استفاده می‌کنیم و نمودارهایی را که تولید می‌کنیم تجسم می‌کنیم. RStudio همچنین می‌تواند برای موارد دیگری (مانند کنترل نسخه، توسعه بسته‌ها، نوشتن برنامه‌ها) استفاده شود.

بررسی فاصله کوک در R 3

RStudio به 4 «پنجره» تقسیم می‌شود:

    منبع اسکریپت‌ها و اسناد شما (بالا سمت چپ، در طرح‌بندی پیش‌فرض)
    کنسول R (پایین سمت چپ)
    محیط/تاریخچه (بالا سمت راست)
    و فایل‌ها/ توطئه ها / بسته ها / کمک / بیننده (پایین سمت راست)

قرار دادن این صفحات و محتوای آن ها را می توان سفارشی کرد (به منو، ابزارها -> گزینه های جهانی -> طرح بندی پانل مراجعه کنید). یکی از مزایای استفاده از RStudio این است که تمام اطلاعاتی که برای نوشتن کد نیاز دارید در یک پنجره واحد موجود است. علاوه بر این، با بسیاری از میانبرها، تکمیل خودکار، و برجسته کردن انواع فایل های اصلی که در حین توسعه در R استفاده می کنید، RStudio تایپ را آسان تر و کمتر مستعد خطا می کند.

RStudio مجموعه‌ای از ابزارهای مفید را برای انجام این کار از طریق رابط «پروژه‌ها» خود ارائه می‌کند، که نه تنها یک فهرست کاری برای شما ایجاد می‌کند، بلکه مکان آن را نیز به خاطر می‌آورد (به شما امکان می‌دهد به سرعت به آن پیمایش کنید) و به صورت اختیاری تنظیمات سفارشی و فایل‌های باز را حفظ می‌کند. از سرگیری کار بعد از استراحت راحت تر است. در زیر، ما مراحل ایجاد “پروژه R” را برای این آموزش طی خواهیم کرد.

انجام رگرسیون خطی چندگانه در R 6
برای تحلیل داده با R چه چیزهایی یاد بگیرم؟

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

    RStudio را باز کنید
    در منوی File روی New project کلیک کنید، New directory و سپس New project را انتخاب کنید
    یک نام برای این پوشه جدید (یا «دایرکتوری») وارد کنید و یک مکان مناسب برای آن انتخاب کنید. این فهرست راهنمای کاری شما برای بقیه روز خواهد بود (به عنوان مثال، ~/data-carpentry)
    روی Create project کلیک کنید
    در زیر تب Files در سمت راست صفحه، روی New Folder کلیک کنید و یک پوشه به نام داده در فهرست کاری تازه ایجاد شده خود ایجاد کنید (به عنوان مثال، ~/data-carpentry/data)

چگونه در R برنامه نویسی کنیم؟

آزمون من کندال در R 4

اساس برنامه نویسی این است که دستورالعمل هایی را می نویسیم که کامپیوتر باید آن ها را دنبال کند و سپس به کامپیوتر می گوییم که این دستورالعمل ها را دنبال کند. ما دستورالعمل ها را در R می نویسیم یا کد می کنیم زیرا این زبان یک زبان مشترک است که هم کامپیوتر و هم ما می توانیم آن را بفهمیم. ما دستورات را فراخوانی می کنیم و به رایانه می گوییم که با اجرای آن دستورات (که در حال اجرا نیز نامیده می شود) دستورالعمل ها را دنبال کند. دو راه اصلی برای تعامل با R وجود دارد:

    با استفاده از کنسول یا استفاده از فایل‌های اسکریپت (فایل‌های متنی ساده که حاوی کد شما هستند).
    صفحه کنسول (در RStudio، پانل پایین سمت چپ) جایی است که دستورات نوشته شده به زبان R را می توان بلافاصله توسط کامپیوتر تایپ و اجرا کرد.
    همچنین جایی است که نتایج برای دستورات اجرا شده نشان داده می شود.
    می‌توانید دستورات را مستقیماً در کنسول تایپ کنید و Enter را فشار دهید تا آن دستورات را اجرا کنید، اما وقتی جلسه را ببندید فراموش می‌شوند.

چون می خواهیم کد و گردش کار ما قابل تکرار باشد، بهتر است دستورات مورد نظر خود را در ویرایشگر اسکریپت تایپ کنیم و اسکریپت را ذخیره کنیم. به این ترتیب، یک رکورد کامل از کارهایی که ما انجام دادیم وجود دارد، و هر کسی (از جمله خود آینده ما!) می تواند به راحتی نتایج را در رایانه خود تکرار کند.

باثبات یا رگرسیون مقاوم robust regression در R

    RStudio به شما اجازه می دهد تا با استفاده از میانبر Ctrl + Enter دستورات را مستقیماً از ویرایشگر اسکریپت اجرا کنید (در مک، Cmd + Return نیز کار می کند).
    دستور روی خط فعلی در اسکریپت (که توسط مکان نما مشخص شده است) یا تمام دستورات موجود در متن انتخاب شده فعلی به کنسول ارسال می شود و با فشار دادن Ctrl + Enter اجرا می شود.

اگر R آماده پذیرش دستورات باشد، کنسول R یک اعلان > را نشان می دهد. اگر دستوری را دریافت کرد (با تایپ کردن، کپی پیست یا ارسال از ویرایشگر اسکریپت با استفاده از Ctrl + Enter)، R سعی می‌کند آن را اجرا کند و پس از آماده شدن، نتایج را نشان می‌دهد و با یک > جدید باز می‌گردد تا دستورات جدید منتظر بماند.

R همچنان منتظر است تا داده های بیشتری را وارد کنید زیرا هنوز کامل نشده است، کنسول یک اعلان + نشان می دهد. به این معنی است که شما وارد کردن یک دستور کامل را تمام نکرده اید. این به این دلیل است که شما یک پرانتز یا نقل قول را «بسته‌اید»، یعنی تعداد پرانتز چپ به اندازه پرانتز راست، یا همان تعداد علامت نقل قول باز و بسته را ندارید. هنگامی که این اتفاق افتاد و فکر کردید که تایپ دستور خود را به پایان رسانده اید، داخل پنجره کنسول کلیک کنید و Esc را فشار دهید. این دستور ناقص را لغو می کند و شما را به فرمان > باز می گرداند.
آموزش جامع آزمون های آماری در R
hsb2 <- within(read.csv(“آدرس دیتا را وارد کنید”), {race <- as.factor(race)
schtyp <- as.factor(schtyp)
prog <- as.factor(prog) }) attach(hsb2)
تی تک نمونه ای (One sample t-test) در R

آزمون t تک نمونه ای چیست؟ آزمون t تک نمونه ای یک آزمون فرضیه آماری است که برای تعیین اینکه آیا میانگین جامعه ناشناخته با یک مقدار خاص متفاوت است یا خیر. چه زمانی می توانم از آزمون استفاده کنم؟ می توانید از آزمون برای داده های پیوسته استفاده کنید. داده های شما باید یک نمونه تصادفی از یک جمعیت عادی باشد. اگر داده های من تقریباً به طور معمول توزیع نشده باشند، چه؟ اگر اندازه نمونه شما بسیار کوچک است، ممکن است نتوانید نرمال بودن را آزمایش کنید. ممکن است لازم باشد به درک خود از داده ها تکیه کنید. وقتی نمی‌توانید با خیال راحت نرمال بودن را فرض کنید، می‌توانید یک آزمایش ناپارامتریک را انجام دهید که نرمال بودن را فرض نمی‌کند.

چه چیزی نیاز داریم؟ برای آزمون t تک نمونه ای به یک متغیر نیاز داریم. ما همچنین یک ایده یا فرضیه داریم که میانگین جمعیت مقداری ارزش دارد. در اینجا دو نمونه وجود دارد:

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

یک بیمارستان یک نمونه تصادفی از اندازه گیری کلسترول برای مردان دارد. این بیماران برای مسائلی غیر از کلسترول ویزیت شدند. آنها هیچ دارویی برای کلسترول بالا مصرف نمی کردند. بیمارستان می خواهد بداند که آیا میانگین کلسترول ناشناخته برای بیماران با سطح هدف 200 میلی گرم متفاوت است یا خیر. ما گرم پروتئین را برای نمونه ای از میله های انرژی اندازه گیری می کنیم. برچسب ادعا می کند که میله ها 20 گرم پروتئین دارند. ما می خواهیم بدانیم که آیا برچسب ها درست هستند یا نه.

مفروضات آزمون t تک نمونه ای: برای یک تست معتبر، به مقادیر داده نیاز داریم که عبارتند از:

    مستقل (ارزش ها به یکدیگر مرتبط نیستند).
    از طریق یک نمونه تصادفی ساده از جامعه به دست آمد.
    همچنین، جمعیت به طور معمول توزیع شده است.

اگر بخواهید تی تک نمونه ای (One sample t-test) را اجرا کنید :
t.test(write, mu = 50)
##
## One Sample t-test
##
## data: write
## t = 4.14, df = 199, p-value = 5.121e-05
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 50
## 95 percent confidence interval:
## 51.5 54.1
## sample estimates:
## mean of x
## 52.8
اجرای آزمون One sample median test در R

آزمون میانه یک نمونه چیست؟ آزمون میانه یک نمونه بررسی می کند که آیا تفاوت معنی داری بین میانه فرضی ما و میانه واقعی یک نمونه وجود دارد یا خیر. دو آزمون میانه یک نمونه وجود دارد، آزمون رتبه  Wicloxon و آزمون Sign. هر دو تست ساده و آسان برای اجرا هستند. نکته کلیدی این است که شما باید فرضیه را برای مقدار میانگین مورد انتظار قبل از اجرای تجزیه و تحلیل، به صورت پیشینی انتخاب کنید.

نحوه انجام آزمون t زوجی در R

آزمون علامت یک آزمون ناپارامتریک عمومی خوب است که مفروضات (نیازمندی) بسیار کمی دارد اما قدرت محدودی دارد. برای استفاده از آزمون علامت فقط باید بدانید که هر جفت نقطه داده (مشاهدات) مرتب شده اند، به عنوان مثال x > y. اگر می توان به تمام نقاط داده شما (همه مشاهدات شما) یک مقدار رتبه > مقداری مانند اول، دوم، سوم و ….داده شود و اگر توزیع متقارن دارید، می توان از آزمون رتبه علامت دار Wilcoxon استفاده کرد. بنابراین، از آنجایی که با مفروضات بیشتری شروع می‌شود، آزمون رتبه‌بندی علامت‌دار Wilcoxon خاص‌تر است و تمرکز محدودتری دارد. اما همچنین (معمولا) قدرت بیشتری در یافتن تفاوت ها نسبت به آزمون علائم عمومی تر دارد.
wilcox.test(write, mu = 50)
##
## Wilcoxon signed rank test with continuity correction
##
## data: write
## V = 13177, p-value = 3.702e-05
## alternative hypothesis: true location is not equal to 50
اجرای آزمون Binomial test در R

آزمون دو جمله ای یک آزمون فرضیه است که زمانی استفاده می شود که یک متغیر مقوله ای با دو عبارت وجود داشته باشد، به عنوان مثال، جنسیت با مذکر و مؤنث. سپس آزمون دو جمله ای می تواند بررسی کند که آیا توزیع فرکانس متغیر با توزیع مورد انتظار مطابقت دارد، به عنوان مثال. مردان و زنان به طور مساوی نماینده دارند. نسبت زنان 54 درصد است. این یک مورد خاص زمانی است که می خواهید آزمایش کنید که آیا توزیع فرکانسی متغیرها تصادفی است یا خیر؟

در این حالت احتمال وقوع روی 50 درصد تنظیم می شود. بنابراین از آزمون دوجمله ای می توان برای آزمایش اینکه آیا توزیع فراوانی یک نمونه با جامعه یکسان است یا خیر استفاده می شود.

آزمون دوجمله ای بررسی می کند که آیا توزیع فراوانی یک متغیر با دو مقدار/دسته در نمونه با توزیع در جامعه مطابقت دارد یا خیر. فرضیه ها در آزمون دو جمله ای:

    فرضیه صفر: توزیع فراوانی نمونه با جامعه مطابقت دارد.
    فرضیه جایگزین: توزیع فراوانی نمونه با جامعه مطابقت ندارد.

بنابراین، فرضیه غیر جهت دار فقط وجود یا عدم وجود تفاوت را بررسی می کند، اما نه اینکه این تفاوت به کدام سمت می رود. در حالت دو طرفه، هدف این است که بررسی شود که آیا احتمال وقوع یک عبارت در نمونه بیشتر یا کمتر از درصد معین یا واقعی است. در این حالت، یک عبارت به عنوان “موفقیت” تعریف می شود و بررسی می شود که آیا “احتمال موفقیت” واقعی کوچکتر یا بزرگتر از نمونه است.
prop.test(sum(female), length(female), p = 0.5)
##
## 1-sample proportions test with continuity correction
##

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

## data: sum(female) out of length(female), null probability 0.5
## X-squared = 1.45, df = 1, p-value = 0.2293
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
## 0.473 0.615
## sample estimates:
## p
## 0.545
اجرای آزمون Chi-square goodness of fit در R

خوب بودن آزمون کای دو چیست؟ آزمون خی دو (Χ2) خوب بودن برازش، آزمون خوبی برازش برای یک متغیر طبقه‌بندی است. خوب بودن برازش معیاری است که نشان می دهد یک مدل آماری چقدر با مجموعه ای از مشاهدات مطابقت دارد.

    هنگامی که خوبی تناسب بالا باشد، مقادیر مورد انتظار بر اساس مدل به مقادیر مشاهده شده نزدیک است.
    زمانی که خوبی تناسب کم باشد، مقادیر مورد انتظار بر اساس مدل با مقادیر مشاهده شده فاصله دارند.

مدل‌های آماری که با آزمون‌های کای دو برازش تحلیل می‌شوند، توزیع‌ها هستند. آن ها می توانند هر توزیعی باشند، از ساده به اندازه احتمال برابر برای همه گروه ها، تا پیچیده مانند توزیع احتمال با پارامترهای زیادی.

آزمایش فرضیه:

آزمون کای دو خوب بودن برازش یک آزمون فرضیه است. این به شما امکان می دهد تا در مورد توزیع یک جامعه بر اساس یک نمونه نتیجه گیری کنید. با استفاده از آزمون مجذور کای خوب بودن برازش، می توانید آزمایش کنید که آیا خوب بودن برازش «به اندازه کافی خوب» است تا نتیجه بگیرید که جامعه از توزیع پیروی می کند. با آزمون مجذور کای خوبی برازش، می توانید سوالاتی از قبیل: آیا این نمونه از جامعه ای گرفته شده است که…

    نسبت مساوی لاک پشت های نر و ماده؟
    نسبت های مساوی از لوبیاهای ژله ای قرمز، آبی، زرد، سبز و بنفش؟
    90 درصد افراد راست دست و 10 درصد چپ دست؟
    فرزندانی با احتمال مساوی برای به ارث بردن همه ترکیبات ژنوتیپی ممکن (یعنی ژن های نامرتبط)؟
    توزیع پواسون سیل در سال؟
    توزیع عادی قیمت نان؟

chisq.test(table(race), p = c(10, 10, 10, 70)/100)
##
## Chi-squared test for given probabilities
##
## data: table(race)
## X-squared = 5.03, df = 3, p-value = 0.1697
اجرای آزمون Two independent samples t-test در R

آزمون t دو نمونه ای چیست؟ آزمون t دو نمونه ای (همچنین به عنوان آزمون t نمونه های مستقل نیز شناخته می شود) روشی است که برای آزمایش اینکه آیا میانگین جمعیت مجهول دو گروه برابر است یا نه. آیا این همان تست A/B است؟ بله، از آزمون t دو نمونه ای برای تجزیه و تحلیل نتایج حاصل از آزمون های A/B استفاده می شود. چه زمانی می توانم از آزمون استفاده کنم؟ زمانی می‌توانید از آزمون استفاده کنید که مقادیر داده‌های شما مستقل هستند، به‌طور تصادفی از دو جمعیت عادی نمونه‌گیری شده‌اند و دو گروه مستقل دارای واریانس مساوی هستند.

اگر بیش از دو گروه داشته باشم چه می شود؟ از روش مقایسه چندگانه استفاده کنید. آنالیز واریانس (ANOVA) یکی از این روش ها است. سایر روش‌های مقایسه چندگانه شامل آزمون توکی-کرامر برای همه تفاوت‌های زوجی، تجزیه و تحلیل میانگین‌ها (ANOM) برای مقایسه میانگین‌های گروه با میانگین کلی یا آزمون دانت برای مقایسه میانگین هر گروه با میانگین کنترل است. اگر واریانس دو گروه من برابر نباشد چه؟ همچنان می توانید از آزمون t دو نمونه ای استفاده کنید. شما از تخمین متفاوتی از انحراف استاندارد استفاده می کنید.

شاپیرو ویلک در R 2

اگر داده های من تقریباً به طور معمول توزیع نشده باشند، چه؟ اگر اندازه نمونه شما بسیار کوچک است، ممکن است نتوانید نرمال بودن را آزمایش کنید. ممکن است لازم باشد به درک خود از داده ها تکیه کنید. وقتی نمی‌توانید با خیال راحت نرمال بودن را فرض کنید، می‌توانید یک آزمایش ناپارامتریک را انجام دهید که نرمال بودن را فرض نمی‌کند.
t.test(write ~ female)
##
## Welch Two Sample t-test
##

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

## data: write by female
## t = -3.66, df = 170, p-value = 0.0003409
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -7.50 -2.24
## sample estimates:
## mean in group 0 mean in group 1
## 50.1 55.0
اجرای آزمون Wilcoxon-Mann-Whitney test در R

ماژول های آزمون فرضیه تکنیک هایی را برای آزمایش برابری میانگین ها در دو نمونه مستقل ارائه کردند. یک فرض اساسی برای استفاده مناسب از آزمون‌های توصیف‌شده این بود که نتیجه پیوسته تقریباً به طور معمول توزیع شده بود یا اینکه نمونه‌ها به اندازه کافی بزرگ بودند (معمولاً n1> 30 و n2> 30) برای توجیه استفاده از آنها بر اساس قضیه حد مرکزی. هنگام مقایسه دو نمونه مستقل زمانی که نتیجه به طور معمول توزیع نمی شود و نمونه ها کوچک هستند، یک آزمون ناپارامتریک مناسب است.

یک آزمون ناپارامتریک محبوب برای مقایسه نتایج بین دو گروه مستقل، آزمون Mann Whitney U است. آزمون Mann Whitney U، که گاهی به آن آزمون Mann Whitney Wilcoxon یا Wilcoxon Rank Sum Test می گویند، برای آزمایش اینکه آیا دو نمونه احتمالاً از یک جامعه مشتق می شوند (یعنی اینکه دو جمعیت شکل یکسانی دارند) استفاده می شود. برخی از محققین این آزمون را به عنوان مقایسه میانگین بین دو جمعیت تفسیر می کنند. به یاد بیاورید که آزمون پارامتریک میانگین ها (H0: μ1=μ2) را بین گروه های مستقل مقایسه می کند.

در مقابل، فرضیه های صفر و دو طرفه تحقیق برای آزمون ناپارامتریک به صورت زیر بیان می شود:

    H0: دو جمعیت در مقابل برابر هستند
    H1: این دو جمعیت برابر نیستند.

این آزمون اغلب به عنوان یک آزمون دو طرفه انجام می‌شود و بنابراین، فرضیه تحقیق نشان می‌دهد که جمعیت‌ها بر خلاف جهت‌بندی مشخص، برابر نیستند. اگر علاقه به تشخیص تغییر مثبت یا منفی در یک جمعیت نسبت به جمعیت دیگر باشد، از فرضیه تحقیق یک طرفه استفاده می شود. روش آزمایش شامل ادغام مشاهدات از دو نمونه در یک نمونه ترکیبی، پیگیری اینکه هر مشاهده از کدام نمونه می‌آید، و سپس رتبه‌بندی به ترتیب از 1 تا n1+n2، از پایین‌ ترین تا بالاترین رتبه‌ بندی می‌شود.
wilcox.test(write ~ female)
##
## Wilcoxon rank sum test with continuity correction
##
## data: write by female
## W = 3606, p-value = 0.0008749
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
اجرای آزمون Chi-square test در R

تست Chi-Square چیست؟ آزمون Chi-Square یک روش آماری برای تعیین تفاوت بین داده های مشاهده شده و مورد انتظار است. این آزمون همچنین می تواند برای تعیین اینکه آیا با متغیرهای طبقه بندی شده در داده های ما همبستگی دارد یا خیر استفاده می شود. این کمک می کند تا بفهمیم که آیا تفاوت بین دو متغیر طبقه بندی به دلیل شانس است یا رابطه بین آن ها.

تعریف تست Chi-Square: آزمون کای اسکوئر یک آزمون آماری است که برای مقایسه نتایج مشاهده شده و مورد انتظار استفاده می شود. هدف این آزمون شناسایی این است که آیا اختلاف بین داده های واقعی و پیش بینی شده به دلیل شانس است یا به دلیل پیوند بین متغیرهای مورد بررسی.

در نتیجه، آزمون کای اسکوئر یک انتخاب ایده آل برای کمک به درک و تفسیر ما از ارتباط بین دو متغیر طبقه بندی شده است. یک آزمون کای دو یا آزمون ناپارامتریک قابل مقایسه برای آزمون فرضیه ای در مورد توزیع یک متغیر طبقه ای مورد نیاز است. متغیرهای طبقه‌بندی که نشان‌دهنده دسته‌هایی مانند حیوانات یا کشورها هستند، می‌توانند اسمی یا ترتیبی باشند. آن ها نمی توانند توزیع نرمال داشته باشند زیرا فقط می توانند چند مقدار خاص داشته باشند.
chisq.test(table(female, schtyp))
##
## Pearson’s Chi-squared test with Yates’ continuity correction
##
## data: table(female, schtyp)
## X-squared = 5e-04, df = 1, p-value = 0.9815
اجرای آزمون Fisher’s exact test در R

آزمون Fisher Exact احتمال بدست آوردن جدولی را که به دلیل شانس نمونه گیری قوی است، آزمایش می کند. کلمه “قوی” به عنوان نسبت مواردی که با بیشترین موارد مورب هستند تعریف می شود. آزمون دقیق فیشر معمولاً در تست های یک دنباله استفاده می شود. با این حال، می توان از آن به عنوان یک تست دو دنباله نیز استفاده کرد. گاهی اوقات به آن تست فیشر اروین می گویند. این نام به این دلیل است که در همان زمان توسط فیشر، ایروین و یتس در سال 1930 توسعه یافت. آزمون دقیق فیشر علاوه بر آزمون مجذور کای برای جدول 2X2 محاسبه می‌شود، زمانی که جدول از سلولی تشکیل شده باشد که تعداد فرکانس‌های مورد انتظار آن کمتر از 5 باشد. اصطلاحات خاصی وجود دارد که به درک نظریه آزمون دقیق فیشر کمک می کند.

آزمون دقیق فیشر از فرمول زیر استفاده می کند:

p= ( ( a + b ) ! ( c + d ) ! ( a + c ) ! ( b + d ) ! ) / a ! b ! c ! d ! N !

در این فرمول، «a»، «b»، «c» و «d» فراوانی جداگانه جدول احتمالی 2X2 هستند و «N» فراوانی کل است. آزمون دقیق فیشر از این فرمول برای بدست آوردن احتمال ترکیب فرکانس هایی که در واقع به دست می آیند استفاده می کند. همچنین شامل یافتن احتمال هر ترکیب ممکن است که شواهد بیشتری از ارتباط را نشان می دهد. مفروضات خاصی وجود دارد که آزمون دقیق فیشر بر اساس آن ها است.

فرض بر این است که نمونه ای که از جامعه جمع آوری شده است به روش نمونه گیری تصادفی انجام می شود. این فرض نیز به طور کلی در تمام آزمون های معناداری فرض می شود. در آزمون دقیق فیشر، یک فرضیه جهت دار فرض می شود. فرضیه جهت دار فرض شده چیزی جز فرضیه مبتنی بر آزمون یک دنباله نیست. به عبارت دیگر، فرضیه جهت دار فرض شده آن نوع فرضیه ای است که یک ارتباط مثبت یا یک ارتباط منفی را پیش بینی می کند، اما نه هر دو را.

آموزش آزمون Cramer-Von Mises در R

فرض بر این است که ارزش نفر اول یا واحد اقلامی که نمونه برداری می شود تحت تأثیر ارزش نفر دوم یا واحد دیگر مورد نمونه قرار نمی گیرد. اگر داده ها ادغام یا متحد شوند، این فرض آزمون دقیق فیشر نقض می شود. در آزمون دقیق فیشر، انحصار متقابل در مشاهدات فرض شده است. به عبارت دیگر، مورد داده شده باید فقط در یک خانه در جدول قرار گیرد.
fisher.test(table(race, schtyp))
##
## Fisher’s Exact Test for Count Data
##
## data: table(race, schtyp)
## p-value = 0.5975
## alternative hypothesis: two.sided
اجرای آزمون One-way ANOVA  در R

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

تحلیل واریانس یک طرفه: هنگام مقایسه میانگین نمرات بیش از دو گروه از آنالیز واریانس (ANOVA) استفاده می شود. تحلیل واریانس یک طرفه شامل یک متغیر مستقل (به عنوان عامل) است که دارای تعدادی سطوح مختلف (گروه ها یا شرایط) است. متغیر وابسته یک متغیر پیوسته است. تجزیه و تحلیل واریانس، تنوع در نمرات بین گروه های مختلف و تنوع در هر گروه را مقایسه می کند. یک نسبت F محاسبه می شود. یک نسبت F بزرگ نشان می دهد که تنوع بیشتری بین گروه ها (علت متغیر مستقل) نسبت به هر گروه (اصطلاح خطا) وجود دارد.

آزمون F معنی دار نشان می دهد که گروه ها متفاوت هستند. با این حال، این نشان نمی دهد که کدام یک از گروه ها متفاوت است. برای این کار، باید تست های پس از آن را انجام دهید.
summary(aov(write ~ prog))
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## prog 2 3176 1588 21.3 4.3e-09 ***
## Residuals 197 14703 75
## —
## Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ‘ 1
اجرای آزمون Kruskal Wallis test در R

آزمون Kruskal Wallis H نوعی آزمون ANOVA یک طرفه بر اساس رتبه بندی است که از روش های آماری برای مقایسه میانه های بیش از دو گروه استفاده می کند. بنابراین، می توان آن را برای تمام توزیع های حاوی متغیرهایی که سطوح پیوسته ترتیبی یا وابسته هستند، اعمال کرد. با این حال، اگر چه می تواند تعیین کند که کدام متغیرها در یک گروه غالب هستند، اما در پاسخ به دلیل تسلط ناکام است.

آزمون مورد نظر فقط زمانی قابل اجرا است که شرایط زیر وجود داشته باشد:

    یکی بیش از سه شرط برای مقایسه دارد.
    هر شرایطی توسط یک گروه شرکت‌کننده مشخص تنظیم می‌شود، به این معنی که اگر یک طرح معیارهای استقلال دارای بیش از سه شرط باشد.
    داده های اعمال آزمون به طور معمول توزیع نمی شود.
    داده های اندازه گیری شده دارای واریانس های متفاوتی هستند که مربوط به شرایط مختلف است.

پس از برآورده شدن شرایط فوق، آزمایش انجام می شود تا بررسی شود که آیا نتیجه یک گروه تحت آزمایش بر نتیجه نمونه مورد نظر دیگر تأثیر می گذارد یا خیر. این آزمون مجموعه های مختلف داده را برای درک مبادله نمونه های داده در میان مجموعه داده های متعدد ارزیابی می کند. سپس از فرضیه صفر برای دانستن اینکه آیا میانه ها بر خلاف فرضیه جایگزین برابر هستند استفاده می شود، که نشان می دهد حداقل در یکی از نمونه ها تفاوت وجود دارد. یادگیری ماشینی همچنین از آزمون کمک می گیرد تا تفاوت بین دو یا چند گروه را بدون بیان دلیل تفاوت موجود بین آن ها مشخص کند.

اجازه دهید با یادگیری اینکه چگونه اضطراب امتحان بر نتایج آزمون تأثیر می گذارد، مفهوم را درک کنیم. سه مقدار ممکن برای متغیر مستقل “اضطراب امتحان” وجود دارد :

    بدون اضطراب،
    اضطراب کم و متوسط و
    اضطراب بالا.

متغیر وابسته نمره امتحان است که از 0 تا 100 درصد مقیاس بندی شده است. مثال دیگر یادگیری این است که چگونه وضعیت اجتماعی-اقتصادی بر ادراک افزایش مالیات بر فروش تأثیر می گذارد. وضعیت اجتماعی و اقتصادی دارای سه سطح است:

    طبقه کارگر،
    طبقه متوسط و
    ثروتمند،

این ها متغیر مستقل هستند. متغیر وابسته در مقیاس لیکرت 5 درجه ای از کاملاً موافقم تا کاملاً مخالفم اندازه گیری می شود.

مفروضات: متغیرهای محقق باید شامل مفروضات آزمون کروسکال والیس زیر باشد:

    دو یا چند ردیف و یک متغیر مستقل (گروه های مستقل). این آزمون زمانی بیشتر انجام می شود که آماردانان دارای سه سطح یا بیشتر باشند. به جای آن از آزمون U Mann-Whitney برای دو سطح استفاده کنید.
    متغیرهای وابسته با فاصله، نسبت یا مقیاس ترتیبی.
    مشاهدات آماردانان باید بی طرفانه باشد. به عبارت دیگر، نباید هیچ ارتباطی بین افراد تشکیل دهنده هر گروه یا بین گروه ها داشته باشد.
    توزیع اشکال برای همه گروه ها باید یکنواخت باشد.

kruskal.test(write, prog)
##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: write and prog
## Kruskal-Wallis chi-squared = 34, df = 2, p-value = 4.047e-08
اجرای آزمون Paired t-test در R

تست تی زوجی: آزمون t نمونه جفتی که گاهی به آن آزمون t نمونه وابسته نیز گفته می شود، یک روش آماری است که برای تعیین اینکه آیا میانگین تفاوت بین دو مجموعه مشاهدات صفر است یا خیر. در یک آزمون t نمونه زوجی، هر موضوع یا موجودیت دو بار اندازه گیری می شود که منجر به جفت مشاهدات می شود. کاربردهای رایج آزمون t نمونه زوجی شامل مطالعات مورد شاهدی یا طرح‌های اندازه‌ گیری مکرر است. فرض کنید شما علاقه مند به ارزیابی اثربخشی یک برنامه آموزشی شرکت هستید. یکی از رویکردهایی که ممکن است در نظر بگیرید این است که عملکرد نمونه‌ای از کارمندان را قبل و بعد از تکمیل برنامه اندازه‌گیری کنید و تفاوت‌ها را با استفاده از آزمون t نمونه جفتی تحلیل کنید.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

فرضیه ها:  مانند بسیاری از روش های آماری، آزمون t نمونه زوجی دارای دو فرضیه رقابتی است، فرضیه صفر و فرضیه جایگزین. فرضیه صفر فرض می‌کند که تفاوت میانگین واقعی بین نمونه‌های زوج صفر است. تحت این مدل، همه تفاوت‌های قابل مشاهده با تغییرات تصادفی توضیح داده می‌شوند.

برعکس، فرضیه جایگزین فرض می‌کند که تفاوت میانگین واقعی بین نمونه‌های زوجی برابر با صفر نیست. فرضیه جایگزین بسته به نتیجه مورد انتظار می تواند یکی از چندین شکل را داشته باشد. اگر جهت تفاوت مهم نباشد، از فرضیه دو دنباله استفاده می شود. در غیر این صورت می توان از فرضیه دم بالا یا پایین برای افزایش قدرت آزمون استفاده کرد. فرضیه صفر برای هر نوع فرضیه جایگزین یکسان باقی می ماند.
t.test(write, read, paired = TRUE)
##
## Paired t-test
##
## data: write and read
## t = 0.867, df = 199, p-value = 0.3868
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.694 1.784
## sample estimates:
## mean of the differences
## 0.545
اجرای آزمون Wilcoxon signed rank sum test در R

آزمون رتبه‌بندی علامت‌دار ویلکاکسون که به‌عنوان آزمون مجموع رتبه‌های امضاشده ویلکاکسون و آزمون جفت‌های همسان ویلکاکسون نیز شناخته می‌شود، یک آزمون آماری ناپارامتریک است که برای مقایسه دو نمونه وابسته (به عبارت دیگر، دو گروه متشکل از نقاط داده‌ای که عبارتند از: همسان یا جفت شده). مانند سایر آزمون‌های ناپارامتریک، این آزمون هیچ توزیع خاصی از داده‌های مورد تجزیه و تحلیل را فرض نمی‌کند (برای مثال، آیا توزیع نرمال را می‌گیرد یا خیر). معادل پارامتری آزمون رتبه علامت دار ویلکاکسون، آزمون t نمونه های وابسته (یا آزمون t زوجی) است.

آزمون رتبه‌بندی علامت‌دار Wilcoxon می‌تواند هنگام مقایسه یک نمونه با یک مقدار مشخص، به عنوان یک معادل ناپارامتریک با آزمون z یا آزمون t استفاده شود. با این حال، ما در اینجا بر استفاده از آزمون رتبه امضا شده Wilcoxon در تجزیه و تحلیل داده های زوجی تمرکز می کنیم. همانند آزمون U Mann-Whitney و آزمون Kruskal Wallis، آزمون رتبه امضا شده Wilcoxon بر اساس رتبه هایی است که به نقاط داده نسبت داده شده است تا داده های مشاهده شده واقعی.

فرضیه‌های آزمون رتبه‌بندی ویلکاکسون برای داده‌های زوجی به شرح زیر است:

    فرضیه صفر (H0) این است که تفاوت بین مشاهدات زوجی در جامعه صفر است.
    فرضیه جایگزین (H1) این است که تفاوت بین مشاهدات زوجی برابر با صفر نیست.

تست نرمال بودن در R 4

همانند آزمون Mann-Whitney U، می‌توانید این را به عنوان مقایسه میانه‌های تفاوت بین مشاهدات زوجی تفسیر کنید، اما توجه داشته باشید که میانه‌ها در محاسبه آمار آزمون دخالتی ندارند. زمان استفاده از آزمون رتبه بندی علامت دار ویلکاکسون:

از آن جایی که این یک آزمون ناپارامتریک بزرگی تفاوت بین داده‌های زوجی است، نتیجه می‌شود که متغیر مورد نظر باید پیوسته (قابلیت گرفتن عددی در یک محدوده) یا گسسته (داده‌هایی که فقط می‌توانند مقادیر معینی بگیرند) باشد. همچنین مهم است که بفهمیم وقتی می گوییم داده ها جفت شده اند، منظورمان چیست.

داده‌های جفتی زمانی به وجود می‌آیند که مشاهدات یک نمونه مستقل به طور منحصربه‌فردی با مشاهدات در نمونه مستقل دیگر مطابقت یابند. این ممکن است به این دلیل باشد که آن‌ها از یک فرد (مانند اندازه‌گیری‌های تکراری فشار خون قبل و بعد از درمان) یا از افراد مرتبط (مانند خواهر و برادر یا شرکت‌کنندگان همسان از یک درمان دارویی در مقابل بازوی کنترلی یک کارآزمایی بالینی هستند).

مهم است که داده های جفتی به این صورت تجزیه و تحلیل شوند و به عنوان نمونه های مستقل تلقی نشوند. تست‌های ناپارامتریک، که به عنوان تست‌های بدون توزیع نیز شناخته می‌شوند، هیچ فرضی در مورد شکل توزیع داده‌های شما ندارند. هنگامی که مفروضات نرمال بودن داده ها برآورده نمی شوند، برای آزمایش فرضیه ها استفاده می شوند. معمولاً این در زمینه مجموعه داده های کوچکی است که به طور معمول توزیع نمی شوند.
wilcox.test(write, read, paired = TRUE)
##
## Wilcoxon signed rank test with continuity correction
##
## data: write and read
## V = 9261, p-value = 0.3666
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
اجرای آزمون McNemar test در R

تست مک نمار: برای متغیرهای اسمی در قالب جدول 2×2 می توان از سه نوع آزمون آماری استفاده کرد. اولین مورد آزمایش دقیق فیشر است. پیش شرط استفاده از آن داده های باینری و نمونه های جفت نشده است. دومین مورد، آزمون مک نمار است که به داده های باینری مانند دقیق فیشر نیاز دارد، البته با نمونه های جفت شده. سومین آزمایش، آزمون مجذور کای است که به حجم نمونه بیش از 60 آزمودنی، با بیش از پنج شمارش در هر سلول نیاز دارد. آزمون مجذور کای همچنین می تواند برای جدول احتمالی بیش از 2×2، یعنی 3×3، 4×4 و غیره مفید باشد.

آزمون مک نمار یک آزمون ناپارامتریک است که برای تجزیه و تحلیل داده های اسمی زوج استفاده می شود. این یک آزمون روی یک جدول احتمالی 2×2 است و همگنی حاشیه ای دو متغیر دوگانه را بررسی می کند. آزمون به یک متغیر اسمی با دو دسته (دوگانه) و یک متغیر مستقل با دو گروه وابسته نیاز دارد. همچنین، دو گروه در متغیر وابسته باید متقابل باشند، یعنی نمی توانند در بیش از یک گروه باشند.  اگر مقدار مجذور کای معنی دار باشد، فرضیه صفر رد می شود، به این معنی که تفاوت قابل توجهی در نسبت های حاشیه ای آزمون ها وجود دارد، به عنوان مثال، روش های درمانی/ تشخیصی جدیدتر/ نشانگر زیستی جایگزین بهتری برای عمل رایج است.
X <- matrix(c(172, 7, 6, 15), 2, 2)
mcnemar.test(X)
## McNemar’s Chi-squared test with continuity correction
## data: X
## McNemar’s chi-squared = 0, df = 1, p-value = 1
اجرای آزمون One-way repeated measures ANOVA در R

ANOVA با اندازه‌ گیری‌های مکرر یک‌طرفه (همچنین به عنوان ANOVA درون آزمودنی‌ها نیز شناخته می‌شود) برای تعیین این که آیا میانگین‌های سه یا چند گروه متفاوت هستند در جایی که شرکت‌کنندگان در هر گروه یکسان هستند، استفاده می‌شود. به همین دلیل، گاهی اوقات گروه ها را گروه های «مرتبط» می نامند. شما اغلب به دو دلیل با این وضعیت روبرو می شوید:

    (الف) شرکت کنندگان در چند نقطه زمانی اندازه گیری شده اند تا ببینند آیا تغییراتی معمولاً در پاسخ به یک مداخله وجود داشته است یا خیر.
    (ب) شرکت کنندگان تحت بیش از یک شرط/آزمایش قرار گرفته اند و پاسخ به هر یک از این شرایط باید مقایسه شود.

برای مثال، می‌توانید از ANOVA اندازه‌گیری‌های مکرر یک‌طرفه استفاده کنید تا بفهمید که آیا تفاوتی در سطوح اضطراب در میان شرکت‌کنندگان با اضطراب متوسط پس از یک برنامه هیپنوتیزم درمانی با هدف کاهش اضطراب وجود دارد (مثلاً با سه نقطه زمانی:

    اضطراب بلافاصله قبل
    یک ماه پس از آن
    6 ماه پس از برنامه هیپنوتیزم درمانی

در این مثال، “سطح اضطراب” متغیر وابسته شما است، در حالی که متغیر مستقل شما “زمان” است (یعنی با سه گروه مرتبط، که در آن هر یک از سه نقطه زمانی یک “گروه مرتبط” در نظر گرفته می شود). متناوباً، می‌توانید از ANOVA اندازه‌گیری‌های مکرر یک طرفه استفاده کنید تا بفهمید که آیا تفاوتی در عملکرد اسکی در سراشیبی بر اساس سه رنگ مختلف عینک اسکی وجود دارد (به عنوان مثال، عملکرد اسکی در سه شرایط: استفاده از عینک‌های اسکی رنگی قهوه‌ای، آبی و قرمز ). در این مثال، “عملکرد اسکی” متغیر وابسته شما است، در حالی که متغیر مستقل شما “شرط” است (به عنوان مثال، با سه گروه مرتبط، که در آن هر یک از سه شرط یک “گروه مرتبط” در نظر گرفته می شود).
require(car)

## Loading required package: car

## Loading required package: MASS

## Loading required package: nnet

## Loading required package: survival

## Loading required package: splines
require(foreign)
## Loading required package: foreign
kirk <- within(read.dta(“آدرس دیتا شما”),
{
s <- as.factor(s)
a <- as.factor(a)
})
model <- lm(y ~ a + s, data = kirk)
analysis <- Anova(model, idata = kirk, idesign = ~s) print(analysis) ## Anova Table (Type II tests) ## ## Response: y ## Sum Sq Df F value Pr(>F)
## a 49.0 3 11.6 0.00011 ***
## s 31.5 7 3.2 0.01802 *
## Residuals 29.5 21
## —
## Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ‘ 1
اجرای آزمون Repeated measures logistic regression در R

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

رگرسیون لجستیک تحلیل رگرسیونی مناسبی است که زمانی که متغیر وابسته دوگانه است (دودویی) انجام می شود. مانند تمام تحلیل‌های رگرسیون، رگرسیون لجستیک یک تحلیل پیش‌بینی‌کننده است. رگرسیون لجستیک برای توصیف داده ها و توضیح رابطه بین یک متغیر باینری وابسته و یک یا چند متغیر مستقل اسمی، ترتیبی، بازه ای یا نسبتی استفاده می شود. رگرسیون لجستیک در اوایل قرن بیستم در علوم زیستی مورد استفاده قرار گرفت. سپس در بسیاری از کاربردهای علوم اجتماعی مورد استفاده قرار گرفت. رگرسیون لجستیک زمانی استفاده می شود که متغیر وابسته (هدف) مقوله ای باشد. مثلا:

    برای پیش بینی هرزنامه بودن ایمیل (1) یا (0)
    این که آیا تومور بدخیم است (1) یا نه (0)

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن باید طبقه بندی کنیم که ایمیل اسپم است یا خیر. اگر برای این مسئله از رگرسیون خطی استفاده کنیم، نیاز به تعیین آستانه ای وجود دارد که بر اساس آن بتوان طبقه بندی را انجام داد. اگر کلاس واقعی بدخیم باشد، مقدار پیوسته پیش بینی شده 0.4 و مقدار آستانه 0.5 باشد، نقطه داده به عنوان غیر بدخیم طبقه بندی می شود که می تواند منجر به عواقب جدی در زمان واقعی شود. از این مثال می توان استنباط کرد که رگرسیون خطی برای مسئله طبقه بندی مناسب نیست. رگرسیون خطی نامحدود است و این رگرسیون لجستیک را به تصویر می کشد. مقدار آن ها به شدت از 0 تا 1 متغیر است.
require(lme4)

## Loading required package: lme4

## Loading required package: Matrix

## Loading required package: lattice

## Attaching package: ‘lme4’

## The following object(s) are masked from ‘package:stats’:
##
## AIC, BIC
exercise <- within(read.dta(“https://stats.idre.ucla.edu/stat/stata/whatstat/exercise.dta”),
{
id <- as.factor(id)
diet <- as.factor(diet) }) glmer(highpulse ~ diet + (1 | id), data = exercise, family = binomial)

## Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation

## Formula: highpulse ~ diet + (1 | id)

## Data: exercise ## AIC BIC logLik deviance ## 105 113 -49.7 99.5

## Random effects:

## Groups Name Variance Std.Dev. ## id (Intercept) 3.32 1.82 ## Number of obs: 90, groups: id, 30 ## ## Fixed effects: ## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -2.004 0.663 -3.02 0.0025 **
## diet2 1.145 0.898 1.27 0.2022
## —
## Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ‘ 1
##
## Correlation of Fixed Effects:
## (Intr)
## diet2 -0.738
اجرای آزمون Factorial ANOVA در R

فاکتوریل چیست؟ فاکتوریل آزمون واریانس است که از بیش از یک متغیر مستقل طبقه‌بندی استفاده می‌کند. ANOVA دو طرفه نوعی ANOVA فاکتوریل است. برخی از نمونه‌های آزمون فاکتوریل عبارتند از:

    آزمایش اثرات ترکیبی واکسیناسیون (واکسینه شده یا واکسینه نشده) و وضعیت سلامت (شرایط سالم یا از قبل موجود) بر میزان عفونت آنفولانزا در یک جمعیت.
    بررسی تأثیر وضعیت تاهل (متاهل، مجرد، مطلقه، بیوه)، وضعیت شغلی (شاغل، خوداشتغال، بیکار، بازنشسته) و سابقه خانوادگی (بدون سابقه خانوادگی، برخی سابقه خانوادگی) بر بروز افسردگی در یک جمعیت .
    آزمایش تأثیر نوع خوراک (نوع A، B، یا C) و ازدحام انبار (غیر ازدحام، تا حدودی شلوغ، بسیار شلوغ) بر وزن نهایی جوجه ها در یک عملیات پرورش تجاری.

anova(lm(write ~ female * ses, data = hsb2))
## Analysis of Variance Table
##
## Response: write
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## female 1 1176 1176 14.7 0.00017 ***
## ses 1 1042 1042 13.1 0.00039 ***
## female:ses 1 0 0 0.0 0.98276
## Residuals 196 15660 80
## —
## Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ‘ 1
اجرای آزمون Friedman test در R

آزمون فریدمن چیست؟ آزمون فریدمن آزمایش می کند که آیا تفاوت های آماری معنی داری بین سه یا چند نمونه وابسته وجود دارد یا خیر. نمونه وابسته چیست؟ در یک نمونه وابسته، مقادیر اندازه گیری شده به هم متصل می شوند. مثلاً اگر نمونه ای از افرادی که جراحی زانو انجام داده اند گرفته شود و این افراد هر کدام قبل از جراحی و یک و دو هفته بعد از جراحی مورد بررسی قرار گیرند، نمونه وابسته است. این به این دلیل است که با یک فرد در چند مقطع زمانی مصاحبه شده است.

ممکن است به درستی بگویید که آنالیز واریانس با اندازه‌گیری‌های مکرر دقیقاً همان چیزی را آزمایش می‌کند، زیرا همچنین آزمایش می‌کند که آیا بین سه یا چند نمونه وابسته تفاوت وجود دارد یا خیر؟ درست است، آزمون فریدمن همتای ناپارامتریک تحلیل واریانس با اندازه گیری های مکرر است. اما تفاوت این دو آزمون چیست؟ تجزیه و تحلیل واریانس میزان تفاوت مقادیر اندازه گیری شده نمونه وابسته را آزمایش می کند. از سوی دیگر، آزمون فریدمن، به جای مقادیر واقعی اندازه گیری شده، از رتبه ها استفاده می کند.

انجام رگرسیون خطی چندگانه در R 4

فرضیه ها در آزمون فریدمن:  این ما را به سوال تحقیق می رساند که می توانید با آزمون فریدمن به آن پاسخ دهید. سوال تحقیق این است که آیا بین بیش از دو گروه وابسته تفاوت معناداری وجود دارد؟ بنابراین فرضیه صفر و جایگزین این است:

    فرضیه صفر: بین گروه های وابسته تفاوت معناداری وجود ندارد.
    فرضیه جایگزین: بین گروه های وابسته تفاوت معناداری وجود دارد.

نمونه تست فریدمن: شاید برای شما جالب باشد که بدانید آیا درمان پس از فتق دیسک بر درک بیمار از درد تأثیر دارد یا خیر. برای این منظور، احساس درد را قبل از درمان، در اواسط درمان و در پایان درمان اندازه گیری می کنید. اکنون می خواهید بدانید که آیا تفاوتی بین نقاط زمانی مختلف وجود دارد یا خیر. بنابراین، متغیر مستقل شما زمان یا پیشرفت درمان در طول زمان است. متغیر وابسته شما درک درد است. اکنون شما یک پیشرفت درک درد از هر فرد در طول زمان دارید و اکنون می خواهید بدانید که آیا درمان بر درک درد تأثیر دارد یا خیر. به زبان ساده، در این مورد درمان تاثیر دارد و در این مورد درمان تاثیری بر درک درد ندارد. در طول زمان، درک درد در اینجا تغییر نمی کند، در این مورد تغییر می کند.
friedman.test(cbind(read, write, math))
##
## Friedman rank sum test
##
## data: cbind(read, write, math)
## Friedman chi-squared = 0.645, df = 2, p-value = 0.7244
اجرای آزمون Factorial logistic regression در R

رگرسیون لجستیک تحلیل رگرسیونی است که زمانی انجام می شود که متغیر وابسته اسمی با بیش از دو سطح باشد. مشابه رگرسیون خطی چندگانه، رگرسیون لجستیک یک تحلیل پیش بینی است. رگرسیون چند جمله ای برای توضیح رابطه بین یک متغیر وابسته اسمی و یک یا چند متغیر مستقل استفاده می شود.

رگرسیون خطی استاندارد مستلزم آن است که متغیر وابسته در مقیاس پیوسته (فاصله یا نسبت) اندازه گیری شود. رگرسیون لجستیک باینری فرض می کند که متغیر وابسته یک رویداد تصادفی است. متغیر وابسته نتیجه این رویداد تصادفی را با یک تابع چگالی (یک تابع از احتمالات انباشته شده از 0 تا 1) توصیف می کند. یک نقطه برش (به عنوان مثال، 0.5) می تواند برای تعیین اینکه کدام نتیجه توسط مدل بر اساس مقادیر پیش بینی کننده ها پیش بینی می شود استفاده شود.
summary(glm(female ~ prog * schtyp, data = hsb2, family = binomial))
##
## Call:
## glm(formula = female ~ prog * schtyp, family = binomial, data = hsb2)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.89 -1.25 1.06 1.11 1.20
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -0.0513 0.3204 -0.16 0.87
## prog2 0.3246 0.3911 0.83 0.41
## prog3 0.2183 0.4319 0.51 0.61
## schtyp2 1.6607 1.1413 1.46 0.15
## prog2:schtyp2 -1.9340 1.2327 -1.57 0.12
## prog3:schtyp2 -1.8278 1.8402 -0.99 0.32
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 275.64 on 199 degrees of freedom
## Residual deviance: 272.49 on 194 degrees of freedom
## AIC: 284.5
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 3
اجرای آزمون Correlation در R

همبستگی چیست؟ همبستگی یک معیار آماری است که میزان ارتباط خطی دو متغیر را بیان می کند (به این معنی که آنها با هم با یک نرخ ثابت تغییر می کنند). این یک ابزار رایج برای توصیف روابط ساده بدون اظهار نظر در مورد علت و معلول است. همبستگی چگونه اندازه گیری می شود؟ ضریب همبستگی نمونه، r، قدرت رابطه را کمی نشان می دهد. همبستگی ها برای معنی دار بودن آماری نیز آزمایش می شوند.

برخی از محدودیت های تحلیل همبستگی چیست؟ همبستگی نمی تواند حضور یا تأثیر سایر متغیرها را خارج از دو مورد بررسی قرار دهد. مهم این است که همبستگی در مورد علت و معلول به ما نمی گوید. همبستگی همچنین نمی تواند به طور دقیق روابط منحنی را توصیف کند.

همبستگی ها حرکت داده ها را با هم توصیف می کنند همبستگی ها برای توصیف روابط ساده بین داده ها مفید هستند. به عنوان مثال، تصور کنید که به مجموعه داده ای از کمپینگ ها در یک پارک کوهستانی نگاه می کنید. می خواهید بدانید که آیا رابطه ای بین ارتفاع کمپ (چقدر از کوه بلند است) و میانگین دمای بالا در تابستان وجود دارد یا خیر. برای هر اردوگاه جداگانه، دو معیار دارید: ارتفاع و دما. وقتی این دو متغیر را در نمونه خود با همبستگی مقایسه می کنید، می توانید یک رابطه خطی پیدا کنید: با افزایش ارتفاع، دما کاهش می یابد. همبستگی منفی دارند.

اعداد همبستگی به چه معناست؟ ما همبستگی ها را با یک اندازه گیری بدون واحد به نام ضریب همبستگی توصیف می کنیم که از 1- تا 1+ متغیر است و با r نشان داده می شود. اهمیت آماری با مقدار p نشان داده می شود. بنابراین، همبستگی ها معمولاً با دو عدد کلیدی نوشته می شوند: r = و p = .

    هر چه r به صفر نزدیکتر باشد، رابطه خطی ضعیف تر است.
    مقادیر r مثبت یک همبستگی مثبت را نشان می دهد، که در آن مقادیر هر دو متغیر تمایل به افزایش با هم دارند.
    مقادیر r منفی یک همبستگی منفی را نشان می دهد، که در آن مقادیر یک متغیر با کاهش مقادیر متغیر دیگر تمایل به افزایش دارند.

p-value شواهدی به ما می دهد که به طور معنی داری می توانیم نتیجه بگیریم که ضریب همبستگی جمعیت احتمالاً بر اساس آنچه از نمونه مشاهده می کنیم با صفر متفاوت است.
cor(read, write)
## [1] 0.597
cor.test(read, write)
##
## Pearson’s product-moment correlation
##
## data: read and write
## t = 10.5, df = 198, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.499 0.679
## sample estimates:
## cor
## 0.597
اجرای آزمون Simple linear regression در R

رگرسیون خطی ساده: برای تخمین رابطه بین دو متغیر کمی از رگرسیون خطی ساده استفاده می شود. هنگامی که می خواهید بدانید می توانید از رگرسیون خطی ساده استفاده کنید:

    چقدر رابطه بین دو متغیر قوی است (به عنوان مثال، رابطه بین بارندگی و فرسایش خاک).
    مقدار متغیر وابسته در مقدار معینی از متغیر مستقل (به عنوان مثال، میزان فرسایش خاک در سطح معینی از بارندگی).

مدل های رگرسیون رابطه بین متغیرها را با برازش یک خط به داده های مشاهده شده توصیف می کنند. مدل های رگرسیون خطی از خط مستقیم استفاده می کنند، در حالی که مدل های رگرسیون لجستیک و غیر خطی از خط منحنی استفاده می کنند. رگرسیون به شما امکان می دهد تا چگونگی تغییر یک متغیر وابسته را با تغییر متغیر(های) مستقل تخمین بزنید.

شاپیرو ویلک در R 4

مثال رگرسیون خطی ساده: شما یک محقق اجتماعی هستید که به رابطه بین درآمد و شادی علاقه مند هستید. شما از 500 نفر که درآمدشان از 15 هزار تا 75 هزار است نظرسنجی می کنید و از آنها می خواهید که شادی خود را در مقیاس 1 تا 10 رتبه بندی کنند. متغیر مستقل (درآمد) و متغیر وابسته (شادی) هر دو کمی هستند، بنابراین می توانید تحلیل رگرسیون انجام دهید تا ببینید آیا رابطه خطی بین آن ها وجود دارد یا خیر. اگر بیش از یک متغیر مستقل دارید، به جای آن از رگرسیون خطی چندگانه استفاده کنید.

مفروضات رگرسیون خطی ساده:  رگرسیون خطی ساده یک آزمون پارامتریک است، به این معنی که فرضیات خاصی را در مورد داده ها ایجاد می کند.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

این مفروضات عبارتند از:

    همگنی واریانس (هماهنگی): اندازه خطا در پیش‌بینی ما در مقادیر متغیر مستقل تغییر قابل‌ توجهی نمی‌کند.
    استقلال مشاهدات: مشاهدات موجود در مجموعه داده با استفاده از روش‌های نمونه‌گیری معتبر آماری جمع‌آوری شده‌اند و هیچ رابطه پنهانی بین مشاهدات وجود ندارد.
    نرمال بودن: داده ها از توزیع نرمال پیروی می کنند.

رگرسیون خطی یک فرض اضافی ایجاد می کند:

    رابطه بین متغیر مستقل و وابسته خطی است: خط بهترین تناسب از طریق نقاط داده یک خط مستقیم است (به جای یک منحنی یا نوعی عامل گروه بندی).
    اگر داده‌های شما با مفروضات همسویی یا نرمال بودن مطابقت ندارند، ممکن است بتوانید به جای آن از یک آزمون ناپارامتریک مانند آزمون رتبه اسپیرمن استفاده کنید.

lm(write ~ read)
##
## Call:
## lm(formula = write ~ read)
##
## Coefficients:
## (Intercept) read
## 23.959 0.552
اجرای آزمون Non-parametric correlation در R

برخلاف ضریب همبستگی پیرسون، ضریب همبستگی اسپیرمن فقط مستلزم این است که هر متغیر حداقل در مقیاس ترتیبی اندازه گیری شود. همچنین هیچ فرض توزیعی ایجاد نمی کند، بنابراین می تواند برای متغیرهای اندازه گیری در جایی که فرض نرمال بودن دو متغیره برقرار نیست، استفاده شود. داده ها ممکن است شامل مشاهدات عددی باشد که برای آنها رتبه بندی اعمال می شود یا مشاهدات غیر عددی که فقط می توانند رتبه بندی شوند. در مورد تساوی در مقادیر X یا Y، یک رتبه متوسط اختصاص داده می شود.

از نظر محاسباتی ضریب همبستگی اسپیرمن به سادگی ضریب همبستگی پیرسون است که برای رتبه‌بندی مشاهدات اعمال می‌شود. مقدار ضریب می تواند از -1 (همبستگی منفی کامل) تا 0 (استقلال کامل بین رتبه بندی ها) تا +1 (همبستگی مثبت کامل) متغیر باشد. از آن جایی که معیاری برای خطی بودن مشاهدات رتبه بندی شده است، آزمایشی از روند یکنواخت داده های اصلی ارائه می دهد. البته توجه داشته باشید که نمی توان از آن برای تشخیص روند غیر یکنواخت استفاده کرد، به عنوان مثال در جایی که Y ابتدا با X افزایش می یابد، اما سپس در مقادیر بالاتر کاهش می یابد. از این رو روابط همیشه باید قبل از محاسبه ضریب ابتدا ترسیم شوند.
cor.test(write, read, method = “spearman”)
## Warning: Cannot compute exact p-values with ties
##
## Spearman’s rank correlation rho
##
## data: write and read
## S = 510993, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.617
اجرای آزمون Simple logistic regression در R

رگرسیون لجستیک ساده چیست؟ رگرسیون لجستیک ساده یک آزمون آماری است که برای پیش‌بینی یک متغیر باینری با استفاده از یک متغیر دیگر استفاده می‌شود. همچنین برای تعیین رابطه عددی بین دو متغیر استفاده می شود. متغیری که می‌خواهید پیش‌بینی کنید باید باینری باشد و داده‌های شما باید سایر مفروضات ذکر شده در زیر را برآورده کند. رگرسیون لجستیک ساده یک روش آماری است که برای پیش‌بینی یک متغیر باینری با استفاده از یک متغیر پیوسته دیگر استفاده می‌شود. رگرسیون لجستیک ساده گاهی رگرسیون لاجیت یا رگرسیون لجستیک باینری نیز نامیده می شود.

مفروضات رگرسیون لجستیک ساده:  هر روش آماری دارای مفروضاتی است. مفروضات به این معنی است که داده های شما باید ویژگی های خاصی را داشته باشند تا نتایج روش آماری دقیق باشد.

مفروضات رگرسیون لجستیک ساده عبارتند از:

    خطی بودن
    بدون موارد پرت
    استقلال

بیایید هر یک از اینها را جداگانه بررسی کنیم:

    خطی بودن: رگرسیون لجستیک یک منحنی لجستیک را با داده های باینری متناسب می کند. این منحنی لجستیک را می توان به عنوان احتمال مرتبط با هر نتیجه در بین مقادیر متغیر مستقل تفسیر کرد. رگرسیون لجستیک فرض می کند که رابطه بین لاگ طبیعی این احتمالات (هنگامی که به صورت شانس بیان می شود) و متغیر پیش بینی شما خطی است.
    بدون موارد پرت: متغیرهایی که به آنها اهمیت می دهید نباید دارای مقادیر پرت باشند. رگرسیون لجستیک به نقاط پرت یا داده هایی که مقادیر غیرمعمول بزرگ یا کوچک دارند حساس است. شما می توانید با ترسیم آن ها و مشاهده اینکه آیا هر نقطه ای از سایر نقاط دور است، متوجه شوید که آیا متغیرهای شما دارای نقاط پرت هستند یا خیر.
    استقلال: هر یک از مشاهدات شما (نقاط داده) باید مستقل باشد. این بدان معنی است که هر مقدار از متغیرهای شما به هیچ یک از متغیرهای دیگر “وابسته” ندارد. به عنوان مثال، این فرض معمولاً هنگامی نقض می شود که در طول زمان چندین نقطه داده از یک واحد مشاهده وجود داشته باشد (مثلاً موضوع/شرکت کننده/مشتری/فروشگاه)، زیرا نقاط داده از همان واحد مشاهده احتمالاً مرتبط هستند یا بر آن یکی دیگر تأثیر می گذارند.

رگرسیون لگاریتمی در R

چه زمانی از رگرسیون لجستیک ساده استفاده کنیم؟ شما باید از رگرسیون لجستیک ساده در سناریوی زیر استفاده کنید:

    شما می خواهید از یک متغیر در پیش بینی متغیر دیگر استفاده کنید، یا می خواهید رابطه عددی بین دو متغیر را کمی کنید.
    متغیری که می خواهید پیش بینی کنید (متغیر وابسته شما) باینری است
    شما یک متغیر مستقل یا یک متغیر دارید که به عنوان پیش‌بین از آن استفاده می‌کنید

بیایید این ها را روشن کنیم تا به شما کمک کنیم بدانید چه زمانی از رگرسیون لجستیک ساده استفاده کنید:

    پیش بینی: شما به دنبال یک آزمون آماری برای پیش بینی یک متغیر با استفاده از متغیر دیگر هستید. این یک سوال پیش بینی است. انواع دیگر تحلیل ها شامل بررسی قدرت رابطه بین دو متغیر (همبستگی) یا بررسی تفاوت بین گروه ها (تفاوت) است.
    متغیر وابسته باینری: متغیری که می خواهید پیش بینی کنید باید باینری باشد. داده های باینری تنها دو مقدار ممکن دارند. برخی از نمونه‌های داده‌های باینری عبارتند از: درست/نادرست، محصول خریداری شده یا خیر، بیماری یا نبودن و ……
    انواع داده هایی که باینری نیستند شامل داده های مرتب شده (مانند مکان پایان مسابقه، بهترین رتبه بندی کسب و کار و …..)، داده های طبقه بندی شده (جنسیت، رنگ چشم، نژاد، و ……) یا داده های پیوسته (قد، درآمد و …… است).

glm(female ~ read, family = binomial)
##
## Call: glm(formula = female ~ read, family = binomial)
##
## Coefficients:
## (Intercept) read
## 0.7261 -0.0104
##
## Degrees of Freedom: 199 Total (i.e. Null); 198 Residual
## Null Deviance: 276
## Residual Deviance: 275 AIC: 279
اجرای آزمون Multiple logistic regression در R

زمانی که یک متغیر اسمی و دو یا چند متغیر اندازه گیری دارید، از رگرسیون لجستیک چندگانه استفاده کنید و می خواهید بدانید که متغیرهای اندازه گیری چگونه بر متغیر اسمی تأثیر می گذارند. می‌توانید از آن برای پیش‌بینی احتمالات متغیر اسمی وابسته استفاده کنید، یا اگر دقت کرده‌اید، می‌توانید از آن برای پیشنهادهایی درباره اینکه کدام متغیرهای مستقل تأثیر عمده‌ای بر متغیر وابسته دارند، استفاده کنید. چه زمانی از آن استفاده کنید؟

    زمانی که یک متغیر اسمی و دو یا چند متغیر اندازه گیری دارید از رگرسیون لجستیک چندگانه استفاده کنید. متغیر اسمی متغیر وابسته (Y) است. شما در حال مطالعه اثری هستید که متغیرهای مستقل (X) بر احتمال به دست آوردن مقدار خاصی از متغیر وابسته دارند. به عنوان مثال، ممکن است بخواهید بدانید که فشار خون، سن و وزن چه تاثیری بر احتمال حمله قلبی در سال آینده دارد.
    حمله قلبی در مقابل عدم حمله قلبی یک متغیر اسمی دو جمله ای است. فقط دو مقدار دارد شما می توانید رگرسیون لجستیک چند جمله ای را انجام دهید، که در آن متغیر اسمی بیش از دو مقدار دارد، اما من قصد دارم خودم را به رگرسیون لجستیک چندگانه باینری محدود کنم، که بسیار رایج تر است.

متغیرهای اندازه گیری متغیرهای مستقل (X) هستند. فکر می کنید ممکن است روی متغیر وابسته تأثیر بگذارند. در حالی که مثال‌هایی که در اینجا استفاده می‌کنم فقط دارای متغیرهای اندازه‌گیری به عنوان متغیرهای مستقل هستند، می‌توان از متغیرهای اسمی به عنوان متغیرهای مستقل در یک رگرسیون لجستیک چندگانه استفاده کرد.  اپیدمیولوژیست ها زیاد از رگرسیون لجستیک چندگانه استفاده می کنند، زیرا آنها به متغیرهای وابسته مانند زنده در مقابل مرده یا بیمار در مقابل سالم توجه دارند و در حال مطالعه افراد هستند و نمی توانند آزمایش های کنترل شده ای انجام دهند، بنابراین متغیرهای مستقل زیادی دارند.
glm(female ~ read + write, family = binomial)
##
## Call: glm(formula = female ~ read + write, family = binomial)
##
## Coefficients:
## (Intercept) read write
## -1.706 -0.071 0.106
##
## Degrees of Freedom: 199 Total (i.e. Null); 197 Residual
## Null Deviance: 276
## Residual Deviance: 248 AIC: 254
اجرای آزمون Ordered logistic regression در R
رگرسیون لجستیک مرتب زمانی استفاده می شود که متغیر وابسته مرتب باشد، اما پیوسته نباشد. به عنوان مثال، با استفاده از فایل داده hsb2 یک متغیر مرتب به نام write3 ایجاد می کنیم. این متغیر دارای مقادیر 1، 2 و 3 خواهد بود که نشان دهنده نمره نوشتن کم، متوسط یا بالا است. ما معمولاً دسته بندی متغیر پیوسته را به این روش توصیه نمی کنیم. ما به سادگی در حال ایجاد یک متغیر برای استفاده برای این مثال هستیم. در این مدل از جنسیت (زن)، نمره خواندن (خواندن) و نمره مطالعات اجتماعی (socst) به عنوان متغیرهای پیش بینی کننده استفاده خواهیم کرد.
require(MASS)
## Creat order variable write3 as a factor with levels 1, 2, and 3
hsb2$write3 <- cut(hsb2$write, c(0, 48, 57, 70), right = TRUE, labels = c(1,2,3))
table(hsb2$write3)
##
## 1 2 3
## 61 61 78
## fit ordered logit model and store results ‘m’
m <- polr(write3 ~ female + read + socst, data = hsb2, Hess=TRUE)
## view a summary of the model
summary(m)
## Call:
## polr(formula = write3 ~ female + read + socst, data = hsb2, Hess = TRUE)
##
## Coefficients:
## Value Std. Error t value
## female 1.2854 0.3244 3.96
## read 0.1177 0.0214 5.51
## socst 0.0802 0.0194 4.12
##
## Intercepts:
## Value Std. Error t value
## 1|2 9.704 1.197 8.108
## 2|3 11.800 1.304 9.049
##
## Residual Deviance: 312.55
## AIC: 322.55
اجرای آزمون تحلیل تشخیصی در R

تجزیه و تحلیل تفکیکی یا تمیزی یت تشخیصی زمانی استفاده می شود که شما یک یا چند متغیر مستقل با فاصله معمولی توزیع شده و یک متغیر وابسته طبقه بندی داشته باشید. این یک تکنیک چند متغیره است که ابعاد پنهان در متغیرهای مستقل را برای پیش‌ بینی عضویت گروه در متغیر وابسته طبقه‌ای در نظر می‌گیرد. به عنوان مثال، با استفاده از داده‌های hsb2 می‌گوییم که می‌خواهیم از نمرات خواندن، نوشتن و ریاضی برای پیش‌ بینی نوع برنامه‌ای که دانش‌ آموز به آن تعلق دارد (prog) استفاده کنیم.
require(MASS)
fit <- lda(factor(prog) ~ read + write + math, data = hsb2)
fit # show results
## Call:
## lda(factor(prog) ~ read + write + math, data = hsb2)
##

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

## Prior probabilities of groups:
## 1 2 3
## 0.225 0.525 0.250
##
## Group means:
## read write math
## 1 49.8 51.3 50.0
## 2 56.2 56.3 56.7
## 3 46.2 46.8 46.4
##
## Coefficients of linear discriminants:
## LD1 LD2
## read 0.0292 0.0439
## write 0.0383 -0.1370
## math 0.0703 0.0793
##
## Proportion of trace:
## LD1 LD2
## 0.9874 0.0126
اجرای آزمون One-way MANOVA در R

MANOVA یک طرفه چیست؟ در اصل MANOVA مخفف عبارت Multivariate Analysis Of Variance است. هدف اصلی از آنالیز واریانس یک طرفه آزمایش این است که آیا دو یا چند گروه در یک یا چند ویژگی به طور قابل توجهی با یکدیگر تفاوت دارند یا خیر. ANOVA فاکتوریل میانگین ها را در دو یا چند متغیر مقایسه می کند. مجدداً، یک ANOVA یک طرفه دارای یک متغیر مستقل است که نمونه را به دو یا چند گروه تقسیم می کند در حالی که ANOVA فاکتوریل دارای دو یا چند متغیر مستقل است که نمونه را به چهار یا چند گروه تقسیم می کند.

رگرسیون لگاریتمی در R

یک MANOVA اکنون دو یا چند متغیر مستقل و دو یا چند متغیر وابسته دارد. برای برخی از آماردانان، MANOVA نه تنها تفاوت‌های میانگین نمرات را بین چند گروه مقایسه می‌کند، بلکه یک رابطه علت اثر را نیز فرض می‌کند که به موجب آن یک یا چند متغیر مستقل و کنترل‌شده (عوامل) باعث تفاوت معنی‌دار یک یا چند ویژگی می‌شوند. فاکتورها نقاط داده را در یکی از گروه ها مرتب می کنند که باعث تفاوت در مقدار میانگین گروه ها می شود.

غیر پارامتری LOESS در R 1

نمونه هایی از سوالات معمولی که توسط MANOVA پاسخ داده می شوند به شرح زیر است:

    پزشکی – آیا دارو اثر دارد؟ آیا میانگین امید به زندگی، درد درک شده و سطح عوارض جانبی بین سه گروه آزمایشی که دارو را در مقابل محصول ثابت شده دریافت کردند، در مقایسه با گروه کنترل تفاوت معنی‌داری دارد – و در هر یک از گروه‌ها دو زیر گروه برای دوز بالا در مقابل دوز پایین دوز؟
    جامعه شناسی – آیا افراد ثروتمندی که در روستا زندگی می کنند شادتر هستند؟ آیا آن ها بیشتر از زندگی خود لذت می برند و نگاه مثبت تری به آینده خود دارند؟ آیا طبقات مختلف درآمدی رضایت، لذت و دیدگاه متفاوتی نسبت به زندگی خود گزارش می کنند؟ آیا منطقه ای که در آن زندگی می کنند (حومه / شهر / روستا) بر شادی و دیدگاه مثبت آن ها تأثیر می گذارد؟
    مطالعات مدیریت – کدام برندها از ماتریس BCG وفاداری مشتری، جذابیت برند و رضایت مشتری بالاتری دارند؟ ماتریس BCG برندهای موجود در سبد برند را با نرخ رشد کسب‌ و کار (بالا/کم) و سهم بازار (بالا/کم) اندازه‌گیری می‌کند. مشتریان نسبت به کدام برند وفادارتر، جذب و رضایت بیشتری دارند؟ ستاره ها، گاوهای نقدی، سگ ها یا علامت سوال؟

summary(manova(cbind(read, write, math) ~ prog))
## Df Pillai approx F num Df den Df Pr(>F)
## prog 2 0.267 10.1 6 392 2.3e-10 ***
## Residuals 197
## —
## Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ‘ 1
اجرای آزمون Multivariate multiple regression در R

رگرسیون خطی چند متغیره چیست؟ رگرسیون خطی چند متغیره یک آزمون آماری است که برای پیش‌بینی متغیرهای چندگانه با استفاده از یک یا چند متغیر دیگر استفاده می‌شود. همچنین برای تعیین رابطه عددی بین این مجموعه از متغیرها و سایر متغیرها استفاده می شود. متغیری که می‌خواهید پیش‌بینی کنید باید پیوسته باشد و داده‌های شما باید با سایر مفروضات فهرست‌شده در زیر مطابقت داشته باشد. رگرسیون خطی چند متغیره یک روش آماری است که برای پیش‌بینی یک یا چند متغیر وابسته با استفاده از یک یا چند متغیر مستقل استفاده می‌شود.

مفروضات رگرسیون خطی چند متغیره: هر روش آماری دارای مفروضاتی است. مفروضات به این معنی است که داده های شما باید ویژگی های خاصی را داشته باشند تا نتایج روش آماری دقیق باشد. مفروضات رگرسیون خطی چند متغیره عبارتند از:

    خطی بودن
    بدون موارد پرت
    همگنی واریانس ها
    نرمال بودن باقیمانده ها
    بدون چند خطی

بیایید هر یک از این ها را جداگانه بررسی کنیم:

    خطی بودن : متغیرهایی که به آن ها اهمیت می دهید باید به صورت خطی مرتبط باشند. این بدان معنی است که اگر متغیرها را رسم کنید، می توانید یک خط مستقیم متناسب با شکل داده ها ترسیم کنید.
    بدون موارد پرت: متغیرهایی که به آنها اهمیت می دهید نباید دارای مقادیر پرت باشند. رگرسیون خطی به نقاط پرت یا داده هایی که مقادیر غیرمعمول بزرگ یا کوچک دارند حساس است. شما می توانید با ترسیم آنها و مشاهده اینکه آیا هر نقطه ای از سایر نقاط دور است، متوجه شوید که آیا متغیرهای شما دارای نقاط پرت هستند یا خیر.
    همگنی واریانس ها: در آمار به این حالت homoscedasticity می گویند، که توصیف می کند زمانی که متغیرها در محدوده خود دارای یک پراکندگی مشابه هستند.Homoscedasticity متغیری را توصیف می کند که در محدوده آن به یک اندازه گسترش دارد. در این شکل، دو متغیر در نمودار بالا این فرض را برآورده می کنند، در حالی که دو متغیر در نمودار پایین این فرض را برآورده نمی کنند.
    نرمال بودن باقیمانده ها: کلمه “باقیمانده” به مقادیر حاصل از کم کردن متغیرهای وابسته مورد انتظار (یا پیش بینی شده) از مقادیر واقعی اشاره دارد. توزیع این مقادیر باید با شکل توزیع نرمال (یا منحنی زنگی) مطابقت داشته باشد. برآورده کردن این فرض اطمینان می دهد که نتایج رگرسیون به طور یکسان در سراسر گسترش کامل داده ها قابل استفاده است و هیچ سوگیری سیستماتیک در پیش بینی وجود ندارد.
    چند خطی:  همخطی چندگانه به سناریویی اطلاق می شود که دو یا چند متغیر مستقل به طور اساسی با یکدیگر همبستگی داشته باشند. وقتی چند خطی وجود دارد، ضرایب رگرسیون و اهمیت آماری ناپایدار و کمتر قابل اعتماد می‌شوند، اگرچه تأثیری بر تناسب مدل با داده‌ها ندارد.

چه زمانی از رگرسیون خطی چند متغیره استفاده کنیم؟ شما باید از رگرسیون خطی چند متغیره در سناریوی زیر استفاده کنید:

    شما می خواهید از یک متغیر در پیش بینی چندین متغیر دیگر استفاده کنید یا می خواهید رابطه عددی بین آنها را کمی کنید.
    متغیرهایی که می خواهید پیش بینی کنید (متغیر وابسته شما) پیوسته هستند
    شما بیش از یک متغیر مستقل یا یک متغیر دارید که از آن به عنوان پیش بینی کننده استفاده می کنید
    شما هیچ اندازه گیری مکرری از یک واحد مشاهده ندارید
    شما بیش از یک متغیر وابسته دارید

M1 <- lm(cbind(write, read) ~ female + math + science + socst, data = hsb2)

require(car)
summary(Anova(M1))
## Multivariate Tests: socst
## Df test stat approx F num Df den Df Pr(>F)
## Pillai 1 0.221 27.5 2 194 3.1e-11 ***
## Wilks 1 0.779 27.5 2 194 3.1e-11 ***
## Hotelling-Lawley 1 0.283 27.5 2 194 3.1e-11 ***
## Roy 1 0.283 27.5 2 194 3.1e-11 ***
## —
## Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ‘ 1
اجرای آزمون Canonical correlation در R

همبستگی کانونی همبستگی بین دو نوع متعارف یا نهفته متغیر است. در همبستگی کانونی ، یک متغیر یک متغیر مستقل و متغیر دیگر یک متغیر وابسته است. برای محقق مهم است که بداند برخلاف تحلیل رگرسیون، محقق می تواند بین بسیاری از متغیرهای وابسته و مستقل رابطه پیدا کند. برای آزمایش اهمیت این همبستگی از آماری به نام Wilk’s Lamda استفاده شده است. کار همبستگی متعارف مانند همبستگی ساده است. در هر دوی این موارد، نکته ارائه درصدی از واریانس‌های متغیر وابسته است که توسط متغیر مستقل توضیح داده می‌شود. بنابراین، همبستگی کانونی به عنوان ابزاری تعریف می‌شود که میزان رابطه بین این دو متغیر را اندازه‌گیری می‌کند.

مفروضات رگرسیون چندگانه نیز در این همبستگی فرض می شود. مفاهیم و اصطلاحات مرتبط با همبستگی کانونی وجود دارد. این مفاهیم و اصطلاحات به درک بهتر محقق کمک می کند. آن ها به شرح زیر است:

    1. متغیر یا متغیر متعارف: در همبستگی کانونی به عنوان ترکیب خطی مجموعه ای از متغیرهای اصلی تعریف می شود. این متغیرها شکلی از متغیرهای پنهان هستند.
    2. مقادیر ویژه: مقدار مقادیر ویژه در همبستگی متعارف تقریباً برابر با مجذور مقدار در نظر گرفته می شود. مقادیر ویژه اساساً نسبت واریانس در متغیر متعارف را منعکس می‌کنند، که با همبستگی کانونی که به دو مجموعه از متغیرها مربوط می‌شود توضیح داده می‌شود.
    3. وزن کانونی : نام دیگر وزن متعارف ضریب کانونی است. وزن متعارف در همبستگی متعارف باید ابتدا استاندارد شود. سپس برای ارزیابی اهمیت نسبی سهم متغیر فرد استفاده می شود.
    4. ضریب اشتراک متعارف: این ضریب در همبستگی کانونی به عنوان مجموع ضرایب ساختار مجذور برای نوع داده شده از متغیر تعریف می شود.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

    5. ضریب افزونگی، d: این ضریب در همبستگی کانونی اساساً درصد واریانس متغیرهای اصلی یک مجموعه را که از مجموعه های دیگر پیش بینی می شود، اندازه گیری می کند.
    6. آزمون نسبت درستنمایی: این آزمون معناداری در همبستگی کانونی برای انجام آزمون معناداری تمامی منابع رابطه خطی بین دو متغیر کانونی استفاده می شود.

همبستگی در R 3

مفروضات خاصی برای انجام همبستگی متعارف توسط محقق مطرح می شود. آن ها به شرح زیر است:

    1. فرض بر این است که از نوع بازه ای داده ها برای انجام همبستگی کانونی استفاده می شود.
    2. در همبستگی کانونی فرض می شود که ماهیت روابط باید خطی باشد.
    3. فرض بر این است که در حین انجام همبستگی کانونی باید چند خطی کمی در داده ها وجود داشته باشد. اگر دو مجموعه داده به شدت همبسته باشند، ضریب همبستگی کانونی ناپایدار است.
    4. باید واریانس نامحدود در همبستگی متعارف وجود داشته باشد. اگر واریانس نامحدود نباشد، ممکن است همبستگی کانونی ناپایدار به نظر برسد.

require(CCA)
cc(cbind(read, write), cbind(math, science))
اجرای آزمون Factor analysis در R

تحلیل عاملی تکنیکی است که برای کاهش تعداد زیادی از متغیرها به تعداد عوامل کمتر استفاده می شود. این تکنیک حداکثر واریانس مشترک را از همه متغیرها استخراج می کند و آنها را در یک امتیاز مشترک قرار می دهد. به عنوان شاخصی از همه متغیرها، می توانیم از این امتیاز برای تحلیل بیشتر استفاده کنیم. تحلیل عاملی بخشی از مدل خطی عمومی (GLM) است و این روش چندین فرض را نیز در نظر می گیرد: رابطه خطی وجود دارد، چند خطی وجود ندارد، متغیرهای مربوطه را در تجزیه و تحلیل قرار می دهد و همبستگی واقعی بین متغیرها و عوامل وجود دارد. چندین روش در دسترس است، اما تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی بیشتر مورد استفاده قرار می گیرد.

انواع تحلیل عاملی : روش های مختلفی برای استخراج فاکتور از مجموعه داده ها استفاده می شود:

    1. تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی: این رایج ترین روشی است که توسط محققان استفاده می شود. PCA شروع به استخراج حداکثر واریانس می کند و آن ها را در اولین فاکتور قرار می دهد. پس از آن، واریانس توضیح داده شده توسط عوامل اول را حذف می کند و سپس شروع به استخراج حداکثر واریانس برای عامل دوم می کند. این روند تا آخرین عامل پیش می رود.
    2. تحلیل عاملی مشترک: دومین روش مورد پسند محققین، استخراج واریانس رایج و قرار دادن آن ها در فاکتورها است. این روش شامل واریانس یکتا همه متغیرها نمی شود. این روش در SEM استفاده می شود.
    3. فاکتورسازی تصویر: این روش بر اساس ماتریس همبستگی است. از روش رگرسیون OLS برای پیش بینی عامل در فاکتورسازی تصویر استفاده می شود.
    4. روش حداکثر درستنمایی: این روش بر روی متریک همبستگی نیز کار می کند اما از روش حداکثر درستنمایی برای فاکتورسازی استفاده می کند.
    5. روش های دیگر تحلیل عاملی: فاکتورگیری آلفا بر حداقل مربعات بیشتر است. مجذور وزن یکی دیگر از روش های رگرسیونی است که برای فاکتورگیری استفاده می شود.

انجام رگرسیون درجه دوم در R 4

بار عاملی:

بار عاملی اساساً ضریب همبستگی برای متغیر و عامل است. بار عاملی واریانس توضیح داده شده توسط متغیر بر روی آن عامل خاص را نشان می دهد. در رویکرد SEM، به عنوان یک قاعده کلی، بار عاملی 0.7 یا بالاتر نشان می دهد که عامل واریانس کافی از آن متغیر استخراج می کند.

Eigenvalues: مقادیر ویژه را ریشه های مشخصه نیز می گویند. مقادیر ویژه واریانس توضیح داده شده توسط آن عامل خاص را از واریانس کل نشان می دهد. از ستون اشتراک، می‌توان فهمید که چه مقدار واریانس با عامل اول از واریانس کل توضیح داده می‌شود. به عنوان مثال، اگر عامل اول ما 68 درصد واریانس از کل را توضیح دهد، به این معنی است که 32 درصد واریانس با عامل دیگر توضیح داده می شود.
امتیاز عامل: امتیاز عامل را نمره مؤلفه نیز می گویند.

این امتیاز مربوط به تمام سطرها و ستون ها است که می تواند به عنوان شاخص همه متغیرها استفاده شود و برای تحلیل بیشتر مورد استفاده قرار گیرد. ما می توانیم این امتیاز را با ضرب یک عبارت رایج استاندارد کنیم. با این امتیاز عاملی، هر تحلیلی که انجام دهیم، فرض می کنیم که همه متغیرها به عنوان امتیاز عاملی رفتار می کنند و حرکت می کنند.

معیارهای تعیین تعداد عوامل: بر اساس معیار قیصر، مقادیر ویژه معیار مناسبی برای تعیین یک عامل است. اگر مقادیر ویژه بزرگتر از یک باشد، باید آن را یک عامل در نظر بگیریم و اگر مقادیر ویژه کمتر از یک باشد، نباید آن را یک عامل در نظر بگیریم. طبق قانون استخراج واریانس باید بیشتر از 0.7 باشد. اگر واریانس کمتر از 0.7 باشد، نباید آن را عاملی در نظر بگیریم.

تشخیص داده پرت با استفاده از آزمون Grubbs در R 1

روش چرخش: روش چرخش درک خروجی را قابل اعتمادتر می کند. مقادیر ویژه بر روش چرخش تأثیر نمی گذارد، اما روش چرخش بر مقادیر ویژه یا درصد واریانس استخراج شده تأثیر می گذارد. تعدادی روش چرخش در دسترس است:

    (1) بدون روش چرخش
    (2) روش چرخش واریمکس
    (3) روش چرخش کوارتیمکس
    (4) روش چرخش مستقیم
    (5) روش چرخش پرومکس

آموزش تست t Welch در R

مفروضات:

    بدون پرت: فرض کنید هیچ نقطه پرت در داده ها وجود ندارد.
    حجم نمونه مناسب: مورد باید بیشتر از فاکتور باشد.
    عدم وجود چند خطی کامل: تحلیل عاملی یک تکنیک وابستگی متقابل است. نباید چند خطی کامل بین متغیرها وجود داشته باشد.
    همسانی: از آنجایی که تحلیل عاملی تابعی خطی از متغیرهای اندازه گیری شده است، نیازی به همسویی بین متغیرها ندارد.
    خطی بودن: تحلیل عاملی نیز بر اساس فرض خطی بودن است. از متغیرهای غیر خطی نیز می توان استفاده کرد. اما پس از انتقال به متغیر خطی تبدیل می شود.
    داده های فاصله ای: داده های فاصله ای فرض می شوند.

require(psych)
fa(r = cor(model.matrix(~read + write + math + science + socst – 1, data = hsb2)), rotate = “none”, fm = “pa”, 2)
اجرای آزمون تجزیه و تحلیل مولفه های اصلی در R

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

مجموعه داده های بزرگ به طور فزاینده ای رایج هستند و اغلب تفسیر آن ها دشوار است. تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) تکنیکی برای کاهش ابعاد این مجموعه داده ها، افزایش تفسیر پذیری اما در عین حال به حداقل رساندن از دست دادن اطلاعات است.

این کار را با ایجاد متغیرهای نامرتبط جدید انجام می دهد که متوالی واریانس را به حداکثر می رساند. یافتن چنین متغیرهای جدیدی، مؤلفه‌های اصلی، به حل مسئله مقدار ویژه/بردار ویژه کاهش می‌یابد، و متغیرهای جدید توسط مجموعه داده‌های موجود تعریف می‌شوند، نه پیشینی، بنابراین PCA را به یک تکنیک تجزیه و تحلیل داده تطبیقی تبدیل می‌کند.
princomp(formula = ~read + write + math + science + socst, data = hsb2)
## Call:
## princomp(formula = ~read + write + math + science + socst, data = hsb2)
## Standard deviations:
## Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5
## 18.252929 7.677044 6.213371 5.774331 5.429881
## 5 variables and 200 observations.

در مجموع، R یک زبان برنامه نویسی است و برای محاسبات آماری محیطی و گرافیک استفاده می شود. در زیر مقدمه ای بر مفاهیم اساسی آماری مانند توزیع نرمال (منحنی زنگی)، گرایش مرکزی (میانگین، میانه و حالت)، تغییرپذیری (25٪، 50٪، 75٪ چارک)، واریانس، انحراف معیار، چولگی است.
 امکاناتی که نرم افزار R برای کاربران خود فراهم می کند به شرح زیر است.
·      زبان برنامه نویسی ساده و پیشرفته شامل عبارت های شرطی ،حلقه و توابع بازگشتی و ....
·      امکانات دخیره ،بازیابی و دستکاری داده ها
·      بسته های نرم افزاری قدرتمند برای تجزیه و تحلیل آماری
·      کتابخانه های انجام عملیات داده کاوی و یادگیری ماشین مانند دسته بندی ، خوشه بندی ،تحلیل شبکه اجتماعی، یادگیری تقویتی و ..
·      امکانات گرافیکی برای تجزیه و تحلیل داده ها و رسم نمودار
·      کتابخانه های خاص برای انجام عملیات تحلیلی در زمینه های مختلف علمی
·      دارای مستندات فرمت بندی شده و منظم برای استفاده از زبان و کتابخانه های مرتبط

محدودیت های زبان R به شرح زیر است :
·       دارای امکان ایجاد Gui نیست ( در این مورد S-PLUSامکانات خوبی دارد )
·       یک سیستم تجاری از آن پشتیبانی نمی کند.
·       برای استفاده و برنامه نویسی با آن باید فرامین آن را آموخت .
·       زبان Rدارای مفسر است ، بدین معنی که برای اجرا، ترجمه نمی شود و به صورت فایل اجرایی (.exe*) در نمی آید.
 
نمایی از نرم افزار R

در بخش ابتدایی این آموزش، پس از بیان مقدمات لازم برای محاسبات علمی در R، به محاسبات عددی و در بخش دوم به آمار و احتمالات و محاسبات مربوط به آن ها پرداخته شده است. اگر کاربران به حل مسائل تصادفی فکر کرده باشند و یا با آن روبه رو شده باشند، کاربرد آمار و احتمالات را می بینند و همچنین در دنیایی که دنیای داده ها است، برای جمع آوری، نظم دادن، تحلیل و تفسیر آن ها، نیازمند آمار هستیم. در این فرادرس، مباحث کاربردی مختلفی از آمار و احتمالات و محاسبات با آن ها، بیان و در R پیاده سازی می شود.

در انتهای آموزش، کاربران می توانند مسائل محاسباتی آمار و احتمالات را در R پیاده سازی کنند. برای حل دسته بزرگی از مسائل واقعی و تحقیقاتی استفاده از آمار و احتمالات ضروری است. برای تحلیل های تصادفی و مواجهه با عدم قطعیت ها، برای کار با داده ها و استخراج اطلاعات از آن ها، برای مدل سازی و بررسی ریسک، مقررات مالی، داده کاوی و یادگیری ماشین نیازمند استفاده از آمار و احتمالات و توانایی انجام محاسبات با آن ها هستیم.

زبان برنامه نویسی R، به هدف انجام محاسبات آماری به وجود آمده است و می توان گفت که بهترین ابزار برای انجام کار با داده ها و تحلیل های آماری است. پس در این آموزش با بهترین ابزار لازم، به انجام محاسبات در حوزه آمار و احتمالات می پردازیم.

 
سرفصل‌ها

    درس یکم: مبانی احتمالات
        مروری بر احتمالات
        قواعد احتمالات
        احتمالات شرطی
        استقلال (Independence)
        قانون احتمال کل
        تئوری Bayes
    درس دوم: متغیرهای تصادفی
        تعریف و تابع توزیع
        متغیرهای تصادفی پیوسته و گسسته
        CDF تجربی
        مقدار میانگین و تخمین محدود
            مثال های محاسباتی در R
        تبدیلات
        واریانس و انحراف معیار
        قانون ضعیف اعداد بزرگ
    درس سوم: متغیرهای تصادفی گسسته
        توزیع های مختلف در R
            برنولی
            Bionomial
            Geometric
            Negative Bionomial
            Poisson
    درس چهارم: متغیرهای تصادفی پیوسته
        توزیع های مختلف در R
            Uniform
            Exponential
            Gamma
            Weibull
            Normal
            χ^2
            t
    درس پنجم: تخمین پارامتر
        تخمین نقطه
        Method of Moments
        Maximum Likelihood
        قضیه حد مرکزی و کاربردها در R
        بازه های اطمینان در R
        بازه های اطمینان Monte Carlo
    درس ششم: زنجیره مارکوف (Markov chains)
        زنجیره های زمان گسسته
        پروسه مارکوف
        Transient Probabilities
        State های Recurrent و Transient
        معادلات Chapman - Kolmogorov
            مثال های زنجیره مارکوف در R
        طبقه بندی State ها
        Steady - State Probabilities
        زنجیره های Finite Absorbing
            مثال های محاسباتی در R
        شبیه سازی و تخمین زنجیره مارکوف در R

مشاهده بیشتر
محتوای این آموزش

۱۴ ساعت آموزش ویدئویی

فایل برنامه‌ها و پروژه‌ها

فایل PDF یادداشت‌ها و اسلایدها

تالار پرسش‌ و ‌پاسخ
مدرس
پژمان اقبالی شمس آبادی
پژمان اقبالی شمس آبادی

دانشجوی دکتری تخصصی مهندسی بیومکانیک

مهندس پژمان اقبالی شمس‌آبادی دانشجوی دکتری بیومکانیک در دانشگاه EPFL سوئیس و مشغول کار بر روی پروژه خود در زمینه کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی هستند. ایشان مسلط به برنامه‌نویسی Python, R و MATLAB بوده و تمرکز ایشان بر روی مدل‌های آماری و یادگیری ماشین است.
پیش‌ نیاز
آموزش آمار و احتمال مهندسی
آموزش برنامه نویسی R و نرم افزار RStudio
نرم‌افزارهای مرتبط با آموزش
R Studio 3.5.0
پیش نمایش‌ها

این آموزش شامل ۱۸ جلسه ویدئویی با مجموع ۱۴ ساعت و ۳۲ دقیقه است.

با تهیه این آموزش، می‌توانید به همه بخش‌ها و جلسات آن، دسترسی داشته باشید.
راهنمای سفارش آموزش‌ها

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

آیا می دانید که تهیه یک آموزش از فرادرس و شروع یادگیری چقدر ساده است؟
help
آماری داده ها با استفاده از زبان برنامه نویسی R

 

تجزیه و تحلیل آماری داده ها با استفاده از زبان برنامه نویسی R (همراه با مثال های کاربردی تحقیقات زیستی)،  آر یک زبان برنامه نویسی متن-باز برای انجام محاسبات، تحلیل و رسم نمودار است که انواع روش های یادگیری ماشین، تحلیل های آماری و روش های بصری سازی داده ها را پشتیبانی می نماید.

امکانات گرافیکی، محاسباتی، تحلیلی و … این محیط نرم افزاری به واسطه بسته های تکمیلی (Package) ارائه شده توسط کاربران حرفه ای، حمایت شده و توسعه می یابد. بر اساس نظرسنجی های صورت گرفته، تحلیل گران حرفه ای تحلیل داده معتقدند یادگیری این زبان برنامه نویسی نسبت به سایر ابزارهای موجود مانند SAS وزبان هائی مانند  Phyton ارجحیت دارد و از ویژگی های ممتازی نسبت به آن ها برخوردار است.

بدون تردید ماهیت متن-باز این زبان برنامه نویسی و توسعه رایگان و گسترده توابع مورد نیاز برای تحقیقات و پژوهش های مرتبط با تحلیل و بصری سازی داده چشم انداز روشنی را برای این زبان برنامه نویسی رقم خواهد زد.
به رغم تلاش های صورت گرفته در قالب وبلاگ، سایت، جزوه و کتاب برای معرفی این زبان برنامه نویسی در ایران، همچنان ارائه یک بسته آموزشی جامع از نحوه برنامه ­نویسی و استفاده از توابع R توأم با ارائه توضیحات تحلیلی لازم برای آموزش اصول پایه انجام پژوهش­ های آماری ضروری به نظر می رسید.

کتاب “تجزیه و تحلیل آماری داده ­ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسیR” با توجه به منابع موجود یکی از مناسب ترین مراجع، برای یادگیری نحوه برنامه نویسی R به همراه آموزش کامل منطق و اصول پایه تحلیل آماری با گفتاری ساده و همراه با بررسی مثال­ های واقعی حوزه تحقیقات زیستی است.

این کتاب از دو بخش اصلی تشکیل شده است؛ بخش اول (فصل های ۱تا۵) به آشنایی مقدماتی با نرم افزار آر و آموزش اصول پایه برنامه نویسی می پردازد و بخش دوم (فصل های ۶تا۱۲) نیز به تشریح مفاهیم اصلی استنباط/ تحلیل آماری و بیان کاربرد آر در هر حوزه ضمن بررسی مثال های کاربردی، معطوف شده است.
بطور خلاصه، ویژگی/ امتیازهای اصلی این کتاب در مقایسه با سایر کتب/ فایل های آموزشی این حوزه، عبارتند از:
– برخورداری از یک گفتار ساده و سلیس
– تعدد مثال های کاربردی و بحث بر روی جزئیات نکات برنامه نویسی
– ارائه مثال های واقعی در حوزه تحلیل های آماری زیست شناسی و از همه مهمتر اشاره به نکات آماری مهم هر بخش برای توجیه مخاطبان سایر رشته ها نسبت به اصول مفاهیم تحلیل آماری، در جهت استفاده صحیح از ابزارهای موجود برای انجام پروژه های تحلیلی
– پوشش سرفصل های تخصصی آمار اعم از اصول استنباط آماری، آزمون فرض و برآورد پارامترها، رگرسیون، تحلیل واریانس و خوشه بندی
– ارائه کدهای مربوط به مثال های بررسی شده و سایر مطالب تکمیلی در کانال تلگرام پشتیبان کتاب

متلب پروژه با کسب کارنامه ای درخشان و تجربه 10 ساله در انجام پروژه R آمادگی دارد تمامی سفارشات شما را در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با کمترین قیمت تحویل شما دهد.

هزینه پروژه R در متلب پروژه به صورت مناقصه ای اعلام میشود و از میان مجموعه پیشنهادات کمترین قیمت به کاربران اعلام میشود مشتری در تمامی مراحل انجام کار از طریق موسسه با مجری در ارتباط خواهد بود و پاسخ همه سوالات خود را دریافت خواهد کرد

 
R چیست ؟

آر یا R را میتوان یکی از قوی ترین نرم افزارهای آماری در حوزه محاسبات آماری می باشد که کاربرد اصلی آن در تحلیل داده ها می باشد. انجام پروژه های R نقش مهمی در انجام محاسبات آماری و علم داده ها دارد. هدف از طراحی آر ارائه یک نرم افزار متن باز برای استفاده از تکنیک های آماری از جمله مدل سازی خطی و غیرخطی و آزمون های کلاسیک می باشد. این نرم افزار که براساس زبان اسکیم پیاده سازی شده است امروزه کاربران زیادی در سراسر دنیا از آن استفاده می نمایند، کاربرانی که کار با نرم افزار آر را فرابگیرند انجام پروژه با نرم افزار spss را نیز میتوانند انجام بدهند. اصلی ترین ویژگی آر را میتوان متن باز بودن آن معرفی کرد به این معنی که قابلیت توسعه دارد و میتوان با اندکی تغییرات خواسته مورد نیاز خود را در طول زمان اعمال کرد نرم افزار R قدرت بسیاری بالایی در حل سریع انواع مسائل در حوزه آماری دارد برای حل یک مساله به زبان R کافی است فقط پکیج مورد نیاز در زمینه ای که کار میکنید را فراخوانی کنید به سرعت خواهید دید که جواب مسائل خود را خواهید یافت یکی از ویژگی های برجسته در این نرم افزار توانایی اتصال به اینترنت و استخراج کتابخانه های مورد نیاز برای حل مسائل مختلف است.

امروزه R به نرم افزار کاربردی در علم تحلیل داده تبدیل شده است، دو نسخه آر و Rstudio از آن موجود می باشد این دو نرم افزار دارای هسته های متفاوتی هستند که هر کدام قابلیت های متفاوتی را فراهم می کند. نرم افزار R یک نرم افزار بسیار مناسب برای حل مسائل مربوط به آمار نیز می باشد که از محیط  گرافیکی برای حل مسائل استفاده میکند و Rstudio نسخه گرافیکی این نرم افزار است. یکی از اصلی ترین ویژگی های زبان آر استفاده از پکیج یا کتابخانه های مجزا برای فرآیندهای مختلف می باشد بدین صورت که برای هر فرآیند یک کتابخانه تعریف شده است که به راحتی میتوان فراخوانی کرد و نتایج لازم را مشاهده نمود.

معرفی مهم ترین کتابخانه های زبان R

1- کتابخانه Tidyr : از این کتابخانه جهت مرتب کردن اطلاعات ساختمان داده های متنوع در زبان R استفاده می کنیم.

2- کتابخانه ggplot2 : برای ترسیم انواع نمودارها و رسم نمودارهای گرافیکی از این کتابخانه استفاده میشود

3- کتابخانه dplyr : برای مدل سازی و تحلیل اطلاعات داده های عددی از این کتابخانه استفاده میشود.

4- کتابخانه tidyquant : برای تجزیه و تحلیل صورت های مالی و حسابداری از این کتابخانه استفاده می کنیم

5- کتابخانه tidytext : برای تجزیه و تحلیل داده های متنی از کتابخانه tidytext استفاده میشود

6- کتابخانه sentimentr :برای تجزیه و تحلیل احساسات موجود در داده های متنی نیاز به فراخوانی این کتابخانه داریم

7- کتابخانه ی e1071 : برای فراخوانی و استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین مانند svm، naive bayse نیاز به فراخوانی این کتابخانه داریم.

 

متلب پروژه در حوزه های زیر نیز میتواند مشاوره تخصصی به شما ارائه بدهد.(میتوانید مقالات زیر را مطالعه نمایید.)

انجام پروژه تحلیل آماری

انجام پروژه مینی تب

سفارش پروژه MSP

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

سفارش پروژه لیزرل

سفارش پروژه دیتا آنالیز

انجام پروژه ساس

انجام پروژه pls

انجام پروژه spss

انجام پروژه آموس

 
لزوم استفاده از نرم افزار R در حل مسائل آماری

نیاز به استفاده از نرم افزاری که سرعت بالایی در تجزیه و تحلیل آمار داشته باشد از ضروریات کارشناسان این حوزه است زبان برنامه نویسی R دارای محبوبیت فراوانی در متخصصان آماری است دلیل این امر را میتوان قدرت بالای این نرم افزار در تحلیل مسائل آمار ، رسم انواع نمودارهای آماری ، قابلیت دریافت پاسخ مسائل به صورت آنلاین دانست. این زبان برنامه نویسی بیشترین استفاده را در محیط های دانشگاهای و آکادمیک دارد با دریافت کتابخانه های رایگان از آر میتوانید پاسخ به تمام ابهامات آماری خود را پیدا کنید یکی از نکات جالب توجه راجب زبان آر پاسخ آنلاین به درخواست شما از سمت وب سرور قدرتمند پایگاه داده برنامه نویسی R می باشد.

 
اهمیت نرم افزار R در چیست ؟

 R یک نرم افزار منبع باز و رایگان زبان برنامه نویسی است که به عنوان محیطی برای محاسبات آماری و گرافیک تولید شده است این نرم افزار به دلیل رایگان بودن و همچنین متن باز بودن امروزه مورد استفاده بسیاری از دانشجویان قرار گرفته است تمامی الگوریتم های آماری و خوشه بندی به صورت کامل در این نرم افزار پیاده سازی شده است یکی از تفاوت های اصلی آر با سایز نرم افزارهای آماری قابلیت پردازش داده در حجم بالا می باشد در زبان آر به راحتی میتوانید با کدنویسی های چندخطی کتابخانه های مورد نیاز خود را فراخوانی کرده و به راحتی استفاده نمایید در R به گستره بسیار زیادی از مدل‌های آماری، امکانات بصری‌سازی و روش‌های داده‌کاوی دسترسی خواهید داشت. با یادگیری زبان R به راحتی می‌توانید وارد دنیای تحلیل داده شوید.متلب پروژه با توجه به اهمیت این موضوع تیم تخصصی از بهترین مجریان آر را در کنار هم جمع کرده است تا خیال شما از بابت سفارش آسوده باشد.

 
مراحل رسیدن به بهترین مدل را در زبان R :

۱- برنامه نویسی : با استفاده از آر میتوانید یک تحلیل مناسب را برنامه نویسی نمایید.

۲- یافتن مدل : ابزارهای مختلفی در آر موجود می باشد که با فراخوانی آنها میتوانید مدل های پیشنهادی برای تحلیل داده را بدست آورد

۳- کمک از فضای اینترنت : نرم افزار آر محیطی را برای کاربران ایجاد کرده است که میتوانید تمامی کتابخانه ها و مدل های آماری را متناسب را نوع داده خود دانلود کرده و استفاده نمایید

۴- ساخت مدل : مدل نهایی در آر میتوانید به صورت گرافیکی یا نموداری باشد که با ارزیابی داده ها مدل بدست آمده است

 
کاربردهای نرم افزار R

    قابلیت تحلیل کلیه مسائل آماری و داده کاوی
    توانایی ایجاد اشکال گرافیکی و نمودارهای آماری
    سرعت بالا در اجرای برنامه های آمار
    توانایی استفاده از خروجی R در سایر نرم افزارهای آماری
    دارا بودن طیف وسیعی از کتابخانه های رایگان
    توانایی اتصال به اینترنت برای دریافت کتابخانه های مورد نیاز

 

مراحل انجام پروژه R در متلب پروژه

    ارسال پروژه از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
    بررسی دقیق و کارشناسی پروژه R توسط مجریان گروه متلب پروژه.
    اعلام هزینه و قیمت پروژه R براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
    موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
    شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
    ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
    اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
    ارسال پروژه R توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی 72 ساعته برای رفع اشکال.
    در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

 

سفارش پروژه R با آموزش کامل

بسیاری از کاربران که به سایت متلب پروژه مراجعه می نمایند یک سوال اساسی در ذهن آنها وجود دارد که آیا سفارشی که من ثبت میکنم شامل گزارش می باشد ؟

موسسه متلب پروژه رسالت کاری خود را بر انجام پروژه های Rstudio با ارائه گزارش کامل قرار داده است و حالت آموزش محور را در پروژه های خود گنجانده است و طوری سفارش انجام میشود که کاربر به صورت کامل در روند انجام پروژه خود قرار بگیرد انگار خوده مشتری سفارش خود را انجام داده است.

 

ضمانت در پروژه R به چه صورت است ؟

انجام پروژه در موسسه متلب پروژه با توجه به بهره گیری از اساتید ممتاز که تجربه و تخصص بالا در حوزه پروژه R دارند قرار داده میشود به صورت تضمینی است و این تضمین کیفیت تا رضایت مندی کامل مشتری ادامه خواهد داشت.

 

زمان تحویل پروژه R چگونه تعیین می‌شود ؟

زمان درست و به موقع تحویل پروژه یکی از خواسته های اصلی مشتریان است موسسه متلب پروژه با داشتن صدها کارشناس حرفه ای و مجرب زمان بندی دقیق و درستی از خواسته شما برآورد کرده و تمام تلاش خود را در تحویل به موقع پروژه آماری با R خواهد کرد.

 

آیا امکان کنسل کردن پروژه R وجود دارد ؟

امکان کنسل کردن پروژه پس از شروع به کار انجام پروژه R منوط به موافقت با مجری انجام کار می باشد در صورت موافقت کارشناس انجام کار میتواند سفارش به صورت دو طرفه لغو شود.

 

امکان برقراری ارتباط مستقیم میان مشتری و مجری R

در بسیاری از تماس هایی که با موسسه متلب پروژه برای ثبت سفارش گرفته میشود این سوال توسط مشتری پرسیده میشود که آیا میشود با مجری پروژه R در ارتباط باشیم ؟ با توجه به تجربه چندین ساله متلب پروژه در برقراری ارتباط مستقیم امکان برقراری ارتباط مجری و مشتری وجود ندارد و فقط از طریق موسسه با مجری در ارتباط هستید در صورت برقراری ارتباط مستقیم دیگر سیستم پشتیبانی سایت متوجه انجام پروژه شما نخواهد بود

 

نحوه اعتماد در پروژه های R به موسسه متلب پروژه

موسسه متلب پروژه یک کسب و کار آنلاین و دارای مجوز های لازم برای فعالیت در این حوزه می باشد و با داشتن نماد اعتماد الکترونیکی در پروژه های دانشجویی R تونسته است اعتماد شما عزیزان را جلب نماید

 

زمان پشتبانی از پروژه های R انجام شده :

زمان پشتیبانی از پروژه R موسسه متلب پروژه ۷۲ ساعت بعد تحویل پروژه می باشد و در این زمان مشتری می‌تواند به صورت کامل سفارش خود را بررسی کرده و در صورت داشتن ایراد مشکلات خود را ارسال کرده تا برای مجری انجام کار ارسال شود.

 

نحوه پیگیری سفارش ثبت شده R

پس از ثبت سفارش کارشناسان متلب پروژه هم‌ از طریق شماره های پشتیبانی و هم از طریق برقراری ارتباط با شبکه های اجتماعی امکان پیگیری سفارش را برای مشتریان خود فراهم کرده است

 

نحوه قیمت گذاری در پروژه R به چه صورت می باشد ؟

یکی از سوالات مشتریان عزیز که با کارشناس متلب پروژه تماس می‌گیرند همین موضوع می باشد که هزینه انجام پروژه R من چقدر می باشد ؟

متلب پروژه با راه اندازی سیستم مناقصه ای و استعلام قیمت از صدها مجری انجام کار کمترین قیمت را از سمت مجریان دریافت کرده و در اختیار مشتری قرار میدهد به همین دلیل قیمت پروژه R در متلب پروژه کاملا عادلانه و منصفانه است.

ضمانت در انجام پروژه R به چه صورت است ؟

انجام پروژه در موسسه متلب پروژه با توجه به بهره گیری از اساتید ممتاز که تجربه و تخصص بالا در حوزه پروژه R دارند به صورت تضمینی است و این تضمین کیفیت تا رضایت مندی کامل مشتری ادامه خواهد داشت.
زمان تحویل پروژه R چگونه تعیین می‌شود ؟

زمان درست و به موقع تحویل پروژه یکی از خواسته های اصلی مشتریان است موسسه متلب پروژه با داشتن صدها کارشناس حرفه ای و مجرب زمان بندی دقیق و درستی از خواسته شما برآورد کرده و تمام تلاش خود را در تحویل به موقع پروژه R خواهد کرد.
تجزیه و تحلیل آماری با R

مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل آماری با R

تجزیه و تحلیل آماری با R یکی از بهترین اقداماتی است که آماردان، تحلیلگران داده و دانشمندان داده هنگام تجزیه و تحلیل داده های آماری انجام می دهند.

زبان R یک زبان برنامه نویسی منبع باز محبوب است که به طور گسترده از بسته های داخلی و بسته های خارجی برای تجزیه و تحلیل آماری پشتیبانی می کند.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

زبان R به طور بومی از محاسبات آماری پایه برای داده های اکتشافی و آمارهای پیشرفته برای تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی شده پشتیبانی می کند.

تجزیه و تحلیل آماری با R بخش مهمی از شناسایی الگوهای داده بر اساس قوانین آماری و محدودیت های تجاری است.

با توجه به سادگی دستور R و انعطاف پذیری استفاده از بسته های پیشرفته.

زبان R برای تجزیه و تحلیل آماری ترجیح داده می شود.

مطالب مرتبط

برای دانلود دوره آموزشی R کلیک کنید.

تجزیه و تحلیل آماری با R - داده کاوی ویستا

 
چگونه با زبان R تجزیه و تحلیل آماری انجام دهیم؟

حال اجازه دهید در مورد چگونگی انجام تجزیه و تحلیل آماری با زبان R صحبت کنیم.

 

    برای شروع با تجزیه و تحلیل داده های آماری با R، نیازمندی های تجاری برای یافتن الگوهای داده از داده های موجود باید روشن باشد.
    زبان R باید روی سیستم نصب شود

R               را می توان در ویندوز، لینوکس و MAC OS X نصب کرد.

فایل قابل نصب برای R را می توان از https://cran.r-project.org/   دانلود کرد.

    در مرحله بعد، IDE مانند R Studio باید روی سیستم نصب شود.

R Studio               پشتیبانی رابط کاربری گرافیکی را به همراه برخی از ویژگی‌های آماده سازمانی مانند Syntax hiliting،  اشکال زدایی، بسته‌ها و مدیریت فضای کاری ارائه می‌کند.

    R Studio را می توانید از https://www.rstudio.com/ دانلود و نصب کنید.

پس از نصب استودیوی R، می توان مستقیماً از آن برای توسعه اسکریپت R استفاده کرد که روی نسخه نصب شده زبان R کار می کند.

    هنگامی که Environment آماده شد، مرحله بعدی وارد کردن مجموعه داده به فضای کاری R است.

به عنوان مثال، ما یک فایل csv. را برای تجزیه و تحلیل آماری به استودیوی R وارد می کنیم.

ما یک مجموعه داده منبع باز را از https://www.kaggle.com/ برای این نمایش دانلود خواهیم کرد.

فایل داده ای که استفاده خواهیم کرد «cbb.csv» است که مجموعه داده بسکتبال کالج است،

 

 
رویکرد عملی تحلیل آماری با R

 

    این بخش به صورت عملی از استودیوی R برای مجموعه داده بسکتبال کالج استفاده می کند.

اولین مرحله تنظیم دایرکتوری کاری است که به عنوان مکان ترجیحی برای خواندن و نوشتن مجموعه داده ها استفاده می شود.

setwd() در R برای تنظیم دایرکتوری کاری استفاده می شود

getwd() برای بررسی دایرکتوری کاری فعلی

در ادامه تصویری از R Studio با توابع setwd() و getwd() مشاهده می کنید.

 

تجزیه و تحلیل آماری با R - داده کاوی ویستا

 

    سپس مجموعه داده‌ها را با استفاده از دستور csv() وارد می‌کند و به چارچوب داده‌ای به نام SampleData مطابق دستور زیر اختصاص می‌دهد.
    نمونه داده = csv (“cbb.csv”)
    برای بررسی صحیح مجموعه داده وارد شده و بررسی چند خط بالای داده از دستور head() در R استفاده کنید

مطالب مرتبط

برای دانلود دوره آموزشی R پیشرفته کلیک کنید.

تجزیه و تحلیل آماری با R - داده کاوی ویستا

 

    در مرحله بعد، از دستور summary() برای انجام تحلیل های آماری پایه استفاده می کنیم که اطلاعات حداقل، حداکثر، میانگین، میانه و محدوده بین چارکی را در مورد مجموعه داده ها برای هر متغیر کمی نشان می دهد.
    خلاصه مجموعه داده های بسکتبال نشان می دهد که متغیر G دارای حداقل مقدار 24.00، حداکثر مقادیر 40.00، مقدار میانه 31.00 و مقدار میانگین 31.52 است.

 

تجزیه و تحلیل آماری با R - داده کاوی ویستا

 

    در مرحله بعد، به تحلیل داده های تک متغیره می پردازیم.
    فریم های داده R یک مرجع ذخیره داده کارآمد هستند،
    یک متغیر خاص را می توان از چارچوب داده با استفاده از نماد $ ارزیابی کرد
    به عنوان مثال برای مشاهده خلاصه آماری متغیر W از آن استفاده می کنیم

 
summary(sampleData$W)

 

تجزیه و تحلیل آماری با R - داده کاوی ویستا

 

داده ها را می توان به صورت هیستوگرام با استفاده از Hist رسم کرد. دستور default() برای مشاهده توزیع کلی داده ها

 

hist.default(sampleData$W,col=’gray’)

 

تجزیه و تحلیل آماری با R - داده کاوی ویستا

 

ما می توانیم از تابع Table برای ایجاد یک جدول فرکانس استفاده کنیم که تعداد فراوانی داده ها را در متغیر با استفاده از جدول (sampleData$W) نشان می دهد.

 

table(sampleData$W)

 

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

تجزیه و تحلیل آماری با R - داده کاوی ویستا

 

جدول فرکانس نشان می دهد که مقدار 20 دارای حداکثر فرکانس در داده ها است. این تابع هنگام انجام متغیرهای طبقه بندی آماری بسیار مفید است.

همچنین، این جدول فرکانس را با استفاده از تابع نمودار در R با استفاده از > نشان می دهیم

مطالب مرتبط

برای دانلود دوره آموزشی R کلیک کنید.
plot(table(sampleData$W))

تجزیه و تحلیل آماری با R - داده کاوی ویستا

 

    در مرحله بعد، تحلیل آماری دو متغیره را با R مورد بحث قرار خواهیم داد
    این تحلیل آماری مقایسه بین دو متغیر موجود در آن مجموعه داده است.
    به شناسایی همبستگی و الگوهای بین دو متغیر کمک می کند.
    نماد “~” برای تجزیه و تحلیل دو متغیره در R استفاده می شود
    در این مثال، ما در حال ایجاد یک نمودار پراکندگی یا نمودار پراکندگی برای متغیر G و W با استفاده از آن هستیم

 

plot(sampleData$G~sampleData$W,col=’blue’)

 

این نمودار پراکندگی نموداری را برای تحلیل دو متغیره نشان می دهد

 

تجزیه و تحلیل آماری با R - داده کاوی ویستا

 

به غیر از نمودار پراکندگی، چندین توابع و نمودارهای دیگر مانند هیستوگرام، نمودار خطی و نمودار جعبه برای تجزیه و تحلیل داده‌های دو متغیره استفاده می‌شوند.

    در مرحله بعد، ما در مورد آزمون t بحث خواهیم کرد که فرآیند آزمون فرضیه های آماری با استفاده از R است
    تابع t,test() در R برای پردازش t-test استفاده می شود
    برای آزمون t از داده های متغیر G از داده های نمونه قاب داده استفاده خواهیم کرد

test(sampleDat$G) – نحوی است که در کنسول R Studio اعمال خواهیم کرد.

    آزمون تی استنباط های آماری و فاصله اطمینان را به عنوان نتایج نشان می دهد.

p-value  – مقدار احتمالی است که برای فرضیه صفر معنادار است. و مقدار درصد فاصله اطمینان است.

 

 
t.test(sampleData$G)

 

تجزیه و تحلیل آماری با R - داده کاوی ویستا

 

در این آزمون T، P-value <2.2e-16 و فاصله اطمینان 95٪ است. همچنین مقدار میانگین 31.52205 را نشان می دهد.

این آزمون T نشان می دهد که فرضیه جایگزین در فرآیند آزمون فرضیه درست است.

 
اهمیت تجزیه و تحلیل آماری با زبان R

    Rیک زبان برنامه نویسی قابل اعتماد برای تجزیه و تحلیل آماری است.
    دارای طیف گسترده ای از پشتیبانی کتابخانه های آماری مانند آزمون T، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی است.
    R با ویژگی های تجسم داده های بسیار خوب ارائه می شود که از نمودارها با استفاده از بسته های گرافیکی مانند ggplot2 پشتیبانی می کند.
    این یک زبان برنامه نویسی است که به آماردانان و دانشمندان داده کمک می کند تا کدها را توسعه دهند و مدل های آماری فردی را برای تجزیه و تحلیل کارآمد داده ها آزمایش کنند.
    کد نوشته شده در R برای تجزیه و تحلیل آماری برای تفسیر آسان و قابل اشتراک‌گذاری برای سایر دارندگان پشته سازمان و همکاران است.
    R به عنوان یک زبان محبوب و دارای ساختار مناسب، چندین مؤلفه و کتابخانه های کد قابل استفاده مجدد برای شروع تجزیه و تحلیل آماری یک مجموعه داده ورودی دارد.
    زبان R شامل مجموعه داده‌های داخلی مختلف برای یادگیری و ایجاد اثبات مفهوم قبل از استفاده از داده‌های واقعی کسب‌وکار برای تجزیه و تحلیل آماری است.

 
نتیجه

این مرحله یکپارچه از پروژه های علم داده است. به دلیل پشتیبانی بومی از محاسبات آماری، پشتیبانی گسترده جامعه، آن را از رقبای خود مانند زبان پایتون، SAS، IBM SPSS Statistics، MATLAB، Minitab و Microsoft Excel منحصر به فرد می کند. تجزیه و تحلیل آماری با استفاده از R با ارتقاء نسخه در حال تکامل است.
میم‌گیری برای انتخاب یک مورد از آن‌ها دشوار است. در نتیجه، برنامه‌نویسان اغلب با معضل انتخاب یک‌ زبان مناسب با مشکلات زیادی روبه رو می‌شوند.

زبان R یکی از بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی در کاربردهای خاص خودش است که با استفاده از آموزش مقدماتی زبان برنامه نویسی r مکتب‌خونه می‌توانید مسیر خود را با این زبان پیدا کنید.
R چیست؟

R یک‌زبان و محیطی برای محاسبات آماری و گرافیک است. این زبان برنامه‌نویسی متن باز است و اغلب به‌عنوان ابزاری برای تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود.
محیط نرم‌افزار R شامل مجموعه یکپارچه‌ای از امکانات نرم‌افزاری است که برای دستکاری داده‌ها، محاسبه و نمایش گرافیکی طراحی‌شده است.

ویژگی‌های محیط:

    یک مرکز ذخیره‌سازی و مدیریت داده با کارایی بالا
    مجموعه‌ای از عملگرها برای محاسبات آرایه، عمدتا ماتریس‍‌‍‌ها
    مجموعه گسترده، به راحتی قابل درک و یکپارچه از ابزارهای میانی که به تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها اختصاص داده‌شده است
    امکانات گرافیکی برای تجزیه‌ و تحلیل و نمایش داده‌ها که روی صفحه یا نسخه چاپی کار می‌کند.

این زبان برنامه‌نویسی توسعه‌ یافته، ساده و موثر، دارای توابع بازگشتی تعریف‌شده توسط کاربر، حلقه‌ها، شرطی‌ها و امکانات ورودی و خروجی است.

با توجه به ویژگی‌هایی که زبان برنامه‌نویسی R دارد امروزه نیاز مبرم به آموزش‌های این زبان بسیار بالا است. آموزش مقدماتی زبان برنامه نویسی r بهترین منبع برای شروع یادگیری این زبان است.

  مقدمه‌ای بر دوره
"02:19  
  مقدمه‌ای بر R
"05:54  
  دانلود و نصب نرم‌افزار R
"08:18  
  کدهای مورد نیاز دوره آموزش مقدماتی زبان برنامه نویسی R
"00:03  
  داده های مورد نیاز دوره آموزش مقدماتی زبان برنامه نویسی R
"00:03  
   فصل دوم - مباحث مقدماتی
  01:57 ساعت (01:52 ساعت محتوا)
 15 جلسه
 بارم: %10
   فصل سوم - خواندن و نوشتن داده‌ها در R
  01:03 ساعت (00:58 ساعت محتوا)
 10 جلسه
 بارم: %10
   فصل چهارم - عبارات شرطی و حلقه‌ها در R
  00:51 ساعت (00:46 ساعت محتوا)
 9 جلسه
 بارم: %10
   فصل پنجم - توابع در R
  00:34 ساعت (00:29 ساعت محتوا)
 6 جلسه
 بارم: %10
   فصل ششم - نمایش داده‌ها در R (مقدماتی)
  01:05 ساعت (01:05 ساعت محتوا)
 9 جلسه
   فصل هفتم - نمایش داده‌ها در R (پیشرفته)
  00:54 ساعت (00:49 ساعت محتوا)
 5 جلسه
 بارم: %10
   فصل هشتم - آماده‌سازی داده در R
  01:10 ساعت (01:10 ساعت محتوا)
 6 جلسه
   پروژه نهایی
  08:00 ساعت ( ساعت محتوا)
 1 جلسه
 بارم: %50
   فصل دهم - طراحی اپلیکیشن در R (فصل جدید)
  00:52 ساعت (00:52 ساعت محتوا)
 6 جلسه
ویژگی‌های دوره
محاسبات علمی رویکردی مبتنی بر اطلاعات به منظور حل مساله با استفاده از مدل های ریاضیاتی و یا به کار بردن روش های تحلیل کمی به منظور تفسیر، تصویرسازی و حل مسائل علمی است. به طور کلی، دانشمندان و تحلیل گران داده، به دنبال درک پدیده های مشخص یا فرایندهای مختلف با استفاده از مشاهدات از آزمایش یا شبیه سازی هستند.

برای مثال، یک زیست شناس می خواهد بفهمد چه تغییری در بیان ژن برای تبدیل یک سلول سالم به سلول سرطانی لازم است، یک فیزیکدان می خواهد چرخه عمر کهکشان ها را با استفاده از شبیه سازی عددی بداند، یک مهندس می خواهد مدل سازی خود برای یک پدیده و یا آزمایشات خود را تحلیل کند تا به مدلی بهینه برای کاربردی خاص نزدیک شود. در تمام این مراحل محاسبات علمی مورد نیاز است، پس همان طور که می بینید شاخه های مختلف علوم و مهندسی تقریبا در تمام مراحل خود نیازمند محاسبات علمی هستند.

R یک زبان متن باز (Open source) بسیار کامل برای محاسبات علمی است که میزان استفاده از آن در شرکت ها و محیط های آکادمیک مختلف، موید این موضوع است. این زبان در ابتدا به عنوان یک ابزار برای مدل سازی آماری طراحی شده بود، اما در ادامه به ابزار قدرتمندی برای داده کاوی و تحلیل، تبدیل شد.

علاوه بر توابع و ابزار پایه ای R برای انجام محاسبات عددی و علمی، پکیج های متعددی برای طیف گسترده ای از ملزومات محاسبات علمی، مانند: روش های تصویری سازی داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین برای آن نوشته شده است.

در این فرادرس، ما به دنبال یادگیری روش های ریاضیاتی و آماری برای محاسبات علمی هستیم، همچنین نحوه استفاده از R، برای ارزیابی عبارت های پیچیده حسابی و مدل سازی های آماری را خواهیم آموخت. در انتهای این آموزش، شما نه تنها به راحتی با R برنامه نویسی می کنید بلکه می توانید کدهای مربوط به پروژه های خود برای انجام محاسبات علمی را در آن بنویسید.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

 
سرفصل‌ها

    درس یکم: برنامه نویسی
        محاسبات مقدماتی در R
            عملگر حسابی
            متغیر
            تابع
            عبارات منطقی
            ماتریس
        محاسبات ماتریسی در R
        مبانی برنامه نویسی برای محاسبات در R
            برنامه ای برای محاسبات ریشه چند جمله ای مرتبه دو در R
            برنامه ای برای محاسبه n فاکتوریل در R
            مثال دنباله فیبوناچی در R
            Vector Based Programming
            Program Flow
            Debugging
        I / O در R
            Text
            ورودی از یک فایل
            محاسبه ی میانه
            ورودی از کیبورد
            محاسبه ی ریشه های چند جمله ای درجه دو
            فرستادن خروجی به یک فایل
            Plotting
        برنامه نویسی با توابع برای محاسبات در R
            تابعی برای محاسبه ریشه چند جمله ای درجه دو در R
            تابعی برای محاسبه n فاکتوریل در R
            تابعی برای محاسبه Trimmed Mean در R
            Scope
            Arguments
            Vector Based Programming
            برنامه ای برای محاسبه چگالی اعداد اول در R
            برنامه نویسی بازگشتی
            Debugging Functions
        داده ساختارها در R
            Factor
            DataFrame
            خواندن یک فایل اکسل و انجام محاسبات مقدماتی روی آن
            List
        نکاتی از گرافیک در R
            Graphics parameters : par
            Graphical augmentations
            Mathematical Typesetting
            Permanence
            Grouped Graphs
            3D plot
    درس دوم: محاسبات عددی
         ریشه یابی در R
            Program Efficiency
            مفهوم ریشه یابی
            روش های ریشه یابی و پیاده سازی آن ها در R
                روش Fixedpoint Iteration
                روش Newton Raphson
                روش وتری (Secant Method)
                روش Bisection
        انتگرال گیری عددی
            روش های انتگرال گیری عددی و پیاده سازی آن ها در R
                روش Trapezoidal Rule
                روش Simpson Rule
                روش Adaptive quadrature
        بهینه سازی در R
            مفهوم بهینه سازی
            روش های بهینه سازی و پیاده سازی آن ها در R
                روش Newton
                روش Golden Section
        بهینه سازی چند متغیره در R
            مفهوم بهینه سازی چند متغیره
            روش های بهینه سازی چند متغیره و پیاده سازی آن ها در R
                روش Steepest Ascent
                روش Newton
        برازش منحنی در R
            پیاده سازی یک مثال از برازش منحنی در R
        حل عددی دستگاه معادلات دیفرانسیل معمولی (ODE)
            معادلات Lotka – Volterra
            روش های حل عددی ODE و پیاده سازی آن در R
                روش اولر
                روش Midpoint
                روش Fourth Order Runge - Kutta
                Adaptive Stepsize

افزار R بهتر است یا SPSS ؟ اگر قصد دارید به انجام تحلیل آماری برای پایان نامه یا مقاله علمی خود بپردازید باید از یکی از نرم افزارهای آماری استفاده کنید. نرم افزارهای زیادی برای انجام تحلیل های آماری وجود دارد اما دو نرم افزار spss و R جزو معروف ترین و پرکاربردترین نرم افزارهای آماری می باشند. در این مقاله به بررسی این دو نرم افزار معروف آماری می پردازیم و تفاوت های و شباهت های آن ها را با هم مقایسه می کنیم. پس تا پایان این مقاله همراه کیارا آکادمی باشید.
تفاوت‌های نرم افزار SPSS و R

اگر شما هم قصد دارید، برای پروژه آماری خود از یک نرم افزار آماری استفاده نمایید، یکی از سوالات اصلی که خواهید پرسید این است، که کدام نرم افزار برای تحلیل های آماری بهتر است؟ دو نرم افزار برای تحلیل های آماری بسیار معروف هستند. این دو نرم افزارهای SPSS و R می باشند. در این مقاله قصد داریم به این سوال پاسخ دهیم که نرم افزار R برای تحلیل داده ها بهتر است یا نرم افزار SPSS ؟ قبل از هر چیز بهتر است معرفی مختصری از این دو نرم افزار داشته باشیم و سپس به بررسی ویژگی های هر کدام از آن ها بپردازیم.

آشنایی کامل با نرم افزار spss
همه چیز درباره نرم افزار SPSS

نرم افزار SPSS به عبارت Statistical Pakage for the Social Science اشاره دارد و یکی از پر کاربرد ترین نرم افزار های تحلیل داده در بین آماردانان است. این نرم افزار محیط کاربری بسیار ساده ای دارد و هر شخص بدون داشتن عام برنامه نویسی، می تواند با این نرم افزار کار کند.

تحلیل آماری

نرم افزار SPSS از هر دو بخش آمار پشتیبانی می کند یعنی:
آمار توصیفی :

    میانگین
    میانه
    کجی وکشیدگی
    مد
    ترسیم نمودار (مانند نمودار هیستوگرام، نمودار ستونی، نمودار ناحیه ای، نمودار چند ضلعی تراکمی، نمودار دایره‌ای، نمودار جعبه ای، نمودار سری های زمانی)

همه چیز درباره نرم افزار SPSS
آمار استنباطی :
آمار استنباطی پارامتریک

آزمون های پارامتری

    آزمون t مستقل
    آزمون t وابسته
    واریانس یکراهه
    واریانس دوراهه
    کوواریانس

آمار استنباطی ناپارامتریک :

آزمون‌های ناپارامتری

    مجذور کای برای نیکویی برازش
    مجذور کای برای استقلال
    آزمون مک نمار
    آزمون Q کوکران
    ضریب توافق کپا
    uمن-ویتنی
    آزمون ویلکاکسون
    کروسکال-والیس
    آزمون فریدمن

آشنایی با نرم افزارهای آماری
قابلیت‌های نرم افزار SPSS

    امکان ترسیم نمودارهای گرافیکی برای مصور سازی داده های بدست آمده در تحقیق
    ترسیم جدول خروجی از داده ها مانند جدول فراوانی، میانگین و میانه و….
    قابلیت وارد کردن داده ها از نرم افزار اکسل
    انجام آزمون های آماری به راحت ترین شکل

قابلیت‌های نرم افزار SPSS
همه چیز درباره نرم افزار R

R یک زبان برنامه ‌نویسی برای محاسبات آماری و دیتاساینس می باشد که در محیط نرم افزاری R Studio که برای استفاده از زبان برنامه نویسی R طراحی شده است، به کار گرفته می شود. این نرم ‌افزار متن‌ باز هست و به صورت رایگان در اختیار کاربران قرار دارد. R دارای بسیاری از تکنیک‌های آماری مانند این موارد است:

    مدل‌سازی خطی مانند رگرسیون
    مدل‌سازی غیرخطی
    آزمون‌های آماری
    قابلیت‌های گرافیکی
    محاسبات ماتریسی

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

همه چیز درباره نرم افزار R
R یا SPSS ؟

می توان گفت هر کدام از این نرم افزار های آماری مزیت‌ها و مشکلات خاص خودشان را دارند از جمله این موارد :
از نظر یادگیری نرم افزار:

یادگیری نرم افزار SPSS راحت تر و سریع تر از نرم افزار R است. این موضوع خصوصا زمانی مشخص می شود که شما برای استفاده از نرم افزار R باید کدنویسی این نرم افزار را نیز بیاموزید ولی در SPSS هر چند می توانید با کد نویسی نیز تحلیل کنید، ولی بدون یادگیری آن هم می توانید به تمامی امکانات SPSS دسترسی داشته باشید.
از نظر متن‌باز بودن یا نبودن :

R متن باز (Open Source) است و در اصل رایگان است. اگر شما در خارج از ایران می خواهید از نرم افزار های آماری با کمترین هزینه استفاده نمایید گزینه اول شما R خواهد بود ولی SPSS خیر. این نرم افزار کاملا پولی می باشد( البته عزیزان داخل کشور برای استفاده از این نرم افزار به مشکل بر نخواهند خورد . شما می توانید آموزش کرک کردن این نرم افزار را از طریق لینک زیر ببینید).

آموزش کامل کرک کردن نرم افزار SPSS
از نظر به روز بودن و توسعه :

همه چیز درباره نرم افزار R

نرم افزار R مدام در حال توسعه است و توابع جدیدی برای آن نوشته می شود و امکانات و کتابخانه های آن بر اساس نیاز های آماری و…. روز دنیا است.

مشاوره پایان نامه و رساله
از نظر امکانات موجود در نرم افزار :

نرم افزار SPSS میزان امکانات زیادی را در منو خود قرار داده است ولی نرم افزار R تعداد کم تری از امکانات آماری را در خودش در همان لحظه نصب جای داده است.
از نظر کیفیت خروجی ها :

همه چیز درباره نرم افزار R

از جنبه کیفیت گرفتن خروجی و ترسیم جداول و نمودار های آماری، SPSS حرف اول را میزند و نسبت به R ارجح می باشد . هرچند این تکته را نباید فراموش کرد که اولا از نظر ترسیم نمودارها، تمامی نمودارهایی که در SPSS امکان ترسیم وجود دارد، در R نیز ترسیم می شود. از طرفی اگر شما بخواهید خروجی های خودتان را گرافیکی تر کنید کافی است آن ها را در نرم افزار Word ببرید و از امکانات بیشتری بهره ببرید.
از نظر امکانات برای تحلیل‌های سری زمانی :

نرم افزار R از تمامی روش های سری های زمانی مانند: مدل ARIMA ، مدل GARCH، مدل GARCH چند متغیره، آزمون‌های ایستایی سری زمانی (unit root test)، گرسیون برداری (Vector Autoregression) و آزمون هم‌افزایی (Co-integration) پشتیبانی می کند ولی در spss تنها مدل ARIMA و مدل GARCH قابل استفاده است.
از نظر آمار های توصیفی و استنباطی :

هر دو نرم افزار از همه آزمون های پارامتریک و ناپارامتریک
 نرم ‌افزاری برای محاسبات آماری و تحلیل داده میباشد که بر اساس زبان‌ های اس و اسکیم پیاده ‌سازی شده و به رایگان به زبان های مختلف از جمله زبان فارسی برای سیستم عامل های ویندوز،مک و انواع توزیع های لینوکی قابل دسترس استاصلی ترین ویژگی این نرم افزار را میتوان اپن سورس بودن آن معرفی کرد به این معنی که قابلیت توسعه دارد و میتوان با اندکی تغییرات خواسته مورد نیاز خود را در طول زمان اعمال کرد نرم افزار R قدرت بسیاری بالایی در حل سریع انواع مسائل در حوزه آماری دارد.برای حل یک مسئله به زبان R کافی است فقط پک کامل مورد نیاز در زمینه ای که کار میکنید را فراخوانی و به سرعت خواهید دید که جواب مسائل خود را خواهید یافت R مانند سایر نرم افزارهای این حوزه از بیس زبان برنامه نویسی C برای تجزیه و تحلیل داده استفاده میکند. امروزه R به قدرت اصلی در علم تحلیل داده در حوزه های مختلف تبدیل شده است،این دو نرم افزار دارای هسته های متفاوتی هستند که بسیار قدرتمند هستند.
چه پروژه هایی با R در همیارپیپر انجام میشود:

    انجام تمرین R
    انجام پروژه با نرم افزار R
    انجام پروژه صنایع با R
    انجام پروژه تحلیل دR
    انجام پروژه آمار با R
    انجام پروژه مدل سازی R
    انجام پروژه با نرم افزار R
    انجام پروژه دانشجویی با R
    انجام پروژه برنامه نویسی با R

پروژه های دیگری که قابل انجام است.

انجام پروژه های پایتون

انجام پروژه های ژوپیتر

انجام پروژه های پردازش تصویر

انجام پروژه های هوش مصنوعی
زمان بندی پروژه R در همیاپیپر چگونه است؟

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

زمان بندی پروژه R توسط کارفرما تعیین می گردد.ممکن است پروژه شما فوری باشد و یا زمان زیادی برای انجامش داشته باشید.درصورت فوری بودن ما سعی می کنیم در اسرع وقت کار را برایتان انجام دهیم و معمولا هزینه برای انجام پروژه های فوری کمی بیشتر از پروژه هایی با زمان بیشتر تعیین می گردد.اگر پروژه شما چند مرحله ای باشد و بصورت زمانبندی شما پروژه آر R شما را تحویل خواهیم داد و با تایید هر مرحله سراغ مرحله بعدی می رویم و درصورت نیاز به اصلاح در هر مرحله این کار را برای شما انجام می دهیم.
هزینه ارسال سفارش پروژه R و بررسی اولیه چقدر است؟

هزینه سفارش پروژه آر و بررسی اولیه آن در سایت همیارپیپر رایگان است و بعداز بررسی و برآورد هزینه پروژه شما می توانید برای انجام آن تصمیم گیری نمایید.
نحوه قیمت گذاری سفارش پروژه R من چگونه است؟

قیمت گذاری پروژه R شما براساس سختی کار و زمانی که صرف آن می شود و میزان فوری بودن آن تعیین می گردد.قیمت گذاری کار شما توسط ده ها مجری متخصص انجام می شود و بهترین قیمت به شما ارائه می گردد.
بررسی و قیمت گذاری پروژه R من چقدر زمان خواهد برد؟

بررسی پروژه آر R شما نهایتا ۵ ساعت طول خواهد کشید.اگر پروژه شما یک پروژه بزرگ باشید ممکن است این زمان به ۲۴ ساعت افزایش یابد.اما قالبا زمان بررسی و قیمت دهی زیر ۵ ساعت می باشد.اگر پروژه فوری دارید که نیاز به بررسی سریعتر دارد به پشتیبانی اعلام کنید تا سریعتر اقدام شود.
دریافت پروژه آماده R  :

سایت همیارپیپر هزاران پروژه انجام شده آر Rدر سایت جهت دانلود قرار داده است که می توانید آنها را از ما خریداری نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها کافیست برروی لینک پروژه های آماده ADS کلیک کنید.
نحوه سفارش پروژه R:
    RStudioچیست؟

R یک محیط یکپارچه نرم افزاری و زبان برنامه نویسی می باشد که جهت محاسبات آماری و علوم داده کاربرد دارد. نرم افزار R متن باز بوده و توسط شرکت R Core Team بصورت رایگان عرضه و در اختیار کاربران قرار داده شد. پیاده سازی این نرم افزار براساس زبان های اس و اسکیم انجام شده است. نرم افزار آر تمامی زمینه های آمار کاربردی را تحت پوشش قرار می دهد.  این زبان دو فرمت دارد: RStudio Desktop که یک برنامه معمولی برای دسکتاپ بوده ولی RStudio Server برروی یک سرور و از راه دور اجرا می شود و قابلیت دسترسی به RStudio را با استفاده از یک مرورگر وب فراهم می آورد.
ویژگی های مهم نرم افزار R:

    حاوی محدوده وسیعی از تکنیک های آماری همانند: م
    دل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های کلاسیک آماری و …
    دارای قابلیت های گرافیکی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، رسم نمودار و ایجاد اشکال.
    تغییر مستقیم اشیا R با قابلیت اتصال و فراخوانی کدهای سی (C)، سی++ (C++) و فورترن (Fortarn)در هنگام اجرای برنامه.
    قابلیت بکارگیری در محاسبات ماتریسی.
    زبان برنامه‌نویسی ساده و پیشرفته شامل عبارت‌های شرطی ،حلقه و توابع بازگشتی و …

خدمات پایاپروژه در زمینه آر R:

انجام پروژه های ایویوز

انجام پروژه های لیزرل

انجام پروژه های spss

انجام پروژه های مهندسی صنایع

انجام پروژه های تحلیل آماری
انجام پروژه های کمک درسی آر R:

سایت پایاپروژه مفتخر است تا با تجربه ۵ ساله خود، بعنوان سایت معتبر در زمینه انجام پروژه ها به فعالیت خود بپردازد. ما سعی داریم تا پروژه ها را با قیمت مناسب به همراه گزارش عملکرد و آموزش به شما عزیزان ارائه دهیم. تا شما بتوانید کامل مطالب را یاد گرفته و آن را برای اساتید خود ارائه کنید. همچنین در صورت درخواست شما کاربران عزیز میتوانیم فیلم آموزشی از نحوه اجرای پروژه R نیز برای شما آماده کنیم. هدف اصلی ما جلب رضایت شما عزیزان می باشد و در این زمینه از هیچگونه فعالیتی کوتاهی نخواهیم کرد.

جهت سفارش پروژه R خود چه باید کنم؟

برای سفارش پروژه R خود می توانید از طریق فرم ثبت سفارش در زیر اقدام کرده یا با شماره تماس حاصل فرمایید.
زمان و کیفیت پروژه R آر جه مدت است؟

بحث زمان در انجام پروژه های R شما عزیزان مسئله مهمی است. به همین دلیل سایت پایاپروژه با توجه به زمان درخواستی شما سعی دارد تا کمترین زمان ممکن را برای انجام پروژه تان در نظر بگیرد. نکته مهمتر اینکه کیفیت در انجام پروژه های R همواره هدف اصلی گروه پایاپروژه می باشد. پس اطمینان داشته باشید که متخصصان ما در این زمینه حساسیت کافی داشته و نهایت تلاش خود را در این امر دارند.
به چه صورت از پروژه R مطمئن شوم؟

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

کیفیت بالای تیم پایاپروژه باعث شده تا مشتریان عزیزمان نیز به ما اطمینان داشته باشند. و بدون نیاز به سایت های دیگر پروژه خود را به ما بسپارند. اگر شما تا بحال تجربه همکاری با سایت ما را نداشته اید، پیشنهاد می کنیم برای یکبار هم که شده به ما اعتماد کنید و پروژه Rخود را به ما بسپارید. تا شاهد موفقیت پروژه تان باشید.
انتخاب بهترین متخصص درانجام پروژه آر:

بحث تخصص در سفارش انجام پروژه R از اهمیت بالایی برخوردار می باشد. در این راستا برآن شدیم که تیمی از صدها مجری متخصص R را در کنار خود داشته باشیم تا در رشته ها و زمینه های گوناگون همراه شما عزیزان باشیم. تا بدون هیچگونه نگرانی از کیفیت و نتایج پروژه های خوب اطمینان داشته باشید.
آموزش نرم افزار آر R:

تیم پایاپروژه جهت افزایش دانش شما عزیزان دوره های آموزش نرم افزار R را بصورت رایگان در سایت برگزار نموده است. تا شما کاربران عزیز به مباحث مهم و ضروری این زبان مهم، تسلط پیدا کنید. جهت مشاهده آموزرش ها بر روی لینک روبرو کلیک نمایید: آموزش نرم افزار R آر
نمونه پروژه های آر R:

پایاپروژه تاکنون تعداد زیادی از پروژه های پایتون را انجام داده است. جهت مشاهده نمونه هایی از آن به لینک نمونه پروژه های آر مراجعه نمایید.
راه های ثبت سفارش پروژه R:
گونه به وجود آمد ؟

 

این زبان توسط راس ایهاکا و رابرت جنتلمن در سال ۱۹۹۳ ساخته شده است. و هم اکنونانجام پروژه زبان R توسط یک سایت مدیریت می شود .

 
آموزش نصب برنامه r-studio

 

برای نصب برنامه R-Studio ابتدا به وب سایت رسمی R-Studio بروید و به بخش “دانلود” بروید.

در اینجا، آخرین نسخه R-Studio را برای دانلود در دسترس خواهید یافت. نسخه مناسب را بر اساس سیستم عامل خود (ویندوز، مک یا لینوکس) انتخاب کنید و روی لینک دانلود کلیک کنید.

پس از اتمام دانلود، فایل نصب را در رایانه خود پیدا کرده و روی آن دوبار کلیک کنید تا فرآیند نصب آغاز شود.

دستورات روی صفحه را دنبال کنید و شرایط گفته شده را بپذیرید.

می‌توانید تنظیمات پیش‌فرض نصب را انتخاب کنید یا آن‌ها را مطابق با اولویت خود سفارشی کنید.

در نهایت بر روی دکمه “نصب” کلیک کنید تا نصب شروع شود.

پس از اتمام نصب، می توانید R-Studio را راه اندازی کنید و شروع به استفاده از آن برای تجزیه و تحلیل داده ها و نیازهای برنامه نویسی خود کنید.

 
برخی ازکاربرد های  برنامه نویسی R در زمینه های مختلف

 

اشتباهات آماری

الگوریتم های  یادگیری ماشین

تحلیل کردن داده ها

*کاریرد برنامه نویسی Rدر رشته های :

رشته های شیمی (کمومتریک)

رشته های آمار مکانیک

رشته های زیست‌شناسی و شاخه‌های مرتبط

رشته های علوم پزشکی و داروسازی

رشته های بیوتکنولوژی

رشته های علوم روانشناسی و اجتماعی

رشته های مدیریت

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

رشته های آمار و احتمالات

رشته های آمار زیستی

رشته های اپید میولوژی و علوم محیطی

رشته های بیوانفورماتیک

رشته های علوم کامپیوتر

رشته های فیزیک

 
تحلیل آماری با نرم افزار r چگونه است؟

 
تحلیل آماری با نرم افزار r چگونه است؟

 

تجزیه و تحلیل آماری با نرم افزار R بسیار قابل اعتماد است و در زمینه آمار بسیار مورد استفاده قرار می گیرد. R یک زبان برنامه نویسی متن باز و محیط نرم افزاری است که مجموعه زیادی  از تکنیک ها و ابزارهای آماری را ارائه می دهد.

مجموعه ای جامع از توابع و بسته ها را ارائه می دهد که به کاربران امکان می دهد تجزیه و تحلیل های آماری مختلفی را انجام دهند، مانند اکتشاف داده ها، آزمایش فرضیه ها، تحلیل رگرسیون و تجزیه و تحلیل سری های زمانی.

قدرت نرم افزار R در انعطاف پذیری خیلی زیاد است. توسعه پذیری این امکان را به کاربران می دهد که عملکردهای خود را بنویسند و تغییر دهند و امکان سفارشی کردن تجزیه و تحلیل ها را بر اساس نیازهای خاص فراهم می کند.

علاوه بر این، R دارای قابلیت تجسم داده قوی با توابع ترسیم داخلی است که به کاربران امکان ایجاد نمودارها و نمودارهای آموزنده و جذاب را می دهد. به طور کلی، تجزیه و تحلیل آماری با نرم افزار R کارآمد، قدرتمند و بسیار مورد توجه آماردانان، محققان و تحلیلگران داده در سراسر جهان است.

 
تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟

 

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

پایتون و R هر دو زبان های برنامه نویسی پرکاربرد در زمینه تجزیه و تحلیل آماری هستند که هر کدام ویژگی ها و مزایای خاص خود را دارند. پایتون یک زبان همه کاره و همه منظوره است، در حالی که R برای محاسبات آماری و گرافیکی و تخصصی تر است.

پایتون مجموعه گسترده ای از کتابخانه ها و بسته ها را برای تجزیه و تحلیل داده ها مانند NumPy، Pandas و Matplotlib ارائه می دهد که آن را برای مدیریت مجموعه داده های بزرگ و انجام محاسبات پیچیده کارآمد می کند.

از سوی دیگر، R پشتیبانی گسترده ای از مدل سازی و تجزیه و تحلیل آماری، با مجموعه گسترده ای از بسته های آماری و توابع، از جمله موارد محبوب مانند dplyr، ggplot2، و بقا دارد. این امر R را برای محققان و آماردانانی که تجزیه و تحلیل آماری و تجسم را بر تطبیق‌پذیری برنامه‌ریزی عمومی اولویت می‌دهند، انتخابی ارجح می‌سازد.

با این حال، سادگی پایتون، سهولت ادغام با سایر فناوری‌ها و محبوبیت روزافزون، آن را به گزینه‌ای جذاب برای دانشمندان و تحلیلگران داده تبدیل کرده است. در نهایت، انتخاب بین پایتون و R به نیازها و ترجیحات خاص کاربر بستگی دارد، زیرا هر دو زبان در حوزه های مربوط به تجزیه و تحلیل آماری خود برتر هستند.

 
فرق نرم افزار آماری r با rstudio چیست؟

فرق نرم افزار آماری r با rstudio چیست؟

 

پایتون و R هر دو زبان های برنامه نویسی پرکاربرد در زمینه تجزیه و تحلیل آماری هستند که هر کدام ویژگی ها و مزایای خاص خود را دارند. پایتون یک زبان همه کاره و همه منظوره است، در حالی که R برای محاسبات آماری و گرافیک تخصصی تر است.

زبان برنامه نویسی پایتون طیف گسترده ای از کتابخانه ها و بسته ها را برای تجزیه و تحلیل داده ها مانند NumPy، Pandas و Matplotlib ارائه می دهد که آن را برای مدیریت مجموعه داده های بزرگ و انجام محاسبات پیچیده کارآمد می کند. از سوی دیگر، R پشتیبانی گسترده ای از مدل سازی و تجزیه و تحلیل آماری، با مجموعه گسترده ای از بسته های آماری و توابع، از جمله موارد محبوب مانند dplyr، ggplot2، ودارد.

این امر R را برای محققان و آماردانانی که تجزیه و تحلیل آماری و تجسم را بر تطبیق‌پذیری برنامه‌ریزی عمومی اولویت می‌دهند، انتخابی ارجح می‌سازد.

با این حال، سادگی پایتون، سهولت ادغام با سایر فناوری‌ها و محبوبیت روزافزون، آن را به گزینه‌ای جذاب برای دانشمندان و تحلیلگران داده تبدیل کرده است. در نهایت، انتخاب بین پایتون و R به نیازها و ترجیحات خاص کاربر بستگی دارد، زیرا هر دو زبان در حوزه های مربوط به تجزیه و تحلیل آماری خود برتر هستند.

 
چه کسانی و چه رشته هایی از زبان برنامه نویسی R میتوانند استفاده کنند ؟

 

در حالت کلی  در همه رشته‌هایی که قسمتی از محاسبات،  به روش‌های آماری مربوط می باشد ، از رشته‌های علوم پایه گرفته تا رشته‌های گوناگون  پزشکی، فنی و . . . می‌توانند از ویژگی های  عالی و کاربردی انجام پروژه زبان R این نرم‌افزار استفاده کنند . گرایش ها و رشته ‌هایی که نرم‌افزار R انجام پروژه زبان R در آن‌ها کاربرد فراوانی  دارد، رشته بیوانفورماتیک یا زیست ‌داده‌ ورزی می باشد که دانش استفاده از علوم کامپیوتر و آمار و احتمالات در گرایش بیولوژی یا زیست‌شناسی مولکولی می‌ باشد. در حالت  کلی رشته‌های ذکر شده در متن پایین می‌توانند در تحلیل‌های آماری خود از نرم‌افزار R استفاده کنند.

رشته های اپید میولوژی و علوم محیطی

رشته های بیوانفورماتیک

رشته های علوم کامپیوتر

رشته های فیزیک

رشته های شیمی (کمومتریک)

رشته های آمار مکانیک

رشته های علوم روانشناسی و اجتماعی

رشته های مدیریت

رشته های آمار و احتمالات

رشته های آمار زیستی

رشته های زیست‌شناسی و شاخه‌های مرتبط

رشته های علوم پزشکی و داروسازی

رشته های بیوتکنولوژی

پروژه R

 
امکانات  برنامه نویسی به زبان  R :

 

 دارای بسته های نرم افزاری قوی برای تجزیه و تحلیل آماری

 دارای کتابخانه های خاص  چند منظوره برای انجام دادن عملیات های  تحلیلی در زمینه های گوناگون علمی

دارای مستندات فرمت بندی شده و منظم برای استفاده از زبان و کتابخانه های مربوطه

دارای کتابخانه های انجام عملیات داده کاوی و یادگیری ماشین نظیر دسته بندی ، خوشه بندی ، تحلیل شبکه های اجتماعی ، یادگیری تقویتی و …

 دارای امکانات گرافیکی برای تجزیه و تحلیل  کردن داده ها و رسم نمودار ها

دارای امکان ذخیره ، بازیابی و دستکاری داده ها

دارای زبان انجام پروژه زبان R برنامه نویسی ساده و پیشرفته شامل عبارت های شرطی،حلقه ها و توابع بازگشتی و …

 دارای مجموعه ای قدرتمند از عملگرهای محاسباتی ، آرایه ها و ماتریس ها

 
 معایب استفاده از زبان برنامه نویسی R چیست ؟

 

تعداد بالای بسته های محاسباتی

زبان پیچیده

سرعت پایین در اجرا

امنیت اساسی

مدیریت کردن داده ها

منشا ضعیف

 
مزایا استفاده از زبان برنامه نویسی R چیست ؟

 

رشد و توسعه مداوم

آمار

عملیات یادگیری ماشین

گزارش های چشم نواز

بستر مستقل

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

سازگاری

رسم نمودار های با کیفیت

دارای کتابخانه های کاربردی

پشتیباتی کامل از داده های گوناگون

یک زبان منبع باز می باشد .

 
 محبوبیت زبان برنامه نویسی R چیست ؟

 

نتایج و تحقیقات نشان می‌دهد که زبان برنامه‌نویسی آر (R) در مقایسه با دیگر نرم‌افزارهای تحلیلی و آماری مانند  SPSS، MATLAB و SAS محبوبیت بیشتری در میان دانشمندان و پژوهشگران کسب کرده است .

رایا پروژه  با افتخار آماده پذیرفتن وانجام پروژه زبان R توسط تیمی متخصص ومجرب در زمینه های مختلف پروژه و برنامه نویسی پایتون می باشد.

 
نکات قابل توجه

 

پروژه برنامه نویسی R   شما توسط یک تیم پویا وباتجربه چندین ساله انجام میشود.

 پروژه برنامه نویسی R   شما با کیفیت عالی و تضمین شده انجام میشود.

 پروژه برنامه نویسی R  شما در کمترین زمان ومناسب ترین قیمت انجام میشود.

 پس از اتمام پروژه برنامه نویسی R  شما عزیزان ، پروژه شما تا 48ساعت پشتیبانی رایگان میشود.

 
 خدمات رایا پروژه در زمینه برنامه نویسی  R

 

انجام پروژه های داده کاوی با برنامه نویسی R

انجام پروژه های تحلیل آماری با برنامه نویسی R

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  درهای اپید میولوژی و علوم محیطی

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  در  های بیوانفورماتیک

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  درهای علوم کامپیوتر

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  در رشته های فیزیک

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  در  های شیمی (کمومتریک)

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  در  های آمار مکانیک

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  در علوم روانشناسی و اجتماعی

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  در مدیریت

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  در  آمار و احتمالات

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  در  آمار زیستی

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  در  های زیست‌شناسی و شاخه‌های مرتبط

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  در های علوم پزشکی و داروسازی

 انجام پروژه های  برنامه نویسی R  در های بیوتکنولوژی

«ممنون از انتخاب واعتماد شما»
خدمات مرتبط

انجام پروژه های جاوا

انجام پروژه های مپ ردیوس

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

انجام پروژه های تحلیل آماری

انجام پروژه های اسمبلی

انجام پروژه خوشه بندی

انجام پروژه های اندروید

انجام پروژه های متلب

انجام پروژه های اتوکد

انجام پروژه های طراحی ربات

انجام پروژه های jamovi
چگونه ثبت سفارش انجام پروژه های برنامه نویسی به زبانR انجام بدم ؟

 
زار تحلیل آماری R

نرم افزار R یک نرم افزار آماری اوپن سورس است که بسیاری از آمارشناسان با استفاده از آن بسیاری از تکنیک های آماری مدرن را اجرا می‌کنند.

این نرم افزار یکی از قوی ترین و به روز ترین نرم افزارهای آماری است که در زمینه های مختلفی غیر از آمار نیز استفاده می‌شود.

به دلیل رایگان بودن، بسیاری استفاده از این نرم افزار را به سایر نرم افزارها ترجیح می‌دهند علاوه بر این ها یکی دیگر از دلایل محبوبیت آن، قابل استفاده بود برای کاربران نرم افزار Splus است.

نکته ای که وجود دارد، این نرم افزار حتی ساده ترین منوهای آماری را هم ندارد و تمامی امکانات آن از طریق دستورات و کدنویسی قابل استفاده است

انجام پروژه های برنامه نویسی آر

تر افراد سخت است و پروژه‌های زیادی توسط این نرم‌افزار انجام می‌شود. نرم‌افزار R یک نرم‌افزار جهانی است که برای تحلیل داده‌ها مورداستفاده قرار می‌گیرد. این نرم‌افزار برای دانشجویان بسیار کاربردی است و از بخش‌های مختلفی تشکیل شده است تا تحلیل به‌خوبی صورت بگیرد.

با تیمی منتخب از بهترین افراد آشنا به نرم‌افزار R می‌تواند نسبت به انجام پروژه R با بالاترین کیفیت اقدام کند. پس اگر پروژه قابل انجام با این نرم‌افزار را دارید، با ما همراه باشید.
معرفی نرم‌افزار R

این نرم‌افزار در سال ۱۹۹۳ نوشته شد و سال‌هاست برای تحلیل داده‌های آماری از آن استفاده می‌شود. دلیل استفاده از این نرم‌افزار قدرت آن در تحلیل داده‌های آماری از جمله رگرسیون، خوشه‌بندی و … می‌باشد و هم چنین به‌راحتی می‌توان از داده‌های گرافیکی برای خروجی کار استفاده کرد.

در این نرم‌افزار رایگان می‌توان از زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی کرد. برای انجام پروژه با نرم‌افزار  R باید به زبان‌های برنامه‌نویسی مسلط باشید و با محیط کار انجام آن آشنایی داشته باشید. اگر فرصت یادگیری این نرم‌افزار را ندارید، انجام نرم‌افزار آر (R) توسط موسسه استاد پژوهش با بهترین استادان در این حرفه قابل انجام است.
مزیت‌ها و قابلیت‌های نرم‌افزار R

دلیل محبوبیت و انجام پروژه‌های مختلف با نرم‌افزار R ریشه در موارد مختلفی دارد که در ادامه به برخی از آن ها اشاره کرده‌ایم:

    برخورداری از قدرت بالا برای رسم نمودارها و دیگر اشکال گرافیکی در پروژه‌ها
    پیشرفته بودن آن در تحلیل داده‌های آماری مختلف
    استفاده از تکنیک‌های مختلف در تحلیل داده‌ها
    توانایی تحلیل داده‌های ماتریسی
    بهره‌مندی از توابع برگشتی، حلقه‌ها و …

اگر شما نیز به دنبال انجام نرم‌افزار R برای تحلیل داده‌های خود هستید، به تیم ما در مؤسسه استاد پژوهش اعتماد نمایید.

انجام پروژه R در مؤسسه استاد پژوهش

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

برای انجام پروژه‌های آماری با نرم‌افزار آر (R) باید یک مؤسسه نام‌آشنا و معتبر را انتخاب نمایید تا پروژه شما از لحاظ کیفیت در بالاترین سطح قرار داشته باشد. مؤسسه استاد پژوهش با محققان و افراد حرفه‌ای در نرم‌افزار آر همه پروژه‌های با این نرم‌افزار را در زمان دلخواه شما با قیمتی بسیار اقتصادی انجام می‌دهد.

ا را در روند انجام پروژه قرار می‌دهد و در صورت نیاز چگونگی انجام آن را در اختیار شما قرار می‌دهد. همچنین اگر نیاز به اصلاح داده باشد، دراسرع‌وقت آن را رفع می‌کند.
قیمت انجام پروژه R

برای انجام نرم‌افزار آر باید پروژه شما توسط مؤسسه بررسی شود و سپس متناسب با آن قیمت‌گذاری انجام می‌شود. این امر سبب می‌شود که حق کسی ضایع نشود و قیمت‌ها کاملاً منصفانه تعیین شود.

ش پس از آنکه پروژه شما را بررسی کرد، قیمتی که برای انجام پروژه با نرم‌افزار  R مناسب است را به شما اعلام می‌کند. این قیمت بسیار مناسب است و حتماً شما انجام پروژه را به آن ها خواهید سپرد.
ثبت سفارش انجام پروژه با نرم‌افزار R

حال که با مؤسسه استاد پژوهش و حوزه فعالیت آن تا حدودی آشنا شدید، به‌سادگی می‌توانید سفارش خود را در این مؤسسه به ثبت برسانید و پروژه خود را در سریع‌ترین زمان ممکن تحویل بگیرید.

پس اگر پروژه با نرم‌افزار R دارید، حتماً با همکاران ما در مؤسسه استاد پژوهش ارتباط برقرار کنید.

آیا از استفاده از ابزارهای سنتی برای پروژه های تحقیقاتی خود خسته شده اید؟ جلوترش رو نگاه نکن! در این پست وبلاگ، مزایای استفاده از نرم افزار R را در تحقیقات شما بررسی خواهیم کرد. استاد پژوهشی متخصص ما شما را در این فرآیند راهنمایی می کند و نشان می دهد که چگونه R می تواند در تجسم داده ها، تجزیه و تحلیل آماری و موارد دیگر کمک کند. پس بنشینید، یک فنجان قهوه بگیرید و بیایید با هم به دنیای نرم افزار R شیرجه بزنیم!
انجام پروژه های نرم افزاری R

وقتی نوبت به انجام یک پروژه تحقیقاتی می رسد، نرم افزار R می تواند بسیار مفید باشد. این به این دلیل است که این نرم افزار به شما امکان می دهد داده های خود را به طور موثرتری مدیریت و تجزیه و تحلیل کنید. علاوه بر این، شما همچنین می توانید از R برای ایجاد تصاویری خیره کننده استفاده کنید که می تواند به شما در انتقال یافته های خود به دیگران کمک کند.

اگر به فکر استفاده از R برای پروژه تحقیقاتی بعدی خود هستید، در اینجا نکاتی وجود دارد که باید در نظر داشته باشید:

1. قبل از استفاده از R مطمئن شوید که ایده روشنی از پروژه خود دارید.

2. وقتی صحبت از مدیریت داده ها می شود، R می تواند بسیار مفید باشد. با این حال، قبل از استفاده از نرم افزار باید مطمئن شوید که داده های شما تمیز و سازماندهی شده است. در غیر این صورت، ممکن است به نتایج نادرستی برسید.

3. همیشه کد خود را قبل از اجرای آن در کل مجموعه داده خود آزمایش کنید. این به شما کمک می کند تا خطاهایی را که ممکن است در طول فرآیند تجزیه و تحلیل رخ دهد، پیدا کنید.

4. از قابلیت های بصری R با ایجاد تصاویری جذاب استفاده کنید که می تواند به شما کمک کند تا یافته های خود را به طور موثرتری ارتباط برقرار کنید.
آموزش برنامه نویسی R و نرم افزار RStudio

وقتی صحبت از یادگیری برنامه نویسی R و نرم افزار RStudio می شود، هیچ رویکردی برای همه وجود ندارد. هر محققی روش کار خود را دارد و هر پروژه متفاوت است. با این حال، نکاتی وجود دارد که می تواند به آسان تر کردن فرآیند یادگیری برنامه نویسی R و نرم افزار RStudio کمک کند.

یک نکته این است که با تماشای فیلم های آموزشی شروع کنید. آموزش های ویدیویی بسیار عالی به صورت آنلاین موجود است، مانند مواردی که توسط سازمان نرم افزار نجاری ارائه شده است. این ویدیوها می توانند مقدمه خوبی بر اصول برنامه نویسی R و نرم افزار RStudio باشند.

نکته دیگر خواندن پست های وبلاگ و مقالات در مورد استفاده از برنامه نویسی R و نرم افزار RStudio است. این موارد را می توان به راحتی با جستجوی آنلاین پیدا کرد. خواندن تجربیات دیگران با استفاده از این ابزارها می تواند در درک نحوه کار آنها و نکاتی که برای استفاده دارند مفید باشد.

هنگامی که درک اولیه ای از نحوه استفاده از برنامه نویسی
و دیگر دانشگاه های معتبر سراسر کشور کار خود را گسترش داد و به ارائه آموزش نحوه انجام پایان نامه، مدل سازی، نگارش و استخراج مقاله از پایان نامه پرداخت. در سال 1389 با مجوز نمایندگی الزویر و دریافت مجوز فعالیت از وزارت علوم، تحقیقات و فناوری و با کمک اعضای هیأت علمی دانشگاه شریف، شهید بهشتی و امیرکبیر، موسسه پژوهشی الزویر تأسیس شد و دپارتمان های کامپیوتر و برق شکل گرفت. در سال 1391 با پیشنهاد اعضای هیأت علمی دانشگاه علامه طباطبایی و تهران دپارتمان های مدیریت و حقوق شکل گرفت. در سال 1392 دپارتمان های عمران، معماری، مکانیک و صنایع، مواد و هوافضا تشکیل و تحت مجموعه دپارتمان های فنی مهندسی قرار گرفت. در سال 1393 دپارتمان های روانشناسی، زبان و ادبیات انگلیسی، زبان و ادبیات فارسی، فلسفه، هنر و گرافیک نیز تشکیل و تحت مجموعه دپارتمان های علوم انسانی قرار گرفت. موسسه پژوهشی الزویر با 11 سال سابقه موفق در زمینه آموزش انجام پایان نامه، مقاله و پروژه های دانشجویی در خدمت دانشجویان عزیز داخل و خارج از کشور برای پایان نامه، پروپوزال، سمینار، تحقیق و پروژه های دانشجویی و همچنین تهیه مقالات کلاسی، مروری، علمی پژوهشی، ISC  و ISI در همه مقاطع تحصیلی کاردانی، کارشناسی، کارشناسی ارشد ، دکترا می باشد. با توجه به تأکید نماینده الزویر بر کیفیت بالا و قابل دفاع پایان نامه ها و امکان استخراج مقالات isi با ایمپکت قابل قبول از پایان نامه ها و نظارت مداوم نماینده وزارت علوم بر کیفیت انجام کارها در موسسه پژوهشی الزویر، موسسه حساسیت زیادی بر کیفیت انجام پایان نامه ها، مقالات و پروژه های دانشجویی دارد و از همان مرحله تعیین موضوع تا دفاع نهایی توسط دانشجو کیفیت انجام کار رصد می شود.
انجام پروژه r های دانشجویی برنامه نویسی تحلیل آماری با نرم افزار r rstudio react کامسول spss پایتون کارشن
 مرجع اصلی انجام پروژه پایتون (python) با داشتن سابقه ای چندین ساله در انجام پروژه برنامه نویسی پایتون python و کادری مجرب در این حوزه آماده پذیرش پروژه پایتون شما عزیزان می باشد.جهت سفارش پروژه پایتون می توانید با شماره ۰۹ تماس بگیرید و یا به واتساپ این شماره پیام دهید.همچنین از طریق آیدی تلگرامی @fnalk میتوانید پروژه پایتون خود را برای ما ارسال کنید.
پایتون Python

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]


از جمله زبان های برنامه نویسی که مهندسین کامپیوتر سایت همیار پروژه سابقه کار کردن با آن را دارند، زبان برنامه نویسی پایتون Python است؛ بنابراین در صورتی که پروژه پایتون Python دارید، کافیست انجام آن را به مهندسان همیارپروژه بسپارید.

برنامه نویسی پایتون تقریبا در سابقه کار همگی مهندسان کدنویس سایت همیارپروژه وجود دارد؛ تضمین کیفیت نتیجه نهایی و تعهد به انجام کار در مهلت تعیین شده توسط شما از وظایفی است که سایت همیار پروژه و مهندسان آن هیچگاه از آن سر باز نمی زنند.
انجام پروژه های برنامه نویسی پایتون PYTHON

زبان برنامه نویسی پایتون را می توان به عنوان یک زبان برنامه نویسی داینامیک و شی گرا معرفی نمود که دارای کاربرد گسترده ای در نرم افزارها و تکنولوژی های گوناگون است.زبان برنامه نویسی PYTHON از سامانه پویا و توسعه یافته برای تشخیص نوع پارامترها استفاده می کند و قابلیت پشتیبانی مدل های گوناگون برنامه نویسی را دارا می باشد.از جمله مدل های برنامه نویسی می توان به شیء گرا و همچنین برنامه نویسی دستوری و تابع محور اشاره نمود.امروزه زبان برنامه نویسی پایتون در گستره وسیعی از پروژه ها به کار گرفته شده است که از مهم ترین آنها می توان به استفاده از زبان برنامه نویسی PYTHON در نرم افزارهای ناسا اشاره نمود.
کتابخانه های پایتون:

کتابخانه های تعریف شده زبان برنامه نویسی پایتون بسیار گسترده می باشد و این موضوع سبب تسهیل در یادگیری زبان برنامه نویسی PYTHON می گردد.یکی دیگر از امکانات زبان برنامه نویسی پایتون امکان اجرای کدهای نوشته شده در آن بر روی پلتفرم های گسترده ای از جمله گوشی های همراه و ویندوز و لینوکس است.امروزه زبان برنامه نویسی PYTHON به صورت توسعه یافته در شرکت های بسیاری مورد استفاده قرار می گیرد که از جمله آن ها می توان به یاهو و گوگل و ناسا اشاره نمود.

انجام پروزه پایتون
گروه همیارپروژه مرجع اصلی انجام پروژه های پایتون (python) :

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]


روژه بعنوان اصلی ترین مرکز تخصصی انجام پروژه های پایتون (python) با دارا بودن کادر مجرب و متخصصان آمادگی ارائه خدمات لازم به شما را در زمینه ی پروژه پایتون را دارا می باشد.به همین منظور شما می توانید با کارشناسان مجموعه در تماس باشید. و پس از ارسال جزییات مربوط به پروژه خود شامل مقالات بیس و نوآوری های تعریف شده از کمک و راهنمایی های ایشان در جهت پیشبرد پروژه استفاده نمایید.کادر همیارپروژه با بررسی مقاله بیس و همچنین نوآوری های مد نظر شما اقدام به انجام پروژه پایتون شما در کوتاهترین زمان و با بالاترین کیفیت ممکن می نماید.
پروژه های قابل انجام با پایتون:

برخی از موضوعاتی که همیارپروژه با زبان پایتون می تواند پروژه هایتان را انجام دهد عبارتست از  :

انجام پروژه های یادگیری ماشین

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های پردازش تصویر

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های امنیت و پن تست سایت و شبکه

انجام پیاده سازی مقاله با پایتون

و…
دانلود پروژه های آماده پایتون (python):

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

اکنون صدها پروژه پایتون را انجام داده است و برخی از آنها را در سایت بعنوان پروژه آماده پایتون بارگزاری نموده است که شما عزیزان میتوانید در لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید: پروژه های آماده پایتون
مشاوره در انجام پروژه پایتون:

مشاوره در انجام پروژه Python توسط کارشناسان همیارپروژه انجام میشود. این کارشناسان از ابتدا انتهای پروژه پایتون در کنار شما خواهند بود. و با ارائه گزارش کامل شما را کامل در روند انجام کاری پروژه پایتون قرار خواهند داد.جهت ارائه مشاوره در انجام پروژه پایتون خود می توانید به آیدی تلگرامی @fnalk پیام دهید.
سفارش پروژه پایتون:

برای سفارش پروژه پایتون میتوانید از طریق فرم ثبت پروژه اقدام نمایید و یا به آییام دهید.اگر بخواهید از طریق واتساپ با ما در ارتباط باشید میتوانید با شماره های و در واتساپ به ما پیام دهید. پروژه های پایتون شما بررسی شده و در کمترین زمان ممکن پاسخ داده خواهد شد.
کیفیت انجام پروژه پایتون :

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]


همیارپروژه به عنوان مرجع انجام پروژه پایتون همواره بالاترین کیفیت را در انجام پروژه های پایتون Python در اولویت قرار داده است تا بتوانید رضایت مشتریان خود را بدست آورد.کافیست یکبار کار با ما را امتحان کنید تا دیگر سراغ هیچ سایت دیگری برای سفارش پروژه پایتون خود نروید.
زمان تحویل پروژه :

زمان انجام پروژه پایتون Python با توجه به سختی کار و زمان اعلام شده توسط مشتری تنظیم میگردد ولی همواره سعی بر این بوده که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
اطمینان از کیفیت انجام پروژه :

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

با توجه به اینکه پروژه های Python توسط متخصصین و استاتید در همیارپروژه انجام میشود، که تجریه چندین ساله در انجام پروژه پایتون دارند اطمینان در انجام پروژه های پایتون از اهداف اصلی گروه همیارپروژه می باشد.
مراحل انجام پروژه پایتون در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه پایتون برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه پایتون شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.

انتخاب بهترین محقق برای پروژه پایتون :

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]


مهمترین بخش سفارش پروژه پایتون شما انتخاب یک محقق کاربلد و حرفه ای پایتون با توجه موضوع و شرایط پروژه شما می باشد.ما به دلیل داشتن صدها مجری متخصص پایتون در مباحث و رشته های مختلف و همچنین تجربه چندین ساله کار با برنامه نویسان و مجریان پایتون می دانیم که پروژه شما را کدام محقق قادر به انجام آن است و نیازی به آزمون و خطای انجام پروژه توسط سایر محققین نیست.پس مطمئن باشید بهترین محقق و در عین حال کمترین قیمت پیشنهادی را برای کارتان درنظر خواهیم گرفت.
تضمین پشتیبانی در انجام پروژه پایتون :

گروه همیارپروژه با داشتن سابقه ای چندین ساله در انجام پایتون تجربه ای گرانبها از انتظارات و خواسته های کارفرمایان محترم کسب نموده است.یکی از مهمترین این خواسته ها “تضمین پشتیبانی” بعد از انجام پروژه پایتون است.همیارپروژه بعداز انتخاب بهترین محقق (مجری) برای پروژه پایتون ، پروژه شما را بصورت مرحله به مرحله مدیریت می کند و هر جا که نیاز باشد شما را در جریان کم و کیف وضعیت پروژه قرار می دهد.بعداز انجام و تحویل پروژه پایتون به شما سایت هر گونه ایراد و اصلاحی که شما مشتری محترم از پروژه تحویل داده شده به ما اطلاع دهید را مورد بررسی قرار داده و ایرادات را برطرف می نماید و تا اخذ رضایت شما پشتیبانی از پروژه تان را ادامه خواهد داد.
ون در سایت همیارپروژه :
کارشناسان گروه همیارپروژه با ارائه مشاوره رایگان در انجام پروژه پایتون از ابتدا تا انتهای پروژه در کنار شما خواهند بود و با دادن مشاوره های هدفمند شما را از سایت های دیگر بی نیاز خواهد کرد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]


انجام پروژه های پایتون – سفارش پروژه های python با بهترین کیفیت
انجام پروژه برنامه نویسی پایتون

انجام پروژه های پایتون - رایا پروژه
زبان برنامه نویسی پایتون چیست ؟

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

 

«زبان برنامه نویسی پایتون» (Python Programming Language) یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی دهه کنونی است که طی سال‌های اخیر، انجام پروژه های پایتون همواره جزو پنج زبان برنامه‌نویسی محبوب موجود در دنیا بوده است. محبوبیت زبان برنامه‌نویسی پایتون در میان توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، شرکت‌ها، پژوهشگران آکادمیک و افراد تازه ‌واردی که در صدد یادگیری برنامه‌نویسی هستند، دلایل گوناگونی دارد ؛زبان برنامه نویسی پایتون با قابلیت‌های بسیار وعالی که دارد تحولی در دنیای برنامه نویسی از توسعه برنامه‌های تحت وب تا ایجاد بازی‌های رایانه‌ای، به وجود آورده است . پایتون در ابتدا در سال 1991 به دنیای برنامه نویسی ورود کرد و در سال‌های اخیر توجه برنامه نویسان  زیادی را به خود جلب کرده و روز به روز طرفداران آن افزایش می یابند .

 
برخی ازکاربرد های  برنامه نویسی پایتون در زمینه های مختلف

 

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]


کاربرد در اسکریپت نویسی

کاربرد در توسعه بازی ها

کاربرد در حوزه توسعه نرم افزارهای دسکتاپ

کاربرد  در توسعه‌ی وب

 کاربرد در اینترنت اشیا

کاربرد در هوش مصنوعی و یادگیری
     با نرم افزار آر R
    انجام پروژه های آمار با نرم افزار آر R
    انجام پروژه فیزیک با نرم افزار آر R
    انجام پروژه های حسابداری با نرم افزار آر R
    انجام پروژه های علوم اقتصادی با نرم افزار آر R
    انجام پروژه های مهندسی صنایع با نرم افزار آر R
    انجام پروژه های بیوانفورماتیک با نرم افزار آر R
    انجام پروژه های زیست شناسی با نرم افزار آر R
    انجام پروژه های علوم پزشکی و داروسازی با نرم افزار آر R
    انجام پروژه آمار زیستی با نرم افزار آر
    انجام پروژه اپیدمیولوژی و علوم محیطی با نرم افزار آر R
    انجام پروژه کامپیوتر با نرم افزار آر R
    انجام پروژه شیمی با نرم افزار آر R
    انجام پروژه علوم روانشناسی و اجتماعی با نرم افزار R
    انجام پروژه علوم اجتماعی با نرم افزار R
    انجام پروژه آمار با نرم افزار آر R

انجام پروژه آر، انجام پایان نامه، پروپوزال و ...انجام پروژه آر، انجام پایان نامه، پروپوزال و …
مراحل انجام پروژه R چگونه است؟

هدف شما از انجام پروژه با آر می‌تواند استنباط آماری و یا تحلیل داده‌ها باشد. از دیگر اهدافی که در کار با این زبان برنامه‌نویسی دنبال می‌شود، می‌توان به ایجاد و یا اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین اشاره کرد. انجام پروژه R با توجه به موضوع و اهدافی که دنبال می‌کند، می‌تواند مراحل متفاوتی داشته باشد. با این حال می‌توان گام‌های مهمی از مراحل کار با آر را معرفی کرد. گام‌هایی که به طور معمول در اغلب پروژه‌ها به چشم می‌خورند. این گام‌ها عبارتند از برنامه‌نویسی، تبدیلات، کشف، مدل‌سازی و در نهایت گزارش نتایج. به فراخور نوع پروژه و مقاصدی که در انجام پروژه های آر دنبال می‌کنید، ممکن است یک یا چند مورد از این مراحل را در پروژه‌تان داشته باشید.

    برنامه‌نویسی: همان‌طور که گفتیم آر یک زبان و نرم‌افزار برنامه‌نویسی‌ست که به منظور تحلیل داده‌ها ایجاد شده است. پس بدیهی‌ست که یکی از مراحل مهم کار با این نرم‌افزار، نوشتن کدهای برنامه‌نویسی باشد.
    تبدیلات: به کمک پایگاه‌های داده و ابزارهای موجود در محیط R می‌توان نسبت به انجام تبدیلات و محاسبات در علوم داده بهره برد.
    کشف: بررسی فرضیه‌ها به کمک آزمون‌های مختلف دیگر مرحله‌ی مهم در اغلب پروژه‌های دانشجویی و کاری با زبان R است.
    مدل‌سازی: مدل‌سازی به منظور تحلیل و آنالیز مدل‌ها و بررسی نتایج آن‌ها، گام مهم دیگری‌ست که در کار با زبان برنامه‌نویسی R با آن سروکار خواهید داشت.
    گزارش نتایج: در پایان می‌توانید با استفاده از نمودارها و دیگر ابزارهای خروجی نظیر R Markdown یا ساخت برنامه‌های تحت وب، نتایج انجام پروژه R و تحلیل خود را به نمایش بگذارید.

صفر تا صد پروژه های دانشگاهی Rصفر تا صد پروژه های دانشگاهی R
ارتباط مقاله، پروپوزال، پایان‌نامه با انجام پروژه های R

انجام پروژه R تنها محدود به پروژه های کلاسی و تمرینی نمی‌شود. بلکه بسیاری از دانشجویان برای پروژه‌های پایانی و پایان‌نامه خود می‌توانند از زبان برنامه‌نویسی R بهره ببرند. به دلیل اهمیت پایان نامه در پروسه‌ی تحصیل، دانشجویان ترجیح می‌دهند به جای آزمون خطا و انجام پروژه با اشتباهات احتمالی، نسبت به سفارش آن اقدام کنند.

سفارش انجام پروژه R از طریق پلتفرم‌های مختلفی امکان‌پذیر است. اما آن‌چه بسیار مهم است، همکاری با افراد متخصص و باتجربه در زمینه انجام پروژه پایانی با آر است. در ادامه به این موضوع بیشتر خواهیم پرداخت. هم‌چنین توصیه می‌شود اگر خودتان قصد انجام پروژه را دارید، حتماً از کمک یک مشاور بهره برده و مراحل انجام پروژه را با اطمینان بیشتری طی کنید.
مشاوره در زمینه انجام پروژه R

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

دریافت مشاوره در انجام پروژه R و دیگر پروژه‌های دانشجویی، یکی از راه‌های اطمینان برای انجام هر چه بهتر پروژه‌هاست. این مشاوره می‌تواند در مراحل مختلف پروژه ارائه شود. شما می‌توانید برای انتخاب موضوع و برنامه‌ریزی برای انجام پروژه از خدمات مشاوره بهره ببرید. ممکن است در حال انجام پروژه باشید و در بخش‌هایی از حل مسئله‌ها و مدل‌سازی‌ها با مشکل مواجه شوید، در چنین شرایطی دریافت خدمات مشاوره می‌تواند راهی به صرفه و منطقی برای به پایان رساندن پروژه باشد.
سفارش انجام پروژه آر

یکی از راه‌های انجام پروژه های R صد درصد تضمینی برای دریافت نمره‌ی قابل قبول، سفارش پروژه آر  R است. با سفارش پروژه می‌توانید انجام آن از صفر تا صد را به مجری سپرده و دیگر نگرانی‌ای از بابت پروژه نداشته باشید. این موضوع برای دانشجویانی که مهارت کافی در کار با زبان برنامه‌نویسی R ندارند انتخابی مناسب است. هم‌چنین در مواقعی که دانشجو زمان کافی برای انجام پروژه های آر –  R ندارد، می‌تواند با سفارش آن، پروژه را در زمان کمی تحویل بگیرد.
انجام پروژه R توسط حرفه ای هاانجام پروژه R توسط حرفه ای ها در کارت پروژه

اما مسئله اینجاست که سفارش پروژه همیشه کاری راحت و بی‌دردسر نیست. چنان‌چه پروژه‌تان را به موسسه یا فردی اشتباه بسپارید، ممکن است به دلایلی هم‌چون تحویل دیرهنگام یا کیفیت پایین پروژه، به نتایج مطلوب نرسید. لذا بسیار مهم است که در انتخاب موسسه برای سفارش انجام پروژه های کارشناسی با نرم افزار R به دقت عمل کنید. انتخاب موسسه‌ای با سابقه‌ی درخشان و تجربه‌ی کافی می‌تواند تا حد زیادی شما را از بابت کیفیت انجام پروژه R و تحویل به موقع آن مطمئن کند. در ادامه به بررسی مراحل ثبت سفارش و انجام پروژه های آر در پلتفرم کارت می‌پردازیم.
مراحل ثبت سفارش انجام پروژه آر (R)

برای انجام پروژه آر (R) دانشجویی می‌توانید موضوع و اطلاعات آن را در اختیار کارشناسان ما قرار دهید و فایل آن را در موعد مقرر تحویل بگیرید. انجام تخصصی پروژه های R در موسسه ما توسط متخصصان باتجربه و حرفه‌ای صورت می‌پذیرد. در زیر مراحل ثبت سفارش پروژه R دانشجویی را مطالعه می‌کنید.

    پر کردن فرم سفارش: برای ثبت سفارش اولین قدم، پر کردن فرم سفارش پروژه آر (R) است. این فرم در وبسایت کارت پروژه در دسترس شماست. هم‌چنین می‌توانید اطلاعات پروژه را از طریق تلگرام یا واتساپ و سایر شبکه‌های اجتماعی برایمان ارسال کنید.
    اعلام نتیجه‌ی ارزیابی: دریافت اطلاعات پروژه به ما کمک می‌کند تا هزینه و زمان تحویل آن را تخمین بزنیم. برای سفارش انجام مینی پروژه آر  R کارشناسان معمولاً در کم‌تر از 12 ساعت پس از پر کردن فرم سفارش، با شما تماس خواهند گرفت و قیمت انجام پروژه R و زمان تحویل آن را با شما در میان می‌گذارند. در خصوص انجام پروژه های پیشرفته R این مرحله ممکن است تا 12 ساعت زمان ببرد.
    توافق و پرداخت بیعانه: کارت پروژه یکی از موسسه‌های پروژه دانشجویی R ارزان و تضمینی بوده و تلاش ما انجام پروژه دانشجویی R در سریع ترین زمان ممکن است. چنان‌چه با نتیجه‌ای که از سوی تیم پشتیبانی به شما اعلام می‌شود موافق باشید، می‌توانید بخشی از هزینه (نصف) انجام پروژه R را پرداخت کرده و نسبت به تکمیل سفارش اقدام کنید.

انجام پروژه R تمامی گرایش هاانجام پروژه R تمامی گرایش ها

پس از پرداخت بیعانه مراحل انجام پروژه آر توسط تیم ما آغاز شده و پروژه کار با  R در مدت معین آماده و در اختیارتان قرار می‌گیرد. مراحل انجام پروژه با برنامه  R در کارت پروژه به شرح زیر است.
مراحل انجام پروژه های R در سایت karet.ir

پس از ثبت سفارش و پرداخت بیعانه، بررسی‌های نهایی بر روی پروژه‌تان انجام شده و فرآیند انجام پروژه R آغاز می‌شود. به منظور انجام تخصصی پروژه های آر  R پیش از هر چیز بهترین کارشناس حاضر در تیم برای انجام پروژه‌تان انتخاب می‌شوند. انتخاب کارشناس با توجه به پارامترهایی هم‌چون رشته‌ی تحصیلی، موضوع پروژه و تجربه‌ی کارشناس در زمینه‌ی مورد نظر انجام می‌شود. پس از انتخاب کارشناس، پروژه با توجه به داده‌هایی که در اختیار ما قرار داده‌اید به انجام می‌رسد.

آن‌چه در این‌جا اهمیت پیدا می‌کند، دقت در وارد کردن اطلاعات فرم سفارش است. چرا که در صورت هر گونه مغایرت، پروژه‌تان به درستی انجام نشده و مسئولیت این موضوع نیز بر عهده‌ی خودتان خواهد بود. پس از انجام پروژه R، فرآیند تکمیل سفارش بر اساس روند زیر ادامه می‌یابد.

    ارائه‌ی نتایج پروژه: با انجام سفارش پروژه آر R، نتیجه‌ی پروژه از طریق فایل‌هایی برایتان ارسال می‌شوند. هدف از این مرحله اطمینان شما از کیفیت پروژه است. با بررسی فایل‌های ارسال شده از ساخت پروژه دانشجویی با آر R، شما می‌توانید نتایج پروژه و صحت آن‌ها را بررسی کرده و کیفیت پروژه را نیز آنالیز کنید.
    تسویه مالی: با بررسی فایل‌های ارسال شده برای بررسی کیفیت انجام پروژه با نرم افزار R، چنان‌چه از کیفیت پروژه رضایت داشتید می‌توانید باقیمانده‌ی تعرفه انجام پروژه دانشجویی  R را پرداخت کنید. اما اگر موردی در فایل مشاهده می‌کنید آن را با تیم کارشناس در میان بگذارید تا اصلاحات لازم انجام شوند.
    تحویل فایل: با پرداخت باقی‌مانده‌ی هزینه‌ی انجام پروژه، فایل نهایی پروژه برایتان ارسال می‌شود. این فایل از طریق پیام‌رسانی که برای دریافت فایل تعیین کرده‌اید برایتان فرستاده خواهد شد.

پس از تحویل فایل نهایی شما تا 72 ساعت از خدمات پشتیبانی بهره‌مند خواهید بود. در بخش‌های بعد توضیحات کامل‌تری را در خصوص پشتیبانی پس از تحویل فایل انجام پروژه R ارائه می‌کنیم.
انجام پروژه R با بالاترین کیفیت و سریع ترین زمانانجام پروژه R با بالاترین کیفیت و سریع ترین زمان
هزینه و تعرفه انجام پروژه R

یکی از اهداف مهم ما در کارت پروژه، انجام پروژه R با قیمت مناسب برای تمام دانشجویان است. در شرایطی که هزینه‌های دانشجویی می‌توانند دانشجویان را در تنگنا قرار دهند، هزینه بالای انجام پروژه های آر می‌تواند مزید بر علت شده و شرایط را برای دانشجویان سخت کنند. همان‌طور که در بخش قبل و در خصوص نحوه سفارش پروژه R دانشجویی توضیح داده شد، اولین قدم برای ثبت سفارش پروژه، بررسی اطلاعات اولیه است. چراکه قیمت خدمات انجام پروژه دانشجویی با R با توجه به اطلاعات پروژه‌تان تعیین می‌شود. به طور کلی می‌توان قیمت انجام پروژه های دانشجویی و دانشگاهی آر R را به عوامل زیر وابسته دانست.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

    مقطع تحصیلی: انجام پروژه آر (R ) دانشجویی در مقاطع تحصیلی بالاتر نظیر دکترا و ارشد به دلیل تخصصی‌تر بودن، با قیمت بالاتری نسبت به پروژه‌های مقاطع کاردانی و کارشناسی انجام می‌شوند.
    حجم و سختی پروژه: هر چه پروژه حجم بیشتری داشته و انجام آن زمان بیشتری را بطلبد، هزینه‌ی انجام آن بالاتر خواهد بود.
    نوع و موضوع پروژه: دیگر عامل تعیین‌کننده‌ی قیمت، نوع پروژه است. برای مثال تعرفه‌ی انجام پروژه پایانی با آر از پروژه‌های کلاسی و تمرینی بالاتر است. هم‌چنین موضوع پروژه می‌تواند بر سختی آن و دانش و تخصص مورد نیاز در انجام آن موثر باشد.
    زمان تحویل: از نکات مهم در زمینه‌ی ارائه خدمات انجام پروژه با نرم افزار آر، می‌توان به زمان تحویل پروژه اشاره کرد. دانشجویان عموماً دیر برای ثبت پروژه اقدام می‌کنند و تحویل فوری پروژه از دغدغه‌های اصلی آن‌هاست. گفتنی‌ست که هر چه پروژه در زمان کم‌تری انجام شود، هزینه‌ی آن بالاتر خواهد بود. لذا بهتر است برای سفارش تحلیل پروژه با نرم افزار آر R زودتر اقدام کنید.

مدت زمان انجام پروژه R

پس از دریافت اطلاعات پروژه، کارشناسان ما علاوه بر قیمت پروژه، زمان تحویل آن را نیز محاسبه می‌کنند. زمان انجام پروژه برنامه نویسی آر R و دیگر انواع پروژه دانشگاهی زبان آر R نیز هم‌چون قیمت آن، با توجه به پارامترهای مختلفی تعیین می‌شود. بدیهی‌ست که هر چه پروژه سخت‌تر بوده و انجام آن فعالیت‌های بیشتری را بطلبد، زمان بیشتری برای انجام پروژه R نیاز خواهد بود.

انجام پروژه های ارزان با  R در پلتفرم کارت معمولاً بر اساس برنامه‌ریزی‌های تیم کارشناسان و فارغ از اولویت‌های دانشجویان برای تحویل زودتر صورت می‌پذیرد. اما اگر دانشجویی به دنبال دریافت پروژه در زمان به مراتب کم‌تری باشد. می‌تواند از خدمات انجام پروژه دانشجویی فوری با R  بهره‌مند شود. این خدمات برای دانشجویانی که اطلاعات پروژه‌شان را دیر دریافت کرده‌اند انتخابی مناسب است. هم‌چنین دانشجویانی که مدت زیادی را برای انجام پروژه تلاش کرده‌اند و به دلیل کمبود وقت موفق به پایان پروژه نشده‌اند می‌توانند از خدمات فوری برای جبران زمان از دست رفته استفاده کنند.
مدت زمان پاسخدهی انجام پروژه آر

سرعت عمل در انجام پروژه دانشجویی برنامه نویسی آر R و تحویل به‌موقع پروژه‌ها، به واسطه‌ی همکاری با کارشناسان خبره و باتجربه‌ی کارت ممکن شده است. اما این تنها دلیل نظم ما و رضایت دانشجویان نیست. برنامه‌ریزی دقیق و ارائه‌ی خدمات آنلاین و تلفنی از سوی تیم پشتیبانی، عامل مهمی‌ست که در پذیرش سفارش انجام پروژه R و انجام آن‌ها در کوتاه‌ترین زمان سریع‌تر عمل کنیم.

پاسخ‌گویی به موقع به دانشجو یکی از دلایلی‌ست که می‌توان برای این موضوع عنوان کرد. ارائه‌ی پیشنهاد قیمت و زمان در سریع‌ترین زمان ممکن برای رسیدن به توافق فوری به دانشجو اولین گام در تسریع فرآیند انجام پروژه است. در ادامه و در مراحل انجام پروژه R تیم پشتیبانی در کم‌ترین زمان و در صورت نیاز اطلاعات جدید را از شما دریافت کرده و این تعامل می‌تواند بر دقت و سرعت انجام پروژه تاثیری مثبت بگذارد.  

دریافت بازخورد شما پس از بررسی نتایج اولیه‌ی پروژه و پاسخدهی به دغدغه‌های ش
هرست سرفصل‌ها و رئوس مطالب مطرح شده در این مجموعه آموزشی، در ادامه آمده است:

    برنامه‌نویسی
        محاسبات مقدماتی در R
            عملگر حسابی
            متغیر
            تابع
            عبارات منطقی

میت یادگیری برنامه نویسی R

R یک زبان برنامه‌نویسی و نرم‌افزار رایگان است که توسط راس ایهاکا و رابرت جنتلمن در سال ۱۹۹۳ ساخته شد. این زبان در میان جامعه آکادمیک و صنعتی بسیار سریع رشد کرده است و به یکی از زبان های بسیار محبوب در زمینه علوم داده و داده کاوی بدل شده است که برنامه نویسان آن فرصت های شغلی خوبی را کسب نموده اند. R دارای کاتالوگ گسترده‌ای از روش‌های آماری و گرافیکی است. این نرم‌افزار شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین، رگرسیون خطی، سری‌های زمانی و استنباط آماری می‌باشد. بیشتر کتابخانه‌های R به زبان R نوشته شده‌اند، اما برای کارهای محاسباتی سنگین، کدهای C ، C++ و Fortran ترجیح داده می‌شوند.

R نه تنها به صورت آکادمیک آموزش داده می‌شود، بلکه بسیاری از شرکت‌های بزرگ از زبان برنامه‌نویسی R استفاده می‌کنند، از جمله Uber ، Google ، Airbnb ، Facebook و …

تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از R طی چنین مراحلی انجام می‌شود: برنامه‌نویسی، تبدیل، کشف، مدل‌سازی و برقراری ارتباط.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

برنامه‌نویسی: R یک ابزار برنامه‌نویسی ساده و قابل دسترسی است.
تبدیل: R از مجموعه‌ای از کتابخانه‌ها ساخته شده است که به طور خاص برای علم داده طراحی شده‌اند.
کشف: داده‌ها را بررسی کنید، فرضیه خود را اصلاح کرده و آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنید.
مدل‌سازی: R مجموعه وسیعی از ابزارها را برای ساخت مدل مناسب داده‌های شما فراهم می‌کند.
برقراری ارتباط: تلفیق کدها، نمودارها و خروجی‌ها با گزارش R Markdown یا ساخت برنامه‌های R Shiny برای به اشتراک گذاشتن با دنیا

 
با خیال آسوده ثبت نام کنید (نظرسنجی‌های کارگاه‌های قبل)
 

دستیابی به رضایت 100 درصدی دوره آذر ماه

دستیابی به رضایت 95 درصدی دوره آبان ماه

 

در مجموع پژواک دانش پس از 4 سال فعالیت پیوسته و برگزاری ده ها دوره آموزشی افتخار کسب رضایتمندی 91 درصدی دانشپذیرانش را دارد که ستاره ای درخشان در دفتر افتخارات و بزرگترین سرمایه معنوی ماست (منبع: نظرسنجی سایت ایوند)

 
آنچه خواهید آموخت

✔️ آشنایی با مفاهیم برنامه نویسی و کاربرد شی گرایی
✔️ تعریف متغیر، دنباله‌ها، بردارها و آرایه‌ها، توابع کاربردی و  پکیج‌های R
✔️ دستورات کنترلی، شرطی و  حلقه های تکرار
✔️ فراخوانی دیتا، معرفی انواع مختلف داده ها
✔️ ایجاد سری داده، تبدیل سری های مختلف داده به یکدیگر
✔️ استخراج داده های معین در یک دیتافریم به روشهای مختلف
✔️ نمایش اطلاعات و عملیات ریاضی
✔️ رسم نمودارهای ابتدایی و پایه
✔️ مدل های خطی
✔️ آنالیزهای آماری (آنالیز واریانس تک و چند متغیره، رگرسیون چندگانه)
✔️ معرفی پکیج های مهم آر جهت استفاده در رسم نمودارهای حرفه ای برای مقالات و انجام مدل های خطی
✔️ معرفی پلت فرم ها و سایت ها جهت پشتیبانی R
ند به برنامه نویسی، و بدنبال یک آموزشگاه خوب برای یادگیری یا ارتقا سطح دانش تئوری و عملی خود می باشید؟

تنوع آموزشگاه ها و کلاس های برنامه نویسی باعث سخت تر شدن انتخاب درست یک آموزشگاه کامپیوتری شده است؟

اگر با این سوالات مواجه هستید

آموزشگاه کامپیوتر آریا تهران با سال ها تجربه در زمینه برگزاری کلاس های فنی و حرفه ای،  آماده مشاوره و کمک به شما هنرجویان عزیز می باشد.

 

محبوبیت R اتفاقی نیست و نمی‌توان آن را یک هیجان زودگذر دانست. زبان برنامه‌نویسی R به یک زبان مشترک در تحلیل داده‌ها تبدیل شده است.

نرم افزار R یکی از قدرتمندترین نرم افزارهای تحلیل آماری است. رایگان بودن و متن باز بودن نرم افزار R باعث توسعه روز افزون آن در تحلیل های آماری شده است همچنین زبان ساده این نرم افزار ، باعث جذب کاربران بسیاری شده است.
دوره آموزش زبان برنامه نویسی آر (R) و نرم فزار R

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

دوره آموزش زبان برنامه نویسی R، بصورت تئوری/عملی می باشد

و ضمن آشنایی با اصول زبان برنامه نویسی R، به صورت عملی نیز با نرم افزار R کار خواهید کرد.

طی دوره آموزش زبان برنامه نویسی و نرم افزار R، شما به تمامی تکنیک های تحلیل داده که زبان برنامه نویسی R ارائه می دهد مسلط خواهید شد

و قادر خواهید بود هر نوع از تحلیل داده را انجام دهید.

این قابلیت تنها در زبان برنامه نویسی R ارائه می شود

همچنین این زبان برنامه نویسی قوی ترین و جامع ترین مجموعه و ابزار های گرافیکی جهت مصور سازی داده های پیچیده را در اختیار شما قرار می دهد

و شما در طول کلاس های زبان برنامه نویسی R، به تمامی این ابزار ها و تکنیک ها مسلط خواهید شد.

آر زبان برنامه‌نویسی دوستداران آمار و علم داده‌ها است.

اگر علاقه‌مند به متدهای آماری و تحلیل داده‌ها و نمایش آن به‌صورت گرافیکی هستید، زبان برنامه‌نویسی آر انتخاب مناسبی برای شماست.
ایجاد تابع در زبان برنامه نویسی R

ایجاد تابع در زبان برنامه نویسی R به ما کمک می کند که وقتی یک کد قرار است به دفعات مورد استفاده قرار گیرد بهتر است ما برای آن قسمت یک تابع تعریف کنیم
کلاس های آموزش نرم افزار و زبان برنامه نویسی (R)

آموزشگاه برنامه نویسی آریا تهران کلاس های آموزش زبان برنامه نویسی R، را به ۲ صورت کلاس آموزش خصوصی و عمومی برگذار می کند

ولی مسلما در کلاس خصوصی آموزش کار با نرم افزار R Studio و اصول و مفاهیم زبان برنامه نویسی آر، زمان بیشتری برای رفع مشکل وجود خواهد داشت و کلاس خیلی سریعتر و بهتر جلو خواهد رفت.

شما با شرکت در کلاس های آموزش مهارت برنامه نویسی به زبان R، همراه با یادگیری اصول و مفاهیم زبان برنامه نویسی R،با قسمت های مختلف نرم افزار R، از مرحله نصب نرم افزار تا :

    آشنایی با محیط R
    ساختارهای کنترل
    تعریف متغیر و عملگرهای ریاضی و منطقی
    تعریف تابع
    کار با توابع درونی R
    کار با بردارها و ماتریس ها
    وارد کردن داده از محیط‌های مختلف به محیط نرم افزارR
    ذخیره کردن داده از محیط R
    تحلیل های آماری داده ها
    رسم نمودار
    پیش پردازش داده ها
    الگوریتم های خوشه بندی
    الگوریتم های رده بندی
    قواعد انجمنی
    اجرای یک پروژه عملی

آشنا خواهید شد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

قابل ذکر است تعداد افراد در کلاس های خصوصی برنامه نویسی آر، ۱ تا ۲ نفر

و در کلاس های عمومی برنامه نویسی آر حداقل ۳ نفر می باشد

همچنین در هر دو کلاس به صورت عملی نرم افزار R آموزش داده می شود.

با توجه به مدت زمان بالا برای آموزش کامل و جامع زبان برنامه نویسی آر (R)، امکان انجام تمرین و پروژه های  مختلف در نرم افزار R وجود دارد.

هنرجویان پس از اتمام دوره آموزش زبان برنامه نویسی و نرم افزار R، بلااستثنا قادر به انجام پروژه های مختلف خواهند بود، و می توانند به راحتی مشغول به کار شوند.
دریافت مدرک معتبر برنامه نویسی به زبان R

آموزشگاه برنامه نویسی آریا تهران، زیر نظر سازمان فنی و حرفه ای به فراگیران دوره آموزش زبان برنامه نویسی R

بعد از گذرندان کامل دوره، ۲ نوع مدرک معتبر برنامه نویسی قابل ارائه به شرکت ها و سازمان های مختلف ارائه می دهد :

– مدرک فنی حرفه ای زبان برنامه برنامه نویسی R (با نرم افزار R)
– مدرک معتبر داخلی برنامه نویسی R

همچنین در صورت درخواست هنرجویان، امکان صدور گواهینامه‌های داخلی و معتبر بین‌المللی براساس نیاز دانشجویان نیز وجود دارد.
قیمت دوره آموزش نرم افزار R و زبان برنامه نویسی آر (R)

همانطور که پیشتر گفته شد آموزشگاه برنامه نویسی زبان R

در دو نوع کلاس خصوصی و عمومی برگذار می شود، که قیمت های آنها به شرح زیر می باشد:
قیمت کلاس خصوصی آموزش زبان برنامه نویسی و نرم افزار R :

هزینه کلاس خصوصی برنامه نویسی R (کار با نرم افزار R) بصورت ساعتی محاسبه می گردد.

ابتدا سطح فراگیر توسط استاد مجرب برنامه نویسی سنجیده می شود و باتوجه به آن

آموزشگاه تعداد ساعت اصلی مورد نیاز برای دوره آموزش را مشخص می کند

که در صورت نیاز هنرجو نیز می تواند تعداد ساعت بیشتری برای رفع مشکل و … رزرو کند.

–هزینه کلاس خصوصی زبان برنامه نویسی R، ساعتی۶۰٫۰۰۰ تومان می باشد.
قیمت کلاس عمومی زبان برنامه نویسی و نرم افزار R :

هزینه کلاس آموزش زبان برنامه نویسی R (کار با نرم افزار R)  با توجه به سرفصل ها و قیمت اعلام شده توسط سازمان فنی حرفه ای (معمولا کمتر) مشخص می شود.

قیمت کلاس های عمومی برنامه نویسی R به شرح ذیل می باشد:

– هزینه دوره ی عمومی زبان برنامه نویسی آر  : ۵۰۰٫۰۰۰ تومان
سر فصل های دوره آموزش زبان برنامه نویسی R (کار با نرم افزار R)
آشنایی با نرم افزار R
آشنایی با ویرایشگرهای مختلف نرم افزار R
آموزش انجام عملیات مختلف در نرم افزار R
انجام عملیات مربوط به چک های دریافتنی و پرداختنی
رسم انواع اشکال و نمودارها در R
رسم انواع اشکال و نمودارها در R
آموزش تئوری و عملی تحلیل های آماری به همراه تحلیل داده های واقعی شامل :
مخاطبین دوره آموزش زبان برنامه نویسی R (کار با نرم افزار R)

آموزش زبان R به همراه نرم افزار R، یک کارگاه آموزش برنامه نویسی عملی است

که برای افراد علاقه مند به برنامه نویسی کامپیوتر، ریاضیات و علوم مهندسی طراحی گردیده است

لذا تمام کسانی که قصد استخدام شدن در سمت های شغلی مرتبط با علوم مهندسی و برنامه نویسی کامپیوتر را دارند، جزء مخاطبین این دوره هستند.

به طور کلی مخاطبین دوره آموزش برنامه نویسی به زبان R، شامل گروه های زیر می شوند :

    کارشناسان و دانشجویان رشته آمار
    کارشناسان و دانشجویان رشته ریاضیات و علوم مهندسی و برنامه نویسان کامپیوتر
    داده کاوان، دانشمندان و متخصصین داده
    تحلیل گرهای داده
    تحلیلگر بازار سهام و فعالان اقتصادی
    کارشناسان تحقیقات بازار شرکت ها
    دانشجویان و محققان علمی
    کارشناسان آمار و مسولان کنترل کیفیت کارخانه های تولیدی و…

همچنین علاوه بر افراد جویای کار برنامه نویسی کامپیوتر، اشخاصی که صرفا علاقه مند به دانش کدنویسی کامپیوتر و زیر مجموعه های این رشته هستند نیز می توانند در این دوره جامع شرکت کنند.
آینده شغلی زبان برنامه نویسان به زبان R

به گزارش وب‌سایت computerworld، رابرت مونچن، آماردان و مدرس زبان برنامه نویسی R

اعلام کرده است این زبان در تابستان امسال به محبوب‌ترین زبان و محیط نرم‌افزاری برای عملیات تحلیلی پژوهشی تبدیل شده است.

وی با بررسی و تحلیل میزان استفاده از این نرم‌افزارها در پژوهش‌های علمی و میزان ارجاعات به این نرم‌افزارها در فروم‌ها و اتاق‌های گفت‌وگوی آنلاین دست به این نتیجه‌گیری زده است.

R یک زبان برنامه نویسی و یک محیط نرم‌افزاری ویژه است که از آن برای انجام عملیات آماری و تحلیلی استفاده می‌شود.

این زبان برنامه نویسی را در دنیای نرم‌افزارها می‌توان همچون نرم‌افزار متلب دانست که انواع گراف‌ها و نمودارها را با تحلیل محاسبات ماتریسی به شما نشان می‌دهد

به همین جهت زبان برنامه‌نویسی R در لیست بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی جای می‌گیرد.

زبان برنامه‌نویسی R، به دلیل OpenSource بودن، به سرعت گسترش یافته است

و با قاطعیت می‌توان گفت که یک بخش ارزشمند و قابل توجه از آینده برنامه نویسی با زبان R نوشته خواهد شد.

به همین دلیل به راحتی می توان نتیجه گیری کرد که چه تعداد  موقعیت شغلی منتظر فارغ التحصیلان رشته برنامه نویسی R از آموزشگاه آریا تهران می باشد.

آمار و تحلیل داده‌ها گام اول برنامه‌ریزی‌های خرد و کلان است، پس فرصت‌های شغلی زیادی در این وادی منتظر شما است.

از آنجا که فاصله دانش تئوری و دانشگاهی با عملی بسیار زیاد است بنابراین صرفا با معلومات دانشگاهی نمی‌توان وارد حوزه اشتغال گردید. و مشکل بیکاران رشته برنامه نویسی کامپیوتر نیز عمدتا نداشتن دانش کاربردی است.

باید گفت که برنامه نویسی هم مانند همه حرفه ها باید از پله اول شروع شود.

ما در آموزشگاه کامپیوتر آریا تهران، به پشتوانه سال ها تجربه و سابقه درخشان در  زمینه برگزاری کلاس های فنی و حرفه ای، همچنین اساتید با تجربه و حرفه ای، آماده ایم تا به شما در طی کردن مسیر یادگیری، از پله اول تا پله نهایی و نتیجه مطلوب کمک کنیم.

نتیجه ؟

دانش عمومی و دانشگاهی معمولا برای استخدام کافی نیست و نیاز به یادگیری و تجربه بیشتری است پس منتظر نمانید و همین حالا سطح علمی خود را بالا ببرید و استخدام شوید.
انجام پروژه برنامه نویسی به زبان R

جهت انجام انواع پروژه های برنامه نویسی R، می توانید با تیم پروژه آریا تهران در ارتباط باشید.

تیم پروژه آریا تهران با اعضای متخصص و حرفه ای در زمینه انواع زبان های برنامه نویسی از جمله زبان برنامه نویسی R، آماده پذیرش انجام پروژه های برنامه نویسی شما عزیزان می باشد.

جهت مشاوره با ما تماس بگیرید
ری بعدی در حال پیشرفت است. علم داده و هوش مصنوعی فناوری هایی هستند که این موضوع را به سمت جلو هدایت می کنند. اگر با دنیای هوش مصنوعی و علم داده آشنایی داشته باشید، احتمالا نام زبان برنامه نویسی پایتون و R زیاد به گوش شما خورده است. R و Python زبان های برنامه نویسی هستند و هر دو این زبان ها از جهاتی شبیه هم می باشند. دانلود و استفاده از آنها رایگان است. این زبان ها عمدتاً در علم داده مورد استفاده قرار میگیرند. اما پایتون بهتر است یا R؟

در اینجا مقایسه python با r را انجام می دهیم تا در صورتی که قصد یادگیری این زبان های پرکاربرد را داشته باشید، بتوانید انتخاب درستی انجام دهید. مقایسه زبان برنامه نویسی پایتون با r می تواند ذهنیت جامعی در مورد کاربرد های این دو زبان برنامه نویسی به شما بدهد و همچنین تفاوت  پایتون با آر نیز در اینجا مشخص خواهد شد.
زبان برنامه نویسی پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی تفسیر شده و سطح بالا شی گرا است. دارای ساختارهای داده داخلی، تایپ پویا (فرآیندی که در آن بررسی نوع در طول زمان اجرا انجام می‌شود) و اتصال (نقشه‌ برداری از اشیاء مختلف با یکدیگر)، که آن را به زبان برتر مورد استفاده برای توسعه برنامه‌ها تبدیل می‌کند است. سینتکس های پایتون ساده، خواندنی و یادگیری آنها آسان می باشد.

زبان برنامه نویسی پایتون

مفسر پایتون و کتابخانه ها برای انواع توزیع ها، رایگان است. برنامه نویسان، پایتون را دوست دارند زیرا به آنها کمک می کند کارایی کد نوشته شده را افزایش دهند. از آنجایی که پایتون یک زبان تفسیری است، اشکال زدایی برنامه بسیار آسان می شود. Python شامل کتابخانه هایی مانند Scikit، Keras، Tensorflow، Matplotlib، NumPy، Pandas و غیره است که عملکردهای پیچیده ای را ارائه می دهند. اضافه شدن Jupyter Notebook، یک برنامه وب برای به اشتراک گذاری کد به صورت زنده، توضیحات علم داده را روان می کند.
مزایای زبان پایتون

    تطبیق پذیری: پایتون یکی از پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی است. شسته و رفته است و استفاده از آن برای برنامه نویسان پیچیدگی خاصی را ایجاد نمی کند. انعطاف پذیری پایتون، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را بدون دردسر انجام می دهد. پایتون شی گرا است، به همین دلیل نیز با این زبان برنامه نویسی می توانید برنامه های سطح بالا را طراحی کنید. شما می توانید آموزش برنامه نویسی پایتون را در چند روز فرا بگیرید!
    منبع باز: پایتون را می توان به راحتی دانلود کرد. همچنین یکی از فعال‌ترین انجمن‌های پشتیبانی را دارد و هر کسی می‌تواند در بهبود کتابخانه‌ها و عملکرد آنها مشارکت داشته باشد.
    کتابخانه‌ها: پایتون کتابخانه‌های زیادی دارد که برای انجام وظایف اصلی مرتبط با علم داده ضروری هستند.
    بهره وری: قابلیت ادغام و کنترل آن باعث افزایش و صرفه جویی در زمان می شود.
    قابل جاسازی: کدهای پایتون قابل جاسازی هستند. کدهای پایتون را می توان با سایر زبان های برنامه نویسی مانند C++ ادغام کرد.

معایب برنامه نویسی پایتون

معایب برنامه نویسی پایتون

    سرعت: پایتون یک زبان تفسیری است، بنابراین نسبتاً کندتر از سایر زبان های برنامه نویسی می باشد.
    محیط موبایل: پایتون برای محیط های اندروید و iOS مناسب نیست. توسعه دهندگان ادعا می کنند که این زبان در چنین محیطی ضعیف است. با این حال، با تلاش های اضافی می توان از آن استفاده کرد.
    مصرف حافظه: پایتون مقدار قابل توجهی رم مصرف می کند. هنگامی که نیاز به دسترسی به اشیاء وجود دارد (به خصوص در تعداد زیاد)، روند کندتر می شود.
    لایه های دسترسی به پایگاه داده: لایه های دسترسی به پایگاه داده پایتون در مقایسه با Java Database Connectivity (JDBC) و Open Database Connectivity (ODBC) توسعه نیافته است و آن را به اتصال پایگاه داده کمتر استفاده می کند.
    Threading: Threading یا جریان چند تابع به طور همزمان یک نقطه ضعف در پایتون به دلیل Global Interpreter Lock (GIL) آن است.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

زبان برنامه نویسی R

R یک زبان برنامه نویسی برای تجزیه و تحلیل آماری یا محاسبات و گرافیک است. R با طیف گسترده‌ای از تکنیک‌های آماری مانند مدل‌ سازی خطی، مدل‌ سازی غیرخطی، آزمون‌های آماری، خوشه‌ بندی و … ارائه می‌ شود. یکی از نقاط قوت R سهولت در تولید نمودار است، از جمله این موارد می توان به نمادهای ریاضی و فرمول‌ها اشاره کرد.

زبان برنامه نویسی r

R به عنوان نرم افزار رایگان در دسترس است. کامپایل می کند و روی یونیکس، ویندوز و macOS کار می کند. R به برنامه نویسان اجازه می دهد تا با تعریف توابع خاص کاربر، قابلیت های بیشتری را اضافه کنند. برای کارهای فشرده، کاربر می تواند کدهای C و C++ را در طول زمان اجرا و به برنامه آر، پیوند دهد. R را می توان با زبان های دیگر مانند C++ با استفاده از بسته ها، گسترش داد.
مزایای برنامه نویسی R

    منبع باز: R یک زبان متن باز است و دانلود و استفاده رایگان است. همچنین می توان به بهینه سازی کد منبع آن کمک کرد.
    مستقل از پلتفرم: R مستقل از پلتفرم است و می تواند روی همه سیستم عامل ها مانند یونیکس، ویندوز و مک کار کند.
    جدال داده ها: R از طریق بسته های خود مانند reader و dplyr، قابلیت تبدیل یک کد آشفته به یک کد ساخت یافته را دارد.
    Plots و Graphs: از طریق ggplot و plotly، R نمودارهای جذابی با نمادها و فرمول ها ایجاد می کند.

در دسترس بودن بسته: R دارای بسته های متعددی است که به توسعه یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده ها و پروژه های آماری اختصاص داده شده است. برای مقایسه زبان برنامه نویسی پایتون با R احتمالا تا اینجا اطلاعات زیادی به دست آورده باشید.
معایب زبان R

معایب زبان R

    حافظه: در زبان R با ذخیره شدن تمام اشیاء در حافظه فیزیکی، حافظه بیشتری مصرف می کند. با گذشت زمان، از آنجایی که برنامه داده های بزرگتری دارد، روند کند می شود.
    امنیت: R فاقد امنیت اولیه است که عملاً جاسازی آن را در برنامه های وب دشوار می کند.
    یادگیری دشوار: برخلاف پایتون، R یک زبان پیچیده است و یادگیری آن برای یک مبتدی دشوار است.
    Slow Runtime: R یک زبان پردازش کند است. در مقایسه با زبان های دیگر مانند MATLAB و Python زمان بیشتری برای خروجی دادن نیاز است.
    مدیریت داده ها: مدیریت داده ها در R خسته کننده است زیرا نیاز دارد که همه داده ها در یک مکان باشند. برای بیگ دیتا ایده آل نیست. با این حال، یکپارچگی دارد که کار را کمی آسان‌تر می‌کند.

مقایسه پایتون با آر R

Python و R زبان‌های ترجیحی در علم داده، تجزیه و تحلیل داده، یادگیری ماشین و غیره هستند. اگرچه برای اهداف مشابهی استفاده می‌شوند، اما با یکدیگر متفاوت هستند. R عمدتاً بر روی بخش آماری یک پروژه متمرکز است در حالی که پایتون در استفاده از آن و وظایف تجزیه و تحلیل داده انعطاف پذیر است. در مقایسه پایتون با R می توان گفت کارهای مختلفی با هر دو زبان می توانید انجام دهید. برای مثال پردازش تصویر با پایتون قابل انجام است و دقیقا این کار با R نیز انجام می شود.

مقایسه پایتو با R

R ابزار قدرتمندی برای تجسم داده ها در قالب نمودار است. استفاده از R در یک محیط تولید به دلیل ابزارهای تولیدی که هنوز توسعه نیافته است دشوار است، در حالی که پایتون به راحتی با یک محیط کاری پیچیده ادغام می شود. با توجه به عملکرد python و R، پایتون گزینه بهتری است زیرا در همه محیط‌ها سریعتر از R اجرا می‌شود.
برنامه نویسی R     پایتون
R یک زبان آماری است که برای تجزیه و تحلیل و نمایش بصری داده ها استفاده می شود.     پایتون یک زبان چند منظوره است که برای استقرار و توسعه پروژه های مختلف استفاده می شود. پایتون تمام ابزارهای مورد نیاز برای وارد کردن یک پروژه به محیط تولید را دارد.
R برای یادگیری آماری با داشتن کتابخانه های قدرتمند برای آزمایش و کاوش داده ها مناسب است.     پایتون برای یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و برنامه های کاربردی وب در مقیاس بزرگ بهتر است.
R کتابخانه های کمتری در مقایسه با پایتون دارد و به راحتی قابل تشخیص است.     پایتون کتابخانه های زیادی دارد. با این حال، درک همه آنها می تواند پیچیده باشد. با استفاده از کتابخانه ها می توانید از کاربرد های پایتون استفاده کنید.
در کنار برنامه نویسی شی گرا، R می تواند برای توسعه موسیقی نیز استفاده شود.     پایتون علیرغم اینکه یک زبان شی گرا است، می تواند برای اهداف مختلفی مانند ساخت یک رابط کاربری گرافیکی، توسعه بازی ها و غیره استفاده شود.
R یک نحو نسبتاً پیچیده دارد و منحنی یادگیری برای این زبان ساده نیست.     Python یک نحو ساده دارد و یادگیری آن آسان است.
بسته های آماری R بسیار قدرتمند هستند.     بسته های آماری پایتون نسبت به R قدرت کمتری دارند.
R به طور کلی زمانی استفاده می شود که وظیفه تجزیه و تحلیل داده ها نیاز به محاسبه (تحلیل) و پردازش مستقل دارد.     پایتون عمدتا زمانی استفاده می شود که تجزیه و تحلیل داده ها باید با برنامه های کاربردی وب یکپارچه شود.
R را می توان برای ساده کردن مسائل پیچیده ریاضی استفاده کرد.     از پایتون می توان برای ساخت برنامه های کاربردی از صفر استفاده کرد.
تعدادی از IDE ها برای زبان R عبارتند از RStudio، StatET و غیره.     پایتون عمدتا زمانی استفاده می شود که تجزیه و تحلیل داده ها باید با برنامه های کاربردی وب یکپارچه شود.
R در بین کاربران محبوبیت کمتری دارد. کاربران آن شامل دانشمندان و تحقیق و توسعه هستند که اغلب بر تجزیه و تحلیل داده ها تکیه می کنند.     از پایتون می توان برای ساخت برنامه های کاربردی از صفر استفاده کرد.
جمع بندی مقایسه python با R

وقتی صحبت از استفاده از پایتون و R به میان می‌آید جای بحث دارد. هر دوی این زبان‌ها مزایا و معایب خود را دارند. پایتون توسط افراد زیادی برای کارهای تیمی استفاده می شود، اما R نیز در حال استفاده است. پایتون برای طیف گسترده ای از ویژگی ها استفاده می شود و R بیشتر برای آمار استفاده می شود. این بستگی به کاربر دارد که زبان را بر اساس نیاز انتخاب کند. در اینجا مقایسه زبان برنامه نویسی پایتون با R به اتمام میرسد و برخی از سوالات متداول شما در این زمینه را هم به ادامه مطلب اضافه کرده ایم.
سوالات متداول در مورد پایتون و R
آیا پایتون بهتر از R است؟

پایتون بهتر از R است زیرا می توان از آن برای اهداف متعدد استفاده کرد. مقیاس پذیری، عملکرد، ادغام و در کل امکانات بهتری دارد. با این حال، اگر هدف تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها باشد، R گزینه بهتری است.
یادگیری پایتون راحتتره یا R

هر دو زبان پایتون و R برای یادگیری آسان‌ هستند. در میان این دو، یادگیری پایتون آسان‌تر است زیرا نحو این زبان ساده‌ تر است و کلمات کلیدی به زبان انگلیسی نزدیک‌ تر هستند.
کدام تقاضا بیشتر است؟ پایتون یا R؟

تقاضا برای R در علم داده بیشتر از پایتون است. R در مقایسه با Python که یک زبان چند منظوره است، به مجموعه مهارت های خاصی نیاز دارد.
اگر پایتون بلد باشم باید R را یاد بگیرم؟

لازم نیست، اما اگر کسی پایتون را بلد باشد، یادگیری R مفید اس
امع زبان های برنامه نویسی پایتون و R
۲۱ اردیبهشت
مقایسه پایتون و آر

  این مقاله را میتوانید در مدت زمان 4 دقیقه مطالعه کنید   منتشر شده در تاریخ: اردیبهشت ۲۱ام, ۱۴۰۱   آخرین بروزرسانی: آذر ۷ام, ۱۴۰۱

زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python) بهتر است یا زبان آر (R)؟ آیا پایتون شباهتی هم با زبان برنامه‌نویسی R دارد؟ این دو چه تفاوت‌هایی باهم دارند؟ برای اینکه به سوال اول جواب دهیم، باید این دو زبان برنامه‌نویسی را بایکدیگر مقایسه کنیم.

مقایسه‌ی زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی بحث جدیدی نیست. هر زبان برنامه‌نویسی ویژگی‌ها،‌ نقاط قوت و ضعف خاص خودش را دارد. هر زبانی برای هر کاری مناسب نیست. برنامه‌نویس و توسعه‌دهنده باید زبان برنامه‌نویسی کاری را که می‌خواهد انجام دهد پیدا کند. این انتخاب در موفقیت‌آمیزبودن یا نبودن پروژه‌های برنامه‌نویس و توسعه‌دهنده بسیار مهم است. مقایسه دو زبان برنامه‌نویسی وقتی مهم‌تر می‌شود که هر دو زبان برای انجام‌دادن پروژه خاصی،‌ مثل تحلیل داده، کاربردی هستند.

اگر برنامه‌نویس تازه‌کار نباشد و بخواهد علاوه‌بر زبان‌های برنامه‌نویسی که می‌داند و با آن‌ها کار کرده است، زبان جدیدی یاد بگیرد؛ بازهم باید ازمیان زبان‌ها یکی را انتخاب کند. زبان‌های برنامه‌نویسی کم نیستند. اتفاقا این زبان‌ها فهرست بلندبالایی دارند. همه‌ی این دلایل، مقایسه‌ زبان‌های برنامه‌نویسی باهم را مهم می‌کند. این نوشته به مقایسه‌ی دو زبان برنامه‌نویسی بسیار مهم و پرکاربرد (Python vs R) اختصاص دارد.

 

پایتون بهتر است یا آر؟

 

آنچه در این نوشته خواهیم داشت

    مقایسه پایتون و آر (Python vs R)
        تفاوت های پایتون و R
        برای پروژه‌های دیتا ساینس (علم داده) پایتون بهتر است یا R؟
        جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
            نویسنده
                مهدیه اسماعیلی

مقایسه پایتون و آر (Python vs R)

شاید مقایسه پایتون و هیچ زبان دیگری این‌قدر مهم نباشد. پایتون و R دو رقیب بسیار سرسخت هستند چون هر دو زبان برنامه نویسی در تحلیل داده کاربرد دارند. درواقع، در پروژه‌های Data Science (علم داده یا داده‌ها) از پایتون و آر می‌شود استفاده کرد. البته پایتون فقط به‌خاطر قدرتی که در تحلیل داده‌ها دارد زبان برنامه‌نویسی پرطرفداری نیست. پایتون نقشی تعیین‌کننده در تاریخ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز داشته است.

زبان برنامه نویسی R در دانشگاه و به‌دست استادان دانشگاه خلق شده است. اولین نسخه‌ی R را دو استاد دانشکده آمار دانشگاه اوکلند نیوزیلند (Robert Gentleman and Ross Ihaka، که با R & R نیز شناخته می‌شوند) نوشتند. اما از سال ۱۹۹۷ به‌بعد علاوه‌بر آن دو استاد، تیمی با ده‌ها متخصص (R Core Team) از سراسر جهان ارتقای این زبان را برعهده گرفتند. (برای آشناشدن با تیم R و همچنین نسخه‌های مختلف آن سایت رسمی آر، r-project.org، را بخوانید.)

اگر بخواهم زبان برنامه‌نویسی R را خیلی خلاصه تعریف کنم، باید بگویم که R محیط و زبانی است که متخصصان علم آمار برای محاسبات آماری (Statistical Computing) نوشته‌اند. تنها کار آر جمع‌آوری و تحلیل آمار نیست. R برای ساختن نمودارهای آماری و نمایش داده‌ها (Statistical Graphics) نیز کاربرد دارد. پس زبان برنامه نویسی R زبانی کاملا تخصصی برای حوزه‌ای کاملا تخصصی و مشخص است. (قطعه‌کد زیر نمونه‌ای از کدهای R است.)

 
x <- 1:10 # Creates sample data
ifelse(x<5 | x>8, x, 0)
[1]  1  2  3  4  0  0  0  0  9 1

 

زبان برنامه‌نویسی پایتون زبانی سطح بالا، شی‌گرا، فانکشنال و تفسیری است. پایتون زبانی پویا، با کدهای بسیار خوانا و همچنین کاربردهای متفاوت است. پایتون ممکن است حتی زبان برنامه‌نویسی بک‌اند یک سایت باشد. پایتون را یک برنامه‌نویس (Guido van Rossum) در سال ۱۹۸۹ ساخت.

 
تفاوت های پایتون و R

حالا که با تعریف پایتون و R  آشنا شدیم، نوبت می‌رسد به مقایسه‌ی آن‌ها. اصل در مقایسه این است که شبا‌هت و تفاوت‌ها گفته شود. اما در مقایسه‌ی دو زبان برنامه‌نویسی پایتون و R مشکلی وجود دارد: این دو زبان درواقع شباهتی بایکدیگر ندارند جزاینکه هردو برای تحلیل داده و محاسبات آماری استفاده می‌شوند و هردو این قدرت را دارند که حجم زیادی از داده را تحلیل کنند. پس در مقایسه‌ی پایتون و R بحث اصلی درباره‌ی تفاوت‌‌های این دو زبان، مخصوصا برای تحلیل داده‌ها و محاسبات آماری است.

    فکر می‌کنم اساسی‌ترین تفاوت مشخص است. پایتون واقعا یک زبان برنامه‌نویسی همه‌کاره است. فرقی نمی‌کند برنامه‌نویس بخواهد الگوریتم یادگیری ماشین بنویسد یا سایت توسعه دهد، پایتون با قدرت و سرعت و انعطاف‌پذیری بالا همه‌ی این کارها را انجام می‌‌دهد. اما R فقط و فقط برای محاسبات آماری، آن‌هم از نوع آکادمیک و بسیار پیچیده‌ی آن، مناسب است.
    کسانی‌که از پایتون استفاده می‌کنند برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان هستند درحالی‌که R را دانشگاهیان،‌ دانشمندان و متخصصان تحقیق‌وتوسعه (R&D) به‌کار می‌برند.
    تفاوت سوم که شاید بشود گفت نتیجه‌ی تفاوت دوم است

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

نرم افزار R دارای محدوده گسترده ‌ای از تکنیک ‌های آماری ماننده: مدل‌ سازی خطی و غیرخطی، آزمون ‌های کلاسیک آماری، تحلیل سری ‌های زمانی، رده ‌بندی، خوشه ‌بندی و همچنین قابلیت‌ های گرافیکی است. در محیط R، کدهای سی، سی پلاس پلاس و فورترن قابلیت اتصال و فراخوانی هنگام اجرای برنامه را دارند.

در صورت خواستن دانلود پایان نامه انجام پروژه در نرم افزار rروی لینک کلیک کنید

 

 
اگر پروژه مدنظر خود را پیدا نکردیم چه کنیم؟

جهت سفارش پروژه خود در اریاپروژه با شماره تماس بگیرید یا از طریق واتساپ و یا به ایدی تلگرام رابطه با آن داشته باشید.

R analytics تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از نرم افزار R است .همان طور که قبلا هم اشاره شد R یک زبان منبع باز است که برای انجام پروژه های آماری یا گرافیکی استفاده می شود. نرم افزار R اغلب در تحلیل داده های آماری و داده کاوی استفاده می شود. می توان از آن برای تجزیه و تحلیل، برای شناسایی الگوها و ساخت مدل های عملی استفاده کرد. نرم افزار R نه تنها می تواند به تجزیه و تحلیل داده های سازمانی کمک کند، بلکه میتواند برای ایجاد و توسعه نرم افزارهای کاربردی که تجزیه و تحلیل آماری را انجام می دهند نیز استفاده شود.

محبوبیت زبان برنامه نویسی R.
ویژگی های نرم افزار RStudio  

کاربرانی که برای اولین بار از نرم افزار R استفاده می کنند اغلب در مورد تفاوت بین R و RStudio سردرگم می شوند. RStudio در واقع یک افزونه برای نرم افزار R است. درواقع یکی از اصلی ترین ویژگی های نرم افزار R Studio این است که نرم افزار R را می گیرد و یک رابط گرافیکی بسیار کاربرپسند به آن اضافه می کند. بنابراین هنگامی که شخصی از RStudio استفاده می کند، همچنان از نسخه کامل نرم افزار R استفاده می کند اما به دلیل رابط کاربری بهبود یافته از قابلیت های بیشتری بهره می برد. در نتیجه هنگام استفاده از نرم افزار R  همیشه بهتر است که از RStudio استفاده کرد.
RStudio درواقع یک IDE برای نرم افزار R است. برخی از ویژگی های نرم افزار R Studio عبارتند از:

میز کار قابل تنظیم با تمام ابزارهای مورد نیاز برای کار با نرم افزار R در یک مکان (کنسول، منبع، نمودارها، فضای کاری، راهنما، تاریخچه و غیره).

دارای ویرایشگر تکمیل سازی کد (code completion).

 Rstudioکد را به طور مستقیم از فایل اجرا می کند.(یکی از پرکاربرد ترین ویژگی های نرم افزار RStudio)

پشتیبانی کامل از نوشتن اسناد Sweave و TeX

روی ویندوز، مک و لینوکس اجرا می شود و دارای پورت FreeBSD است.

همچنین می تواند به عنوان یک سرور اجرا شود و چندین کاربر را قادر می سازد با استفاده از یک مرورگر وب به IDE RStudio دسترسی داشته باشند.

دموی نرم افزار آر استودیو
پیاده سازی الگوریتم های داده کاوی با نرم افزار R

داده کاوی روش های مختلفی را برای کمک به سازمان ها در طبقه بندی  داده ها ارائه می دهد.

برای انجام پروژه داده کاوی  نرم افزار R  یک ابزار مناسبی است. نرم افزار R  یک ابزار برنامه نویسی متن باز است، که توسط آزمایشگاه های بل Lucent Technologies  توسعه یافته است. دیتا ساینتیست ها

 (data scientist)، مهندسان یادگیری ماشین برای محاسبات آماری، تجزیه و تحلیل، و... کتابخانه های  نرم افزار R مانند Dplyr، Caret، Ggplot2، Shiny را ترجیح می دهند. هشت تکنیک داده کاوی به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد.

مقایسه نرم افزار R و سایر نرم افزارهای داده کاوی
مقایسه نرم افزار R با سایر نرم افزارهای داده کاوی

اگر کار با تجزیه و تحلیل داده ها را شروع کنید، متوجه خواهید شد که یکی از مهمترین مهارت ها مهارت در یک زبان برنامه نویسی آماری است. تحلیلگران داده از SQL  برای برقراری ارتباط با پایگاه های داده استفاده می کنند اما وقتی نوبت به مرتب سازی، دستکاری، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها می رسد بهترین گزینه ها پایتون و R هستند.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

پایتون و نرم افزار R هر دو زبان های رایگان و منبع باز هستند که برای داده کاوی بسیار مناسب میباشند و می توانند روی ویندوز، macOS و لینوکس اجرا شوند. هر دو می توانند تقریباً همه ی کار های تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهند و همچنین هر دوی آن ها زبان های نسبتاً آسانی برای یادگیری هستند. با توجه به آمار چندین سایت محبوب برنامه نویسی مانند TIOBE،Stack Overflow ، PYPL و RedMonk پایتون زبان محبوب تری در سراسر جامعه فناوری است. اگرچه این امر لزوماً به معنای بهتر بودن آن نیست اما نشان می دهد که کاربرد گسترده تری دارد. و ممکن است جامعه قوی تری برای پشتیبانی و توسعه مداوم داشته باشد.
پیاده سازی شبکه عصبی در زبان برنامه نویسی R

شبکه عصبی درست مانند یک سیستم عصبی انسان است که از نورون های به هم پیوسته تشکیل شده است. به عبارت دیگر یک شبکه عصبی از واحدهای پردازش اطلاعات به هم پیوسته تشکیل شده است. شبکه عصبی از پردازش موازی اطلاعات استفاده می کند که نقطه قوت این روش است.

یکی از بهترین ابزارها برای انجام پروژه های شبکه عصبی نرم افزار R studio می باشد که بسیاری از الگوریتم های جدید را نیز پشتیبانی می کند.

پیاده سازی شبکه عصبی در R به ما کمک میکند تا اطلاعات معناداری را استخراج کنیم و الگو های پنهان را از داده های پیچیده شناسایی کنیم. شبکه عصبی یکی از قدرتمند ترین تکنیک ها در دنیای علم داده به حساب می آید.

پیاده سازی شبکه عصبی در R بسیار آسان است. شما می توانید یک شبکه عصبی ساده را تنها با یک لایه پنهان با بسته nnet که به صورت پیش فرض با  Rاز قبل نصب شده است ایجاد کنید. اگر در بحث شبکه های عصبی تازه کار هستید R مکان بسیار خوبی برای شروع است اما برنامه های کاربردی  (deep learning)

نیاز به شبکه های عصبی پیچیده تری دارند. نرم افزار R چندین پکیج برای پیاده سازی شبکه های عصبی از جمله MXNet، darch، deepnet دارد. همچنین پکیج tensorflow می تواند برای پیاده سازی انواع مختلف شبکه های عصبی استفاده شود.
کدام زبان برنامه نویسی یا نرم افزار برای داده کاوی بهتر است؟

در حالی که پایتون یک هدف عمومی است، نرم افزار R تخصصی تر است و برای تجزیه و تحلیل داده های آماری و تجسم های بصری تر مناسب تر است. نرم افزار R برای مدیریت مجموعه داده های عظیم و پردازش های پیچیده از طریق RStudio ساخته شده است. syntax آماری آن برای محققانی که پیشینه آماری دارند بسیار ساده تر است.

دیتا ساینتیست ها  (data Scientist)که تجربه برنامه نویسی دارند و یا افراد تازه کاری که می خواهند در این زمینه تحقیقاتی انجام دهند باید نرم افزار R را بیاموزند. اگر به عنوان آماردان تجربه دارید ساختار نرم افزار R برای شما آسان خواهد بود.

یادگیری SQL برای تغییر داده های ساخته شده حیاتی است. زیرا دیتابیس هایی (database) وجود دارد که می توانند حاوی میلیون ها ردیف باشند، که یافتن دقیق داده های مورد نیاز را دشوار می کنند. SQL یک زبان پرس و جو  (query language)است که به شما این امکان را می دهد که داده های حجیم را تنظیم، مکان یابی و بررسی کنید. اگر از پایگاه داده های رابطه ای استفاده می کنید باید SQL را یاد بگیرید.

کافه پروژه ، مرکز انجام پروژه های R  و داده کاوی در ایران :

سایت فریلنسینگ کافه پروژه یک سایت برون سپاری پروژه است که با داشتن هزاران مجری متخصص در حوزه ها و رشته های مختلف تبدیل به بزرگترین سایت بازار پروژه ایران تبدیل شده است.

در کافه پروژه شما میتوان هم کارفرما باشید و هم فریلنسر (مجری).اگر کارفرما هستید میتوانید رزومه و فعالیت های مجریان مختلف را مشاهده نمایید و با توجه سابقه آنها و نظرات کارفرمایان دیگر در رابطه با پروژه هایی که انجام داده اند به راحتی از توانایی های آنها باخبر شوید.در کافه پروژه بر خلاف اکثر سایت های سفارش پروژه شما می توانید با مجری بصورت مستقیم در رابطه با پروژه خود صحبت کنید و به توافق برسید.و درصورت پذیرش پیشنهاد مجری هزینه را در سایت گروگذاری نمایید و تا انجام کامل پروژه آن را در سایت نگه دارید و پس از اینکه خیالتان از بابت انجام پروژه خود راحت شد اقدام به آزادسازی مبلغ پروژه برای مجری نمایید.

به این دلیل میگوییم که سایت کافه پروژه مرکز انجام پروژه های R و داده کاوی است چون هزاران پروژه در این حوزه در آن انجام شده و بهترین برنامه نویسان را در خود جای داده است.

جهت ثبت نام در این سایت "کافه پروژه" را در گوگل جستجو کنید و در بخش ثبت نام اطلاعات خود را وارد کرده و شروع به فعالیت کنید.پیام دهید.کلیک کنیدتا سفارش جدید خود را سفارش دهید.

 
نحوه دریافت پروژه آماده :

جهت دریافت پروژه آن را از طریق لینک خرید اقدام نماییدو بعداز پرداخت هزینه لینک دانلود را مشاهده نمایید. درصورت خرابی لینک دانلود از طریق شماره میتوانید گزارش مشکل داده تا پروژه شما به راحتی از راه های دیگر توسط متخصصین برایتان ارسال شود.
در صورت مشکل داشتن لینک چه کار کنم؟

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

درصورت خرابی لینک دانلود از طریق شماره میتوانید گزارش مشکل داده تا پروژه شما به راحتی از راه های دیگر توسط متخصصین برایتان ارسال شود یا به ایدی پیام دهید.

انجام پروژه r های برنامه نویس

انجام پروژه پایتون Python

سایت همیارپروژه بعنوان مرجع اصلی انجام پروژه پایتون (python) با داشتن سابقه ای چندین ساله در انجام پروژه برنامه نویسی پایتون python و کادری مجرب در این حوزه آماده پذیرش پروژه پایتون شما عزیزان می باشد.جهت سفارش پروژه پایتون می توانید با شماره ۰۹ تماس بگیرید و یا به واتساپ این شماره پیام دهید.همچنین از طریق آیدی تلگرامی @fnalk میتوانید پروژه پایتون خود را برای ما ارسال کنید.
پایتون Python

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

از جمله زبان های برنامه نویسی که مهندسین کامپیوتر سایت همیار پروژه سابقه کار کردن با آن را دارند، زبان برنامه نویسی پایتون Python است؛ بنابراین در صورتی که پروژه پایتون Python دارید، کافیست انجام آن را به مهندسان همیارپروژه بسپارید.

برنامه نویسی پایتون تقریبا در سابقه کار همگی مهندسان کدنویس سایت همیارپروژه وجود دارد؛ تضمین کیفیت نتیجه نهایی و تعهد به انجام کار در مهلت تعیین شده توسط شما از وظایفی است که سایت همیار پروژه و مهندسان آن هیچگاه از آن سر باز نمی زنند.
انجام پروژه های برنامه نویسی پایتون PYTHON

زبان برنامه نویسی پایتون را می توان به عنوان یک زبان برنامه نویسی داینامیک و شی گرا معرفی نمود که دارای کاربرد گسترده ای در نرم افزارها و تکنولوژی های گوناگون است.زبان برنامه نویسی PYTHON از سامانه پویا و توسعه یافته برای تشخیص نوع پارامترها استفاده می کند و قابلیت پشتیبانی مدل های گوناگون برنامه نویسی را دارا می باشد.از جمله مدل های برنامه نویسی می توان به شیء گرا و همچنین برنامه نویسی دستوری و تابع محور اشاره نمود.امروزه زبان برنامه نویسی پایتون در گستره وسیعی از پروژه ها به کار گرفته شده است که از مهم ترین آنها می توان به استفاده از زبان برنامه نویسی PYTHON در نرم افزارهای ناسا اشاره نمود.
کتابخانه های پایتون:

کتابخانه های تعریف شده زبان برنامه نویسی پایتون بسیار گسترده می باشد و این موضوع سبب تسهیل در یادگیری زبان برنامه نویسی PYTHON می گردد.یکی دیگر از امکانات زبان برنامه نویسی پایتون امکان اجرای کدهای نوشته شده در آن بر روی پلتفرم های گسترده ای از جمله گوشی های همراه و ویندوز و لینوکس است.امروزه زبان برنامه نویسی PYTHON به صورت توسعه یافته در شرکت های بسیاری مورد استفاده قرار می گیرد که از جمله آن ها می توان به یاهو و گوگل و ناسا اشاره نمود.

انجام پروزه پایتون
گروه همیارپروژه مرجع اصلی انجام پروژه های پایتون (python) :

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

روژه بعنوان اصلی ترین مرکز تخصصی انجام پروژه های پایتون (python) با دارا بودن کادر مجرب و متخصصان آمادگی ارائه خدمات لازم به شما را در زمینه ی پروژه پایتون را دارا می باشد.به همین منظور شما می توانید با کارشناسان مجموعه در تماس باشید. و پس از ارسال جزییات مربوط به پروژه خود شامل مقالات بیس و نوآوری های تعریف شده از کمک و راهنمایی های ایشان در جهت پیشبرد پروژه استفاده نمایید.کادر همیارپروژه با بررسی مقاله بیس و همچنین نوآوری های مد نظر شما اقدام به انجام پروژه پایتون شما در کوتاهترین زمان و با بالاترین کیفیت ممکن می نماید.
پروژه های قابل انجام با پایتون:

برخی از موضوعاتی که همیارپروژه با زبان پایتون می تواند پروژه هایتان را انجام دهد عبارتست از  :

انجام پروژه های یادگیری ماشین

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های پردازش تصویر

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های امنیت و پن تست سایت و شبکه

انجام پیاده سازی مقاله با پایتون

و…
دانلود پروژه های آماده پایتون (python):

موسسه همیارپروژه تاکنون صدها پروژه پایتون را انجام داده است و برخی از آنها را در سایت بعنوان پروژه آماده پایتون بارگزاری نموده است که شما عزیزان میتوانید در لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید: پروژه های آماده پایتون
مشاوره در انجام پروژه پایتون:

مشاوره در انجام پروژه Python توسط کارشناسان همیارپروژه انجام میشود. این کارشناسان از ابتدا انتهای پروژه پایتون در کنار شما خواهند بود. و با ارائه گزارش کامل شما را کامل در روند انجام کاری پروژه پایتون قرار خواهند داد.جهت ارائه مشاوره در انجام پروژه پایتون خود می توانید به آیدی تلگرامی @fnalk پیام دهید.
سفارش پروژه پایتون:

برای سفارش پروژه پایتون میتوانید از طریق فرم ثبت پروژه اقدام نمایید و یا به آییام دهید.اگر بخواهید از طریق واتساپ با ما در ارتباط باشید میتوانید با شماره های و در واتساپ به ما پیام دهید. پروژه های پایتون شما بررسی شده و در کمترین زمان ممکن پاسخ داده خواهد شد.
کیفیت انجام پروژه پایتون :

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

همیارپروژه به عنوان مرجع انجام پروژه پایتون همواره بالاترین کیفیت را در انجام پروژه های پایتون Python در اولویت قرار داده است تا بتوانید رضایت مشتریان خود را بدست آورد.کافیست یکبار کار با ما را امتحان کنید تا دیگر سراغ هیچ سایت دیگری برای سفارش پروژه پایتون خود نروید.
زمان تحویل پروژه :

زمان انجام پروژه پایتون Python با توجه به سختی کار و زمان اعلام شده توسط مشتری تنظیم میگردد ولی همواره سعی بر این بوده که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
اطمینان از کیفیت انجام پروژه :

با توجه به اینکه پروژه های Python توسط متخصصین و استاتید در همیارپروژه انجام میشود، که تجریه چندین ساله در انجام پروژه پایتون دارند اطمینان در انجام پروژه های پایتون از اهداف اصلی گروه همیارپروژه می باشد.
مراحل انجام پروژه پایتون در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه پایتون برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه پایتون شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.

انتخاب بهترین محقق برای پروژه پایتون :

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

مهمترین بخش سفارش پروژه پایتون شما انتخاب یک محقق کاربلد و حرفه ای پایتون با توجه موضوع و شرایط پروژه شما می باشد.ما به دلیل داشتن صدها مجری متخصص پایتون در مباحث و رشته های مختلف و همچنین تجربه چندین ساله کار با برنامه نویسان و مجریان پایتون می دانیم که پروژه شما را کدام محقق قادر به انجام آن است و نیازی به آزمون و خطای انجام پروژه توسط سایر محققین نیست.پس مطمئن باشید بهترین محقق و در عین حال کمترین قیمت پیشنهادی را برای کارتان درنظر خواهیم گرفت.
تضمین پشتیبانی در انجام پروژه پایتون :

گروه همیارپروژه با داشتن سابقه ای چندین ساله در انجام پایتون تجربه ای گرانبها از انتظارات و خواسته های کارفرمایان محترم کسب نموده است.یکی از مهمترین این خواسته ها “تضمین پشتیبانی” بعد از انجام پروژه پایتون است.همیارپروژه بعداز انتخاب بهترین محقق (مجری) برای پروژه پایتون ، پروژه شما را بصورت مرحله به مرحله مدیریت می کند و هر جا که نیاز باشد شما را در جریان کم و کیف وضعیت پروژه قرار می دهد.بعداز انجام و تحویل پروژه پایتون به شما سایت هر گونه ایراد و اصلاحی که شما مشتری محترم از پروژه تحویل داده شده به ما اطلاع دهید را مورد بررسی قرار داده و ایرادات را برطرف می نماید و تا اخذ رضایت شما پشتیبانی از پروژه تان را ادامه خواهد داد.
ون در سایت همیارپروژه :
کارشناسان گروه همیارپروژه با ارائه مشاوره رایگان در انجام پروژه پایتون از ابتدا تا انتهای پروژه در کنار شما خواهند بود و با دادن مشاوره های هدفمند شما را از سایت های دیگر بی نیاز خواهد کرد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

انجام پروژه های پایتون – سفارش پروژه های python با بهترین کیفیت
انجام پروژه برنامه نویسی پایتون

انجام پروژه های پایتون - رایا پروژه
زبان برنامه نویسی پایتون چیست ؟

 

«زبان برنامه نویسی پایتون» (Python Programming Language) یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی دهه کنونی است که طی سال‌های اخیر، انجام پروژه های پایتون همواره جزو پنج زبان برنامه‌نویسی محبوب موجود در دنیا بوده است. محبوبیت زبان برنامه‌نویسی پایتون در میان توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، شرکت‌ها، پژوهشگران آکادمیک و افراد تازه ‌واردی که در صدد یادگیری برنامه‌نویسی هستند، دلایل گوناگونی دارد ؛زبان برنامه نویسی پایتون با قابلیت‌های بسیار وعالی که دارد تحولی در دنیای برنامه نویسی از توسعه برنامه‌های تحت وب تا ایجاد بازی‌های رایانه‌ای، به وجود آورده است . پایتون در ابتدا در سال 1991 به دنیای برنامه نویسی ورود کرد و در سال‌های اخیر توجه برنامه نویسان  زیادی را به خود جلب کرده و روز به روز طرفداران آن افزایش می یابند .

 
برخی ازکاربرد های  برنامه نویسی پایتون در زمینه های مختلف

 

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

کاربرد در اسکریپت نویسی

کاربرد در توسعه بازی ها

کاربرد در حوزه توسعه نرم افزارهای دسکتاپ

کاربرد  در توسعه‌ی وب

 کاربرد در اینترنت اشیا

کاربرد در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

کاربرد  در صنعت تجارت الکترونیک

کاربرد در رسانه ها و شبکه های اجتماعی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

 کاربرد در فناوری های مالی و حوزه فین تک

کاربرد در صنعت حمل و نقل

 کاربرد در توسعه زبان های برنامه نویسی

کاربرد در هک و نفوذ

کاربرد در رشته های برق و الکترونیک و همچنین مکانیک

کاربرد در خودکار سازی برنامه ها

کاربرد پایتون در آنالیز اطلاعات

کاربرد پایتون در گسترش برنامه های تحت وب

کاربرد پایتون در پردازش های علمی

کاربرد پایتون در ساخت سیستم های  برنامه ریزی منابع سازمانی

کاربرد های پایتون در مدیریت کسب و کار

 
مزایای برنامه نویسی به زبان  پایتون:

 

زبان مشترک پلتفرمهای مختلف و قابل استفاده در انواع آن

متشکل از توسعه دهندگان گسترده و قدرتمند

دارای ابزار کاربردی فراوان

کدهای کوتاه تر، ساده تر

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

 بهره وری

 بهبود بهره وری برنامه نویس ها

 یکپارچگی ویژگی ها

 
 معایب استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون چیست ؟

سفارش پروژه پایتون - رایا پروژه

دشواری در استفاده از زبان های دیگر

کاهش سرعت

پردازش ضعیف در موبایل

خطاهای هنگام اجرا

لایه های دسترسی پایگاه داده توسعه نیافته

 
 ویژگی مهم زبان برنامه نویسی پایتون چیست ؟

 

یکی از ویژگی‌های زبان‌های برنامه نویسی پایتون ، آموزش‌های زیاد آن می ‌باشد که در خصوص پایتون در صورتی‌ که منابع گزارشی در گیت هاب درست وصحیح  باشند می‌توان گفت که رتبه سوم  در محبوب ؛ ترین زبان برنامه نویسی در دنیا دارد ، و همچنین منابع آموزشی فراوانی از این زبان در اختیار کاربران قرار گرفته است ؛ نقطه ضعف زبان برنامه نویسی  پایتون نسبت به سایر زبان‌های برنامه نویسی دیگر پرکاربرد برنامه نویسی ، سرعت کند تر آن است که همین مورد ممکن است باعث اضطراب و نگرانی کاربران شود که اگر به آن واقع بینانه نگاه کنیم پایتون برای بیش از90 درصد مواقعی که استفاده می ‌شود به اندازه لازم سریع است .

 
چرا بیشتر افراد از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده میکنند؟
انجام پروژه پایتون python

پایاپروژه مفتخر است با سابقه ۵ ساله در انجام پروژه های پایتون، شما کاربران عزیز را در انجام پروژه های خود همراهی نماید. بالاترین کیفیت و نازلترین قیمت همواره هدف ما بوده است. جهت سفارش پروژه خود با شماره تماس حاصل نمایید یا از طریق آی دی تلگرام @با ما در ارتباط باشید.
پخش‌کننده صوت
:

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

:
برای افزایش یا کاهش صدا از کلیدهای بالا و پایین استفاده کنید.
پایاپروژه چه پروژه های پایتون را می تواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های برنامه نویسی با پایتون
    انجام پروژه های شبکه عصبی با پایتون
    انجام پروژه های پیاده سازی با پایتون
    انجام پروژه های داده کاوی با پایتون
    انجام پروژه های هوش مصنوعی با پایتون
    انجام پروژه های درسی با پایتون

معرفی زبان برنامه نویسی پایتون:

پایتون یک زبان برنامه نویسی قدرتمند سطح بالا می باشد که  در سال ۱۹۹۱ تولید شد. این زبان دارای قابلیت های فراوانی می باشد که  با ارائه راهکارهایی در برنامه نویسی و فرایند اسکریپتها تحولی شگرف در دنیای برنامه نویسی ایجاد کرده است. آینده روشنی برای این نرم افزار در ایران تصور می گردد. در بسیاری از سایت های بین المللی از این زبان جهت برنامه نویسی استفاده می گردد. پایتون دارای کلمات کلیدی اندک اما قابل هم بوده که این امر یادگیری آن را برای کاربران آسان می نماید.در واقع پیچیدگی هایی که در زبان های دیگر وجود دارد، در این زبان نیست. در نتیجه در مدت زمان کوتاهی میتوان آنرا فراگرفت. پایتون شامل کتابخانه های وسیعی می باشد که میتوان استفاده های فراوانی از آن کرد.
کاربردهای زبان برنامه نویسی پایتون:

    گسترش برنامه های زیر نظر وب
    نوشتن اسکریپت
    آنالیز و تحلیل اطلاعات
    خودکارسازی  برنامه ها
    گسترش برنامه های تحت وب

 نرم افزار متلب و پایتون:

متلب و پایتون، دو زبان بسیار کاربردی در میان زبان های برنامه نویسی هستند.آمار منتشر شده از سایت گیت هاب نشان میدهد که زبان پایتون در یک دهه اخیر، محبوبیت روز افزونی داشته است به طوری که در سال گذشته میلادی، با عبور از زبان برنامه نویسی جاوا، به دومین زبان محبوب توسعه دهندگان، تبدیل شده است.همچنین زبان متلب نیز که از پایتون، قدیمی تر است، به دلیل کاربرد های بسیار گسترده، بسیاری از برنامه نویسان، از آن استفاده می کنند.
پایتون و کاربرد های متعدد

از دلایل محبوبیت پایتون میتوان به همه جانبه بودن این زبان و برخورداری از ساختاری ساده و قابل درک، اشاره کرد.زبان پایتون معمولا اولین زبانی است که برنامه نویسان، آموزش آن را فرا میگیرند.پایتون، یک زبان همه منظوره و سطح بالا میباشد و توسط برنامه نویسان حرفه ای در زمینه های مختلف، مورد استفاده قرار میگیرد.از زبان برنامه نویسی پایتون، برای مهندسی و برنامه ریزی هوش مصنوعی نیز استفاده می شود. و به دلیل افزایش بازار تقاضای هوش مصنوعی در زمینه های گوناگون، محبوبیت این زبان نسبت به قبل، رشد چشمگیری داشته است.
خدمات پایاپروژه در زمینه زبان پایتون:

انجام پروژه های متلب

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های مهندسی کامپیوتر

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

انجام پروژه های یادگیری ماشین

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های شبیه سازی مقاله با پایتون 
انجام پروژه های کمک درسی پایتون:

سایت پایاپروژه مفتخر است تا با تجربه ۵ ساله خود، بعنوان سایت معتبر در زمینه انجام پروژه ها به فعالیت خود بپردازد. ما سعی داریم تا پروژه ها را با قیمت مناسب به همراه گزارش عملکرد و آموزش به شما عزیزان ارائه دهیم. تا شما بتوانید کامل مطالب را یاد گرفته و آن را برای اساتید خود ارائه کنید. همچنین در صورت درخواست شما کاربران عزیز میتوانیم فیلم آموزشی از نحوه اجرای پروژه پایتون نیز برای شما آماده کنیم. هدف اصلی ما جلب رضایت شما عزیزان می باشد و در این زمینه از هیچگونه فعالیتی کوتاهی نخواهیم کرد.

چرا پروژه پایتون خود را به پایاپروژه بسپاریم ؟

موسسه پایاپروژه با داشتن تجربه ای ۶ ساله در انجام پروژه های پایتون و همچنین با دارا بودن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی گزینه مطمئنی برای شما عزیزان جهت انجام پروژه های پایتون می باشد، یکبار ما را امتحان کنید !
مراحل انجام پروژه های پایتون در پایاپروژه:

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

    قدم اول:ابتدا پروژه پایتون خود را برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت ارسال نمایید.
    قدم دوم:  پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه تان ارسال خواهد شد.
    قدم سوم: بهترین قیمت و زمان تعیین می شود و به شما پیشنهاد داده خواهد شد.
    قدم چهارم: درصورت موافقت شما نصف هزینه ابتدای کار از شما اخذ می گردد.
    قدم پنجم: شما در طی مراحل انجام پروژه توسط تیم پایاپروژه در جریان کارتان قرار خواهید گرفت.
    قدم ششم: پس از پایان کار نتایج برای شما بصورت فیلم و عکس ارسال خواهد شد.
    قدم هفتم: مابقی هزینه از شما در صورت تاییدتان اخذ خواهد شد.
    قدم هفتم: فایل نهایی پروژه برای شما ارسال می شود.
انجام پروژه پایتون (PYTHON)

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

سایت همیار پیپر دارای تجربه ای چندین ساله در انجام پروژه پایتون است که می تواند تمامی پروژه های پایتون موجود را با بهترین کیفیت و مناسب ترین قیمت برایتان انجام دهد.همیار پیپر به لطف مجری های تحصیل کرده در بهترین دانشگاه های داخل کشور و سایر نقاط جهان موفق به کسب رزومه ای درخشان در انجام پروژه های پایتون گردیده است که ضامن کیفیت در انجام پروژه پایتون شماست .برای سفارش پروژه پایتون میتوانید از طریق واتس اپ یا تلگرام با شماره اقدام نمایید.

آیدی تلگرام ما جهت ثبت سفارش @ می باشد.همین حالا سفارش دهید.
پایتون چیست :

زبان پایتون یکی از زبان برنامه نویسی داینامیک و شی گرا است که دارای کابرد گسترده ای در نرم افزار ها و تکنولوژی های مختلف میباشد.زبان برنامه نویسی PYTHON از سامانه پویا و توسعه یافته برای تشخیص نوع پارامترها استفاده می کند و قابلیت پشتیبانی مدل های گوناگون برنامه نویسی را دارا می باشد.از جمله مدل های برنامه نویسی می توان به شیء گرا و همچنین برنامه نویسی دستوری و تابع محور اشاره نمود.امروزه زبان برنامه نویسی پایتون در گستره وسیعی از پروژه ها به کار گرفته شده است که از مهم ترین آنها می توان به استفاده از زبان برنامه نویسی PYTHON در نرم افزارهای ناسا اشاره نمود.
چه پروژه هایی با پایتون  در همیارپیپر انجام میشود:

    انجام پروژه درسی پایتون
    انجام پروژه کلاسی پایتون
    انجام پروژه پیاده سازی با پایتون
    انجام پروژه کدنویسی با پایتون

پروژه های دیگری که قابل انجام است.

انجام پروژه های یادگیری ماشین

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های پردازش تصویر

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پیاده سازی مقاله

انجام شبیه سازی مقاله
زمان بندی پروژه پایتون در همیارپیپر چگونه است؟

 به زبان R  نسخه متن باز از نرم افزار S می باشد زبان R از زبانهای برنامه نویسی است که در آن محاسبات آماری و تحلیل داده انجام میشود. امروزه انجام پروژه داده کاوی با R بسیار فراگیر شده اشت همچنین دانشجویان زیادی برای انجام پایان نامه داده کاوی با R استفاده می کنند. برای مشاوره و انجام پروژه R و پروژه های مرتبط میتوانید با متخصصان آکادمی داده کاوی ارتباط بگیرید.
سفارش انجام پروژه R

 

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

تعریف زبان R

 یکی از زبانهای برنامه نویسی مطرح و معروف جهان  زبان R می باشد این زبان برنامه نویسی برای محاسبات آماری و داده کاوی و نمایش اطلاعات به صورت گرافیکی توسط تحلیلگران مورد استفاده قرار می گیرد جان چمبرز از زبان S زبان R را پایه گذاری کرد.
 تاریخچه زبان R

در سال ۱۹۹۱ پروژه R توسط راس ایکاها و رابرت جنتلمن نوشته شد و هم اکنون هسته ی نرم افزاری توسط تیمی به آدرس اینترنتی (پروژه R) در حال توسعه این نرم‌افزار متن باز هستند.
 ویژگی های زبان R

 زبان برنامه نویسی R دارای محدوده ای گسترده ای از قابلیت های گرافیکی و تکنیک‌های آماری می باشد در محیط نرم افزار R تحلیلگران می‌توانند کد های C++ و c و همچنین فرترن را فراخوانی کرده و از آنها استفاده کنند. تکنیک‌های آماری که در برنامه نویسی R مورد استفاده قرار میگیرد، برای مثال آزمون های کلاسیک آماری، مدل سازی خطی و غیرخطی، رده بندی، خوشه بندی و  … می باشد.
 محبوبیت زبان برنامه نویسی ها

 آمار نشان می دهد که زبان برنامه نویسی  Rدر مقایسه با نرم افزارهای تحلیلی و آماری مثل متلب، SAS و SPSS از محبوبیت بیشتری در بین تحلیلگران برخوردار است.

امکانات زبان برنامه نویسی

     زبان برنامه نویسی R دارای امکانات گرافیکی متعددی برای تجزیه و تحلیل داده ها و رسم نمودار ها می باشد.
     در زبان برنامه سیار می توان داده ها را ذخیره بازیابی و دستکاری کرد.
     دارای مجموعه ای قدرتمند از عملگرهای محاسباتی، ماتریس ها، آرایه ها و … می باشد.
     دارای کتابخانه های خاص چند منظوره برای اجرای عملیات تحلیلی در انواع مختلف مباحث علمی می باشد.
     دارای بسته های نرم افزاری بسیار قوی در زمینه تجزیه و تحلیل آماری است.
     دارای کتابخانه های برای انجام عملیات داده کاوی و یادگیری ماشینی از جمله خوشه بندی یادگیری تقویتی دسته بندی تحلیل شبکه های اجتماعی و غیره می باشد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

برای آشنایی بیشتر با زبان برنامه نویسی R میتوانید کتاب (راهنمای استفاده از نرم افزار R) به نویسندگی مصطفی کریمی را از لینک زیر دانلود کنی
انجام پروژه r

محبوبیت برنامه نویسی در سال‌های اخیر به قدری افزایش یافته است که تقریباً اکثر افراد در مورد آن چیزهایی شنیده‌اند. با توجه به درآمد و حقوق بالای برنامه نویسی و جذابیت‌های متعدد آن، افراد بسیاری تصمیم می‌گیرند که وارد دنیای برنامه نویسی شوند. در این راستا، اولین سوالی که به وجود می‌آید این است که اصلاً برنامه نویسی چیست و چه کاربردی دارد؟ علاوه بر آن، سوال‌های دیگری هم پیرامون مفهوم برنامه نویسی برای بسیاری از افراد به وجود می‌آیند. مثلاً این سوال که الگوریتم برنامه نویسی چیست ، انواع برنامه نویسی چیست ، هدف از برنامه نویسی چیست ، شرکت برنامه نویسی چیست و بسیاری از سوالات دیگر در خصوص برنامه نویسی وجود دارند. در فرهنگ لغت، واژه برنامه نویسی اینگونه تعریف شده است:

برنامه نویسی به فرآیند آماده‌سازی یک برنامه برای یک دستگاه گفته می‌شود که این برنامه از تعدادی دستورالعمل تشکیل شده است.

انجام پروژه r های برنامه نویسی دانشجویی ارنا شبیه سازی مقاله با متلب مقالات برق قدرت r کامسول کلودسیم دینامیک مولکولی ارنا فلوئنت پایتون

به احتمال زیاد این تعریف بسیار پیچیده و گیج کننده است. بنابراین در ادامه سعی شده است به بیان ساده و با ذکر مثال، پاسخ دقیق‌تر و شفاف‌تری به این سوال داده شود که برنامه نویسی چیست؟

به بیان ساده برنامه نویسی چیست ؟

به بیان ساده، اساساً برنامه نویسی اقدامی برای به‌کارگیری کامپیوتر جهت انجام یک وظیفه مشخص است که این وظیفه باید بدون خطا و به‌درستی انجام شود. برای درک بهتر مفهوم برنامه نویسی بهتر است در ادامه مثالی ساده ارائه شود.

برنامه نویسی چیست به بیان ساده

برای مثال فرض می‌شود که شخصی با سطح هوشمندی کم‌تر از باهوش می‌خواهد یک اسباب‌بازی لِگو (Leggo) را بسازد. این شخص دفترچه راهنمای ساخت لگو را در اختیار ندارد و تنها می‌تواند بر اساس دستورات شما ساخت لگو را انجام دهد. باید به یاد داشت که این شخص فاقد هوشمندی است و در صورتی که دستورالعمل‌های دقیق و مشخصی را در خصوص نحوه ساخت لگو دریافت نکند، به احتمال زیاد اشتباهات بسیاری را مرتکب خواهد شد.

انجام پروژه r های برنامه نویسی دانشجویی ارنا شبیه سازی مقاله با متلب مقالات برق قدرت r کامسول کلودسیم دینامیک مولکولی ارنا فلوئنت پایتون

اگر نحوه تفکر این شخص مثل یک کامپیوتر باشد، آنوقت حتی اگر دستورالعمل مربوط به تنها یک قطعه لگو و نحوه قرار دادن آن در محل صحیح به طور مشخص تعیین نشود، کل فرآیند ساخت اسباب‌بازی لگو با مشکل مواجه خواهد شد. در واقع،‌ دستور دادن به این شخص فاقد هوشمندی بسیار شبیه به نحوه انجام برنامه نویسی است. با این تفاوت که در واقعیت به جای یک شخص فاقد هوشمندی، با یک کامپیوتر فاقد هوشمندی سرو کار داریم.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

تعریف برنامه نویسی به زبان ساده

همچنین در برنامه نویسی، به جای دستورالعمل‌های مربوط به نحوه ساخت یک اسباب‌بازی لگو، اطلاعات و دستوراتی در خصوص نحوه تکمیل یک برنامه کامپیوتری مثل یک بازی کامپیوتری یا یک کاربرد تحت وب (وب‌اپلیکیشن) برای کامپیوتر فراهم می‌شوند. نکته مهمی که وجود دارد این است که کامپیوترها فاقد هوشمندی هستند؛ یعنی کامپیوترها به عنوان یک فناوری بسیار پیچیده ساخته شده‌اند، اما در واقعیت، عملکرد اصلی یک کامپیوتر به نحوه مدیریت و فرمان دادن به آن مربوط می‌شود.

انجام پروژه r های برنامه نویسی دانشجویی ارنا شبیه سازی مقاله با متلب مقالات برق قدرت r کامسول کلودسیم دینامیک مولکولی ارنا فلوئنت پایتون

البته برنامه نویسی به سادگی دستور دادن به یک شخص فاقد هوشمندی نیست. دلیلش این است که در برنامه نویسی، نمی‌توان به زبان انسان با کامپیوتر ارتباط برقرار کرد. بلکه، کامپیوتر از زبان ماشین استفاده می‌کند. کدهای ماشین یک نوع زبان عددی به حساب می‌آیند که به آن زبان دودویی یا باینری (Binary) گفته می‌شود.

زبان ماشین چیست

کدهای باینری به گونه‌ای طراحی شده‌اند که کامپیوتر می‌تواند به سرعت آن‌ها را بخواند و دستورالعمل‌های تعیین شده توسط آن را اجرا کند. هر دستورالعمل ارجاع شده به رشته‌ای متشکل از اعداد صفر و یک تبدیل و این رشته سپس برای اجرای وظیفه مربوطه توسط کامپیوتر تفسیر می‌شود.

برای درک بهتر، به مثال لِگو باز می‌گردیم. در مثال ساخت بازی لگو، اگر شخص مربوطه علاوه بر عدم هوشمندی، زبان ما را هم متوجه نشود و مثلاً به زبان چینی صحبت کند، آنگاه شرایط سخت‌تر خواهد شد.

علت نیاز به زبان های برنامه نویسی

در چنین شرایطی برای اینکه بتوانیم با این شخص ارتباط برقرار کنیم، باید دستورالعمل‌ها را از زبان خودمان به زبانی تبدیل کنیم که این شخص متوجه می‌شود. این فرآیند لزوماً همان کاری است که باید برای کامپیوترها هم انجام شود تا آن‌ها بتوانند دستورالعمل‌ها را متوجه شوند. اگرچه، تفاوت اصلی بین مثال بازی لگو با کامپیوترها این است که درک و فهم کدهای ماشین به صورت دودویی برای انسان‌ها بسیار دشوار و تقریباً غیرممکن است. حتی اگر این کار امکان‌پذیر باشد، فرآیندی بسیار زمان‌بر و طولانی خواهد بود.

تبدیل زبان انسان به زبان ماشین

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

هر برنامه حاوی میلیون‌ها کد صفر و یک است، پس دقیقاً چگونه باید دستورالعمل‌ها را به زبان ماشین ترجمه کرد؟ اینجاست که کاربرد و اهمیت «زبان‌های برنامه نویسی» مشخص می‌شود. بنابرین در راستای پاسخ به این سوال که برنامه نویسی چیست باید به این سوال هم پاسخ داده شود که زبان برنامه نویسی چیست؟

زبان برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه r های برنامه نویسی دانشجویی ارنا شبیه سازی مقاله با متلب مقالات برق قدرت r کامسول کلودسیم دینامیک مولکولی ارنا فلوئنت پایتون

زبان‌های برنامه نویسی اساساً برای ترجمه یک برنامه به کدهای ماشین به مانند یک واسط عمل می‌کنند. یادگیری زبان‌های برنامه نویسی نسبت به یادگیری کدهای صفر و یک ماشین بسیار ساده‌ترند و بنابراین برای برنامه نویسان بسیار مفید و کاربردی هستند. در مثال لگو، یک زبان برنامه نویسی به نوعی شبیه به یک مترجم عمل می‌کند؛ این مترجم می‌تواند دستورالعمل‌های دریافتی به زبان انسان را به دستورالعمل‌های قابل تشخیص برای شخصی تبدیل کند که به زبان دیگری صحبت می‌کند. می‌توان زبان‌های برنامه نویسی را چیزی بین زبان ماشین و زبان محاوره انسان‌ها تصور کرد.

انجام پروژه r های برنامه نویسی دانشجویی ارنا شبیه سازی مقاله با متلب مقالات برق قدرت r کامسول کلودسیم دینامیک مولکولی ارنا فلوئنت پایتون

انواع زبان‌های برنامه نویسی بسیاری وجود دارند که هر کدام دارای کاربرد مخصوص به خود هستند. زبان‌های برنامه نویسی مثل پایتون و جاوا زبان‌هایی همه‌منظوره هستند که می‌توان به وسیله آن‌ها وظایف محاسباتی گوناگونی را اجرا کرد. همچنین، زبان‌هایی مثل HTML ،Robot C یا CSS زبان‌هایی هستند که برای مقاصد خاصی مثل راهبری ربات‌های هوشمند یا ساخت وب سایت‌ها طراحی شده‌اند. علاوه بر این، زبان‌های برنامه نویسی معمولاً در خصوص میزان قدرتمندی هم با یکدیگر متفاوت هستند.

زبان برنامه نویسی چیست ؟

برای مثال، جاوا اسکریپت یک زبان اسکریپتی به حساب می‌آید که برای انجام وظایف کوچک‌تر طراحی شده است. اما جاوا و پایتون می‌توانند به لحاظ محاسباتی پردازش‌های بسیار پیچیده‌تری را اجرا کنند. می‌توان میزان قدرتمندی و «سطح» یک زبان برنامه نویسی را به وسیله سنجش میزان شباهت آن زبان به کدهای ماشین اندازه‌گیری کرد. زبان‌های سطح پایین مثل زبان اسمبلی یا C، نسبت یک زبان سطح بالا مثل جاوا یا پایتون به کدهای باینری بسیار نزدیک‌ترند. ایده اساسی این است که هر چه سطح یک زبان برنامه نویسی پایین‌تر باشد، کدهای آن زبان شباهت بیش‌تری به زبان ماشین دارند.

جدا از اهدافی که هر زبان برنامه نویسی برآورده می‌کند، معمولاً تمایلات و سلیقه شخصی هم در انتخاب یک زبان برنامه نویسی دخیل هستند. در واقع، برای برآورده کردن یک هدف خاص و پیاده‌سازی یک قابلیت عملکردی مشخص، قدرت انتخاب وجود دارد و می‌توان از بین چند زبان برنامه نویسی یکی را برگزید. می‌توانید چند زبان برنامه نویسی را امتحان کنید و به این وسیله مشخص می‌شود که کدام یک از آن‌ها برای شما مناسب‌تر هستند.

مهارت برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه r های برنامه نویسی دانشجویی ارنا شبیه سازی مقاله با متلب مقالات برق قدرت r کامسول کلودسیم دینامیک مولکولی ارنا فلوئنت پایتون

مهارت برنامه نویسی که با عنوان مهارت کدنویسی (Coding Skill) هم شناخته می‌شود به هنر استفاده از زبان‌های برنامه نویسی مختلف برای نوشتن دستورات با هدف هدایت یک کامپیوتر، برنامه کاربردی (اپلیکیشن) یا برنامه نرم افزاری گفته می‌شود. در مهارت برنامه نویسی کارها و وظایف مورد نظر برای کامپیوتر تعیین می‌شوند. مهارت‌های برنامه نویسی امکان ایجاد نرم افزارهای کامپیوتری، بازی‌ها، اپلیکیشن‌ها، وب‌سایت و بسیاری از موارد دیگر را فراهم می‌سازند.

مهارت کدنویسی یا همان مهارت برنامه نویسی به دانش و درک زبان‌ها، چارچوب‌ها و معماری‌هایی گفته می‌شود که یک برنامه نویس را قادر می‌سازند تا هر نوع محصول نرم افزاری را ایجاد کند. در دنیایی که تماماً به صورت دیجیتالی متصل است، مهارت‌های کدنویسی تقریباً در تمام جنبه‌های زندگی انسان دخیل هستند. از این رو، پرورش مهارت‌های برنامه نویسی برای موفقیت در هر حوزه‌ای بسیار ضروری به نظر می‌رسد. برنامه نویسان کدهایی را برای ایجاد محصولات دیجیتالی نوین با استفاده از مهارت‌های استثنایی کدنویسی خود خلق می‌کنند. برای خلق چنین محصولاتی تنها مهارت برنامه نویسی کافی نیست و باید این مهارت را با مهارت‌های تجزیه-تحلیل و تفکر خلاقانه تلفیق کرد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

کاربرد برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه r های برنامه نویسی دانشجویی ارنا شبیه سازی مقاله با متلب مقالات برق قدرت r کامسول کلودسیم دینامیک مولکولی ارنا فلوئنت پایتون

برنامه نویسی یا همان کدنویسی تقریباً در تمام جنبه‌های زندگی مُدرن کاربرد دارد. تمام اپلیکیشن‌ها یا همان برنامه‌های نصب شده روی گوشی‌های هوشمند، تبلت‌ها یا کامپیوترها به وسیله کدها اجرا می‌شوند. در سایر سیستم‌های دیجیتال مثل تلویزیون، ماشین حساب و حتی یخچال هم از برنامه نویسی استفاده شده است. امروزه تقریباً همه اتومبیل‌ها هم دارای کامپیوترهای تعبیه شده هستند که در آن‌ها هم برای کنترل همه چیز از سیستم تهویه گرفته تا تزریق کننده‌های سوخت از برنامه نویسی استفاده می‌شود.

در شهرها از برنامه‌های کامپیوتری و کدنویسی برای راهبری و کنترل چراغ‌های راهنمایی استفاده می‌شود. سیستم‌های آنالوگ قدیمی امروزه با استفاده از سیستم‌های کامپیوتری بهینه‌سازی شده‌اند. این قابلیت به مهندسان کامپیوتر امکان می‌دهد تا بتوانند سیستمی بهینه‌تر و در عین حال کم هزینه‌تر را بسازند.

برنامه نویسی ، زندگی روزمره را به میزان بسیار زیادی تحت تاثیر قرار داده است؛ به این دلیل که کدنویسی و کامپیوترها تقریباً در همه صنایع و در سراسر جهان مورد استفاده قرار می‌گیرند و این رشد و نفوذ در تمام بخش‌های کلیدی صنایع مختلف در آینده نیز ادامه خوهد داشت. کامپیوترها جایگزین فناوری‌های منسوخ شده خواهند شد و کدنویسی در زندگی روزمره انسان‌ها بیش‌تر و بیش‌تر حضور خواهد داشت.

الگوریتم برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه r های برنامه نویسی دانشجویی ارنا شبیه سازی مقاله با متلب مقالات برق قدرت r کامسول کلودسیم دینامیک مولکولی ارنا فلوئنت پایتون

در پاسخ به این سوال که الگوریتم برنامه نویسی چیست ، به بیان ساده، می‌توان یک الگوریتم را درست مثل یک دستور آشپزی در نظر گرفت. در این دستور پخت، گام‌های مورد نیاز برای حل یک مسئله یا رسیدن به یک هدف به طور دقیق تعیین شده‌اند. تقریباً اکثر افراد دستورهای آشپزی را دیده‌اند؛ در این دستورالعمل‌ها مواد لازم و مجموعه‌ای از گام‌ها برای نحوه پخت غذا فهرست می‌شوند. یک الگوریتم هم دقیقاً همین‌طور است. در ادبیات کامپیوتری، کلمه‌ای که به جای دستور پخت استفاده می‌شود، رویه (Procedure) نام دارد و مواد لازم هم ورودی‌ها (Inputs) هستند.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

کامپیوتر بر اساس رویه مراحل را دنبال می‌کند و نتایج به صورت خروجی‌ها (Outputs) قابل مشاهده خواهند بود. الگوریتم برنامه نویسی نحوه انجام یک کار را شرح می‌دهد و کامپیوتر هر بار گام‌های تعیین شده در الگوریتم‌ها را دقیقاً به طور یکسان انجام می‌دهد. البته زمانی مراحل دستورات تعیین شده در یک الگوریتم قابل اجرا هستند که این دستورالعمل‌ها به زبان قابل درک برای کامپیوتر تبدیل شوند.

الگوریتم برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه r های برنامه نویسی دانشجویی ارنا شبیه سازی مقاله با متلب مقالات برق قدرت r کامسول کلودسیم دینامیک مولکولی ارنا فلوئنت پایتون

اگرچه، لازم است توجه شود که یک الگوریتم برنامه نویسی در واقع کدهای کامپیوتری نیست، بلکه به زبان محاوره انسان‌ها (مثلاً انگلیسی) نوشته می‌شود. در یک الگوریتم اصل مطلب بیان می‌شود و به حاشیه پرداخته نمی‌شود. الگوریتم دارای یک نقطه آغازین، بخش میانی و بخش پایانی است. معمولاً گام نخست با عبارت «شروع» برچسب زده می‌شود و گام آخر را هم با کلمه «پایان» مشخص می‌کنند.

الگوریتم تنها شامل ترتیبی از مراحل و گام‌ها برای اجرای یک وظیفه و پیاده‌سازی یک عملکرد است. الگوریتم نباید حاوی هیچ مورد نامشخص و ناواضحی باشد تا ابهامی برای خواننده آن به وجود نیاید. یک الگوریتم همواره به یک راه حل ختم می‌شود و باید همیشه بهینه‌ترین راه حلی باشد که به ذهن می‌رسد. اغلب ایده خوبی است که گام‌های الگوریتم شماره‌گذاری شوند.

انواع برنامه نویسی چیست ؟

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

انجام پروژه r های برنامه نویسی دانشجویی ارنا شبیه سازی مقاله با متلب مقالات برق قدرت r کامسول کلودسیم دینامیک مولکولی ارنا فلوئنت پایتون

مقصود از طرح این سوال که انواع برنامه نویسی چیست می‌تواند متفاوت باشد. برخی از افراد ممکن است به دنبال انواع زبان‌های برنامه نویسی باشند و برخی دیگر نیز احتمالاً می‌خواهند در خصوص انواع حوزه‌های مختلف برنامه نویسی در بازار کار اطلاعاتی را به دست آورند. بنابراین در این بخش به هر یک از دو جنبه مختلف این سوال پرداخته شده است. ابتدا انواع زبان‌های برنامه نویسی شرح داده شده‌اند.

انواع زبان برنامه نویسی چیست ؟

انجام پروژه r های برنامه نویسی دانشجویی ارنا شبیه سازی مقاله با متلب مقالات برق قدرت r کامسول کلودسیم دینامیک مولکولی ارنا فلوئنت پایتون

آشنایی داشتن با انواع زبان برنامه نویسی برای افرادی که به دنبال شغلی در زمینه برنامه نویسی و سایر حوزه‌های فناوری اطلاعات هستند، بسیار مفید و مهم است. به واسطه آشنایی با انواع زبان‌های برنامه نویسی می‌توان تشخیص داد که چه زبانی برای چه کاربردی مناسب است و افراد می‌توانند بر اساس زمینه مورد علاقه، زبان برنامه نویسی مناسب را برای یادگیری انتخاب کنند. انواع زبان‌های برنامه نویسی را می‌توان به دو دسته کلی زبان‌های سطح بالا و سطح پایین تقسیم کرد. در ادامه دسته‌بندی دقیق‌تری از انواع زبان برنامه نویسی فهرست شده است:

    زبان سطح پایین : این زبان قابل درک‌ترین نوع زبان برای کامپیوتر به حساب می‌آید که می‌توان آن را به روش‌های زیر دسته‌بندی کرد:

        زبان ماشین (1GL): این نوع زبان رشته‌هایی از اعداد دودویی را شامل می‌شود و تنها زبانی است که به طور مستقیم برای پردازنده کامپیوتر یا همان سی‌پی‌یو قابل درک است.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

        زبان اسمبلی (2GL): این زبان هم نوعی از زبان‌های سطح پایین به حساب می‌آید، چرا که برای طراحی یک برنامه با این زبان، برنامه نویس باید اطلاعات جزئی را در خصوص مشخصات سخت‌افزاری در اختیار داشته باشد.

    زبان سطح بالا : دستورالعمل‌های این نوع زبان برنامه نویسی شباهت و نزدیکی زیادی به زبان انسان یا همان زبان انگلیسی دارند. در زبان سطح بالا از نشانه‌گذاری ریاضی برای اجرای وظایف استفاده می‌شود. یادگیری زبان سطح بالا بسیار آسان‌تر است. زبان‌های سطح بالا را می‌توان به بخش‌های زیر دسته‌بندی کرد:

        زبان رویه محور (3GL): برنامه نویسی رویه محور یا همان رویه‌ای، روشی است برای مدل‌سازی مسئله از طریق مشخص کردن گام‌ها و ترتیب آن گام‌هایی که باید برای رسیدن به نتیجه مطلوب یا وضعیت خاصی در برنامه پیمایش شوند.

        زبان مسئله محور (4GL): در این نوع زبان به کاربران اجازه داده می‌شود تا بدون توصیف تمام جزئیات مروبط به نحوه اعمال تغییرات روی داده‌ها، با هدف تولید نتیجه، مشخص کنند که خروجی باید چه چیزی باشد. این یک گامی فراتر از 3GL به حساب می‌آید.

        زبان طبیعی (5GL): زبان‌های طبیعی همچنان در مرحله توسعه و ساخت هستند. در این نوع از زبان‌ها می‌توان گزاره‌هایی را نوشت که شبیه به جملات عادی به نظر می‌رسند.

انجام پروژه r های برنامه نویسی دانشجویی ارنا شبیه سازی مقاله با متلب مقالات برق قدرت r کامسول کلودسیم دینامیک مولکولی ارنا فلوئنت پایتون

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

انواع زبان برنامه نویسی را می‌توان به شکل دیگری هم دسته‌بندی کرد که در ادامه ملاحظه می‌شود:

    رویه‌ای

    تابعی

    شی گرا

    اسکریپتی

    منطقی

    پایگاه داده‌ای

    جریان داده

انجام پروژه r های برنامه نویس

زمان بندی انجام پروژه پایتون توسط کارفرما تعیین می گردد.ممکن است پروژه شما فوری باشد و یا زمان زیادی برای انجامش داشته باشید.درصورت فوری بودن ما سعی می کنیم در اسرع وقت کار را برایتان انجام دهیم و معمولا هزینه برای انجام پروژه های فوری کمی بیشتر از پروژه هایی با زمان بیشتر تعیین می گردد.اگر پروژه شما چند مرحله ای باشد و بصورت زمانبندی شما پروژه پایتون شما را تحویل خواهیم داد و با تایید هر مرحله سراغ مرحله بعدی می رویم و درصورت نیاز به اصلاح در هر مرحله این کار را برای شما انجام می دهیم.
هزینه ارسال سفارش پروژه پایتون و بررسی اولیه چقدر است؟

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

هزینه سفارش پروژه پایتون و بررسی اولیه آن در سایت همیارپیپر رایگان است و بعداز بررسی و برآورد هزینه پروژه شما می توانید برای انجام آن تصمیم گیری نمایید.
نحوه قیمت گذاری سفارش پروژه پایتون من چگونه است؟

قیمت گذاری پروژه پایتون شما براساس سختی کار و زمانی که صرف آن می شود و میزان فوری بودن آن تعیین می گردد.قیمت گذاری کار شما توسط ده ها مجری متخصص انجام می شود و بهترین قیمت به شما ارائه می گردد.
بررسی و قیمت گذاری پروژه پایتون من چقدر زمان خواهد برد؟

بررسی انجام پروژه پایتون شما نهایتا ۵ ساعت طول خواهد کشید.اگر پروژه شما یک پروژه بزرگ باشید ممکن است این زمان به ۲۴ ساعت افزایش یابد.اما قالبا زمان بررسی و قیمت دهی زیر ۵ ساعت می باشد.اگر پروژه فوری دارید که نیاز به بررسی سریعتر دارد به پشتیبانی اعلام کنید تا سریعتر اقدام شود.
نحوه سفارش پروژه پایتون:

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

انجام پروژه R studio

ح کلی

۱- بررسی اجمالی آموزش

مرور اهداف آموزش

چرا این آموزش لازم است؟

۲- R چیست؟

چرا باید از R استفاده کنم؟

R چه کاری می تواند انجام دهد؟

۳- چگونه شروع کنیم؟

رابط RStudio

نحوه وارد کردن، صادر کردن و مشاهده فایل ها

نحوه حرکت در تب راهنما

پکیج چیست؟

نحوه ذخیره فایل ها

۲- بررسی اجمالی آموزش

۱- ۲ اهداف آموزش

توسعه راه حل هایی برای بررسی مشکلات همبستگی خاک و به روزرسانی فعالیت ها

ارزیابی بررسی ها برای نتایج تفسیری و تعیین نحوه کار

ایجاد یک سطح پیوسته از داده های نقطه ای

جمع بندی داده ها برای جمعیت در NASIS

۲- ۲ چرا این آموزش لازم است؟

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

فرصت ها برای یادگیری این تکنیک ها محدود است، به ویژه در سطح کارشناسی

روش سازگار (تجزیه و تحلیل داده ها، جمعیت داده ها ، طراحی نمونه برداری و غیره)

به طور مداوم نیاز به استفاده از این روش ها بیشتر است:

نقشه برداری از اراضی با نرخ تولید بالا

سایت های اکولوژیکی

تصفیه خاک (تفکیک)

۳- R چیست؟

R یک نرم افزار منبع باز و رایگان زبان برنامه نویسی است که در سال ۱۹۹۵ در دانشگاه اوکلند به عنوان محیطی برای محاسبات آماری و گرافیک تولید شده است. از آن زمان R به یکی از محیط های نرم افزاری غالب برای تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل شده است و توسط رشته های مختلف علمی از جمله علوم خاک، محیط زیست و ژئو انفورماتیک مورد استفاده قرار می گیرد. به ویژه به علت داشتن قابلیت های گرافیکی بسیار محبوب است، اما به دلیل قابلیت های GIS که تولید مدل های مبتنی بر شطرنجی را نسبتاً آسان می کند، بسیار مورد توجه است. اخیراً ، R پکیج های مختلفی نیز بدست آورده است که به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده های خاک طراحی شده اند.

۱- محیط نرم افزار:

آمار

گرافیک

برنامه نویسی

ماشین حساب

GIS

و غیره…

۲- زبانی برای کاوش ، جمع بندی و مدل سازی داده ها

توابع = افعال

اشیا = اسم

C:\Users\Mr\Desktop\download.png

۱- ۳ چرا باید R را یاد بگیریم؟

در حالی که اکثریت قریب به اتفاق مردم از اکسل برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند ، R مزایای بی شماری دارد از جمله:

۱- هزینه استفاده از R رایگان است!

۲- تحقیق قابل تکرار (مستند سازی، تکرار)

تکرار:

کد + خروجی در یک سند

دفعه بعدی راحت تر

بسیاری از داستان های ترسناک اکسل از مطالعات علمی اشتباه وجود دارد (بحث TED)

مقیاس پذیری: قابل استفاده برای مسائل کوچک یا بزرگ

۳- R در انجمن ها

R User Groups (شامل گروه های R-Ladies)

Stack Overflow

۴- منابع یادگیری (کمی و کیفی)

کتاب های R

(آنلاین بصورت رایگان) R Books

۵- R در حال تبدیل شدن به هنجار جدیدی است. “اگر ما این چالش ها را نپذیریم ، افراد دیگری که صلاحیت کمتری دارند، چالش را می پذیرند.”

در حالی که برخی از افراد استفاده از محیط خط فرمان را دلهره آور می دانند، اما با افزایش حجم و تنوع داده ها، این یک مهارت لازم برای دانشمندان است. بنابراین برنامه نویسی یا اسکریپت نویسی علاوه بر زبان مادری و اصطلاحات خاص آن ها ، برای بسیاری از دانشمندان به زبان سوم تبدیل شده است. سایر زبان های برنامه نویسی معروف عبارتند از: SQL (به عنوان مثال NASIS) ، پایتون (به عنوان مثال ArcGIS و JavaScript)

C:\Users\Mr\Desktop\download (1).png

۲- ۳ R چه کاری می تواند انجام دهد؟

۱- ۲- ۳ پکیج ها

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

Base R (عملکرد از طریق پکیج ها گسترش می یابد)

خلاصه های اساسی داده های کمی یا کیفی

اکتشاف داده ها از طریق گرافیک

پردازش و تجزیه و تحلیل داده های GIS

پکیج های R علوم خاک

aqp – مصور سازی ، تجمع ، طبقه بندی

groundDB – دسترسی به پایگاه داده های خاک که معمولاً مورد استفاده قرار می گیرند

axaReports – تعداد انگشت شماری از الگوهای گزارش

soiltexture – مثلث های بافتی

پکیج های R محیط زیست

vegan – دستوری ، تجزیه و تحلیل تنوع ، و غیره …

dismo – مدل توزیع گونه ها

۲- ۲- ۳ برنامه های کاربردی علوم خاک

۱- ۲- ۲- ۳ ایجاد نقشه ها

۲- ۲- ۲- ۳ رسم پروفایل های خاک

C:\Users\Mr\Desktop\download (3).png

۳- ۲- ۲- ۳ رسم نمودارهای عمق

C:\Users\Mr\Desktop\download (4).png

۴- ۲- ۲- ۳ برآورد دامنه مشخصات (RIC)

C:\Users\Mr\Desktop\download (1).png

۴- RStudio: یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) برای R

RStudio یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) است که به شما امکان می دهد با R راحت تر تعامل داشته باشید. RStudio مشابه RGui استاندارد است، اما بیشتر کاربر پسند تر است. دارای منوهای کشویی، پنجره های دارای چندین سر برگ و گزینه های شخصی سازی بیشتر است. اولین باری که RStudio را باز می کنید، سه پنجره خواهید دید. پنجره چهارم به طور پیش فرض پنهان است، اما با کلیک کردن روی منوی کشویی File ، سپس New File و سپس R Script باز می شود.

C:\Users\Mr\Desktop\download (5).png

پنجره / سربرگ R Studio مکان توضیحات

پنجره کنسول سمت چپ پایین محل ورود دستورات وارد شده و چاپ خروجی

تب های Source سمت چپ بالا ویرایشگر متن داخلی

تب Environment سمت راست بالا لیست تعاملی اشیا R بارگذاری شده

تب History سمت راست بالا لیستی از کلیدهای وارد شده به کنسول

تب Files سمت راست پایین فایل explorer برای پیمایش در پوشه های درایو C

تب Plots سمت راست پایین محل خروجی برای نمودار ها

تب Packages سمت راست پایین لیست پکیج های نصب شده

تب Help سمت راست پایین مکان خروجی برای دستورات راهنما و پنجره جستجوی راهنما

تب Viewer سمت راست پایین تب پیشرفته برای محتوای وب محلی

۱- ۴ راه اندازی رایانه USDA

R و RStudio بر روی تمام رایانه های USDA که NASIS را نصب کرده اند نصب شده اند. R و RStudio معمولاً سالی یک بار به روز رسانی می شوند و مورد تایید CCE قرار می گیرند. نسخه های موجود در دستگاه های USDA ممکن است یک تا سه نسخه قبل از آخرین نسخه موجود برای دانلود عموم باشند. داشتن نسخه منسوخ شده R به ندرت مشکلی ایجاد می کند، اگرچه ممکن است هشدارهایی بدهد.

۲- ۴ نکات اساسی برای استفاده از R

لازم است دستورات را پس از خط فرمان (>) که هنگام باز شدن R ظاهر می شود، تایپ یا کپی و جایگذاری کنید. پس از تایپ دستور در کنسول R و فشار دادن Enter بر روی صفحه کلید، این دستور اجرا می شود. اگر دستور کامل نباشد، R اعلان ادامه می دهد (با علامت بعلاوه نشان داده می شود: +). همچنین می توانید یک اسکریپت در پنجره اسکریپت بنویسید و یک فرمان را انتخاب کنید و روی دکمه Run کلیک کنید.

R حساس به حروف بزرگ است. مطمئن شوید که هجی و بزرگ بودن حروف درست است.

به دستورات موجود در R توابع نیز گفته می شود. قالب اصلی یک تابع در R این است:

object <- function.name (argument_1 = data, argument_2 = TRUE)

پیکان بالا (^) در صفحه کلید می تواند دستورات قبلی را که در کنسول R تایپ کرده اید، به شما نشان دهد.

از نماد $ برای انتخاب یک ستون خاص در جدول استفاده می شود (به عنوان مثال table$column).

قبل از هر متنی که نمی خواهید R آن را اجرا کند (مانند نظرات ، یادداشت ها یا دستورالعمل ها) باید قبل از آن از نماد # استفاده کنید. R باقیمانده خط اسکریپت زیر # را نادیده می گیرد.

به عنوان مثال:

plot(x, y) # This text will not affect the plot function because of the comment

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

۱- ۲- ۴ مثال مختصر

# Addition

۱ + ۱

[۱] ۲

# Multiplication

۱۰ * ۱۰

[۱] ۱۰۰

# Compute Logarithm

log10(100)

[۱] ۲

# Print Text

“Hello World”

[۱] “Hello World”

# Plot Histogram

hist(npk$yield)

C:\Users\Mr\Desktop\download (6).png

# Assignment

test <- 1

# or

test = 1

۳- ۴ دایرکتوری های کار

۱- ۳- ۴ تنظیم دایرکتوری کاری

قبل از شروع کار در R ، باید دایرکتوری کار خود را تنظیم کنید (پوشه ای برای نگهداری همه فایل های پروژه شما). به عنوان مثال

“C: \ workspace2\…”.

برای تغییر دایرکتوری در RStudio ، منوی اصلی Session >> Set Working Directory >> select را انتخاب کنید. یا از تب “Files” روی More >> Set As Working Directory کلیک کنید تا از مکان فعلی تب “Files” به عنوان دایرکتوری کار خود استفاده کنید.

C:\Users\Mr\Desktop\download (7).png

تنظیم دایرکتوری کار از طریق منوها همان کاری است که در کنسول با دستور ()setwd انجام می شود:

setwd(“C:/workspace2”)

این دایرکتوری جایی است که باید تمام داده های ورودی شما ذخیره شود و همچنین مکان پیش فرض فایل های نمودار و سایر خروجی ها است.

اساساً می خواهید ورودی های کد خود را در دایرکتوری کار پیدا کنید تا بتوانید با استفاده از مسیرهای فایل به آن ها مراجعه کنید. مسیرهای فایل اگر پوشه حاوی اسکریپت (های) خود را به اطراف منتقل کنید، راحت تر می شود.

توجه: هنگام تعیین مسیرهای فایلی R از اسلش / به جای بک اسلش \ استفاده می کند، مراقب باشید.

برای بررسی مسیر فایل دایرکتوری فعلی (که اکنون باید “C: \ workspace2” باشد)، تایپ کنید:

getwd()

۲- ۳- ۴ پروژه های RStudio (فایل های .Rproj)

همچنین می توانید دایرکتوری کار خود را با استفاده از RStudio Projects مدیریت کنید. یک فایل پروژه (RStudio (.Rproj مشابه نمونه ای با عنوان .mxd برای ArcMap است که شامل اطلاعات مربوط به تنظیمات خاصی است که ممکن است برای “پروژه” تعیین کرده باشید.

شما با استفاده از منوی کشویی در گوشه سمت راست بالای پنجره RStudio پروژه هایی را باز یا ایجاد می کنید (در زیر نشان داده شده است)

C:\Users\Mr\Desktop\download (8).png

در اینجا به منوی کشویی معمولی Project نگاه کنید:

C:\Users\Mr\Desktop\download (9).png

با استفاده از “New Project…” می توانید از دایرکتوری های موجود یا جدید، پروژه های جدید ایجاد کنید.

وقتی روی “Open Project” کلیک می کنید، دایرکتوری کاری شما به طور خودکار روی مکان فایل .Rproj تنظیم می شود – که بسیار مفید است.

هر پروژه ای که اخیراً ایجاد یا استفاده کرده باشید در ” Project List” نشان داده می شود.

ساده نگه داشتن دایرکتوری های کاری و مختص یک پروژه تنها یک روش خوب است که به شما کمک می کند تا کد و داده های ورودی را منظم نگه دارد و بعد از مدتی دوری از پروژه دوباره به آن بازگردید.

۴- ۴ مدیریت داده در RStudio

۱- ۴- ۴ وارد کردن داده ها

پس از تنظیم دایرکتوری کار خود، می توانید داده ها را از csv ، .txt و غیره وارد کنید. یک دستور اصلی برای وارد کردن داده ها به R()، read.csv است. این دستور با نام فایل و سپس چند دستورالعمل اختیاری برای نحوه خواندن فایل دنبال می شود.

ابتدا با کپی کردن مطالب زیر، یک فایل نمونه ایجاد کنید. محتوا را در Notepad جایگذاری کرده و فایل را به صورت sand_example.csv در پوشه C: \ workspace2 خود ذخیره کنید.

location,landuse,horizon,depth,sand

city,crop,A,14,19

city,crop,B,25,21

city,pasture,A,10,23

city,pasture,B,27,34

city,range,A,15,22

city,range,B,23,23

farm,crop,A,12,31

farm,crop,B,31,35

farm,pasture,A,17,30

farm,pasture,B,26,36

farm,range,A,15,25

farm,range,B,24,29

west,crop,A,13,27

west,crop,B,29,25

west,pasture,A,11,21

west,pasture,B,31,26

west,range,A,14,23

west,range,B,24,24

این مجموعه داده را می توان با استفاده از دکمه Import Dataset از سربرگ Environment یا با تایپ دستور زیر در کنسول R وارد R کرد:

sand <- read.csv(“C:/workspace2/sand_example.csv”)

# if your workspace was already set you could simply use the filename, like so

sand <- read.csv(“sand_example.csv”)

۱- ۱- ۴- ۴ یادداشت در مورد فایل های Microsoft Excel

R می تواند فایل های اکسل را وارد کند، اما به طور کلی استفاده از اکسل ایده بدی است. اکسل یک پیش فرض خطرناک دارد که به طور خودکار داده ها را با علامت های مشترک بدون هشدار و اخطار به قالب استاندارد خود تبدیل می کند. به عنوان مثال، کاراکتر “۱۱-JUN” وارد یک سلول خودکار تاریخ ۶/۱۱/۲۰۱۷ می شود، حتی اگر داده ها همچنان به صورت ۱۱-JUN نمایش داده شوند. تنها راه برای جلوگیری از این رفتار پیش فرض، وارد کردن دستی داده های خود به اکسل از طریق Data Tab> Get External Data Ribbon و تنظیم دستی نوع داده های همه ستون ها بر روی متن است.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

۲- ۴- ۴ صادر کردن داده ها

برای صادر کردن داده ها از R ، از دستور () write.csv استفاده کنید. از آنجا که دایرکتوری کار خود را تنظیم کرده ایم، R فایل ما را به طور خودکار در دایرکتوری کار ذخیره می کند.

write.csv(sand, file = “sand_example2.csv”)

# or use the write.table() function to export other text file types

۳- ۴- ۴ مشاهده و حذف داده ها

پس از وارد کردن فایل، لازم است که بررسی کنید R اطلاعات شما به درستی وارد کرده است. اطمینان حاصل کنید که داده های عددی به درستی وارد شده اند، عناوین ستون شما حفظ شده است و غیره. برای مشاهده داده ها ، کافی است روی مجموعه داده های sand ذکر شده در تب Environment کلیک کنید با این کار یک تب جداگانه باز می شود که صفحه گسترده ای مانند زیر را نشان می دهد.

C:\Users\Mr\Desktop\download (10).png

علاوه بر این می توانید از توابع زیر برای مشاهده داده های خود در R استفاده کنید.

تابع توضیحات

Print() کل شی را چاپ می کند (از جداول بزرگ خودداری کنید)

Head() ۶ خط اول داده شما را چاپ می کند

Str() ساختار داده های یک شی R را نشان می دهد

Names() نام ستون (به عنوان مثال، عنوان) داده های شما را لیست می کند

Ls() تمام اشیا R را در فهرست فضای کاری شما لیست می کند

دستورات زیر را برای مشاهده مجموعه داده های sand در R وارد کنید:

str(sand)

names(sand)

head(sand)

ls()

شی داده هر چیزی است که شما ایجاد یا وارد کرده اید و یک نام در R به آن اختصاص داده اید. تب Environment به شما امکان می دهد ببینید چه اشیا داده ای در نشست R شما هست و ساختار آن ها را گسترش دهید. در حال حاضر sand باید تنها شی داده ای باشد که ذکر شده است. اگر می خواهید همه اشیا داده ای را از نشست R خود حذف کنید، می توانید از تب Environments روی نماد جارو کلیک کنید. در غیر این صورت می توانید تایپ کنید:

# Remove all R objects

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

rm(list = ls(all = TRUE))

# Remove individal objects

rm(sand)

C:\Users\Mr\Desktop\download (11).png

۵- ۴ دریافت راهنما

R دارای داکیومنت های گسترده، لیست های پستی متعدد و کتاب های بی شماری است (بسیاری از آن ها رایگان هستند). فایل های راهنمای داخلی گاهی رمزنگاری می شوند و پاسخ های آنلاین می توانند جزئی باشند، اما اگر به دنبال کمک هستید می توانید آن را پیدا کنید. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد تابعی که استفاده می کنید و گزینه ها و استدلال های موجود، یاد بگیرید که با بهره گیری از برخی از توابع راهنمای زیر در RStudio، به خود کمک کنید:

۱- برای جستجوی دستورات (مانند hist) یا موضوعات (مانند histogram) از زبانه Help در پنجره پایین سمت راست استفاده کنید.

C:\Users\Mr\Desktop\download (12).png

برای نمایش صفحه راهنما، در پنجره کنسول (help (read.csv یا ?read.csv را تایپ کنید. نتایج در تب Help در پنجره سمت راست پایین ظاهر می شود. برخی از توابع ممکن است نیاز به نقل قول داشته باشند ، مانند (“+”)help.

# Help file for a function

help(read.csv) # or ?read.csv

# Help files for a package

help(package = “soiltexture”)

۱- ۵- ۴ تمرین: تابع read.csv() را بررسی کنید.

فایل راهنما را برای تابع () read.csv بخوانید. چگونه می توان ردیف اول مجموعه داده های sand را بعنوان هدر تفسیر نکرد؟

۶- ۴ پکیج

پکیج ها مجموعه ای از توابع اضافی هستند که می توان آن ها را دانلود کرد. معمولاً شامل داده های نمونه ای هستند که می توانند برای نشان دادن این توابع استفاده شوند. اگرچه R دارای توابع و مدل های آماری رایج بسیاری است، اما بیشتر کارهای ما نیاز به پکیج های اضافی دارد.

۱- ۶- ۴ نصب پکیج ها

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

برای استفاده از یک پکیج، ابتدا باید آن را نصب کنید و سپس بارگیری کنید. این مراحل را می توان در خط فرمان یا با استفاده از تب Packages انجام داد. در زیر نمونه هایی از هر دو روش ارائه شده است. پکیج های R فقط یک بار نصب می شوند (تا زمانی که R ارتقا یا نصب مجدد شود). هر زمان که نشست R جدیدی را شروع می کنید، باید پکیجی را که می خواهید در آن نشست استفاده کنید بارگیری کنید.

در تب Packages لیستی از تمام پکیج های نصب شده در رایانه خود و ۲ دکمه با عنوان “install” یا “update” را مشاهده خواهید کرد. برای نصب پکیج جدید کافیست دکمه Install را انتخاب کنید. می توانید یک یا چند پکیج را همزمان با جدا کردن یک کاما وارد کنید.

C:\Users\Mr\Desktop\download (13).png

C:\Users\Mr\Desktop\download (14).png

برای پیدا کردن اینکه چه پکیج هایی روی رایانه شما نصب شده است، از دستورات زیر استفاده کنید:

library()

# or

installed.packages()

یک پکیج بسیار مفید برای دانشمندان علوم خاک، پکیج soiltexture است که همانطور که انتظار دارید به شما امکان می دهد مثلث های بافتی خاک را ترسیم کنید. اگر در حال حاضر این پکیج را بارگیری نکرده اید، دستور زیر نحوه نصب را نشان می دهد:

# CRAN (static version)

installed.packages(c(“aqp”, “soilDB”, “soilReports”, “soiltexture”))

# GitHub (development version)

devtools::install_github(“ncss-tech/soilDB”, dependencies = FALSE, upgrade_dependencies = FALSE, build = FALSE)

۲- ۶- ۴ بارگیری پکیج ها

پس از نصب پکیج، باید در نشست R بارگیری شود تا مورد استفاده قرار گیرد.

C:\Users\Mr\Desktop\download (15).png

library(soiltexture)

با علامت زدن کادر کنار نام پکیج ، می توانید پکیج ها را با استفاده از تب Packages بارگیری کنید. مستندات مربوط به پکیج soiltexture از توابع help در R موجود است.

help(package = “soiltexture”)

این دستور help شما را به یک صفحه وب می فرستد. به پایین بروید و لینک “TT.plot” را انتخاب کنید. این لینک یک صفحه وب را نمایش می دهد که دارای دستورالعمل هایی در مورد نحوه استفاده از تابع () TT.plot در R است.

کاربرد اصلی ()TT.plot  تابع TT.plot (class.sys) , tri.data است. آرگومان “class.sym” یک رشته کاراکتر را مشخص می کند که سیستم طبقه بندی متنی را نامگذاری می کند.

# Copied from soiltexture vignette

# Create a dummy data frame of soil textures:

example <- data.frame(

CLAY = c(05,60,15,05,25,05,25,45,65,75,13,47),

SILT = c(05,08,15,25,55,85,65,45,15,15,17,43),

SAND = c(90,32,70,70,20,10,10,10,20,10,70,10),

OC = c(20,14,15,05,12,15,07,21,25,30,05,28)

)

TT.plot(class.sys = “USDA-NCSS.TT”, tri.data = example)

C:\Users\Mr\Desktop\download (16).png

۷- ۴ نوشتن اسکریپت

تب های منبع RStudio به عنوان ویرایشگر متن داخلی کار می کنند. قبل از به کار بردن توابع R در کنسول، دستورات معمولاً نوشته می شوند (یا به صورت اسکریپتی). اسکریپت نویسی اساساً نشان دادن کار شماست. توالی توابع لازم برای تکمیل کار به منظور مستند سازی یا خودکار کردن یک کار اسکریپت می شود. گرچه ممکن است در ابتدا اسکریپت نویسی دست و پا گیر باشد، اما در نهایت در دراز مدت باعث صرفه جویی در وقت می شود، به خصوص برای کارهای تکراری. مزایا عبارتند از:

به دیگران اجازه می دهد کارهای شما را که بنیان علم است، تولید کنند

به عنوان دستورالعمل / یادآوری نحوه انجام یک کار عمل می کند

تکرار سریع را امکان پذیر می کند، که باعث صرفه جویی در وقت و ارزیابی تغییرات تدریجی می شود

احتمال خطای انسانی را کاهش می دهد

۱- ۷- ۴ نکات اساسی اسکریپت نویسی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

برای نوشتن یک اسکریپت کافیست یک فایل جدید اسکریپت R را با کلیک روی File>New File>R Script باز کنید. در ویرایشگر متن دنباله ای از توابع را تایپ کنید.

هر تابع (به عنوان مثال ()read.csv) را در یک خط جداگانه قرار دهید.

اگر یک تابع دارای یک لیست طولانی از آرگومان ها است، هر آرگومان را در یک خط جداگانه قرار دهید.

با قرار دادن مکان نما بر روی یک خط و تایپ کردن Crtl + Enter ، یا با کلیک بر روی دکمه Run می توان یک فرمان را از ویرایشگر متن حذف کرد.

با کلیک روی دکمه Source می توان یک فایل کامل اسکریپت R را حذف کرد.

انجام پروژه آماری و داده کاوی با زبان R و نرم افزار RStudio

انجام پروژه های داده کاوی ، محاسبات آماری ، حسابداری ، آمار و احتمالات کاربردی ، آمار و مدل سازی ، آمار و احتمالات مهندسی ، تحلیل آماری ، مهندسی پزشکی ، علوم پایه ، رشته های فنی ، بیوفیزیک یا زیست فیزیک ، بیوانفورماتیک یا زیست ‌شناسی (بیولوژی) با زبان R و نرم افزار RStudio پذیرفته می شود – جهت سفارش پروژه R یا R Studio با شناسه تلگرام یا ایمیل و یا شماره تماس های اعلام شده با ما در ارتباط با

پروژه فقط در زمینه داده کاوی با نرم افزار های ذیل پذیرفته می شود :

انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) در زمینه های رده بندی (Classification)، خوشه بندی (Clustering)، پیش بینی (Prediction)، انتخاب ویژگی (Feature Selection) و قواعد انجمنی (Association Rules) با استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی نظیر:

1 -Ann)شبکه عصبی مصنوعی)

2 - شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)

3 - درخت تصمیم--هرس درخت تصمیم--درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی

4 - بگینگ  و بوستینگ

5 - ماشین بردار پشتیبان

6-ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات

8 - سیستم استنباط بیزین

10-الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات

11-الگوریتم های فراابتکاری

12-قواعد همسایگی با fp-growth,apriory

13-تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc

14-انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و ...

15-انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری

16-روش های حل مشکل رده نامتوازن

17-تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه)Knn

18-تشخیص داده پرت محلی

انجام پروژه های رپیدماینر در کوتاهترین زمان ممکن با کمترین قیمت با مشاوره وآموزش اجرای پروژه

انجام پروژه های داده کاوی با مشاوره و آموزش اجرا جهت ارایه پروژه

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا Weka

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر RapidMiner

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار نایم knime

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار RStudio

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار اورنج کانواس Orange Canvas

انجام پروژه های متن کاوی text mining با نرم افزار رپیدماینر rapidminer

مشاوره و انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ، دکترای داده کاوی

مشاوره و انجام پایان نامه و پروژه های کارشناسی ارشد داده کاوی در زمینه های :

الگوریتم های دسته بندی Classification

درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree

شبکه عصبی :Neural Net ،perceptron ،AutoMLP

شبکه بیزین : Bayes Net،NaiveBayes

ماشین بردار پشتیبان : SVM ،LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)

رگرسیون : Regression ، Logeistic

نزدیکترین همسایه: KNN

الگوریتم های خوشه بندی Clustering

خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly

الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth

راهنمای نصب R و Rstudio

راهنمای نصب R و Rstudio

RStudio محیط توسعه یکپارچه برایR است، که یک رابط کاربری گرافیکی را با ابزارهای قدرتمند برنامه نویسی ترکیب می کند تا به شما برای استفاده بیشتر از R کمک کند.

R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و تحلیل داده است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده است . برای نصب نرم افزار آماری R و RStudio، نخست بایستی نرم افزار آر را در سیستم عامل خود نصب کنید. برای دریافت فایل نصب آر به لینک زیر مراجعه کنید

download R

در زمان نوشتن این مقاله، جدیدترین نسخه آر ۳.۱.۱ است. با کلیک کردن روی آن فایل را دریافت می کنم. فایل ذخیره شده با فرمت pkg است و این به معنای قابل نصب بودن فایل ذخیره شده است.

بعد از دانلود پکیج آر، روی آن کلیک کنید و مراحل نصب آن را همانطور که در تصاویر زیر نشان داده شده است دنبال کنید. قبل از نصب، مک از شما می خواهد تا پسورد ادمین را وارد کنید. اگر ادمین کامپیوتر خود نیستید از ادمین بخواهید تا نرم افزار را بر روی سیستم شما نصب کند

نصب قالب گرافیکی آراستودیو

نصب نرم افزار آراستودیو حتما بایستی بعد از نصب! آر انجام شود چون آراستودیو تنها یک قالب گرافیکی برای نرم افزار آر است و به خودی! خود کاری از پیش نمی برد. برای دریافت نرم افزار آراستودیو به آردس زیر بروید.

download Rstudio

نصب قالب گرافیکی آراستودیو بسیار ساده است.! پپا از دانلود فابل dmg، روی آن کلیک کنید. دارکتوری زیر در فایندر باز می شود. !سپس فایل آر استودیو را در دایرکتوری اپلیکیشن بیاندازید.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

نصب نرم افزار آر و آراستودیو قدم اول! در راه یادگیری این زبان فوق العاده آماری است! در این مقاله مراحل نصب نرم افزارهای آر و آراستودیو را !مرور کردم. در مقاله های بعدی شما را با محیط !آراستودیو و قابلیت های آن آشنا می کنم. از همراهی شما متشکری1. دانلود و نصب آر (R-Tools) برای ویندوز

بعد از نصب آر و آر استودیو بر روی ویندوز قبل از رفتن به سراغ نصب پکیج ها ها نیاز هست تا نرم افزار R-Tools رو نصب کنیم تا در نصب پکیج های که نیاز هست بر روی ویندوز کامپایل شوند به مشکلی بر نخورم. برای نصب این برنامه که مخصوص ویندوز است از لینک روبرو  نسخه مورد نیاز (64 یا 32 بیتی) رو دانلود کنید. توجه کنید بر روی سیستم عامل لینوکس نیازی به این کار نیست

دانلود R-Tools نسخه 32 بیتی

دانلود R-Tools نسخه 64 بیتی

بعد از دانلود فایل، روی آن کلیک کرده و فرایند نصب را با تنظیمات پیشفرض (بدون تغییر دادن گزینه ها در مراحل نصب) انجام دهید

2. نصب پیکج Tidyverse

بعد از انجام همه مراحل قبل RStudio رو باز کنید و در قسمت کنسول کد روبرو رو وارد کنید و اینتر بزنید، فرایند دانلود و نصب پکیج Tidyverse شروع میشه و باید صبر کنید تا وقتی تموم بشه در طول مراحل نصب اگر درخواستی ظاهر شد تائید کنید. توجه کنید برای نصب نیاز به اتصال به اینترنت دارید.

install.packages("tidyverse")

Tidyverse در واقع مجموه ای از پکیج های بسیار خوب وکاربردی هست مثل ggplot2 که برای رسم نمودارها استفاده میشه، در قسمت پکیج ها یک مقاله کامل راجب این پکیج وجود دارد که می توانید جهت اطلاعات بیشتر مطالعه کنید. به طور مختصر این پکیج تقریبا عمده نیاز های عمومی ما در کار با آر رو برطرف میکنه و امکانات بسیاری در اختیار ما قرار میده

نصب آر و آر استودیو

اگر هنوز آر و آراستودیو رو نصب نکرده اید می توانید پست قبل را برای راهنمایی از طریق لینک زیر مطالعه کنید

مرحله قبل

ساخت و اجرای اولین پروژه آر

خوب همه چیز اماده هست تا اولین پروژه آر خودتون رو بسازید، برای آموزش ساخت اولین پروژه به لینک زیر مراجعه کنید

مرحله بعد دانلود و نصب آر (R-Tools) برای ویندوز

بعد از نصب آر و آر استودیو بر روی ویندوز قبل از رفتن به سراغ نصب پکیج ها ها نیاز هست تا نرم افزار R-Tools رو نصب کنیم تا در نصب پکیج های که نیاز هست بر روی ویندوز کامپایل شوند به مشکلی بر نخورم. برای نصب این برنامه که مخصوص ویندوز است از لینک روبرو  نسخه مورد نیاز (64 یا 32 بیتی) رو دانلود کنید. توجه کنید بر روی سیستم عامل لینوکس نیازی به این کار نیست

دانلود R-Tools نسخه 32 بیتی

دانلود R-Tools نسخه 64 بیتی

بعد از دانلود فایل، روی آن کلیک کرده و فرایند نصب را با تنظیمات پیشفرض (بدون تغییر دادن گزینه ها در مراحل نصب) انجام دهید

2. نصب پیکج Tidyverse

بعد از انجام همه مراحل قبل RStudio رو باز کنید و در قسمت کنسول کد روبرو رو وارد کنید و اینتر بزنید، فرایند دانلود و نصب پکیج Tidyverse شروع میشه و باید صبر کنید تا وقتی تموم بشه در طول مراحل نصب اگر درخواستی ظاهر شد تائید کنید. توجه کنید برای نصب نیاز به اتصال به اینترنت دارید.

install.packages("tidyverse")

Tidyverse در واقع مجموه ای از پکیج های بسیار خوب وکاربردی هست مثل ggplot2 که برای رسم نمودارها استفاده میشه، در قسمت پکیج ها یک مقاله کامل راجب این پکیج وجود دارد که می توانید جهت اطلاعات بیشتر مطالعه کنید. به طور مختصر این پکیج تقریبا عمده نیاز های عمومی ما در کار با آر رو برطرف میکنه و امکانات بسیاری در اختیار ما قرار میده

نصب آر و آر استودیو

اگر هنوز آر و آراستودیو رو نصب نکرده اید می توانید پست قبل را برای راهنمایی از طریق لینک زیر مطالعه کنید

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

خوب همه چیز اماده هست تا اولین پروژه آر خودتون رو بسازید، برای آموزش ساخت اولین پروژه به لینک زیر مراجعه کنیدد محتوای آموزشی رایگان و تجاری در سنجش از دور و GIS

2_برگزاری دوره های آنلاین و تولید بسته های آموزشی سنجش از دور و GIS

۳_برگزاری کارگاه های آموزشی برای سازمان ها، موسسه ها و دانشگاه ها

۴_برگزاری وبینار های آموزشی برای کارشناسان و دانشجویان

۵_توانمند سازی دانشجویان و کارشناسان برای انجام پروژه های علمی و تجاری

6_همکاری با شرکت ها و استارتاپ های سنجش از دور و GIS در زمینه آموزش و انجام پروژه

انجام پروژه آماری و داده کاوی با زبان R و نرم افزار RStudio

انجام پروژه آماری و داده کاوی با زبان R و نرم افزار RStudio

RStudi 18951 - انجام پروژه آماری و داده کاوی با زبان R و نرم افزار RStudio

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) ، محاسبات آماری (Statistical Calculations) ، حسابداری (Accounting) ، آمار و احتمالات کاربردی (Statistics and Applied Probability) ، آمار و مدل سازی (Statistics and Modeling) ، آمار و احتمالات مهندسی (Engineering Statistics and Probabilities) ، تحلیل آماری (Statistical Analysis) ، مهندسی پزشکی (Biomedical Engineering) ، علوم پایه (Basic Science) ، رشته های فنی ، بیوفیزیک یا زیست فیزیک (Biophysics) ، بیوانفورماتیک (Bioinformatics) یا زیست شناسی (بیولوژی) با زبان R و نرم افزار RStudio پذیرفته می شود. جهت سفارش پروژه R یا R Studio با شناسه تلگرام یا ایمیل و یا شماره تماس های اعلام شده ب

ا ما در ارتباط باشید.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

سفارش پروژه R

برای قیمت گذاری و سفارش پروژه R خود، لطفاً جزئیات پروژه خود را به یکی از دو روش زیر به تیم برنامه نویسی آر استودیوارسال کنید تا در اصرع وقت توسط مدیریت آر استودیو با شما تماس گرفته شود. توجه داشته باشید که در کنار قیمت گذاری پروژه خود، مشاوره آماری رایگان نیز دریافت خواهید کرد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

خدمات دیگر در آر استودیو:

۱- تمامی پایان نامه ها و آموزش ها در آر استودیو به صورت رایگان ارائه می شوند

شما می توانید بدون هیچ زحمت در کمترین زمان ممکن نسخه کامل پایان نامه ها را با توجه به موضوع آن ها انتخاب کنید.

۲- خدمات ترجمه رایگان

تیم ترجمه تخصصی این سایت در نظر دارد چکیده مقالات شما را به صورت کاملاً رایگان برای شما در کمترین زمان ممکن پس از ارسال از سوی شما، ترجمه کند و به شما تحویل دهد. 

۳- چه مطلبی نیاز دارید؟

یکی از منحصر به فرد ترین خصوصیات وب سایت ما این است که «حرف دل شما را گوش می کند» و بخشی را برای شنیدن صدای شما اختصاص داده است. از این طریق شما به موضوعی که در مورد آن به اطلاعات کافی نیاز دارید اشاره می کنید و تیم تحقیقات آر استودیو در کمتر از ۴۸ ساعت، یک محتوا با اطلاعات کافی از این مطلب را بر روی سایت برای شما قرار خواهد داد.

۴- آموزش نرم افزار

تیم نرم افزاری آر استودیو با تکیه بر دانش و تجربه، در نظر دارد آموزش هایی را از پرکاربردترین نرم افزارهای دنیا برای کاربران عزیز به صورت رایگان فراهم کند، باشد که در تسهیل فراگیری نرم افزار و انجام کارها به کاربران کمک کرده باشد.

۵- مشاوره آماری رایگان

شما می توانید از طریق ایمیل یا تلگرام با ما ارتباط برقرار کنید و مشاوره آماری رایگان دریافت کنید. 

تیم آر استودیو در نظر دارد با تکیه بر انتقادات و پیشنهادات شما کاربران محترم، سعی در گسترش فرهنگ «نشر اخلاقی علم» در جامعه داشته باشد. در این مسیر، برترین و پرکاربردترین کتب درسی، جزوات آموزشی و آموزش های مورد نیاز برای اکثر کاربران به صورت منظم بر روی سایت قرار داده خواهد شد. 

انجام پروژه آماری و داده کاوی با زبان R و نرم افزار RStudio

انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) ، محاسبات آماری (Statistical Calculations) ، حسابداری (Accounting) ، آمار و احتمالات کاربردی (Statistics and Applied Probability) ، آمار و مدل سازی (Statistics and Modeling) ، آمار و احتمالات مهندسی (Engineering Statistics and Probabilities) ، تحلیل آماری (Statistical Analysis) ، مهندسی پزشکی (Biomedical Engineering) ، علوم پایه (Basic Science) ، رشته های فنی ، بیوفیزیک یا زیست فیزیک (Biophysics) ، بیوانفورماتیک (Bioinformatics) یا زیست ‌شناسی (بیولوژی) با زبان R و نرم افزار RStudio پذیرفته می شود – جهت سفارش پروژه R یا R Studio با شناسه تلگرام یا ایمیل و یا شماره تماس های اعلام شده با ما در ارتباط باشید.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

با سلام من یه سری تکالیف درسی مربوط به تحلیل داده های آماری و مدلسازی با برنامه نویسی R دارم که در حال حاضر در دسترس نیستند یعنی یک هفته ی دیگه فایل مربوط به تکالیف باز میشود و سه روز فرصت برای پاسخگویی دارم. در حاضر یک pdf ارسال میکنم که مربوط به تکالیف هفته ی قبل هستن و صرفا جهت آشنایی شما با موضوع تکالیف و حجم آنها می باشد.

آموزش برنامه نویسی R و نرم افزار RStudio - مقدماتی

در این فرادرس قصد داریم، محیط گرافیکی نرم‌ افزار RStudio را مورد بررسی قرار دهیم و با ارائه مطالب مرتبط، نقش این نرم‌ افزار و تحلیل آماری را در نتیجه گیری از داده ها مورد بررسی قرار دهیم. در پایان این آموزش، مخاطب قادر به کار کردن با نرم افزار RStudio، ورود اطلاعات، تجزیه و تحلیل آماری پایه ای بوده و می تواند مسائل مختلف را در قالب صورت مساله مشخص در نرم افزار تحلیل کند.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

2

آموزش برنامه‌ نویسی R و نرم‌ افزار RStudio - تکمیلی

آموزش برنامه‌ نویسی R و نرم‌ افزار RStudio - تکمیلی

با توجه به استقبال مخاطبان محترم فرادرس از آموزش برنامه نویسی R و نرم افزار R Studio و درخواست ارائه آموزش های تخصصی و پیشرفته تر در مورد زبان برنامه‌ نویسی R، تهیه و تنظیم آموزش های تکمیلی برنامه نویسی R در دستور کار قرار گرفت. این آموزش در ادامه آموزش قبلی ارائه شده در سایت فرادرس است که در آن توجه ویژه ای به نحوه ورود اطلاعات از نرم افزارهای مختلف به درون R شده است.

3

آموزش مصورسازی داده (Data Visualization) در نرم افزار R با بسته ggplot2

آموزش مصورسازی داده (Data Visualization) در نرم افزار R با بسته ggplot2

در تحلیل داده گرافیکی، بسیار مهم است که ابتدا داده را درک کنیم (Exploratory Data Visualisation) سپس بتوانیم درک خود را از داده ها به صورت تصویری و ساده به دیگران انتقال دهیم (Exploratory Data Analysis). در این فرادرس، ضمن آشنایی اولیه با تصویر سازی مقدماتی با استفاده از زبان برنامه نویسی R (بسته نرم افزاری Base) که یکی از قدرتمندترین زبان ها در راستای تحلیل داده ها است، دو توانایی ذکر شده در بالا و به طور کلی اصول تصویر سازی حرفه ای با استفاده از بسته نرم افزاری ggplot2 در زبان R را به دست می آورید.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

4

آموزش محاسبات عددی و آماری با برنامه نویسی در R - مقدماتی

آموزش محاسبات عددی و آماری با برنامه نویسی در R - مقدماتی

R یک زبان متن باز (Open source) بسیار کامل برای محاسبات علمی است که میزان استفاده از آن در شرکت ها و محیط های آکادمیک مختلف، موید این موضوع است. این زبان در ابتدا به عنوان یک ابزار برای مدل سازی آماری طراحی شده بود، اما در ادامه به ابزار قدرتمندی برای داده کاوی و تحلیل، تبدیل شد. در این فرادرس، ما به دنبال یادگیری روش های ریاضیاتی و آماری برای محاسبات علمی هستیم، همچنین نحوه استفاده از R، برای ارزیابی عبارت های پیچیده حسابی و مدل سازی های آماری را خواهیم آموخت. در انتهای این آموزش، شما نه تنها به راحتی با R برنامه نویسی می کنید بلکه می توانید کدهای مربوط به پروژه های خود برای انجام محاسبات علمی را در آن بنویسید.

5

آموزش محاسبات علمی و آماری با آر R - تکمیلی

آموزش محاسبات علمی و آماری با آر R - تکمیلی

در بخش ابتدایی این آموزش، پس از بیان مقدمات لازم برای محاسبات علمی در R، به محاسبات عددی و در بخش دوم به آمار و احتمالات و محاسبات مربوط به آن ها پرداخته شده است. اگر کاربران به حل مسائل تصادفی فکر کرده باشند و یا با آن روبه رو شده باشند، کاربرد آمار و احتمالات را می بینند و همچنین در دنیایی که دنیای داده ها است، برای جمع آوری، نظم دادن، تحلیل و تفسیر آن ها، نیازمند آمار هستیم. در این فرادرس، مباحث کاربردی مختلفی از آمار و احتمالات و محاسبات با آن ها، بیان و در R پیاده سازی می شود.

6azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

آموزش خوشه بندی تفکیکی با نرم افزار آر R

آموزش خوشه بندی تفکیکی با نرم افزار آر R

از مهم ترین تکنیک های عملی داده کاوی که کاربرد زیادی در علوم مختلف دارد به خوشه بندی تفکیکی می توان اشاره کرد که با توجه به روش های گوناگونی مانند: k-میانگین، k-میانه و …قابل پیاده سازی است. با توجه به بار محاسباتی زیاد این روش ها، برای کلان داده ها از روش هایی با بار محاسباتی کمتر (مانند الگوریتم CLARA) آشنا شده و از آن استفاده می کنیم. در این راستا بسته های مختلفی در نرم افزار R گنجانده شده است که قابلیت انجام این گونه محاسبات را دارد و به محققین در تحلیل خوشه بندی تفکیکی کمک شایان می کند. هدف از این فرادرس، خوشه بندی معرفی شده و خوشه بندی تفکیکی و روش های مختلف آن که براساس مثال، اجرا می شود.

7

آموزش نمونه گیری در نرم افزار آر R

آموزش نمونه گیری در نرم افزار آر R

در بسیاری از مسائل، به دلایل متعدد مانند ماهیت مسأله، هزینه، زمان و… نیازمند نمونه گیری از داده های جامعه مورد مطالعه هستیم. همچنین در بسیاری از مسائل برنامه نویسی و شبیه سازی نیز، نیاز به کدهای نمونه گیری، احساس می گردد. در این آموزش تلاش شده است تا در گام نخست با بیانی روان به معرفی و دلایل نمونه گیری پرداخته شود و سپس با انواع نمونه گیری به صورت کاربردی آشنا می شویم و در نرم افزار R پیاده سازی می کنیم.

8azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

آموزش خوشه بندی سلسله مراتبی در آر R

آموزش خوشه بندی سلسله مراتبی در آر R

خوشه بندی یا گروه بندی داده ها یکی از روش های پایه ای در داده کاوی است. برای خوشه بندی (Clustering) روش ها و الگوریتم های مختلفی وجود دارد ولی یکی از اصلی و پرکاربردترین خوشه بندی ها، خوشه بندی سلسله مراتبی (Hierarchical) است. خوشه بندی سلسله مراتبی برای داده های چند بعدی و حجیم احتیاج به انجام محاسبات سنگین و زیادی خواهد داشت که این محاسبات در اکثر نرم افزارهای آماری یا داده کاوی امکان پذیر است. در این آموزش به کمک برنامه نویسی در محیط R انجام چنین محاسباتی را ساده می کنیم.

9azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

آموزش متن‌ کاوی‌ Text Mining با زبان آر R

آموزش متن‌ کاوی‌ Text Mining با زبان آر R

اگرچه رویکردها و بسته های نرم افزاری متعددی جهت انجام فرایند متن کاوی ارائه شده اند، قابلیت های متعدد زبان R در زمینه تحلیل داده های متنی و بازنمایی بصری نتایج آن سبب شده است که توجهات زیادی به سوی استفاده از آن معطوف شود. بر همین اساس، در این فرادرس بر آن شده ایم که مروری کاربردی بر فرایند متن کاوی با استفاده از زبان R داشته باشیم. هدف اصلی این آموزش، آماده سازی مخاطبان (در حوزه های مختلف کاری نظیر: مهندسی نرم افزار، هوش مصنوعی، بازاریابی و زبان شناسی) برای مواجهه با داده های متنی، مدیریت آن ها و اعمال روش های مختلف تحلیل و بازنمایی بصری بر روی آن ها است. در این مسیر، علاوه بر آشنایی کلی با مفاهیم متن کاوی، مخاطبان با نحوه به کارگیری دستورات و کتابخانه های مختلف زبان R که به این منظور طراحی شده اند، آشنا خواهند شد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

10

آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی با زبان R و متن کاوی Text Mining

آموزش تحلیل شبکه های اجتماعی با زبان R و متن کاوی Text Mining

وجود حجم بسیار زیاد اطلاعات مختلف در شبکه های اجتماعی، این امکان را فراهم آورده است که از طریق بررسی و تحلیل آن ها بتوان به حقایق و نتایج ارزشمندی که برای حوزه های کاری مختلف حیاتی است، دست یافت. هدف از این فرادرس، بررسی مبانی شبکه های اجتماعی و اهمیت و کاربرد آن ها و همچنین بررسی الگوهای رایج در زمینه کاوش و تحلیل آن ها از جنبه های مختلف است و مخاطبین را در جهت استفاده حداکثری از قابلیت های این شبکه ها یاری می رساند. محتوای این آموزش به گونه ای طراحی شده است که برای فعالان اقتصادی و تجاری و در عین حال برای دانشجویان رشته های مهندسی کامپیوتر، فناوری اطلاعات (IT)، مهندسی صنایع و بازاریابی قابل استفاده باشد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

آموزش داده کاوی و زبان برنامه نویسی R (رایگان)

آموزش داده کاوی و زبان برنامه نویسی R (رایگان)

بر اساس پیش بینی ها، جهان فناوری در سال های آینده حول محور تحلیل داده ها خواهد بود. یکی از موضوعات داغ روز در حوزه تحلیل

12

آموزش یادگیری ماشین به زبان آر R

آموزش یادگیری ماشین به زبان آر R

به صورت مشخص، آشنایی با کتابخانه‌ها، جزئیات و پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین در کنار مروری عملیاتی بر چگونگی بازنمایی بصری داده‌ها، محتوای اصلی این آموزشی را تشکیل می‌دهند. هدف نهایی این فرادرس این است که مخاطبان را به مهارت‌های بالاتر از سطح متوسط و در مواردی پیشرفته در زمینه یادگیری ماشین در زبان R مجهز کرده و آن‌ها را آماده استفاده از این روش‌ها در 

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]