Khởi động phần mềm R
Sau khi cài đặt phần mềm R, mở phần mềm R trên desktop.Đến đây thì chúng ta đã sẵn sàng sử dụng R. Có thể nhấp chuột vào icon này và chúng ta sẽ có một window như sau:
R thường được
sử dụng dưới dạng "command line",
có nghĩa là chúng ta phải trực tiếp gõ lệnh vào cái prompt màu đỏ trên. Các lệnh phải tuân thủ nghiêm ngặt theo “văn
phạm” và ngôn ngữ của R.
Có thể nói toàn bộ bài viết này là nhằm hướng dẫn bạn đọc hiểu và viết theo
ngôn ngữ của R. Một
trong những văn phạm này là R phân
biệt giữa Library
và library.
Nói cách khác, R phân
biệt lệnh viết bằng chữ hoa hay chữ thường. Một văn phạm khác nữa là khi có hai
chữ rời nhau, R thường
dùng dấu chấm để
thay vào khoảng trống, chẳng hạn như data.frame, t.test, read.table,
v.v… Điều này rất quan trọng, nếu không để ý sẽ làm mất thì giờ của
người sử dụng.
Nếu lệnh gõ ra đúng “văn phạm” thì R
sẽ cho chúng ta một cái prompt khác hay cho ra kết quả nào đó (tùy theo
lệnh); nếu lệnh không đúng văn phạm thì R
sẽ cho ra một thông báo ngắn là không đúng hay không hiểu. Ví dụ, nếu
chúng ta gõ:
>
x <- rnorm(20)
>
thì R sẽ
hiểu và làm theo lệnh đó, rồi cho chúng ta một prompt khác: >. Nhưng nếu chúng ta gõ:
>
R is great
R
sẽ không “đồng ý” với lệnh này, vì ngôn ngữ này không có trong thư viện
của R, một thông báo
sau đây sẽ xuất hiện:
Error:
syntax error
>
Khi muốn rời
khỏi R, chúng ta có thể
đơn giản nhấn nút chéo (x) bên góc trái của window, hay
gõ lệnh q().
“Văn phạm” chung của R là một lệnh (command) hay function (tôi sẽ thỉnh
thoảng đề cập đến là “hàm”). Mà đã là hàm thì phải có thông số; cho nên theo
sau hàm là những thông số mà chúng ta phải cung cấp. Chẳng hạn như:
>
reg <- lm(y ~ x)
thì reg là một object, còn lm là một hàm, và y ~ x là thông số của hàm. Hay:
> setwd(“c:/works/stats”)
thì setwd là một hàm,
còn “c:/works/stats”
là thông số của hàm.
Để biết một hàm cần có những thông số nào, chúng ta dùng lệnh args(x),
(args viết tắt chữ arguments) mà trong đó x là một hàm chúng ta cần
biết:
> args(lm)
function
(formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr", model =
TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, contrasts = NULL,
offset, ...)
NULL
R là một ngôn ngữ “đối tượng”
(object oriented language). Điều này có nghĩa là các dữ liệu trong R
được chứa trong object. Định hướng này cũng có vài ảnh hưởng đến cách
viết của R. Chẳng hạn như thay vì viết x = 5 như thông thường chúng ta vẫn
viết, thì R yêu cầu viết là x == 5.
Đối với R, x = 5 tương đương với x <- 5. Cách viết sau (dùng kí hiệu <-)
được khuyến khích hơn là cách viết trước (=). Chẳng hạn như:
>
x <- rnorm(10)
có nghĩa là mô phỏng 10 số liệu
và chứa trong object x. Chúng ta cũng có thể viết x = rnorm(10).
Một số kí hiệu hay dùng trong R
là:
x == 5 x bằng 5
x
!= 5 x không bằng 5
y
<
x y nhỏ hơn x
x > y x lớn hơn y
z
<=
7 z nhỏ hơn hoặc bằng 7
p >= 1 p lớn hơn hoặc bằng
1
is.na(x) Có phải x là biến số missing
A & B A và B (AND)
A | B A hoặc B (OR)
! Không
là (NOT)
Với R, tất cả
các câu chữ hay lệnh sau kí hiệu # đều không có hiệu ứng, vì # là kí hiệu dành
cho người sử dụng thêm vào các ghi chú, ví dụ:
> # lệnh sau đây sẽ mô phỏng 10 giá
trị normal
>
x <- rnorm(10)
Cách đặt tên trong R
Đặt tên một đối tượng (object) hay một biến số
(variable) trong R khá linh hoạt, vì R không có nhiều giới hạn như
các phần mềm khác. Tên một object phải được viết liền nhau (tức không được cách rồi bằng một
khoảng trống). Chẳng hạn như R chấp nhận myobject nhưng không chấp nhận my object.
> myobject <- rnorm(10)
> my object <- rnorm(10)
Error: syntax error in "my
object"
Nhưng đôi khi tên myobject
khó đọc, cho nên chúng ta nên tác rời bằng “.” Như
my.object.
>
my.object <- rnorm(10)
Một điều quan trọng cần lưu ý
là R phân biết mẫu tự viết hoa và viết thường. Cho nên
My.object khác với my.object.
Ví dụ:
> My.object.u <- 15
> my.object.L <- 5
>
My.object.u + my.object.L [1] 20
Một vài điều cần lưu ý khi đặt
tên trong R là:
· Không nên đặt tên một biến số hay variable bằng kí hiệu “_” (underscore) như
my_object hay my-object.
Không nên đặt tên một object
giống như một biến số trong một dữ liệu. Ví dụ,
nếu chúng ta có một data.frame
(dữ liệu hay
dataset) với biến số age trong đó, thì không nên có
một object trùng tên age, tức là không nên viết: age <- age. Tuy nhiên, nếu data.frame
tên là data thì chúng ta có thể đề cập
đến biến số age với một kí tự $ như sau: data$age. (Tức là biến số age
trong
data.frame data), và trong trường hợp đó, age <- data$age có thể chấp nhận được.
Hỗ trợ trong phần mềm R
Ngoài lệnh args() R còn cung
cấp lệnh help() để người sử dụng có thể hiểu “văn
phạm” của từng hàm. Chẳng hạn như muốn biết hàm lm có những thông số (arguments)
nào, chúng ta chỉ đơn giản lệnh:
>
help(lm)
hay
>
?lm
Một cửa sổ sẽ hiện ra bên phải
của màn hình chỉ rõ cách sử dụng ra sao và thậm chí có cả ví dụ. Bạn đọc có thể
đơn giản copy và dán ví dụ vào R để xem cách vận hành.
Trước khi sử dụng R, ngoài sách này nếu cần bạn
đọc có thể đọc qua phần chỉ dẫn có sẵn trong R bằng cách chọn mục help và
sau đó chọn Html help như hình dưới đây để biết
thêm chi tiết. Bạn đọc cũng có thể copy và dán các lệnh trong mục này vào R để xem cho
biết cách vận hành của R.
> help.start()
và một cửa
sổ sẽ xuất hiện chỉ dẫn toàn bộ hệ thống R.
Hàm apropos
cũng rất có ích vì nó cung cấp cho chúng ta tất cả các hàm trong R
bắt đầu bằng kí tự mà chúng ta muốn tìm. Chẳng hạn như chúng ta muốn
biết hàm nào trong R có kí tự “lm” thì chỉ đơn giản lệnh:
> apropos(lm)
Và R
sẽ báo cáo các hàm với kí tự lm như
sau có sẵn trong R:
[1] ". C anova.glm" ". C anova.glm.null" ". C glm"
[4] ". C glm.null" ". C lm" ". C mlm"
[7] "anova.glm" "anova.glmlist" "anova.lm"
[10] "anova.lmlist" "anova.mlm" "anovalist.lm"
[13]
"contr.helmert" "glm" "glm.control"
[16] "glm.fit" "glm.fit.null" "hatvalues.lm"
[19] "KalmanForecast" "KalmanLike" "KalmanRun"
[22]
"KalmanSmooth" "lm" "lm.fit"
[25]
"lm.fit.null" "lm.influence" "lm.wfit"
[28] "lm.wfit.null" "model.frame.glm"
"model.frame.lm"
[31] "model.matrix.lm"
|
"nlm"
|
"nlminb"
|
[34] "plot.lm"
|
"plot.mlm"
|
"predict.glm"
|
[37] "predict.lm"
|
"predict.mlm"
|
"print.glm"
|
[40]
"print.lm"
|
"residuals.glm"
|
"residuals.lm"
|
[43] "rstandard.glm"
|
"rstandard.lm"
|
"rstudent.glm"
|
[46] "rstudent.lm"
|
"summary.glm"
|
"summary.lm"
|
[49] "summary.mlm"
|
"kappa.lm"
|
Môi trường vận hành trong phần mềm R
Dữ liệu phải được chứa trong một khu vực (directory) của máy tính.
Trước khi sử dụng R, có lẽ cách hay nhất là tạo ra một directory để
chứa dữ liệu, chẳng hạn như c:\works\stats.
Để R
biết dữ liệu nằm ở đâu, chúng ta sử dụng lệnh setwd (set working
directory) như sau:
> setwd(“c:/works/stats”)
Lệnh trên báo cho R biết là dữ liệu sẽ chứa trong
directory có tên là c:\works\stats. Chú ý rằng, R dùng forward slash “/” chứ
không phải backward slash “\” như trong hệ thống Windows.
Để biết hiện nay, R
đang “làm việc” ở directory nào, chúng ta chỉ cần lệnh:
>
getwd()
[1]
"C:/Program Files/R/R-2.2.1"
Cái prompt mặc định của R là “>”. Nhưng nếu
chúng ta muốn có một prompt khác theo cá tính cá nhân, chúng ta có thể thay thế
dễ dàng:
> options(prompt=”R> ”) R>
Hay:
>
options(prompt="Tuan> ") Tuan>
Màn ảnh R mặc định là 80 characters, nhưng nếu chúng ta muốn
màn ảnh rộng hơn, thì chỉ cần ra lệnh:
>
options(width=100)
Hay muốn R
trình bày các số liệu ở dạng 3 số thập phân:
>
options(scipen=3)
Các lựa chọn và
thay đổi này có thể dùng lệnh options(). Để biết các thông số
hiện tại của R là gì, chúng ta chỉ cần lệnh:
>
options()
Tìm hiểu ngày tháng:
>
Sys.Date()
[1]
"2006-03-31"
Nếu bạn đọc cần thêm thông tin,
một số tài liệu trên mạng (viết bằng tiếng Anh) cũng rất có ích. Các tài liệu
này có thể tải xuống máy miễn phí:
R for beginners (của Emmanuel
Paradis):
http://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_en.pdf
Using R
for data analysis and graphics (của John Maindonald):
http://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét