Giới thiệu về phần mềm R
Phần mềm R là gì?
Phần mềm R là một ngôn ngữ lập trình hàm cấp cao vừa là một môi trường dành cho tính toán thống kê. R hỗ trợ rất nhiều công cụ cho phân tích dữ liệu, khám phá tri thức và khai mỏ dữ liệu nhưng lại là phần mềm miễn phí mã nguồn mở. Hơn nữa R rất dễ học và có thể phát triển nhanh các ứng dụng tính toán xác suất thống kê.
Phần mềm R
Phần mềm R là một trong những công cụ phân tích thống kê học cũng như phân tích dữ liệu nói chung. Trong 10 năm trở lại đây, R đã được nhiều trường đại học trên thế giới sử dụng rộng rãi. Đây là phần mềm mã nguồn mở (miễn phí). Nó mang đầy đủ những tính năng của các phần mềm thương mại khác hiện có như SPSS, AMOS, STATA hay EViews.Tại Việt Nam trong những năm trở lại đây, R đã bắt đầu được sử dụng và đang phát triển rộng rãi trong trường học và giới nghiên cứu. Trong tương lai, R hứa hẹn sẽ trở thành phần mềm được sử dụng phổ biến trong các lĩnh vực nghiên cứu do tính chất bản quyền đang ngày càng được tôn trọng.
Tại Việt Nam trong khoảng 4 năm trở lại đây, R đã bắt đầu được sử dụng và đang phát triển rộng rãi trong trường học và giới nghiên cứu. Trong tương lai, R hứa hẹn sẽ trở thành phần mềm được sử dụng phổ biến trong các lĩnh vực nghiên cứu do tính chất bản quyền đang ngày càng được tôn trọng.
Có rất nhiều những bài viết hướng dẫn sử dụng phần mềm r chi tiết, các bạn có thể tham khảo thêm tại www.congnghethucpham.org
Có rất nhiều những bài viết hướng dẫn sử dụng phần mềm r chi tiết, các bạn có thể tham khảo thêm tại www.congnghethucpham.org
Ưu nhược điểm của phần mềm thống kê R
Ưu điểm
R là một phần mềm hoàn toàn miễn phí. Tuy miễn phí, nhưng chức năng của R không thua kém các phần mềm thương mại. Tất cả những phương pháp, mô hình mà các phần mềm thương mại có thể làm được thì R cũng có thể làm được. R có lợi thế là khả năng phân tích biểu đồ tuyệt vời. Không một phần mềm nào có thể sánh với R về phần biểu đồ! Một lợi thế khác là R gắn liền với giới học thuật, hầu hết những mô hình thống kê mới nhất đều được hỗ trợ bởi R. Trong các bài báo của tạp chí hàng đầu về các phần mềm thống kê – Journal of Statistical Software – hầu hết là về R.
Nói một cách vắn tắt, các lí do chính nên sử dụng R trong học thuật cũng như thực tiễn là: Miễn phí (và nguồn mở); Số 1 trong các phần mềm miễn phí; Cạnh tranh (thậm chí vượt trội) so với các phần mềm thương mại (*); Đã sử dụng nhiều trong thực tiễn (industry)(**); Chạy được trên nhiều hệ điều hành.
Nhược điểm
Nhưng R có cái bất lợi là dùng lệnh (giống như Matlab) chứ không dùng menu như Excel. Điều này có nghĩa là đối với người “lười biếng” thì sẽ thấy R bất tiện. Nhưng với người muốn nắm lấy những cơ chế căn bản của toán học, thì sẽ thích ngôn ngữ này ngay. [Thực ra, nếu phải làm việc nhiều thì người “lười biếng” cũng sẽ thấy việc không dùng menu lại là ưu điểm chứ không phải nhược điểm, vì dùng lệch thì sẽ được copy & paste].
Một nhược điểm khác là R có rất nhiều “tác giả”, số thư viện/package vào tháng 1/2017 đã hơn 10.000; vấn đề nảy sinh là làm thế nào để chọn thư viện phù hợp nhất (ngoài các thư viện mặc định/có sẵn). [Nhấn mạnh là chỉ với các thư viện mặc định, thì R đã là đủ khi giải quyết các mô hình “Sách giáo khoa”].
Các giải pháp có thể xem ở đây; tuy nhiên, theo tôi Google đã là gần đủ để cho giải pháp tối ưu nhất.Hiện tại, RStudio (cũng nguồn mở) là một công cụ hỗ trợ (IDE) rất được ưa thích (đặc biệt trong giáo dục) khi làm việc với R. Công cụ RMarkdown của RStudio cho phép tạo đồng thời các loại tài liệu tĩnh và động, bao gồm: HTML, PDF, Word, … Công cụ Shiny của RStudio cho phép xây dựng các ứng dụng web (tương tác) từ R.
Ứng dụng của phẩn mềm R
Toán cao cấp
Phân tích cổ phiếu
Lý thuyết Copula
Lý thuyết Markowitz
Mô hình Black-Scholes
Mô hình Merton
Rủi ro tín dụng (Credit Risk)
Tài liệu tự học về phần mềm R
Các bạn download tại đây nhé: tài liệu phần mềm R
Tài liệu bao gồm :
Chương 1: Lời nói đầu
Chương 2: Giới thiệu ngôn ngữ R
Chương 3: Nhập dữ liệu
Chương 4: Biên tập dữ liệu
Chương 5: Tính toán đơn giản và ma trận
Chương 6: Tính toán xác suất
Chương 7:Kiểm định giả thiết và giá trị P
Chương 8: Phân tích số liệu bằng biểu đồ
Chương 9:Thống kê mô tả
Chương 10:Phân tích hồi quy tuyến tính
Chương 11:Phân tích phương sai
Chương 12:Phân tích hồi quy logistics
Chương 13:Phân tích sự kiện
Chương 14:Phân tích tổng hợp
Chương 15:Ước tính cỡ mẫu
Chương 16:Lập trình và hàm
Chương 17:Một số lệnh R thông dụng
Chương 18:Thuật ngữ
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét