Las estadísticas más importantes para que R comience con la ciencia de datos

R es uno de los principales lenguajes de programación para la ciencia de datos. Y sabemos que la ciencia de datos requiere un gran dominio de las estadísticas. Por lo tanto, las estadísticas para R se vuelven cruciales para los estudiantes de ciencia de datos. Las estadísticas implican una serie de problemas que pueden resolverse manualmente. Pero R hace que resolver estos problemas estadísticos sea mucho más fácil y rápido. Todo lo que necesita para tener una buena comprensión de R para resolver la mayoría de los problemas estadísticos en muy poco tiempo.

R ofrece a los estadísticos el mejor y más eficiente entorno estadístico. Es por eso que se conoce como el lenguaje estadístico R. R proporciona una variedad de funciones que ayudan al científico de datos a realizar funciones estadísticas y de probabilidad, como distribuciones paramétricas, cálculo de estadísticas resumidas y muchas más. Aquí, en este blog, compartiremos contigo todo lo relacionado con las estadísticas con R. Pero antes de comenzar con las estadísticas de r. Echemos un vistazo a los paquetes estadísticos de r.

Paquete de estadísticas R

  • paquete hmisc
  • paquete pastec
  • paquete psicologico
  • doPor paquete
  • Paquetes de tabla de datos
  • Paquete zoológico
  • paquete de herramientas de mapa
  • Paquete deslizante
  • Paquete multicomponente
  • Paquete VCD
  • Paquete Glmnet
  • paquete mgcv
  • paquete ggplot2
  • paquete dplyr
  • Paquete ordenado
  • Paquete paraíso
  • Paquete extranjero

Datos cualitativos

Para el análisis de datos cualitativos, utilizamos el paquete RDQA en R y está disponible gratuitamente para los usuarios. Es una aplicación de software de análisis de calidad con licencia BSD gratuita que funciona en casi todos los sistemas operativos, como Windows, Linux, Mac OSX. Puede usarlo convenientemente para el análisis de datos cualitativos. Pero tenga en cuenta que solo muestra los datos formateados del texto de dolor.

Datos cuantitativos

Los datos cuantitativos son aquellos conjuntos de datos que soportan operaciones aritméticas. También se conoce como datos continuos. R ofrece una variedad de herramientas y paquetes para el análisis de datos cuantitativos. Los datos cuantitativos pueden ser numéricos, al igual que el conjunto de datos fraccionarios. Organizará automáticamente los datos de acuerdo con los requisitos.

Distribuciones de probabilidad

R hace que las distribuciones de probabilidad sean mucho más convenientes que el enfoque estándar. Podemos caracterizar la función de probabilidad por varias funciones. La mayoría de las veces, tomamos las funciones de densidad y distribución de probabilidad. Se utiliza para calcular cuantiles teóricos y para observaciones muestrales. Esto ayudaría si no tuviera ningún paquete externo en R para la distribución de probabilidad. Puede ser posible con funciones integradas, por ejemplo dname, pname, qname, rname.

Estimación del rango

Usamos la estimación de rango cuando tenemos el requisito común de estimar de manera eficiente los parámetros de la población que son simplemente datos de muestra aleatorios. R también ofrece funciones integradas para estadísticas de estimación de intervalos en R.

Prueba de hipótesis

La mayoría de las veces, los investigadores rechazan la hipótesis. Por lo general, se basa en mediciones de muestras observadas, que es el mecanismo estadístico conocido como prueba de hipótesis. Cuando la hipótesis nula es verdadera, el error tipo I rechaza la hipótesis. Aparte de eso, cuando tenemos que omitir la portabilidad del error tipo 1, usamos el nivel de significación de la prueba de hipótesis, es decir, se muestra como una letra griega α. R tiene un amplio soporte para la prueba de hipótesis.

Error tipo II

El error tipo II ocurre cuando no podemos rechazar una hipótesis nula e inválida. El enfoque se basa verdaderamente en la estimación paramétrica de la región. No se puede rechazar la hipótesis nula en el error tipo II. Además, también puede manejar el error de tipo II en r con funciones integradas.

Inferencia sobre dos poblaciones

La inferencia sobre dos poblaciones se utiliza para concluir la diferencia entre dos poblaciones en función de sus muestras de datos. Es bastante conveniente y rápido inferir sobre dos poblaciones en programación R.

ANOVA

Cuando necesitamos comparar la media de múltiples grupos, usamos ANOVA en R. Uno de los casos más simples de ANOVA son los datos organizados en múltiples grupos. Y todos estos grupos se basan en factores de agrupación individuales. Es bastante fácil implementar estadísticas ANOVA con programación R.

Métodos no paramétricos

Los métodos no paramétricos en estadística no hacen suposiciones sobre la distribución de la población del tamaño de la muestra. Por lo general, se suponía que los datos eran cualitativos y que la población tenía una distribución normal con muestras suficientemente grandes.

Regresión lineal simple

Usamos la regresión lineal para predecir el valor de la variable de resultado Y basado en una o más variables de entrada predictivas X. El fundamento de la regresión lineal es establecer la relación lineal entre la variable predictiva y la variable de respuesta. Nos ayuda a obtener la fórmula que el usuario puede usar para estimar el valor de la respuesta y cuando solo conocemos los valores predictores. Para ello, utilizamos la función lm().

Regresión lineal múltiple

La regresión múltiple en R está a solo un pequeño paso de la regresión lineal simple. R ofrece la función lm () para realizar una regresión múltiple en R. La única diferencia al usar la función lm en estas dos regresiones es la adición de más predictores.

Regresión logística

El otro nombre para la regresión logística es el modelo logit. Se utiliza para modelar variables de resultado dicotómicas. Lo usamos para modelar variables de resultado dicotómicas. Se utiliza para medir la relación entre la variable dependiente categórica y las variables más independientes. R ofrece los mejores paquetes para regresión lineal. Por lo tanto, resultó bastante útil implementar estadísticas de regresión lineal en R.

Conclusión

Ahora puede estar bastante seguro de que los estadísticos prefieren R sobre otros lenguajes para las estadísticas. Puede ahorrar mucho tiempo resolviendo problemas estadísticos más complejos con R. Tenga en cuenta que puede comenzar rápidamente con la programación R si tiene un buen dominio de las estadísticas y conocimientos básicos de programación. Si desea comenzar a aprender ciencia de datos, debe aclarar los conceptos básicos de estadísticas para R para comenzar su viaje de ciencia de datos con R. Obtenga la mejor ayuda para las tareas de programación de r de nuestros expertos en asignaciones de r.

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