R Flashcards

Categorie sponsor

R is een krachtige programmeertaal en omgeving voor statistische berekeningen en grafieken. Ontwikkeld in de jaren '90 door Ross Ihaka en Robert Gentleman aan de Universiteit van Auckland, is R een standaardtool geworden in datawetenschap, statistische analyse en machine learning. Het is open-source en beschikt over een enorm ecosysteem van pakketten, waardoor het zeer uitbreidbaar en aanpasbaar is aan verschillende datagerelateerde taken. R blinkt uit in gegevensmanipulatie, visualisatie en complexe statistische analyses. De sterke punten van R liggen in zijn statistische en grafische technieken, waaronder lineaire en niet-lineaire modellering, tijdreeksanalyse, classificatie en clustering. De flexibiliteit van R maakt integratie met andere talen en tools mogelijk, waardoor het een essentieel onderdeel is van veel workflows in datawetenschap. Met actieve gemeenschapsondersteuning en voortdurende ontwikkeling blijft R aan de voorhoede van statistische berekeningen en data-analyse.

Onze flashcard-app bevat 31 zorgvuldig geselecteerde R-sollicitatievragen met uitgebreide antwoorden die je effectief voorbereiden op elk sollicitatiegesprek waarvoor R-kennis vereist is. IT Flashcards is niet alleen een hulpmiddel voor werkzoekenden - het is een geweldige manier om je kennis te versterken en te testen, ongeacht je huidige carrièreplannen. Regelmatig gebruik van de app helpt je om op de hoogte te blijven van de nieuwste R-trends en je vaardigheden in data-analyse en statistische berekeningen op een hoog niveau te houden.

Voorbeeld R flashcards uit onze app

Download onze app uit de App Store of Google Play om meer gratis flitskaarten te krijgen of abonneer u voor toegang tot alle flitskaarten.

Wat is R en waar wordt het meestal voor gebruikt?

R is een programmeertaal en -omgeving voor statistische analyse en grafieken, voornamelijk gebruikt door statistici en dataonderzoekers. Het maakt het uitvoeren van statistische berekeningen, datamodellering en visualisatie mogelijk. R wordt vooral gewaardeerd om zijn rijke bibliotheek aan pakketten die kunnen worden gebruikt voor verschillende data-analyses, waaronder verkennende analyse, statistische tests, regressie, classificatie en het verwerken van grote datasets. Het is een open-source tool, wat betekent dat het gratis beschikbaar is en dat de broncode vrij kan worden aangepast en verspreid.

Een van de belangrijkste voordelen van R is de uitgebreide en actieve gebruikersgemeenschap, die voortdurend nieuwe pakketten en tools ontwikkelt die het gebruik van de nieuwste data-analysetechnieken mogelijk maken. R heeft ook geavanceerde grafische mogelijkheden waarmee hoogwaardige datavisualisaties kunnen worden gemaakt, wat een onschatbare waarde is voor het analyseren en presenteren van resultaten.

R wordt gebruikt in uiteenlopende vakgebieden zoals wetenschap, bedrijfsleven, geneeskunde, engineering en vele andere, waarbij het telkens tools biedt die geschikt zijn voor de specifieke behoeften van die vakgebieden.

Hoe maak je een vector in R?

In de taal R kan een vector worden gemaakt met behulp van de `c()`-functie, die staat voor "combineren". Deze functie stelt je in staat om meerdere elementen te combineren in een enkele vector. Het gegevenstype in een vector kan variëren, maar is meestal numeriek, logisch, of karakter. Hier is een voorbeeld van hoe je een vector met verschillende gegevenstypen kunt maken:

# Maken van een numerieke vector
nummers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(nummers)

# Maken van een logische vector
logische_waarden <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
print(logische_waarden)

# Maken van een karakter vector
karakters <- c("ala", "ma", "kota")
print(karakters)

Onthoud dat alle elementen in een vector van hetzelfde type moeten zijn. Als verschillende gegevenstypen worden gecombineerd in een enkele vector, zal R automatisch de typen omzetten naar het meest algemene type dat alle gegevens kan bevatten. Bijvoorbeeld, het mengen van nummers en strings resulteert in een vector van strings.

Hoe voeg je twee data frames samen in R?

We kunnen twee data frames in R samenvoegen met behulp van de `merge()` functie. Deze functie stelt ons in staat om gegevens te combineren op basis van een of meer gemeenschappelijke kolommen tussen de twee datasets. Als er geen specifieke kolom wordt opgegeven, zal R proberen om de data frames samen te voegen op basis van alle kolommen met overeenkomende namen in beide datasets.

Voorbeeld van het gebruik van de `merge()` functie om twee data frames te combineren:

# Eerste data frame aanmaken
data_frame1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Naam = c("Anna", "Jan", "Paweł"),
  Leeftijd = c(25, 30, 22)
)

# Tweede data frame aanmaken
data_frame2 <- data.frame(
  ID = c(2, 3, 4),
  Stad = c("Kraków", "Warszawa", "Gdańsk")
)

# De data samenvoegen
samengevoegde_data_frames <- merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID")

In het bovenstaande voorbeeld zal `samengevoegde_data_frames` gegevens bevatten uit beide data frames die zijn gecombineerd op basis van de 'ID' kolom. Het resulterende data frame zal alleen de records bevatten die een overeenkomst hebben in beide datasets (een inner join operatie). Om het type join te veranderen, kun je de argumenten `all`, `all.x`, `all.y` gebruiken; bijvoorbeeld, `merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` zal resulteren in een outer join.

Wat is een factor in R en hoe gebruik je het in data-analyse?

Een factor in R is een datatypesoort die wordt gebruikt voor het opslaan van categorische variabelen. Deze soorten variabelen zijn zeer belangrijk in statistiek en data-analyse omdat ze het mogelijk maken om afhankelijkheden voor discrete data te modelleren.

Je kunt een factor maken met de factor()-functie. Je geeft er een vector aan door, die wordt omgezet in een factor. Je kunt ook de niveaus (categorieën) en labels voor deze niveaus specificeren.

data_vector <- c("apple", "banana", "cherry", "banana", "apple")
data_factor <- factor(data_vector)

In het bovenstaande voorbeeld is `data_factor` nu een factor die informatie opslaat over het fruit met niveaus die automatisch worden gegenereerd op basis van de unieke waarden van de invoervector.

Factoren zijn bijzonder nuttig in statistische modellering omdat R elk niveau als een aparte groep beschouwt, wat het eenvoudiger maakt om statistisch verschillen tussen groepen te analyseren. Met factoren is het ook eenvoudiger om grafieken en vergelijkende diagrammen te maken die groepering van categorische data vereisen.

Een ander belangrijk aspect van factoren is de mogelijkheid om de volgorde van de niveaus in te stellen. Standaard zet R de niveaus in alfabetische volgorde, maar dit kan worden gewijzigd, wat vooral nuttig is wanneer de categorieën een natuurlijke volgorde hebben, zoals 'laag', 'medium', 'hoog'.

ordered_factor <- factor(data_vector, levels = c("cherry", "apple", "banana"), ordered = TRUE)

In dit voorbeeld maken we een factor met een specifieke volgorde van niveaus, zodat R de variabele als geordend (ordinaal) beschouwt. Dit verandert hoe andere R-functies (bijv. statistische modellen) deze informatie kunnen gebruiken voor een correcte data-analyse.