R-project - Eine Einführung
R-project ist eine eigenständige Softwareanwendung und Programmierumgebung zur Unterstützung der Statistiksprache R. R ist eine allgemeine Programmiersprache und eine freie BSD-lizenzierte Softwareumgebung für Visual Basic für die Anwendungsentwicklung und statistische Berechnungen. Es wird häufig von Data Minern und Statistikforschern für die Entwicklung dynamischer Datenanalysen und statistischer Anwendungen verwendet. Die von R verwendeten Statistikpakete helfen bei der Analyse großer Datenmengen mit Hilfe verschiedener statistischer und rechnerischer Methoden.
R ist eine freie Softwareanwendung und kann daher aus dem Internet heruntergeladen werden, um die erforderlichen Komponenten herunterzuladen und die Software für statistische Berechnungen auszuführen. Die Hauptvorteile der R-Project-Software gegenüber anderen kostenlosen Statistikpaketen sind, dass sie auf allen wichtigen Betriebssystemen ausgeführt werden kann, dass sie eine große Datenbank hat, die fast alle Bereiche der Statistik abdeckt, dass sie plattformübergreifend ist und eine Reihe von Implementierungsoptionen zur Verfügung stellt, dass sie Datenanalysen in Echtzeit durchführen kann und sogar die Zeit in die statistischen Algorithmen integrieren kann. Ein weiterer Vorteil des R-Projekts gegenüber anderen ähnlichen freien Softwarepaketen ist seine Schnelligkeit, die unter allen Statistikpaketen die höchste Leistung aufweist. Da es sich um eine Open-Source-Software handelt, kann sie auch von Personen mit unterschiedlichem Hintergrund und ohne vorherige Programmiererfahrung verwendet werden. Es ist in einer Hochsprache (R) geschrieben, so dass es leicht zu manipulieren und zu erweitern ist.
Das R-Paket kann zur Analyse, Manipulation und Prognose der Finanzmärkte verwendet werden. Um Datensätze zu analysieren und zu visualisieren, müssen Sie einige Kenntnisse über Statistiken wie Wahrscheinlichkeit, Intervallfunktion, Baumringwachstumsrate, Mittelwert, Abweichungsdatensatz, Maximum-Likelihood-Schätzung, t-Wert, Chi-Quadrat-Wert, Unabhängigkeit und Signifikanztests haben. Außerdem müssen Sie über Kenntnisse der linearen Algebra und gute mathematische Fähigkeiten verfügen. Der beste Ansatz für statistische Schlussfolgerungen ist die Verwendung der R-Pakete lattice und lasso. Die Pakete Lasso und lattice bieten eine leistungsstarke Methode der logistischen Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze für hochdimensionale Daten.
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