ciao a tutti, da oggi è nato un gruppo di lavoro sull’uso di R in chemiometria. Invito chiunque fosse interessato a partecipare (o fosse anche solo curioso) ad andare su questa pagina. Il gruppo fa parte del Gruppo di Chemiometria della Divisione di Chimica Analitica della Società Chimica Italiana.
il blog di chemiometria.it
L’ingenuo utilizzatore di R, magari un chimico (come me) o un biologo…o qualcos’altro, potrebbe essere portato a pensare che R sia scritto in R…ed invece no, o meglio, si, ma non del tutto. Come si vede in questi due simpatici post nel blog di librestats, sia il core di R, sia i contributed packages sono scritti in gran parte in C/C++ !!!
In questo post, Correlation Resources: SPSS, R, Causality, Interpretation and APA Style Reporting, scritto da Jeromy Anglim, ci fornisce numerosi collegamenti a risorse relative all’uso e all’interpretazione della correlazione e del rapporto causa-effetto e ci aiuta a gettare un po’ di luce sull’argomento.
In questo interessante post, Getting to know multivariate data, J.S.A. Bridgewater ci mostra come visualizzare dati multivariati. Passaggio molto utile non solo nella preparazione all’analisi multivariata vera e propria, ma anche per controllare, verificare e rendere più comprensibili i risultati che si ottengono.
Non è R ma è statistica. Quindi comunque può interessare…sono le relazioni che legano le distribuzioni ed il tutto è raccolto in un simpatico ed utile diagramma cliccabile.
Forse vi sarete chiesti di quanti “vocaboli” (ovvero funzioni) disponga R…be, sono diverse migliaia, per l’esattezza 2382.
Ma quante sono poi quelle effettivamente utili? quelle che andrebbero sapute per forza? Hadley Wickham dice 350. L’elenco lo trovate qui.
Da tempo sono affascinato dai sistemi di visualizzazione dei dati e sono alla ricerca di strumenti software che permettano a “umili” statistici con il pallino della grafica, di darsi un po’ da fare in tal senso.
E’ quindi con piacere che ho visto che, anche chi usa R, ora può mappare le connessioni tra punti spaziali diversi. Ai seguenti link si trovano infatti le istruzioni per disegnare delle connessioni “geografiche” molto belle a vedersi!
Leggi il seguito di questo post »
Sembra proprio che ggplot2 sia un package mai più senza…ecco un paio di applicazioni che ne espandono le potenzialità:
- ggplot2 Tutorial: Scatterplots in a Series of Small Multiples, (pubblicato da Getting Genetics Done) che spiega come utilizzare ggplot2 secondo i dettami dello ”small multiples” ideato da Edward Tufte.
- arrange multiple ggplot2 plots in the same image window sempre a cura di Getting Genetics Done, che ci mostra come inserire elegantemente più grafici in una stessa finistra
R viene aggiornato con una cadenza piuttosto frequente. Molto bene! Direte voi. Purtroppo c’è un problema. Ogni qualvolta aggiornerete R lui si “dimenticherà” di tutte le migliaia di package che avevate fino a quel momento faticosamente installato.
Non vi preoccupate. C’è anche una soluzione. Prima di installare la nuova versione, aprite quella vecchia e digitate il seguente codice:
packages <- installed.packages()[,"Package"] save(packages, file="Rpackages") poi chiudetela, installate la nuova e scrivete:
load("Rpackages") for (p in setdiff(packages, installed.packages()[,"Package"])) install.packages(p) R scaricherà ed installerà di nuovo tutti i package che avevate in precedenza, nelle versioni più aggiornate! Due link utili: Stackoverflow e One R tip a day
