Matematiksel işlemler ve formüller için chetsheet’e bakmalıyız!
Bu hafta R’a paket nasıl yüklenir bunu öğrendik. Kod yazarak veya kütüphaneleri kullanarak paket indirilebilir. “install.packages” ile paketi yükledikten sonra bu satırı yorum satırına çevirmeliyiz. Bununla birlikte bir paketi sadece bir defa indirmemiz yeterli ancak R’da işlem yaparken kullanmak istediğimizde paketleri “library” fonksiyonu ile çağırmamız gerekmektedir. (Kitap okuyacağımız zaman kütüpheneden onu almamız gerektiği gibi düşün:) Github paketleri nasıl yükleniyor? Örnek:
# paket yukleme
#install.packages("CTT")
#instalı yoruma çevirmeyi unutma!
# paket aktive etme
library("CTT")Üç ters tırnak işaretini ekle: Belgede kod bloğunu görmek istersen istenilen bloğun başına ve sonuna üç tane ters tırnak işaretini ´´´ eklemek lazım!
#Github Paketi Yükleme
##devtools::install_github("hadley/emo")
library(emo)
emo::ji("smile")
## 😄
library(emo)
emo::ji("cry")
## 😢
#?cohen.d
#help(cohen.d)
help(cohen.d)
?cohen.d
## ??cohen.d (yardım için bu komutu kullan!)reliability fonksiyonunun yardım sayfasından örnek:
library(CTT)x<-data.frame(matrix(c(0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,
0,0,0,0,1,
0,0,0,1,1,
0,0,1,1,1,
0,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,
1,0,1,1,1,
0,0,0,1,1,
0,1,1,1,1),nrow=10,ncol=5,byrow=TRUE,
dimnames=list(c(paste("P",c(1:10),sep="")),c(paste("I",c(1:5),sep="")))))
itemAnalysis(x)##
##Number of Items
## 5
##
## Number of Examinees
## 10
##
## Coefficient Alpha
## 0.816 iA <- itemAnalysis(x, hardFlag=.25, pBisFlag=.15)
iA$itemReport itemName itemMean pBis bis alphaIfDeleted hard lowPBis
##1 I1 0.2 0.4036037 0.5766551 0.8325792 X
##2 I2 0.3 0.5299577 0.6984823 0.8027211
##3 I3 0.5 0.7905694 0.9908318 0.7166667
##4 I4 0.7 0.7237469 0.9538957 0.7424242
##5 I5 0.8 0.5995438 0.8566076 0.7827529str(itemAnalysis(x))##List of 6
## $ nItem : int 5
## $ nPerson : int 10
## $ alpha : num 0.816
## $ scaleMean : num 2.5
## $ scaleSD : num 1.78
## $ itemReport:'data.frame': 5 obs. of 5 variables:
## ..$ itemName : chr [1:5] "I1" "I2" "I3" "I4" ...
## ..$ itemMean : num [1:5] 0.2 0.3 0.5 0.7 0.8
## ..$ pBis : num [1:5] 0.404 0.53 0.791 0.724 0.6
## ..$ bis : num [1:5] 0.577 0.698 0.991 0.954 0.857
## ..$ alphaIfDeleted: num [1:5] 0.833 0.803 0.717 0.742 0.783
## - attr(*, "class")= chr "itemAnalysis"x<-data.frame(matrix(c(0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,
0,0,0,0,1,
0,0,0,1,1,
0,0,1,1,1,
0,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,
1,0,1,1,1,
0,0,0,1,1,
0,1,1,1,1),nrow=10,ncol=5,byrow=TRUE,
dimnames=list(c(paste("P",c(1:10),sep="")),c(paste("I",c(1:5),sep="")))))
reliability(x, itemal=TRUE)##You will find additional options and better formatting using itemAnalysis().
## Number of Items
## 5
##Number of Examinees
## 10
##Coefficient Alpha
## 0.816 Güvenirliğe bakalım:
guvenirlik <- reliability(x, itemal=TRUE)##You will find additional options and better formatting using itemAnalysis().
guvenirlik$nItem## [1] 5Paket çakışması: Burası önemli. Farklı paketlerin aynı adlı fonksiyonlara sahip olduğu durumlarda paket çakışması oluyor. Böyle olduğu zaman “package::function” kodu ile hangi paketteki fonksiyonu kullanmayı seçtiğimizi belirtmemiz gerekiyor Örnek;
#pysch ::reliability()
#CTT :: reliability()Bu haftanın önemli konularından biri. Tez yazarken işime çok yarayacak ve daha pratik. Tezimi wordde değil R ile yazar mıyım? Bunu düşüneceğim.
citation("tidyverse")##To cite package ‘tidyverse’ in publications use:
## Wickham H, Averick M, Bryan J, Chang W, McGowan LD, Françoi R,
## Grolemun G, Haye A, Henr L, Heste J, Kuh M, Pederse TL, Mille E,
## Bach SM, Müll K, Oo ,J, Robins ,D, Seid ,DP, Spi ,V, Takahas ,K,
## Vaugh ,D, Wil ,C, W ,K, Yutani ,H (2019). “Welcome to the
## tidyverse.” _Journal of Open Source Software_, *4*(43), 1686.
## doi:10.21105/joss.01686 <https://doi.org/10.21105/joss.01686>.
##A BibTeX entry for LaTeX users is
## @Article{,
## title = {Welcome to the {tidyverse}},
## author = {Hadley Wickham and Mara Averick and Jennifer Bryan and Winston Chang and Lucy D'Agostino McGowan and Romain Françoi and Garrett Grolemun and Alex Haye and Lionel Henr and Jim Heste and Max Kuh and Thomas Lin Pederse and Evan Mille and Stephan Milton Bach and Kirill Müll and , Jeroen Oo and , David Robins and , Dana Paige Seid and , Vitalie Spi and , Kohske Takahas and , Davis Vaugh and , Claus Wil and , Kara W and , Hiroaki Yutani},
## year = {2019},
## journal = {Journal of Open Source Software},
## volume = {4},
## number = {43},
## pages = {1686},
## doi = {10.21105/joss.01686},
## }Burası önemli, bana sıkıcı gelse de öğrenmek zorundayım.
Fonksiyon: Belli görevi yerine getirmek için yazılan bir grup komut.Çalıştırması için girdi gerekli. Fonksiyonlar girdileriyle işlem yapıp çıktıları oluşturmaktadır. Fonksiyonlar girdileri o fonksiyonun çalışması için önceden belirlenen argümanlar ve o argümanların değerlerinden oluşur.
Fonksiyonların kullanımında şu üç noktaya dikkat edilmesi
gerekiyor:
1-argümanların sırası 2-argümanların olağan (default) değerleri 3-bazı
argümanların zorunlu, bazı argümanların opsiyonel olmasıdır.
Örnek:
?rnorm
#Argümanlar bölümünde, her bir argüman için açıklamalar bulunmaktadır. n oluşturmak istediğimiz gözlem sayısı, mean oluşturacağımız veri noktalarının ortalaması ve sd verinin standart sapmasıdır. Ayrıntılar bölümünde, mean ve sd için herhangi bir değer girilmezse, bu değerler için varsayılan olarak 0 ve 1 kullanılacağı belirtilir. n için varsayılan bir değer olmadığından, belirtilmesi gerekir, aksi takdirde kod çalışmaz.
rnorm(10, mean=0, sd=1)
## [1] -0.4070631 -0.5994877 -0.6169035 -1.2416727 -1.1233714 -1.2650525
## [7] -1.4151920 -0.2855333 0.5000354 0.4949472#Yukarıdaki örnekte bağımsız değişken adlarını tek tek yazdık (örneğin, n, mean, sd), ancak bunu yapmak zorunda değiliz. Aşağıdaki iki kod satırına bakıldığğında her ikisi de aynı sonucu üretecektir (rnorm() fonksiyonunu her çalıştırdığınızda rastgele olduğu için biraz farklı bir sayı kümesi üretir, ancak yine de aynı ortalama ve SD’ye sahip olacaklardır):
## rnorm(n = 6, mean = 3, sd = 1)
## [1] 4.567105 1.463524 4.018413 3.539126 3.401842 3.391835
## rnorm(6, 3, 1)
## [1] 3.733425 2.474895 3.003350 2.396294 3.937576 4.318571
## rnorm(9, 9 , 6)
## [1] 9.8024169 15.3009579 13.0871914 14.5778679 17.6720616 0.7689709
## [7] 8.7455852 11.3454994 9.7422203#set.seed fonksiyonu rastgele sayı üretecini kontrol ediyor - rastgele sayı üreten herhangi bir fonksiyon kullanıyorsak (rnorm() gibi), set.seed() fonksiyonunu çalıştırmak aynı sonucu veriyor.
{set.seed1} set.seed(50) rnorm(50, mean=10, sd=5)
{set.seedsonuc1} [1] 12.748349 5.791981 10.164990 12.620749 1.361979 8.610677 11.804142 [8] 7.045438 14.877953 2.771250 11.476034 12.773761 7.506822 10.978669 [15] 7.722297 8.185723 9.215933 6.173743 4.169913 8.382872 8.250363 [22] 7.065514 2.050612 18.447798 12.817918 23.338167 11.782675 8.189398 [29] 12.843732 10.143373 10.995117 5.742889 4.347753 12.986245 4.519761 [36] 10.095483 12.080995 19.198378 12.030933 11.966109 10.547782 7.932906 [43] 10.558980 -4.461607 10.476747 12.499449 14.746861 1.707995 2.591902 [50] 7.546569
{set.seed} set.seed(100) rnorm(50, mean=10, sd=5)
{set.seedsonuc} [1] 7.4890382 10.6576558 9.6054146 14.4339240 10.5848564 11.5931504 [7] 7.0910466 13.5726636 5.8737029 8.2006893 10.4494307 10.4813723 [13] 8.9918302 13.6992025 10.6168975 9.8534165 8.0557288 12.5542813 [19] 5.4309291 21.5514841 7.8095501 13.8203031 11.3098065 13.8670230 [25] 5.9281044 7.8077472 6.3988922 11.1547227 4.2113527 11.2353800 [31] 9.5444322 18.7868781 9.3103519 9.4440325 6.5499284 8.8910288 [37] 10.9145384 12.0866164 15.3270116 14.8510101 9.4918538 17.0160174 [43] 1.1161218 13.1143370 7.3885832 16.6111548 8.1827984 16.5953287 [49] 10.2188953 0.6067206
Bir fonsiyon tanımlayıp operatör kullanarak atama yapıyoruz. Bu çok önemli.
kare_al <- function(sayi){
sayi * sayi
}
kare_al(sayi = 3)[1] 9ust_al<- function(sayi, us) {
sayi ^ us
}
ust_al (5, 2)##[1] 25avg <- function(n){
(n*(n+1)/2)
}
avg(1:1000) [1] 1 3 6 10 15 21 28 36 45 55
[11] 66 78 91 105 120 136 153 171 190 210
[21] 231 253 276 300 325 351 378 406 435 465
[31] 496 528 561 595 630 666 703 741 780 820
[41] 861 903 946 990 1035 1081 1128 1176 1225 1275
[51] 1326 1378 1431 1485 1540 1596 1653 1711 1770 1830
[61] 1891 1953 2016 2080 2145 2211 2278 2346 2415 2485
[71] 2556 2628 2701 2775 2850 2926 3003 3081 3160 3240
[81] 3321 3403 3486 3570 3655 3741 3828 3916 4005 4095
[91] 4186 4278 4371 4465 4560 4656 4753 4851 4950 5050
[101] 5151 5253 5356 5460 5565 5671 5778 5886 5995 6105
[111] 6216 6328 6441 6555 6670 6786 6903 7021 7140 7260
[121] 7381 7503 7626 7750 7875 8001 8128 8256 8385 8515
[131] 8646 8778 8911 9045 9180 9316 9453 9591 9730 9870
[141] 10011 10153 10296 10440 10585 10731 10878 11026 11175 11325
[151] 11476 11628 11781 11935 12090 12246 12403 12561 12720 12880
[161] 13041 13203 13366 13530 13695 13861 14028 14196 14365 14535
[171] 14706 14878 15051 15225 15400 15576 15753 15931 16110 16290
[181] 16471 16653 16836 17020 17205 17391 17578 17766 17955 18145
[191] 18336 18528 18721 18915 19110 19306 19503 19701 19900 20100
[201] 20301 20503 20706 20910 21115 21321 21528 21736 21945 22155
[211] 22366 22578 22791 23005 23220 23436 23653 23871 24090 24310
[221] 24531 24753 24976 25200 25425 25651 25878 26106 26335 26565
[231] 26796 27028 27261 27495 27730 27966 28203 28441 28680 28920
[241] 29161 29403 29646 29890 30135 30381 30628 30876 31125 31375
[251] 31626 31878 32131 32385 32640 32896 33153 33411 33670 33930
[261] 34191 34453 34716 34980 35245 35511 35778 36046 36315 36585
[271] 36856 37128 37401 37675 37950 38226 38503 38781 39060 39340
[281] 39621 39903 40186 40470 40755 41041 41328 41616 41905 42195
[291] 42486 42778 43071 43365 43660 43956 44253 44551 44850 45150
[301] 45451 45753 46056 46360 46665 46971 47278 47586 47895 48205
[311] 48516 48828 49141 49455 49770 50086 50403 50721 51040 51360
[321] 51681 52003 52326 52650 52975 53301 53628 53956 54285 54615
[331] 54946 55278 55611 55945 56280 56616 56953 57291 57630 57970
[341] 58311 58653 58996 59340 59685 60031 60378 60726 61075 61425
[351] 61776 62128 62481 62835 63190 63546 63903 64261 64620 64980
[361] 65341 65703 66066 66430 66795 67161 67528 67896 68265 68635
[371] 69006 69378 69751 70125 70500 70876 71253 71631 72010 72390
[381] 72771 73153 73536 73920 74305 74691 75078 75466 75855 76245
[391] 76636 77028 77421 77815 78210 78606 79003 79401 79800 80200
[401] 80601 81003 81406 81810 82215 82621 83028 83436 83845 84255
[411] 84666 85078 85491 85905 86320 86736 87153 87571 87990 88410
[421] 88831 89253 89676 90100 90525 90951 91378 91806 92235 92665
[431] 93096 93528 93961 94395 94830 95266 95703 96141 96580 97020
[441] 97461 97903 98346 98790 99235 99681 100128 100576 101025 101475
[451] 101926 102378 102831 103285 103740 104196 104653 105111 105570 106030
[461] 106491 106953 107416 107880 108345 108811 109278 109746 110215 110685
[471] 111156 111628 112101 112575 113050 113526 114003 114481 114960 115440
[481] 115921 116403 116886 117370 117855 118341 118828 119316 119805 120295
[491] 120786 121278 121771 122265 122760 123256 123753 124251 124750 125250
[501] 125751 126253 126756 127260 127765 128271 128778 129286 129795 130305
[511] 130816 131328 131841 132355 132870 133386 133903 134421 134940 135460
[521] 135981 136503 137026 137550 138075 138601 139128 139656 140185 140715
[531] 141246 141778 142311 142845 143380 143916 144453 144991 145530 146070
[541] 146611 147153 147696 148240 148785 149331 149878 150426 150975 151525
[551] 152076 152628 153181 153735 154290 154846 155403 155961 156520 157080
[561] 157641 158203 158766 159330 159895 160461 161028 161596 162165 162735
[571] 163306 163878 164451 165025 165600 166176 166753 167331 167910 168490
[581] 169071 169653 170236 170820 171405 171991 172578 173166 173755 174345
[591] 174936 175528 176121 176715 177310 177906 178503 179101 179700 180300
[601] 180901 181503 182106 182710 183315 183921 184528 185136 185745 186355
[611] 186966 187578 188191 188805 189420 190036 190653 191271 191890 192510
[621] 193131 193753 194376 195000 195625 196251 196878 197506 198135 198765
[631] 199396 200028 200661 201295 201930 202566 203203 203841 204480 205120
[641] 205761 206403 207046 207690 208335 208981 209628 210276 210925 211575
[651] 212226 212878 213531 214185 214840 215496 216153 216811 217470 218130
[661] 218791 219453 220116 220780 221445 222111 222778 223446 224115 224785
[671] 225456 226128 226801 227475 228150 228826 229503 230181 230860 231540
[681] 232221 232903 233586 234270 234955 235641 236328 237016 237705 238395
[691] 239086 239778 240471 241165 241860 242556 243253 243951 244650 245350
[701] 246051 246753 247456 248160 248865 249571 250278 250986 251695 252405
[711] 253116 253828 254541 255255 255970 256686 257403 258121 258840 259560
[721] 260281 261003 261726 262450 263175 263901 264628 265356 266085 266815
[731] 267546 268278 269011 269745 270480 271216 271953 272691 273430 274170
[741] 274911 275653 276396 277140 277885 278631 279378 280126 280875 281625
[751] 282376 283128 283881 284635 285390 286146 286903 287661 288420 289180
[761] 289941 290703 291466 292230 292995 293761 294528 295296 296065 296835
[771] 297606 298378 299151 299925 300700 301476 302253 303031 303810 304590
[781] 305371 306153 306936 307720 308505 309291 310078 310866 311655 312445
[791] 313236 314028 314821 315615 316410 317206 318003 318801 319600 320400
[801] 321201 322003 322806 323610 324415 325221 326028 326836 327645 328455
[811] 329266 330078 330891 331705 332520 333336 334153 334971 335790 336610
[821] 337431 338253 339076 339900 340725 341551 342378 343206 344035 344865
[831] 345696 346528 347361 348195 349030 349866 350703 351541 352380 353220
[841] 354061 354903 355746 356590 357435 358281 359128 359976 360825 361675
[851] 362526 363378 364231 365085 365940 366796 367653 368511 369370 370230
[861] 371091 371953 372816 373680 374545 375411 376278 377146 378015 378885
[871] 379756 380628 381501 382375 383250 384126 385003 385881 386760 387640
[881] 388521 389403 390286 391170 392055 392941 393828 394716 395605 396495
[891] 397386 398278 399171 400065 400960 401856 402753 403651 404550 405450
[901] 406351 407253 408156 409060 409965 410871 411778 412686 413595 414505
[911] 415416 416328 417241 418155 419070 419986 420903 421821 422740 423660
[921] 424581 425503 426426 427350 428275 429201 430128 431056 431985 432915
[931] 433846 434778 435711 436645 437580 438516 439453 440391 441330 442270
[941] 443211 444153 445096 446040 446985 447931 448878 449826 450775 451725
[951] 452676 453628 454581 455535 456490 457446 458403 459361 460320 461280
[961] 462241 463203 464166 465130 466095 467061 468028 468996 469965 470935
[971] 471906 472878 473851 474825 475800 476776 477753 478731 479710 480690
[981] 481671 482653 483636 484620 485605 486591 487578 488566 489555 490545
[991] 491536 492528 493521 494515 495510 496506 497503 498501 499500 500500Bir türlü öğrenemediğim çalışma alanı ve dizin, bu defa öğreneceğim galiba. Kübra Hoca’nın notlarını buraya alıntılayıp okumalıyım:
Çalışma alanı, nesnelerin ve bilgilerin kaydedildiği alandır. ls() ve objects() fonksiyonları çalışma alanında kayıtlı nesneleri konsolda göstermektedir. ls() fonksiyonu ile nesneleri çağırma işlemi özelleştirilebilir. ls.str() fonksiyonu ise hafızadaki nesneleri ayrıntıları ile göstermektedir.Yeni bir veri seti üzerinde çalışıyorsanız veya son sürümü elde etmeden önce çok sayıda farklı kod denediyseniz, yanlış nesneyi kullanmaktan kaçınmak için ortamı/çalışma alanını temizlemeyi unutmamak iyi bir uygulamadır. Bunu birkaç şekilde yapabilirsiniz. 1-Nesneleri tek tek kaldırmak için konsola rm(nesne_adı) yazılabilir 2-Ortamdaki tüm nesneleri temizlemek için konsolda rm(list = ls()) komutu çalıştırılabilir. 3-Ortamdaki tüm nesneleri temizlemek için ortam bölmesindeki süpürge simgesine de tıklanabilir.
ls()objects()[1] "avg" "guvenirlik" "iA" "kare_al" "ust_al"
[6] "x En kritik konu, çalışma dizini. Şimdiye kadarki yaşadığım sorunların temelinde bu yatıyor.
R yazılımı Start/Baslangic menusu üzerinden çalıştırıldığında çalışma dizini C:/Users//Documents
Çalışma dizinini sorgulamak için kullanılacak olan fonksiyon
getwd() (get working directory)Çalışma dizinini değiştirmek için kullanılacak olan fonksiyon
setwd() (set working directory)İlk derste klasör açıp çalışma dizini ayarlaması yapmıştık.
getwd()
##[1] "C:/Users/huawei/Desktop/OLC731"Bu işlem Rstudio menusu “Session” sekmesinden ya da CTRL +Shift + H tuşları ile de yapılabilmektedir.
Kodlamanın büyük bir kısmı kodunuzun neden çalışmadığını anlamaya çalışmaktır ve bu acemi ya da uzman olmanız fark etmeksizin geçerlidir.
Bu ders boyunca ilerlerken yaptığınız hataların ve bunları nasıl düzelttiğinizin kaydını tutmalısınız.
Her bölümde dikkat etmeniz gereken bir dizi yaygın hata sunacağız, ancak şüphesiz kendiniz de yeni hatalar yapacaksınız (ve düzelteceksiniz!).
Kullanmaya çalıştığınız fonksiyonlar için doğru paketleri yüklediniz mi? Çok yaygın bir hata, paketi yüklemek için kodu yazmaktır, örneğin library(tidyverse) ancak daha sonra çalıştırmayı unutmaktır.
Bir yazım hatası mı yaptınız? Unutmayın data ile DATA aynı şey değildir ve t.test ile t_test aynı şey değildir.
Bir paket çakışması mı var? Paket ve fonksiyonu package::function ile belirtmeyi denediniz mi?
Bu kesinlikle bir hata mı? R’deki tüm kırmızı metinler hata anlamına gelmez - bazen size sadece bilgi içeren bir mesaj verir.