R ile Veri Analizi – Hafta 01

1 Giriş

Bu bölümde R Studio’da yapılabilecek bazı temel işlemlere yer verilmiştir.

3 + 5

## [1] 8

8/5

## [1] 1.6

x <- 5
y <- 10
z <- x+y
a <- 10

#df_v01
#df_v02
#df_v10

3^2

## [1] 9

3*3

## [1] 9

sqrt(16)

## [1] 4

• Not: ? komutuyla ilgili fonksiyonun kullanım kılavuzuna ve gerekli argümanlara ilişkin bilgilere ulaşabiliriz.

?rnorm —> #Çalıştır

ad <- "ahmet"
yas <- 39
gun <- Sys.Date()
yeniyil <- as.Date("2027-01-01")

Not: Sys.Date() bilgisayardaki gün bilgisini gun değişkenine atadık.

• Not: set.seed ile rastgele verilerin aynı kökten üretilmesini sağlarız. Bu makalelerde simulasyon çalışmalarında kullanılıyor.

set.seed(41)
veri <- rnorm(10,mean=15,sd=3)
veri

##  [1] 12.61689 15.59177 18.00511 18.86648 17.71726 16.48100 16.79786 10.26118
##  [9] 18.00186 21.56402

Not: Burada 41 daha sonra tekrar aynı verileri çağırabilmek için rastgele bir sayıdır (anahtar). Normal dağılımdan 10 tane ortalaması 15, standart sapması 3 olan veriler üret demek istiyoruz.

yas_v1 <- yas+1
yeniyil - gun

## Time difference of 109 days

mean(veri)

## [1] 16.59034

sd(veri)

## [1] 3.198627

Not: 10 gözlemden rastgele seçim yaptığımız için sonuçlar biraz oynadı. Daha çok gözlemde daha yakın çıkar. Aslında rnorm() tam ortalaması 15 ve tam standart sapması 3 olan bir liste üretmez, bu özelliklere sahip bir dağılımdan rastgele değerler seçer.