Bu calismanin amaci vektor olusturmak ve bu matrisler uzerinde belirli fonksiyonlar kullanmaktir.

1. VEKTOR CESITLERI

# x <- c(3.14,2.718) : # numeric
# x <- c(FALSE,TRUE,TRUE) : # logical
# x <- c("Ali","Ayse","Ahmet") : # character
# x <- c(3L,12L,5L) : # integer
# x <- c(3+4i,5+2i) : # complex

2. ARALIK VEREREK VEKTOR OLUSTURMA

# vektor <- a:b , a ile b tamsayilari arasinda vektor olusturur

vektor_1 <- 1:5 
vektor_1
## [1] 1 2 3 4 5
vektor_2 <- 6:10
vektor_2
## [1]  6  7  8  9 10

3. IKI VEKTORUN TOPLAMI

vektor_toplam <- vektor_1 + vektor_2

vektor_toplam
## [1]  7  9 11 13 15

4. VEKTORU SABIT SAYI ILE CARPMAK

vektor_3 <- vektor_1 * 2 # vektor_1 in elemanlarini 2 ile çarpar

vektor_3
## [1]  2  4  6  8 10

5. VEKTOR ELEMANI SECMEK

vektor_4 <- 1:20 # 1 den 20 ye kadar tamsayilardan olusan vektor_4 u olusturduk.
vektor_4[5] # vektorun 5. elemanini verir
## [1] 5
vektor_4[2:10] # 2 den 10 a kadar olan elemanlari verir
## [1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10
vektor_4[c(1,5,10,15,20)] # 1. , 5. , 10. , 15. , 20. elemanlari verir
## [1]  1  5 10 15 20

6 VEKTORDEN EKSIK VERILERI TEMIZLEME

vektor_5 <- c(25,50,NA,75,100,125,NA,NA,NA,150) #3. , 7. , 8. , 9. elemanlar NA, bu NA lerden kurtulmak icin;

vektor_5_1 <- is.na(vektor_5)

vektor_5_2 <- vektor_5[!vektor_5_1]

vektor_5_2
## [1]  25  50  75 100 125 150

7. VEKTORLERI KARSILASTIRMAK

v_1 <- c(2, 4, 6, 8)
v_2 <- c(2, 3, 6, 8)

v_1 == v_2 # Esit olan degerlere TRUE, esit olmayan degerlere FALSE degeri verir
## [1]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE

8. seq() FONKSIYONU

# seq(a,b, length.out = c) : a dan b ye kadar c elemandan olusan, esit aralikli vektor verir.

dizi_1 <- seq(1, 100, length.out = 5)
dizi_1
## [1]   1.00  25.75  50.50  75.25 100.00
dizi_2 <- seq(1, 10, length.out = 8)
dizi_2
## [1]  1.000000  2.285714  3.571429  4.857143  6.142857  7.428571  8.714286
## [8] 10.000000
dizi_3 <- round(dizi_2) # round fonksiyonu ile sayilari tam sayi yapabiliriz
dizi_3
## [1]  1  2  4  5  6  7  9 10
dizi_4 <- round(dizi_2, 3) # roun fonksiyonunun icine yazdigimiz 3 sayesinde noktadan sonra 3 basamak yer aldi
dizi_4
## [1]  1.000  2.286  3.571  4.857  6.143  7.429  8.714 10.000

9. rep() FONKSIYONU

# rep(a,b) : tum elemanlari a sayisindan olusan b elemanli vektor olusturur 

rep_1 <- rep(1,5)
rep_1
## [1] 1 1 1 1 1

10. runif() FONKSIYONU

# runif(eleman_sayisi, alt_sinir, ust_sinir)

runif_1 <- runif(6,1,10)
runif_1
## [1] 4.264302 4.138531 2.155181 7.852707 7.124052 1.845389
runif_2 <- round(runif_1)
runif_2
## [1] 4 4 2 8 7 2
# runif() fonksiyonu her seferinde farkli degerler verir, buna cozum olarak set.seed() fonksiyonu kullanilir

set.seed(1) # set.seed() icindeki sayiyi degiskendir. Sayi degisince fonksiyonun amaci degismez
runif_3 <- runif(5,50,100)
runif_3
## [1] 63.27543 68.60619 78.64267 95.41039 60.08410
set.seed(1)
runif_4 <- runif(5,50,100)
runif_4
## [1] 63.27543 68.60619 78.64267 95.41039 60.08410
which.max(runif_4) # 4. deger maksimum degere sahip
## [1] 4
which.min(runif_4) # 5. deger minimum degere sahip
## [1] 5

11. TEMEL VEKTOR FONKSIYONLARI

# sum(vektor) : vektorun elemanlarinin toplamini verir
# mean(vektor) : vektorun elemanlarinin ortalamasini verir
# median(vektor) : vektorun medyanini verir
# min(vektor) : vektorun minimum degerini verir
# max(vektor) : vektorun maksimum degerini verir
# class() : vektorun elemanlarinin sinifini verir
# length(vektor) : Vektorun eleman sayisini verir
# rev() : vektoru ters cevirir
# rank() : vektorun bulundugu konumlara, vektordeki siralamasini yazdirir
# sd(vektor) : standart sapma verir
# var(vektor) : varyans verir
# cor(vektor_1, vektor_2) : iki vektor arasindaki korelasyonu verir
# cov(vektor_1, vektor_2) : iki vektor arasindaki kovaryansi verir
vektor_1
## [1] 1 2 3 4 5
sum(vektor_1)
## [1] 15
mean(vektor_1)
## [1] 3
median(vektor_1)
## [1] 3
min(vektor_1)
## [1] 1
max(vektor_1)
## [1] 5
class(vektor_1)
## [1] "integer"
length(vektor_1)
## [1] 5
rev(vektor_1)
## [1] 5 4 3 2 1
rank(vektor_1)
## [1] 1 2 3 4 5
vektor_6 <- c(3, 8, 5, 1, 9)

rank(vektor_6)
## [1] 2 4 3 1 5
sd(vektor_6)
## [1] 3.34664
var(vektor_6)
## [1] 11.2
cor(vektor_1, vektor_6)
## [1] 0.2362278
cov(vektor_1, vektor_6)
## [1] 1.25