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Regression Analysis with R

Design and develop statistical nodes to identify unique relationships within data at scale

Regression analysis is a statistical process which enables prediction of relationships between variables. The predictions are based on the casual effect of one variable upon another. Regression techniques for modeling and analyzing are employed on large set of data in order to reveal hidden relationship among the variables.

Regression Analysis with R

This book will give you a rundown explaining what regression analysis is, explaining you the process from scratch. The first few chapters give an understanding of what the different types of learning are – supervised and unsupervised, how these learnings differ from each other. We then move to covering the supervised learning in details covering the various aspects of regression analysis. The outline of chapters are arranged in a way that gives a feel of all the steps covered in a data science process – loading the training dataset, handling missing values, EDA on the dataset, transformations and feature engineering, model building, assessing the model fitting and performance, and finally making predictions on unseen datasets. Each chapter starts with explaining the theoretical concepts and once the reader gets comfortable with the theory, we move to the practical examples to support the understanding. The practical examples are illustrated using R code including the different packages in R such as R Stats, Caret and so on. Each chapter is a mix of theory and practical examples.

By the end of this book you will know all the concepts and pain-points related to regression analysis, and you will be able to implement your learning in your projects.

Regression Analysis with R

Indentazione del codice in R

python

Anche se la struttura del linguaggio R prevede dei particolari delimitatori per alcuni blocchi di programma, risulta comunque utile, l’indentazione del codice in R, per la relativa individuazione.

Ricordiamo a tal proposito che per indentazione del codice s’intende quella tecnica utilizzata nella programmazione attraverso la quale si evidenziano dei blocchi di programma con l’inserimento di una certa quantità di spazio vuoto all’inizio di una riga di testo, allo scopo di aumentarne la leggibilità.

Anche se, come già detto, R prevede opportuni delimitatori per alcune strutture del linguaggio, utilizzeremo l’indentazione stessa per indicare i blocchi nidificati; a tal proposito si possono usare sia una tabulazione, sia un numero arbitrario di spazi bianchi.

Nell’utilizzo di tale tecnica è necessario ricordare delle semplici raccomandazione:

  • il numero di spazi da utilizzare è variabile;
  • tutte le istruzioni del blocco di programma devono presentare lo stesso numero di spazi di indentazione.

In tale ottica utilizzeremo la convenzione che prevede l’esclusivo utilizzo di due spazi per individuare un nuovo blocco e di tralasciare l’uso del tab. 

Per approfondire l’argomento:

Come installare R su Windows

python

In questo post vedremo come installare R su Windows. Per il sistema operativo Windows, R si presenta come un unico file exe (scaricabile dal sito CRAN), al seguente url:

https://cran.r-project.org/

Tale file può essere facilmente installato con un doppio clic su di esso e seguendo i pochi passi dell’installazione.

Si tratta delle procedure d’installazione automatizzate, i cosiddetti installer, attraverso i quali la fase d’installazione del software si riduce da parte dell’utente alla necessità di dover cliccare, una serie di volte su dei pulsanti con la scritta avanti.

 

installare R

installare R

Una volta che il processo si è completato, si può iniziare ad utilizzare R tramite l’icona che comparirà sul desktop o tramite il collegamento disponibile nella lista dei programmi utilizzabili sul nostro sistema.

Come creare oggetti in R

python

In questo post impareremo come creare oggetti in R. Un oggetto può essere creato attraverso l’utilizzo dell’operatore di assegnazione, che è rappresentato da una freccia diretta verso sinistra con un segno meno affianco; questo simbolo può anche essere orientato da sinistra a destra. Vediamo degli esempi per meglio comprenderne il funzionamento:

> variabile<-5
> variabile
[1] 5
> a<-10
> a
[1] 10
> 10->x
> x
[1] 10
>

Se l’oggetto indicato esiste già, il suo valore è sovrascritto (la modifica interessa solo gli oggetti presenti nella memoria attiva, non i dati presenti sul disco).

R

Il valore assegnato in questo modo può anche essere il risultato di un’operazione e/o di una funzione:

> x<-5+3
> x
[1] 8
> x<-sqrt(9)
> x
[1] 3
>

Nel primo caso abbiamo eseguito una semplice somma algebrica, nel secondo abbiamo applicato la funzione radice quadrata.

In realtà come operatore di assegnazione potremmo utilizzare, allo stesso modo l’operatore =, ma si preferisce utilizzare la notazione appena introdotta per rendere il codice più leggibile, eliminando in questo modo ogni possibile sorgente di ambiguità con l’operatore di uguaglianza.

> x=15
> x
[1] 15
> x=10-2
> x
[1] 8
> x=sqrt(49)
> x
[1] 7
>