R-project - Une introduction
R-project est une application logicielle autonome et un environnement de programmation supportant le langage statistique R. R est un langage de programmation à usage général et un environnement logiciel libre sous licence BSD pour le développement d'applications et le calcul statistique à partir de Visual Basic. Il est largement utilisé par les mineurs de données et les chercheurs en statistique pour développer des applications statistiques et d'analyse de données dynamiques. Les paquets statistiques utilisés par R aident à analyser de grands ensembles de données avec l'aide de plusieurs méthodes statistiques et informatiques.
R est un logiciel libre et peut donc être téléchargé sur internet pour télécharger les composants nécessaires et exécuter le logiciel de calcul statistique. Les principaux avantages du logiciel R-project par rapport à d'autres logiciels libres de calcul statistique sont qu'il peut être exécuté sur tous les principaux systèmes d'exploitation, qu'il dispose d'une grande base de données couvrant presque tous les domaines du calcul statistique, qu'il est multiplateforme avec un certain nombre d'options de mise en œuvre disponibles, qu'il peut gérer l'analyse des données en temps réel et peut même implémenter le temps dans les algorithmes statistiques. Un autre avantage du projet R par rapport à d'autres logiciels libres similaires est sa rapidité, avec les performances les plus rapides parmi tous les logiciels de calcul statistique. Il s'agit d'un logiciel libre, qui peut donc être utilisé facilement par des personnes d'horizons divers, sans expérience préalable de la programmation. Il est écrit dans un langage de haut niveau (R) qui permet de le manipuler et de l'étendre facilement.
Le package R peut être utilisé pour analyser, manipuler et prévoir les marchés financiers. Pour analyser et visualiser des ensembles de données, vous devez avoir quelques connaissances en statistiques telles que la probabilité, la fonction d'intervalle, le taux de croissance des cernes des arbres, la valeur moyenne, l'ensemble de données d'écart, l'estimation du maximum de vraisemblance, la valeur t, la valeur du chi-deux, l'indépendance et les tests de signification. Vous devez également avoir quelques connaissances en algèbre linéaire et posséder de bonnes compétences en mathématiques. La meilleure approche de l'inférence statistique consiste à utiliser les packages R lattice et lasso. Les packages lasso et lattice fournissent une méthode puissante de régression logistique, d'arbres de décision et de réseaux neuronaux pour les données à haute dimension.
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