R программчлалын үндсэн ойлголтууд

R нь өгөгдөлд анализ хийх, статистикийн төрөл бүрийн шинжилгээ хийхэд зориулагдсан байдаг. R-ийн үндсэн ойлголтуудыг эзэмшсэнээр та R дээр ажиллах үндсэн аргачлалуудыг ойлгож, өгөгдөлд шинжилгээ хийх чадвартай болно. Энэ нийтлэлээрээ жишээний хамт товч танилцуулъя.

1. Суурь ойлголтууд

Өгөгдлийн төрөл

R-д хэд хэдэн төрлийн өгөгдөл байдаг:

• Numeric: Тоон өгөгдөл (e.g., 3.14, 42)
• Integer: Бүхэл тоо (e.g., 1L, 2L)
• Character: Тэмдэгт мөр (e.g., “Hello, World!”)
• Logical: Логик утга (TRUE, FALSE)
• Factor: Категорийн өгөгдөл

x <- 42           # Numeric
y <- 1L           # Integer
z <- "Hello"      # Character
a <- TRUE         # Logical
b <- factor(c("red", "green", "blue"))  # Factor

Вектор

Вектор нь нэг төрлийн өгөгдлийн дарааллыг илэрхийлдэг.

vec <- c(1, 2, 3, 4, 5)  # Numeric vector
chars <- c("A", "B", "C")  # Character vector

Матриц

Матриц нь хоёр хэмжээст вектор бөгөөд нэг төрлийн өгөгдлүүдийг агуулна.

mat <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3)

Өгөгдлийн хүрээ (Data Frame)

Өгөгдлийн хүрээ нь багана бүр нь вектороос бүрдэх, олон төрлийн өгөгдөл агуулж болох хоёр хэмжээст бүтэц юм.

df <- data.frame(Name = c("Alice", "Bob", "Charlie"), Age = c(25, 30, 35), Score = c(90, 85, 95))

Жагсаалт

Жагсаалт нь төрөл бүрийн өгөгдлүүдийг нэгтгэх боломжтой бүтэц юм.

lst <- list(Name = "Alice", Age = 25, Scores = c(90, 85, 95))

2. Үндсэн үйлдлүүд

Туслах функцууд

R-д олон төрлийн туслах функцууд байдаг.

# Векторын урт
length(vec)

# Хамгийн бага ба хамгийн их утга
min(vec)
max(vec)

# Дундаж утга
mean(vec)

Индексжүүлэлт

R-д индексжүүлэлт нь вектор, матриц, өгөгдлийн хүрээ гэх мэт өгөгдлийн бүтэцтэй ажиллахад хэрэглэгддэг.

# Векторын хоёр дахь элемент
vec[2]

# Матрицын хоёр дахь мөр, гурав дахь багана
mat[2, 3]

# Өгөгдлийн хүрээний 'Name' багана
df$Name
df[["Name"]]

График дүрслэл

R-д өгөгдлийг дүрслэх олон функцууд байдаг.

# Энгийн баганан график
barplot(table(df$Name))

# Дэлгэрэнгүй график (ggplot2 багц ашиглана)
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x = Name, y = Score)) + geom_bar(stat = "identity")

3. Функц тодорхойлох

R-д өөрийн функцыг тодорхойлон ашиглаж болно.

# x, y хоёр тоог нэмэх функц
add <- function(x, y) {
  return(x + y)
}

# Функцыг дуудах
result <- add(5, 3)  # Output: 8

4. Багц ашиглах

R-д олон төрлийн нэмэлт функцуудыг багцын тусламжтайгаар ашиглах боломжтой байдаг.

# dplyr багц суулгах ба ашиглах
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

# Өгөгдлийн хүрээн дээр ажиллах
df_filtered <- filter(df, Age > 25)
df_summarized <- summarize(df, avg_score = mean(Score))

Эдгээр ойлголтуудыг эзэмшсэнээр та өгөгдлийг боловсруулах, анализ хийх болон дүрслэх чадвартай болно. Хэрвээ та видео хичээл бүхий цогц сургалтанд хамрагдахыг хүсвэл “Дата Анализ R” сургалтанд хамрагдаарай.