Способ начать изучать R?

Я несколько раз пытался «действовать самостоятельно», но с ограниченным успехом. Я обычный пользователь SPSS и имею некоторый опыт работы с SAS.

Был бы признателен указатель или два от кого-то, кто имеет аналогичный фон и теперь использует R.

Я думаю, что единственный способ войти в это - в следующий раз, когда вам нужно что-то сделать в SAS или SPSS, запустите R вместо этого . Поначалу это сложно, и сначала вы будете тратить много времени на простые задачи. Когда вы застряли в Google, проблема, и вы, вероятно, найдете решение. Вы можете проверить свои результаты с SPSS или SAS.

В конце концов вы начинаете осваивать это, и работа начинает идти быстрее. Ссылка на старый код всегда помогает. Надеюсь, вы найдете чувство гордости за достигнутый вами прогресс.

Затем, когда вы станете более продвинутым и будете читать блоги и этот сайт, вы начнете узнавать истинную силу R, хитрости и все, что с этим возможно.

Несколько указателей:

1. Ответ @Glen является ключевым. Вам нужно заставить себя что-то делать в R, даже если вы знаете, что это легко сделать с помощью SPSS.
2. Несколько месяцев назад я составил список книг по программированию на R, которые не пытались преподавать статистику, а просто описали R.
3. Подпишитесь на RSS-каналы r-bloggers.com и тег R stackoverflow . Я считаю очень полезным просто читать статьи, чтобы получать советы и подсказки.

Эта книга может быть прямо по вашему переулку: Р. Мюнхен (2008). R для пользователей SAS и SPSS .

У меня был очень похожий опыт, начиная с R несколько раз. Я, однако, пользователь Stata. Мюнхен и Хильбе (редактор времени, отвечающий за раздел статистического программного обеспечения в The American Statistician ) имеют аналогичную книгу R для пользователей Stataи я иногда находил это интересным, когда они предоставляют 20-строчный сегмент кода для чего-то выполнимого в трех строках в Stata. (С другой стороны, конечно, бывают ситуации, когда вы просто не можете осмысленно делать объектно-ориентированные вещи в Stata.) Я предполагаю, что сообщение заключается в том, что вам следует абстрагироваться от опыта работы с SPSS и SAS, поскольку R мыслит совершенно иначе почти обо всем Ваш предыдущий опыт, скорее всего, будет скорее помехой, по крайней мере, в случае R (вы, вероятно, можете переучиться из SPSS в Stata довольно быстро). Больше нет прямоугольных наборов данных и нет карт для чтения. В конечном итоге вам нужно научиться делать вещи R, а не пытаться делать вещи SPSS в R.

Я был на вашем месте - на самом деле, вероятно, все еще на вашем месте - поскольку я регулярно использую R и SAS для различных задач. Как упоминалось выше, есть «R для пользователей SAS», и вы также можете рассмотреть возможность просмотра блога «SAS and R»: http://sas-and-r.blogspot.com/ и сопровождающей книги, в которой представлены работал примеры в SAS и R.

Вообще говоря, опыт переключения между SAS и R несколько дезориентирует, потому что они философски отличаются. По своей сути SAS - это не язык программирования, а мощный интерфейс командной строки. R ... это язык программирования. R имел для меня больше смысла, когда я начал изучать Python и C, чем когда я знал SAS. По общему признанию это язык программирования, построенный для статистики, но у вас есть это.

Хотя подход, заставляющий себя запускать R вместо SAS, вполне приличный, я бы предложил еще кое-что, когда вы только начинаете, - сначала погрузиться в новый проект, а новое программное обеспечение страшно чертовски. Повторите старый анализ . Возьмите статью, которую вы написали, набор задач, который вы сделали, что угодно в SAS (или SPSS), и повторите это в R. Шаг за шагом, Googling и задавая вопросы здесь, на ходу. Это имеет три преимущества:

1. Вы не будете случайно убивать новый проект с решением «Я должен выучить новый язык».
2. Вы уже знаете ответ. Это означает, что вы можете быть уверены, что получили правильный ответ в R.
3. Это лучше проиллюстрирует различия между разными языками. «Ого, это было гораздо проще сделать в R ...», «Я никогда не смотрел на такие графики» и т. Д.

Здесь много полезных советов, но я думаю, что самая полезная вещь, которую вы могли бы сделать, это просто сесть с кем-то, кто знает R, на пару часов. Вероятно, я потратил годы на изучение R один; просто если кто-то скажет: «Нет, так гораздо проще», это спасло бы меня от горя. Я думаю, что это особенно важно для обучения тому, чтобы делать вещи R, а не SPSS в R, как упоминает StasK, но это также не даст вам тратить часы на поиски глупых мелких синтаксических ошибок.

Не похоже, что в Питтсбурге есть R User Group, что сбивает меня с толку, но поблизости должно быть много Rgonauts. Попробуйте найти их. Подкупите кого-нибудь, чтобы он просто поболтал с вами, пока вы работаете над чем-то, что описано выше - перевод старого проекта на R звучит особенно хорошо.

Я согласен с @Matt Parker, что есть много полезных советов. В своем ответе я хочу подчеркнуть одну вещь: важно понимать основы программирования, если вы хотите работать с R.

Основное программирование

Мой любимый сайт для изучения новых вещей - Khan Academy, в котором есть несколько видео по написанию скриптов на Python , очень похожих на R, и на самом деле есть плагин, который позволяет вам использовать Python в SPSS, который вы можете найти здесь . Я много использовал плагин Python для сложных слияний, подсчета событий, создания пользовательских таблиц и т. Д. Это очень хороший способ начать программирование.

Что за сделка с R?

Я знаю несколько разных языков программирования, и особенность R в том, что это векторы / матрицы и графический вывод. Я рекомендую изучить различные способы манипулирования векторами, потому что они являются основой информационных фреймов и большей части данных, которые вы будете использовать, вот хороший учебник . Когда дело доходит до графического вывода, есть хорошие функции для большинства доступных графиков, и вам, вероятно, не нужно беспокоиться об этой части.

Другая фундаментальная часть R - это функция install.packages ("my_package_name"), которая делает выборку новых компонентов и их установку беспроблемной - что во многих других языках значительно усложняет.

Начало работы в R

Мой любимый сайт R - Quick-R, и я бы посоветовал попробовать их код. После того, как вы получили тот же график, попробуйте изменить цвета, количество столбцов, xlabel и т. Д. На YouTube также есть множество учебных пособий по R, которые, вероятно, помогут вам начать работу.

Учимся, изучая чужой код

Отличный способ изучить R - попытаться понять, как работают разные функции. Напишите имя функции (без скобок), нажмите ввод, и вы получите код - посмотрите на его код и попытайтесь понять, что он делает. Функция debug () также может помочь при попытке понять, как все работает.

Использование R без кодирования

Да, вы можете использовать R в аналогичной среде SPSS :

install.packages("Rcmdr")
library(Rcmdr)

R по сравнению с SAS

Я также немного поработал с SAS, который является очень неинтуитивным языком, который сильно отличается от всех других языков программирования, и, к сожалению, у вас, вероятно, будет очень мало того, что вы можете использовать из своего опыта SAS, когда вы работаете с R. Тем не менее, R это намного проще , что SAS ;-)

графический интерфейс пользователя

Приятно иметь хорошую среду для работы, когда вы используете R, моя рекомендация для начинающих - RStudio .

Удачи!

Я думаю, что ответ, упомянутый @Glen, очень важен, однако для начала вам нужны некоторые книги.

Что касается РИ, считаю, что вам нужно 3 книги.

Во-первых, для ведения статистики с R я могу рекомендовать вам R в действии . Роберт поддерживает очень активный сайт и блог R (http://www.statmethods.net/), и его книга и усилия просто фантастические.

Во-вторых, вам может потребоваться книга для программирования на R, поскольку R - это не только программа статистики, но и мощный язык. Программирование очень полезно при выполнении сложных анализов, или при комбинировании анализа, или при написании функций, которые выполняют одно и то же для разных наборов данных. Я могу только рекомендовать вам Искусство R Программирование . Здесь не представлены основные статистические данные, но вы получите представление о том, как объединять, подключать и автоматизировать анализ.

В-третьих, вам понадобится справочник , энциклопедия. Я могу порекомендовать вам The R Book . Это не книга, которую вы прочтете от начала до конца, а книга, которую вы открываете время от времени, чтобы увидеть, возможны ли некоторые вещи, есть ли другие способы анализа данных и т. Д.

И самое главное, прекратите использовать что-либо еще и постарайтесь решить все свои проблемы в R. Решение проблем наилучшим способом обучения.

Кроме того, прежде чем я забуду. Есть несколько замечательных блогов от фантастических людей, которые пишут обо всем, что можно сделать в R. Поиск, и вы найдете. Настоятельно рекомендуется сайт агрегации http://www.r-bloggers.com/, где собрано R соответствующих блогов.

Веселиться!

Если бы я мог добавить два пункта ко многим хорошим предложениям уже здесь;

1) Найти группу R Я знаю, что в районе Бостона есть довольно сильная группа R. Он спонсируется RStudio , который, кстати, является одним из лучших IDE.
Зайдите на Meetup, в группу Google или на RSeek.org, чтобы найти их.

2) Еще одна вещь, я обнаружил, что изучать R самостоятельно - крутой подъем, но мой общий совет - продолжайте искать книги, которые помогут И НЕ ОСТАНАВЛИВАЮТСЯ, пока не найдете правильный.

MarketingEngineer:

Я знаю ваши проблемы как лучшую и худшую в R, слишком функциональную, пока мы не знаем, с чего начать.

Во-первых, вам нужно знать, для чего вы изучаете R. Если вы только для изучения нового языка, то я думаю, что SAS и R Blog могут быть полезны как пользователь SAS / SPSS.

Тем не менее, R не так сложно, по сравнению с SAS или SPSS, он просто выглядит сложным из-за постоянно растущих пакетов и функций. Итак, я предлагаю вам научиться с нуля, используя любые руководства или веб-сайты, такие как Quick-R, автором R в действии. Примечание: R in Action - хорошая книга для начала.

Что если вы использовали R для определенных целей, то лучше взглянуть на список R Book в R Project Web. Существует 129 книг по R и S в конкретных приложениях, таких как эконометрика, графика, моделирование и т. Д.

В последнее время я думаю о интерактивной платформе для изучения языка Interactive R, и я также попросил дать отзыв. Это проект с открытым исходным кодом (еще не выпущен). Я начал делать рабочий прототип с 3 базовых уроков языка. Вы можете попробовать.

Надеюсь, это поможет :-)

Некоторые полезные ссылки R из группы пользователей Dallas R

http://www.meetup.com/Dallas-R-Users-Group/pages/R_Helpful_Links/

Существует бесплатная ранняя версия R для пользователей SAS и SPSS на http://r4stats.com . На этом сайте также есть много примеров книг, которые теперь отображаются в виде веб-страниц. Если у вас есть доступ к университетской библиотеке, у них обычно есть все книги Springer R онлайн бесплатно.