[R]如何繪製條型圖(Bar chart)? geom_bar()

 

在數據分析中，直方圖(Histogram)和條型圖(Bar chart)是常用於觀察數據樣態的工具。關於直方圖的用法，可參考<[R]直方圖(Histogram)的用法>文章。

關於條型圖的用法，各位一定不陌生，尤其是經過2020年的COVID-19疫情事件，為了統計和比較各區域的確診或死亡病例，各媒體常以條型圖呈現數據。在R語言中，藉由安裝包ggplot2亦可輕鬆繪製，範例程式如下。

[R]如何篩選出特定子集數據? subset()

在R語言中，篩選出特定子集數據的函數為subset()，經由查詢Help的結果，其對應的描述和用法如下。顧名思義，利用邏輯符號表述篩選子集的方式，將符合條件的數據子集合篩選出來。

[R]如何擷取特定字串? substr()

在R語言中，擷取特定字串的函數為substr()，經由查詢Help的結果，其對應的描述和用法如下，顧名思義，substr()的用法僅需要定義原字串x,並定義起始字元和終止字元，即可達成效果。

[R]如何取得非重複的向量或數組? unique()

在數據處理中，去除並取得非重複的數組是一項基本需求。在R語言中，可以用unique函數實現。

[R]如何檢驗一組數據是否符合正態分布?

 延續<[Minitab]如何檢驗一組數據是否符合正態分布?>一文，R語言中的Shapiro.test函數亦可以用來檢驗數據是否呈現正態分布。

[R]如何查詢符合條件的對應行列數據?

這個功能類似Excel中Vlookup函數的效果。但Excel畢竟有儲存欄位數量的限制，換句話說，Excel能處理數據量級是受限制的。在R語言中，亦可用which來實現查詢符合條件的對應行列數據。

[R]直方圖(Histogram)的用法

直方圖(Histogram)常用於數據分布和分類的呈現功能。在R語言中，利用hist指令即可繪製，同時亦可輸出數據分布結果，語法說明如下。

Histograms
Description:
The generic function hist computes a histogram of the given data values.
hist(x, breaks = "Sturges",
     main = paste("Histogram of" , xname),
     xlim = range(breaks), ylim = NULL,
     xlab = xname, ylab,
     axes = TRUE, plot = TRUE, labels = FALSE)

[R]如何根據特定字元拆分數據(str_split_fixed)?

關於數據集(dataset)的處理，往往讀入數據集後，需要進一步對於數據進行拆分或合併處理，以利銜接後續數據分析工作。在R語言中，可利用安裝包 stringr中的str_split_fixed指令，根據特定字元拆分批量數據，達到數據匯總之效果。

[R]如何利用rnorm生成亂數矩陣和時間序列亂數?

在數值計算軟體的應用上，生成各類符合要求的隨機亂數分布以進一步驗證模型，幾乎是基本需求。R語言中，可利用rnorm指令來生成符合某個平均值和某個標準差要求的常態亂數分布。另外，亦可善用rnorm來生成時間序列亂數。

[R]聚類算法:k-means模組

 延伸<[Excel]k-means聚類算法的應用，以評價現有供應商的水平為例。>文章，同時恰巧在圖書館看到一本R語言機器學習書籍，因此正好可進一步了解如何用R語言來實現k-means算法和應用，一併將k-means模組建立起來，做為未來參照使用。

[R]如何利用seed和sample指令，生成各類的隨機亂數?

在數值計算軟體的應用上，生成各類的隨機亂數是基本的功能。在R語言中，可利用seed和sample來生成各種類的隨機亂數，隨機亂數結果包含單個數值是否重複產生，亂數群是否可固定以驗證數值模型，以及是否可依照比例產出隨機亂數。

[R]高級結構指令(lapply, sapply和apply)的用法

基本的程序語言都具備基本的控制結構指令，如if...else和for...loop，一般可做為操作向量數據的輔助工具。然而，當用於大數據的平行處理作業，切換為矩陣操作就顯得相當重要，R語言中的高級數據結構指令即具備平行處理大數據的功能。

[R]如何建立線性回歸模型，並診斷模型的正確性?

在數理統計中，線性回歸是利用最小平方法將自變量和因變量數據之間的關係，以建立函數形式的分析方法。根據自變量的個數，一個自變量的關係稱為一元線性回歸，兩個以上的關係稱為多元線性回歸。在實務的相關工程應用也相當廣泛，如電烙鐵的輸入電功率與加熱溫度的關係，膠機的出膠量與膠管溫度和壓力泵的輸出壓力的關係等等。

利用R語言的模組，可協助建立線性回歸模型，並進一步診斷模型的正確性，一起來看看如何操作吧。