Proč bych se měl právě já učit R: Porovnání verzí
Feedback

Z WikiSkript

m (opraveny uvozovky)
m (úprava důvodů proč R - k diskuzi :-))
Řádek 4: Řádek 4:
== Důvody, proč začít s R ==
== Důvody, proč začít s R ==
* <b>S vědou (nejen) v biomedicíně to myslím vážně.</b>
* <b>S vědou (nejen) v biomedicíně to myslím vážně.</b>
* Jsem medik a <b>jednou bych se chtěl věnovat postgraduálnímu doktorskému studiu</b>, kde jistojistě budu při vyhodnocování dat používat statistiku.
* Jsem medik a <b>jednou bych se chtěl věnovat postgraduálnímu doktorskému studiu</b>, kde jistojistě statistiku potřebovat budu.
* Jsem lékař a hledám konečně efektivní nástroj pro analýzy svých výzkumů. <b>I když nemám ambice si počítat statistiku do svých prací sám, chci se na data sám „podívat“ již během jejich sbírání.</b>
* Jsem čerstvý absolvent a <b> rád bych se dostal na postgraduální doktorské studium</b>, k čemuž jistojistě statistiku potřebovat budu..
* Vadí mi nutnost platit za licence komerčních statistických programů.
* Jsem postgraduální student a <b>jednou bych chtěl dokončit postgraduální doktorské studium</b>, k čemuž tu zatracenou statistiku opravdu potřebuji.
* Nejsem spokojen například s tím, že <b>žádný komerční statistický software neumí spočítat [[Fisherův přesný test (R)|Fisherův přesný test]] nad kontingenční tabulkou obecně větších rozměrů</b>, mnohdy dokonce ani o něco větších než <math>{2}\times{2}</math>, třeba jen <math>{4}\times{4}</math>. Oproti tomu R dokáže [[Fisherův přesný test (R)|Fisherův přesný test]] spočítat nad smysluplnou kontingenční tabulkou libovolných konečných rozměrů.
* Jsem lékař a hledám konečně efektivní nástroj pro analýzy svých výzkumů. <b>I když nemám ambice si počítat všechnu statistiku do svých prací sám, chci se na data sám „podívat“ již během jejich sbírání.</b>
* Komerční statistické programy nejsou dostupné, nebo nejsou dobře použitelné.
* Sbírám opakovaně data stejného charakteru a rád bych si jejich (před)zpracování automatizoval.
* Sbírám opakovaně data stejného charakteru a rád bych si jejich (před)zpracování automatizoval.
* Publikuji v odborných časopisech a rád bych do statě článku s <i>Methodology and Statistical Analysis</i> pravdivě psal, že &bdquo;... all statistical analyses were performed using R language for statistical computing and graphics...&ldquo;, protože <b>existuje evidence, že citování R či jiných volných statistických nástrojů mnohdy zvyšuje pravděpodobnost citování takového článku.</b><ref>
* Publikuji v odborných časopisech a rád bych do statě článku s <i>Methodology and Statistical Analysis</i> pravdivě psal, že &bdquo;... all statistical analyses were performed using R language for statistical computing and graphics...&ldquo;, protože <b>existuje evidence, že citování R či jiných volných statistických nástrojů mnohdy zvyšuje pravděpodobnost citování takového článku.</b><ref>
Řádek 16: Řádek 17:
{{Citace|typ=článek|příjmení1=Hutson|jméno1=Stu|článek=Data handling errors spur debate over clinical trial|časopis=Nature Medicine [online]|strany=618-618|rok=2010|svazek=6|ročník=16|issn=10788956|doi=10.1038/nm0610-618a}}
{{Citace|typ=článek|příjmení1=Hutson|jméno1=Stu|článek=Data handling errors spur debate over clinical trial|časopis=Nature Medicine [online]|strany=618-618|rok=2010|svazek=6|ročník=16|issn=10788956|doi=10.1038/nm0610-618a}}
</ref>
</ref>
* Data již nějakou dobu (sám) analyzuji, ale vnímám již zmíněné nebo jiné nedostatky komerčních statistických software, a přemýšlím, který programovací jazyk s kvalitní dokumentací a živou podporou a komunitou se začít učit.
* Data již nějakou dobu (sám) analyzuji a přemýšlím, který nástroj pro analýzu (s kvalitní dokumentací a živou podporou a komunitou) se začít učit.


== Odkazy ==
== Odkazy ==

Verze z 16. 8. 2016, 22:06

R je volně dostupný programovací jazyk určený (nejen) pro statistickou analýzu dat. Díky své relativní jednoduchosti si získává stále větší oblibu i mezi zájemci mimo obory počítačových věd. Je velmi oblíben na akademické půdě, ale i v byznysu či ekonomických aplikacích. R jako vývojové, programovací nebo analytické prostředí úspěšně používají jak profesionálové v exaktních oborech včetně teoretické informatiky a intenzivně-výpočetních aplikací matematiky, tak nadšenci se zcela netechnickým backgroundem jako biologové, lékaři, sociologiové a mnozí další.

Důvody, proč začít s R

  • S vědou (nejen) v biomedicíně to myslím vážně.
  • Jsem medik a jednou bych se chtěl věnovat postgraduálnímu doktorskému studiu, kde jistojistě statistiku potřebovat budu.
  • Jsem čerstvý absolvent a rád bych se dostal na postgraduální doktorské studium, k čemuž jistojistě statistiku potřebovat budu..
  • Jsem postgraduální student a jednou bych chtěl dokončit postgraduální doktorské studium, k čemuž tu zatracenou statistiku opravdu potřebuji.
  • Jsem lékař a hledám konečně efektivní nástroj pro analýzy svých výzkumů. I když nemám ambice si počítat všechnu statistiku do svých prací sám, chci se na data sám „podívat“ již během jejich sbírání.
  • Komerční statistické programy nejsou dostupné, nebo nejsou dobře použitelné.
  • Sbírám opakovaně data stejného charakteru a rád bych si jejich (před)zpracování automatizoval.
  • Publikuji v odborných časopisech a rád bych do statě článku s Methodology and Statistical Analysis pravdivě psal, že „... all statistical analyses were performed using R language for statistical computing and graphics...“, protože existuje evidence, že citování R či jiných volných statistických nástrojů mnohdy zvyšuje pravděpodobnost citování takového článku.[1]
  • Tuším, že věda 2.0 v biomedicíně se bude provozovat nejen formou experimentů na živém (in vivo) či v laboratořích (in vitro), ale budou ji tvořit ze značné části počítačové modely a simulace (in silico), a chci na to být připraven.
  • Uvědomuji si, že MS Excel v základním rozhraní neumí doteď vykreslit krabicový diagram. Zpracování dat v tabulkových procesorech a spoléhání se jen na ně je spjato s různými problémy, chybné výstupy z tabulkových procesorů dokonce vyvolaly některé vědecké skandály.[2]
  • Data již nějakou dobu (sám) analyzuji a přemýšlím, který nástroj pro analýzu (s kvalitní dokumentací a živou podporou a komunitou) se začít učit.

Odkazy

Externí odkazy

Literatura

  • ZVÁRA, Karel. Základy statistiky v prostředí R. 1. vydání. Praha : Karolinum, 2013. Biomedicínská statistika; sv. 4. ISBN 978-80-246-2245-3.

Reference

  1. POISOT, Timothée. Nb. citations of @PLOS papers using free (#rstats, python) vs. non-free (matlab, mathematica, SAS, SPSS) software [online]. [cit. 16. 8. 2016]. <http://twitter.com/tpoi/status/413806794129948672>.
  2. HUTSON, Stu. Data handling errors spur debate over clinical trial. Nature Medicine [online]. 2010, roč. 16, vol. 6, s. 618-618, ISSN 10788956. DOI: 10.1038/nm0610-618a.