R v3.4.1 For Windows
- کاربرد : نرم افزار آماری R
- نسخه :Version 3.4.1
- نوع فایل : نرم افزار
- زبان : انگلیسی
- سیستم عامل : Windows 32Bit & 64Bit
- تولید کننده : R Core Team
- سال تولید : 2017
توضیحات
R، یک زبان برنامهنویسی و محیط نرمافزاری برای محاسبات آماری و علم دادهها است، که بر اساس زبانهای اس و اسکیم پیادهسازی شده است. این نرمافزار متن باز، تحت اجازه نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است. نرم افزار R اکثر زمینه های آمار کاربردی مانند تحلیل سری های زمانی، رگرسیون خطی و غیر خطی، آزمون فرض های کلاسیک، کدگذاری، خوشه بندی و ... را پوشش می دهد و همچنین نرم افزار قدرتمندی برای ایجاد اشکال گرافیکی و نمودارهاست.
R، حاوی محدودهٔ گستردهای از تکنیکهای آماری (از جمله: مدلسازی خطی و غیرخطی، آزمونهای کلاسیک آماری و ...) و قابلیتهای گرافیکی است. در محیط R، کدهای سی، سی++ و فورترن قابلیت اتصال و فراخوانی هنگام اجرای برنامه را دارند و کاربران خبره میتوانند توسط کدهای سی، مستقیماً اشیا R را تغییر دهند. گرچه نرمافزار R اغلب به منظور انجام محاسبات آماری به کار میرود، این نرمافزار قابل به کارگیری در محاسبات ماتریسی است و در این زمینه، همپای نرمافزارهایی چون اُکتاو و نسخهٔ تجاری آن متلب (MATLAB) است.
قابلیت های کلیدی نرم افزار R:
- یک زبان برنامهنویسی و محیط نرمافزاری برای محاسبات آماری و علم دادهها
- نرمافزار قدرتمندی برای ایجاد اشکال گرافیکی و نمودارها
- حاوی محدودهٔ گستردهای از تکنیکهای آماری
- انجام محاسبات ماتریسی
- امکان توسعهٔ قابلیتهای R، با افزودن بستههای ایجاد شده توسط کاربران آن
- دارای محیط خط فرمان برای ورود و اجرای دستورات
- قابل استفاده برای کابران نرم افزار S-Plus
- و ...
R، حاوی محدودهٔ گستردهای از تکنیکهای آماری (از جمله: مدلسازی خطی و غیرخطی، آزمونهای کلاسیک آماری و ...) و قابلیتهای گرافیکی است. در محیط R، کدهای سی، سی++ و فورترن قابلیت اتصال و فراخوانی هنگام اجرای برنامه را دارند و کاربران خبره میتوانند توسط کدهای سی، مستقیماً اشیا R را تغییر دهند. گرچه نرمافزار R اغلب به منظور انجام محاسبات آماری به کار میرود، این نرمافزار قابل به کارگیری در محاسبات ماتریسی است و در این زمینه، همپای نرمافزارهایی چون اُکتاو و نسخهٔ تجاری آن متلب (MATLAB) است.
قابلیت های کلیدی نرم افزار R:
- یک زبان برنامهنویسی و محیط نرمافزاری برای محاسبات آماری و علم دادهها
- نرمافزار قدرتمندی برای ایجاد اشکال گرافیکی و نمودارها
- حاوی محدودهٔ گستردهای از تکنیکهای آماری
- انجام محاسبات ماتریسی
- امکان توسعهٔ قابلیتهای R، با افزودن بستههای ایجاد شده توسط کاربران آن
- دارای محیط خط فرمان برای ورود و اجرای دستورات
- قابل استفاده برای کابران نرم افزار S-Plus
- و ...
Description
R is a language and environment for statistical computing and graphics. It is a GNU project which is similar to the S language and environment which was developed at Bell Laboratories (formerly AT&T, now Lucent Technologies) by John Chambers and colleagues. R can be considered as a different implementation of S. There are some important differences, but much code written for S runs unaltered under R.
R provides a wide variety of statistical (linear and nonlinear modelling, classical statistical tests, time-series analysis, classification, clustering, …) and graphical techniques, and is highly extensible. The S language is often the vehicle of choice for research in statistical methodology, and R provides an Open Source route to participation in that activity.
One of R’s strengths is the ease with which well-designed publication-quality plots can be produced, including mathematical symbols and formulae where needed. Great care has been taken over the defaults for the minor design choices in graphics, but the user retains full control.
R is available as Free Software under the terms of the Free Software Foundation’s GNU General Public License in source code form. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms and similar systems (including FreeBSD and Linux), Windows and MacOS.
The R environment
R is an integrated suite of software facilities for data manipulation, calculation and graphical display.
It includes:
- an effective data handling and storage facility,
- a suite of operators for calculations on arrays, in particular matrices,
- a large, coherent, integrated collection of intermediate tools for data analysis,
- graphical facilities for data analysis and display either on-screen or on hardcopy, and
- a well-developed, simple and effective programming language which includes conditionals, loops, user-defined recursive functions and input and output facilities.
The term “environment” is intended to characterize it as a fully planned and coherent system, rather than an incremental accretion of very specific and inflexible tools, as is frequently the case with other data analysis software.
R provides a wide variety of statistical (linear and nonlinear modelling, classical statistical tests, time-series analysis, classification, clustering, …) and graphical techniques, and is highly extensible. The S language is often the vehicle of choice for research in statistical methodology, and R provides an Open Source route to participation in that activity.
One of R’s strengths is the ease with which well-designed publication-quality plots can be produced, including mathematical symbols and formulae where needed. Great care has been taken over the defaults for the minor design choices in graphics, but the user retains full control.
R is available as Free Software under the terms of the Free Software Foundation’s GNU General Public License in source code form. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms and similar systems (including FreeBSD and Linux), Windows and MacOS.
The R environment
R is an integrated suite of software facilities for data manipulation, calculation and graphical display.
It includes:
- an effective data handling and storage facility,
- a suite of operators for calculations on arrays, in particular matrices,
- a large, coherent, integrated collection of intermediate tools for data analysis,
- graphical facilities for data analysis and display either on-screen or on hardcopy, and
- a well-developed, simple and effective programming language which includes conditionals, loops, user-defined recursive functions and input and output facilities.
The term “environment” is intended to characterize it as a fully planned and coherent system, rather than an incremental accretion of very specific and inflexible tools, as is frequently the case with other data analysis software.
برای اطلاع از طریقه نصب به فایل How to Install.txt رجوع شود.