Pengenalan Software R

Salam keberhasilan buat kita semua.

      Salah satu pennunjang kesuksesan dalam memecahkan masalah matematika adalah dengan menggunakan Sofware yang telah dirancang sedemikian rupa sehingga dapat digunakan dalam menyelesaikan masalah-masalah matematika yang ada.

         Dalam entri blog pertama kali ini saya akan memperkenalkan tentang Sofware matematika yang digunakan untuk menyelesaikan masalah statistik. Banyak sekali softwere yang dapat kita gunakan dalam menyelesaikan masalah statistik diantara R, Minitab, SPSS, Matlab dan lain sebagainya. Kali ini saya akan memperkenalkan program R. R adalah softwere yang sangat baik dalam penyelesaikan masalah statistik, diantara regresi, peramalan, uji normalitas dan lain sebagainya. Sofwere R sangat mudah digunakan, dengan kapasitas yang lebih kecil dari pada program lainnya. Menurut sumber wikipedia R adalah kode bahasa pemrograman dan lingkungan perangkat lunak untuk komputasi statistik dan grafis. R banyak digunakan di kalangan ahli statistik untuk mengembangkan perangkat lunak statistik dan analisis data.

Contoh penggunaan program R :

> X <- c (1, 2, 3, 4, 5, 6) # Buat koleksi memerintahkan (vektor)
 > Y <- x ^ 2 # Square elemen dari x
 > Cetak (y) # cetak (vektor) y
 [1] 1 4 9 16 25 36
 > Berarti (y) # Hitung rata-rata (aritmatika mean) dari (vektor) y, hasilnya adalah skalar
 [1] 15,16667
 > Var (y) # Hitung varians sampel
 [1] 178,9667
 > Lm_1 <- lm (y ~ x) # Fit model regresi linier "y = f (x)" atau "y = B0 + (B1 * x)"
                         # Menyimpan hasil sebagai lm_1
 > Cetak (lm_1) # Cetak model dari (objek model linier) lm_1
 
 Call:
 lm (rumus = y ~ x)
 
 Koefisien:
 (Intercept) x  
      - 9,333 7.000 
 
 > Ringkasan (lm_1) # Menghitung dan mencetak statistik untuk fit
                          # Dari (objek model linier) lm_1
 
 Call:
 lm (rumus = y ~ x)
 
 Residual:
 1 2 3 4 5 6
 3.3333 - 0,6667-2,6667 - 2,6667-0,6667 3,3333
 
 Koefisien:
             Perkiraan Std Kesalahan t nilai Pr (> | t |).
 (Intercept) - 9,3333 2,8441-3,282 0,030453 *
 x 7,0000 0,7303 9,585 0,000662 ***
 ---
 Signif Kode:. 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0.05 0.1 '' 1 '.'
 
 Sisa standar error: 3,055 pada 4 derajat kebebasan
 Beberapa R - kuadrat: 0,9583, Adjusted R - kuadrat: 0,9478
 F - statistik: 91,88 pada 1 dan 4 DF, p - value: 0,000662
 
 > Nominal (mfrow = c (2, 2)) # Permintaan tata letak petak 2x2
 > Plot (lm_1) plot # Diagnostik dari model regresi

untuk sumber tentang program R lebih lengkap silahkan klik disini : klik dsini

untuk sementara sekian dulu penjelasan dari saya, nanti kalau ada waktu luang saya akan posting tutorial dan software lainnya.