R for Mac OS X 4.0.2

Mac OS X ਲਈ R: ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਅੰਕੜਾ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਵਾਤਾਵਰਨ

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅੰਕੜਾ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਗਰਾਫਿਕਸ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ Mac OS X ਲਈ R ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਹੈ। ਇੱਕ GNU ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ, R ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੈ ਜੋ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰੇਖਿਕ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਕਲਾਸੀਕਲ ਅੰਕੜਾ ਟੈਸਟ, ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵਰਗੀਕਰਨ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਬਾਇਓਇਨਫੋਰਮੈਟਿਕਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

R ਨੂੰ ਜੌਨ ਚੈਂਬਰਜ਼ ਅਤੇ ਬੇਲ ਲੈਬਾਰਟਰੀਜ਼ (ਪਹਿਲਾਂ AT&T) ਵਿਖੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਦੁਆਰਾ S ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਜੋਂ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਕਿ S ਅਤੇ R ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਝ ਅੰਤਰ ਹਨ, S ਲਈ ਲਿਖੇ ਗਏ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੋਡ R ਦੇ ਅਧੀਨ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਚੱਲਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

R ਦੀ ਇੱਕ ਖੂਬੀ ਇਸਦੀ ਵਿਸਤਾਰਯੋਗਤਾ ਹੈ। S ਭਾਸ਼ਾ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਵਾਹਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਸ ਗਤੀਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਭਾਗ ਲੈਣ ਲਈ R ਦੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਰੂਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖ ਕੇ ਜਾਂ ਦੂਜਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

R ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਾਕਤ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਪਲਾਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਪਲਾਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਅਤੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਕਲਪਾਂ ਲਈ ਡਿਫਾਲਟ ਉੱਤੇ ਬਹੁਤ ਧਿਆਨ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉੱਤੇ ਪੂਰਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖ ਸਕਣ।

ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਹੋ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਸਵੈ-ਅਧਿਐਨ ਕੋਰਸਾਂ ਜਾਂ ਔਨਲਾਈਨ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ ਦੁਆਰਾ ਅੰਕੜਿਆਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ - ਇਹ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲਾ ਸਾਧਨ ਹੋਵੇਗਾ!

ਜਰੂਰੀ ਚੀਜਾ:

- ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਵਿਆਪਕ ਸਮੂਹ

- ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਐਕਸਟੈਂਸੀਬਲ

- ਗਣਿਤ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਪਲਾਟ

- ਵਰਤਣ ਲਈ ਆਸਾਨ ਇੰਟਰਫੇਸ

ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ:

ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲਿੰਗ: ਲੀਨੀਅਰ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਦੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।

ਨਾਨਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲਿੰਗ: ਨਾਨਲਾਈਨਰ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਸਾਨੂੰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਕਲਾਸੀਕਲ ਸਟੈਟਿਸਟੀਕਲ ਟੈਸਟ: ਇਹ ਟੈਸਟ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਅੰਤਰ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।

ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਾਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਵਰਗੀਕਰਨ: ਵਰਗੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਾਨੂੰ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ: ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਬਾਇਓਇਨਫਾਰਮੈਟਿਕਸ: ਬਾਇਓਇਨਫੋਰਮੈਟਿਕਸ ਟੂਲ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਜੀਨ ਐਕਸਪ੍ਰੈਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਸਿਸਟਮ ਲੋੜਾਂ:

ਆਪਣੇ ਮੈਕ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਇਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ:

• macOS 10.13 (ਹਾਈ ਸੀਅਰਾ) ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣ

• 64-ਬਿੱਟ ਇੰਟੇਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ

ਸਿੱਟਾ:

ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, Mac OS X ਲਈ R ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਦਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ!