ডেভসংকেত

R প্রোগ্রামিং

R প্রোগ্রামিং ল্যাংগুয়েজ একটি ফ্রি এবং ওপেন সোর্স এনভায়রনমেন্ট যার মাধ্যমে স্ট্যাটিস্টিক্যাল কম্পিউটিং করা যায়। R স্টাটিস্টিকসে অনেক বেশি পরিমাণে ব্যবহার হয়। ডাটা এনালিসিস, ডাটা মাইনিং, সার্ভে এনালাইসিস এ R এর প্রচুর ব্যবহার আছে।

কন্ট্রিবিউটর

    শেয়ার করুন

    কিভাবে R এর বিউল্ট-ইন হেল্প নিবেন

    • একটি সুনির্দিষ্ট ফাংশন সম্পর্কে হেল্প প্রিন্ট করান। এখানে উদাহরণ সরূপ sin এর হেল্প প্রিন্ট করবে

      ?sin
    • সুনির্দিষ্ট ফাইল অথবা কোনো শব্দ সম্পর্কে হেল্প প্রিন্ট করান। এখানে উদাহরণ সরূপ mean নিয়ে হেল্প প্রিন্ট

      help.search('mean')
    • কোনো একটি প্যাকেজ নিয়ে হেল্প প্রিন্ট করান। এখানে dplyr প্যাকেজটির হেল্প করানো হলো

      help(package = 'dplyr')
    • কোনো একটি অবজেক্ট এর সামারি সম্বন্ধে জানতে টাইপ করুন। এখানে iris অবজেক্ট দিয়ে উদাহরণ দেওয়া হলো।

      str(iris)
    • একটি অবজেক্ট কোন ক্লাস থেকে এসেছে তা জানতে টাইপ করুন

      class(অব্জেক্টের_নাম)

    ভেক্টর

    • ভেক্টর তৈরি

      c(1,2,3,4)
    • সিকুয়েন্স তৈরি

      1:10
    • সুনির্দিষ্ট পদ পার্থক্য দিয়ে সিকুয়েন্স তৈরি

      seq(1,10,by=0.5)
    • একটি ভেক্টরের ভিতরে একটি সিকুয়েন্স রিপিট

      rep(1:3,times=2)
    • একটি ভেক্টর উপাদান পুনরাবৃত্তি

      rep(1:2, each=3)

    ভেক্টর নিয়ে কিছু কমন ফাংশন

    • ভেক্টর সর্টিং

      sort(x)
    • ভেক্টর উলটা করুন

      rev(x)
    • ভেক্টরে কোন মান কত বার আছে তা গণনা

      table(x)
    • ভেক্টর হতে ইউনক ভ্যালু বের করা

      unique(x)

    ফর লুপ

    • ফর লুপের সাধারণ গঠন

      for(ভ্যারিয়েবলের_নাম in সিকুয়েন্স){
       Do Something 
      }
    • ফর লুপের উদাহরণ

      for(i in 1:10){
       print(i) 
       }

    ইফ স্টেটমেন্ট

    • ইফ স্টেটমেন্টের এর সাধারণ গঠন

      if (কন্ডিশন){
       Do something 
      } 
       else {
       Do something different 
      }
    • ইফ স্টেটমেন্টের এর উদাহরণ

      if (i > 5){
       print('yes') 
      } 
       else {
       print('no') 
      }

    কমন গানিতিক ফাংশন

    • স্বাভাবিক লগারিথম

      log(x)
    • এক্সপোনেনশিয়াল

      exp(x)
    • সিকুয়েন্সের সবচেয়ে বড় সংখ্যা

      max(x)
    • সিকুয়েন্সের সবচেয়ে ছোট সংখ্যা

      min(x)
    • n দশমিক স্থান পর্যন্ত দশমিকের মান

      round(x,n)
    • n তাৎপর্যপূর্ণ স্থান পর্যন্ত দশমিকের মান

      signif(x,n)
    • সম্পর্ক

      cor(x,y)
    • যোগ

      sum(x)
    • গড়

      mean(x)
    • মধ্যমা

      median(x)
    • শতাংশ

      quantile(x)
    • উপদানের ক্রম

      rank(x)
    • উপাদানের বৈচিত্র্য

      var(x)
    • মান বিচ্যুতি

      sd(x)
    • পরমমান

      abs(x)
    • বর্গমূল

      sqrt(x)
    • ফ্যাক্টোরিয়াল

      factorial(x)

    ম্যাট্রিক্স

    • ম্যাট্রিক্স(3x3) তৈরি করা

      m <- matrix(x, nrow=3, ncol=3)
    • ম্যাট্রিক্স ট্রান্সপোস

      t(m)
    • ম্যাট্রিক্স গুনন

      m %*% n
    • ম্যাট্রিক্স হতে একটি রো সিলেক্ট

      m[2, ]
    • ম্যাট্রিক্স হতে একটি কলাম সিলেক্ট

      m[ ,2]
    • ম্যাট্রিক্স হতে একটি এলিমেন্ট সিলেক্ট

      m[2,2]

    স্ট্রিং

    • একসাথে একাধিক ভেক্টর যোগদান করা

      paste(x, y, sep=' ')
    • ভেক্টরের উপাদানগুলি একসাথে যোগদান করা

      paste(x, collapse = ' ')
    • x এর ভিতর রেগুলার এক্সপ্রেশন খোজা

      grep(pattern, x)
    • x এর ভিতর মিলমত স্ট্রিং প্রতিস্থাপন করা

      gsub(pattern, replace, x)
    • বড় হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা

      toupper(x)
    • ছোট হাতের অক্ষরে রূপান্তর করা

      tolower(x)
    • স্ট্রিং এর ভেতর ক্যারেক্টার এর সংখ্যা

      nchar(x)

    প্লটিং

    • x এর ভেলু্র ক্রমানুসারে

      plot(x)
    • y এর বিপরীতে x এর ভেলু্র

      plot(x,y)
    • x এর হিস্টোগ্রাম

      hist(x)

    কিভাবে R এ লাইব্রেবি ব্যবহার করবেন

    • CRAN হতে প্যাকেজ ডাউনলোড এবং ইন্সটল

      install.package('প্যাকেজের_নাম')
    • লাইব্রেরি লোড এবং এর সমস্ত ফাংশন গুলো ব্যবহার

      library(লাইব্রেবির_এর_নাম)
    • কোনো একটি প্যাকেজ থেকে একটি ফাংশন ব্যবহার

      প্যাকেজের_নাম :: ফাংশনের_নাম
    • বিউল্ট-ইন ডাটাসেট লোড

      data(ডাটাসেটের_নাম)

    ভ্যারিয়েবল এসাইনমেন্ট

    • ভ্যারিয়েবলে স্ট্রিং এসাইন

      x <- 'foo'
    • ভ্যারিয়েবলে ভেক্টর এসাইন

      x <- c(1,2,3,4,5)
    • ভ্যারিয়েবলে সিকুয়েন্স এসাইন

      x <- 1:10

    ভেক্টর হতে এলিমেন্ট সিলেক্ট করা

    • ভেক্টর হতে সিলেক্ট চতূর্থ এলিমেন্ট

      x[4]
    • ভেক্টর হতে চতূর্থ এলিমেন্ট বাদে বাকি সব সিলেক্ট

      x[-4]
    • ভেক্টর হতে দ্বিতীয় ও চতূর্থ এলিমেন্ট সিলেক্ট

      x[2:4]
    • ভেক্টর হতে দ্বিতীয় ও চতুর্থ এলিমেন্ট বাদে বাকি সব সিলেক্ট

      x[-(2:4)]
    • ১ এবং ৫ উপাদান নির্বাচন করা

      x[c(1,5)]
    • ৫ এর সমান যে যে এলিমেন্ট তা সিলেক্ট

      x[x==5]
    • ৫ এর চেয়ে ছোট এলিমেন্ট সিলেক্ট

      x[x<5]
    • ৫ এর চেয়ে বড় এলিমেন্ট সিলেক্ট

      x[x>5]
    • বাংলাদেশ নামের উপাদান

      x['bangladesh']
    • সেসব এলিমেন্ট সিলেক্ট যারা ১,২,৩ সেটের ভিতরে আছে

      x[x %in% c(1,2,3)]

    হোয়াইল(While) লুপ

    • হোয়াইল লুপের সাধারণ গঠন

      while (কন্ডিশন)
      { Do something 
      }
    • হোয়াইল লুপের উদাহরণ

      while (i < 10){
       print(i) 
       i <- i+1 
       }

    ফাংশন

    • ফাংশনের সাধারণ গঠন

      ফাংশনের_নাম <- function(প্যারামিটার){
       Do something 
       return(something) 
      }
    • ফাংশনের উদাহরণ

      square <- function(x){
       squared <- x*x 
       return(squared) 
      }

    ডাটা রিডিং এবং রাইটিং

    • ফাইলে হতে ডাটা ইনপুট

      df <- read.csv('file.csv')
    • ফাইলে ডাঁট রাইট

      write.csv(df,'file.csv')

    লিস্ট

    • লিস্ট তৈরি

      l <- list(x = 1:5, y = c('a','b','c'))
    • দ্বিতীয় এলিমেন্ট সিলেক্ট

      l[[2]]
    • শুধুমাত্র প্রথম উপাদান দিয়ে নতুন লিস্ট তৈরি

      l[1]
    • নতুন লিস্ট শুধুমাত্র r নামের উপাদান দিয়ে

      l['r']
    • x নামের এলিমেন্ট সিলেক্ট

      l$x

    পরিসংখ্যান

    • রৈখিক মডেল

      lm(x ~ y, data= df)
    • সাধারণ রৈখিক মডেল

      glm(x ~ y, data= df)
    • গড়ের পার্থক্য টি-টেস্ট করা

      t.test(x, y)
    • জোড়াযুক্ত ডেটার টি-টেস্ট করা

      pairwise.t.test
    • অনুপাতের পার্থক্যর জন্য পরিক্ষা করা

      prop.test
    • বৈকল্পিকতা বিশ্লেষণ করা

      aov
    • একটি মডেলের আরও বিস্তারিত তথ্য

      summary

    ডেভসংকেত সম্পর্কে

    ডেভসংকেত এর লক্ষ্য হচ্ছে বাংলাতে একটা বড় চিটশিটের ভান্ডার গড়ে তোলা। এটা সম্পূর্ণ স্বাধীন এবং ওপেন সোর্স গিটহাব অর্গানাইজেশন।

    স্পন্সর