Akademik BiliÅim '10 10 - 12 Åubat 2010 MuÄla
Akademik BiliÅim '10 10 - 12 Åubat 2010 MuÄla
Akademik BiliÅim '10 10 - 12 Åubat 2010 MuÄla
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
İstatistiksel Yazılım Geliştirme Ortamı: RA.Fırat Özdemir, Engin Yıldıztepe, Mustafa Binarbulunan kılavuzlardır. [<strong>10</strong>] ve [14] nolu kaynaklarbaşlangıç aşamasında olan kullanıcılariçin çok yararlıdır.[4]R’de “yardım” kullanmanın en kolay yolu kullanıcıara yüzündeki araçlar bölümünde yeralan “Help” menüsünü kullanmaktır.[2]Yukarıda bahsedilenden farklı olarak “Help”menüsünde, R’de bir fonksiyonun nasıl kullanıldığıve parametrelerinin ne olduğu hakkındayardım sağlayan “fonksiyonel yardım” mevcuttur.Fonksiyonel yardıma “Help” menüsünden“R functions” tıklanarak veya komut satırına“help(fonksiyon ismi)” yazarak erişilebilir.“help” komutu iki farklı şekilde kullanılabilir.Bu yöntemler aşağıda gösterilmiştir:>help(mean)veya>?meanBu iki yöntem de R’de fonksiyon ismi bilindiğindekullanılabilir. Fonksiyon isminin bilinmediğidurumlarda kullanılabilecek yardımkomutları aşağıda belirtilmiştir:[2,4]1. help.search(‘….’): Parantez içinde belirtilenleilgili yardım konularını listeler.Örneğin >help.search(‘data input’) komutu“data input” konusunun geçtiği yardımkonularını listeler.2. find(‘….’): Parantezde belirtilen kelimeningeçtiği paketin ismini bulur. Örnek:> find(‘lowess’)[1] “package:stats”3. apropos(‘….’): Parantez içinde belirtilenleilgili bütün nesnelerin isimleri bir vektörolarak listelenir. Örnek:> apropos(‘lm’)[1]”.__C__anova.glm”“.__C__anova.glm.null”“.__C__glm” …3. SonuçBu çalışmada, son yıllarda akademik çalışmalardayaygın olarak kullanılan R programlama296dilinin tanıtılması hedeflenmiştir. R, ücretsizolarak temin edilmesi ve dünyanın çeşitli bölgelerindekiaraştırmacıların bu dilin gelişiminedestek vermesi sonucunda, özellikle veri işlemeve çözümleme alanlarında çalışan kullanıcılarındikkatini çekmiştir. Bu dilin güçlü yönleri;• ücretsiz temin edilebilmesi,• nesne yönelimli bir programlama diliolması,• farklı amaçlar için geliştirilmiş paketler eklenerekfonksiyonelliğinin arttırılabilmesi,• 2-D, 3-D ve daha fazla boyutlu gelişmişgrafik araçlarına sahip olması,olarak sıralanabilir. Aşağıdaki özellikleri isezayıf yönleri olarak belirtilebilir:• Öğrenmesi zor bir programlama dilidir.• Gelişmiş veri işleme özelliklerine sahipolmasına rağmen bunların kullanılabilmesiözellikle dizi ve matris işlemlerinehâkim olmayı gerektirir.• Çok büyük veri dosyaları ile çalışmak içinuygun değildir. Birkaç yüz megabyte’ dandaha büyük veri dosyaları açılmak istendiğindeyetersiz bellek sorunu meydanagelebilir.[<strong>10</strong>]• Ticari bir ürün olmadığı için kullanımındakarşılaşılan sorunların iletileceği müşteridestek birimi yoktur.Wegman ve Solka’ya göre istatistik paketprogramlarının Microsoft’u olarak nitelendirilenSAS, daha çok kurumsal ölçekte kullanılanbir paket programdır.[15] SAS, özellikle verimadenciliği ve bir çok alanda kullanılabilenuygulama araçlarına sahip çok kapsamlı bir paketprogramdır ve bu özellikleri onu, bu alanınen büyük ve en pahalı paket programlarındanbiri yapmaktadır. Statistical Packages for SocialScience (SPSS) ise dünya ölçeğinde rekabetgücüne sahip bir başka istatistik paket programıdırve özellikle sosyal ve eğitim bilimlerialanında kullanıcı bulmaktadır.Yaygın olarak kullanılan SAS, SPSS gibi istatistikpaket programları ile R arasındaki enönemli fark R’ nin bir paket program değil istatistikselhesaplamalar ve grafikler için kullanılabilecekbir istatistiksel yazılım geliştirmeortamı ve programlama dili olmasıdır.[13]Windows ve Unix platformlarında kullanılabilenS Plus ile Windows, Unix, MacOS platformlarındakullanılabilen R, kullanıcı ara yüzüdışında pek çok açıdan birbirine benzemekteolup bu dillerden birinde yazılan bir kod genelliklediğerinde de çalıştırılabilir. Ancak sözdizimi kurallarındaki bazı ufak gözüken farklar,komutların işletilmesi sonucu farklı sonuçlarçıkmasına neden olabilecek kadar önemlidir.[7]Bu iki dili birbirinden ayıran en önemli özellikIhaka ve Gentleman tarafından geliştirilmeyebaşlanan ve R Core Team tarafından geliştirilmesidevam eden R’nin ücretsiz bir dil olmasıdır.Bu çalışmada, yeni geliştirilen istatistikselyöntemler için yazılan paketlerin kullanıcılartarafından kolaylıkla yüklenebildiği ve istatistikteönemli bir çalışma alanı olan dayanıklı(robust) istatistiksel yöntemleri kullanmak içingereken fonksiyonlara sahip olması nedeniyleözellikle bu alanda çalışan araştırmacılar tarafındantercih edildiği gözlenen açık kaynakkodlu ve ücretsiz bir programlama dili olan R,tarihçesi, yardım seçenekleri, nesne kavramı,fonksiyonları ve diğer özellikleri ile incelenmiştir.R, akademik çalışmaların yanı sıra istatistikve matematik eğitiminde de lisanslamaproblemi olmadan ihtiyaçları karşılayabilecekgüçlü bir alternatif oluşturmaktadır.4. Kaynaklar:[1] Braun W.J.,Murdoch D.J.,”A first course instatistical programming”, Cambridge UniversityPress, England, 1:13-175(2007)[2] Crawley M. J. , “The R Book”, Wiley serisi,England, 9-97(2007)<strong>Akademik</strong> Bilişim’<strong>10</strong> - XII. <strong>Akademik</strong> Bilişim Konferansı Bildirileri<strong>10</strong> - <strong>12</strong> Şubat 20<strong>10</strong> Muğla Üniversitesi297[3] Dalgaard P., “Introductory Statistics withR”,Springer Series, Denmark, 9-11(2008)[4] Everitt B. S. , Hothorn Torsten , “A Handbookof Statistical Analyses Using R”, London1-3, 4-5(2005)[5] http://www.ats.ucla.edu/stat/R/library/bo otstrap.htm,“R Library: Introduction to Bootstrapping”,Ucla Academik Technology Services[6] http://www.r-project.org/, “What isR?”,(2009)[7] Ihaka, R., & Gentleman, R., “R: A Languagefor Data Analysis and Graphics”, Journalof Computational and Graphical Statistics,5(3), 299-314 (1996)[8] Lumley T., “R Fundamentals and ProgrammingTechniques”, Birmingham 3-4(2006)[9] R Development Core Team, “R LanguageDefinition”, 2-8, 26(2008)[<strong>10</strong>] R Development Core Team, “R Data Import/Export”,2-4(2008)[11] R Development Core Team, “R Internals”,11-<strong>12</strong>(2008)[<strong>12</strong>] R Development Core Team, “R: ALanguage and Environment for StatisticalComputing”,182-183(2009)[13] Statistical Computing Group, “Very Basicsof R(Windows)”, Research Data Services,University of Pennsylvania 2-3(2008)[14] Venables W. N. , Smith D. M. , the R DevelopmentCore Team, “An Introduction to R”,2-6(2008)[15] Wegman E. J. , Solka J. L., “StatisticalSoftware for Today and Tomorrow”, in Encyclopediaof Statistics, John Wiley, (2005)