Text Box:

نرم افزار R

شيوه سفارش انجام تحلیل آماری با spss :

داده ها (در فايل اکسل)، پرسشنامه و سوالات يا فرضيات تحقيق (فرضيه هاي پايان نامه) خود را ايميل يا تلگرام نموده و تجزيه  تحليل آماري با spss    و نتيجه آزمون فرضيات را سه روز بعد دريافت نماييد.

فقط در صورتيکه استاد راهنما صحت آناليز آماري را تاييد نمود، تسويه حساب نماييد!! (بهترين شيوه ممکن تعامل با دانشجويان)

 

 

نكته:

نرم افزار   R  يک نرم افزار آماري خوب است که بسياري از آمار شناسان با استفاده از آن بسياري از  تکنيکهاي آماري مدرن را اجرا مي کنند. اين نرم افزار پايه برنامه نويسي دارد.

 

تحليلگر آماري مطمئن؛

داده هاي آماري، پرسشنامه، پروپوزال، تحليل آماري و اطلاعات شخصي شما محرمانه تلقي خواهد شد.

ضمنا بدليل اعتقادي که به خدمات آماري سالم داريم، پايان نامه آماده يا تحقيق و پروژه آماري آماده براي فروش، ارائه نمي گردد.

 

 

توافق براي مشاوره آماري در شروع يك پژوهش:

با توجه به اينكه صحت و اعتبار نتايج يك پژوهش به انجام دقيق و اصولي تمامي مراحل آن بستگي دارد، شركت اطمينان شرق آمادگي دارد از زمان شروع يك پژوهش يا تحقيق ميداني ، يعني از زمان تهيه پرسشنامه و نمونه گيري اوليه تا زمان نتيجه گيري و تحويل پروژه ، خدمات تخصصي آماري را به محققان ارائه نمايد.

 R يک نرم افزار جامع به همراه امکانات ويژه براي تحليل آماري اطلاعات و داده هاست. این نرم افزار به صورت رایگان قابل دانلود می باشد.

R داراي خصوصياتي از قبيل:

1)اداره موثر اطلاعات و امکان نگهداري آنها

2)يک مکان ويژه عملگر براي حساب آرايه ها در ماتريس ها

3)يک مجموعه بزرگ،منسجم و جامع ابزار هاي واسطه براي آناليز داده ها

4)امکانات گرافيکي براي آناليز داده ها

5)يک برنامه توسعه يافته،آسان و با زبان برنامه نويسي مناسب

6)R يک نرم افزار آماري براي به کار بردن روش هاي توسعه يافته اخير حاصل از تعامل آناليز داده ها است.

اين نرم افزار به سرعت در حال رشد است و به وسيله مجموعه بزرگي از پکيج ها توسعه يافته است.

 

R و آمار

تعداد زيادي از آمار شناسان از  R   براي کارهاي آماري استفاده مي کنند.ما به اين نرم افزار به عنوان يک محيط داخلي که بسياري از تکنيک هاي آماري مدرن را اجرا مي کند مي نگريم. اين عمليات بخش کوچکي از پايه محيط برنامه نويسي R را مي سازند.

 

پکيج هاي R

بخش مهمي از پايه محيط برنامه نويسي Rرا پکيج ها فراهم مي کنند.

تقريبا25پکيج توسط R فراهم شده است،مانند پکيج هاي standard   و  recommended و ديگر پکيج ها.

همه ي دستور العمل هاي Rو مجموعه اطلاعات در پکيج ها ذخيره شده اند. تنها زماني  که يک پکيج اجرا شده باشد محتواي آن در دسترس است.

 

براي راهنمايي، مشاوره و آموزش تلفني در خصوص نرم افزار R , تفسير نتايج بدست آمده از آن و انجام شبیه سازی آماری با r   می توانید با ما تماس بگيريد. برای اطلاعات بیشتر  لينک  (مشاوره و آموزش تلفنی ) را مشاهده نمایید.

 

چنانچه مايليد درباره Minitab بيشتر بدانيد به اين صفحه در سايت اصلي اين شرکت آماري مراجعه نماييد:     آموزش تلفني، مشاوره، تحليل با R

 

<براي تحليل خروجي R   از اين شرکت مي توانيد درخواست مشاوره نماييد>

 

 

Other types of objects

Vectors are the most important type of object in R, but there are several others which we will

meet more formally in later sections.

_ matrices or more generally arrays are multi-dimensional generalizations of vectors. In fact,

they are vectors that can be indexed by two or more indices and will be printed in special

ways.

_ factors provide compact ways to handle categorical data.

_ lists are a general form of vector in which the various elements need not be of the same

type, and are often themselves vectors or lists. Lists provide a convenient way to return the

results of a statistic_ data frames are matrix-like structures, in which the columns can be of different types. Think

of data frames as ‘data matrices’ with one row per observational unit but with (possibly)

both numerical and categorical variables. Many experiments are best described by data

frames: the treatments are categorical but the response is numeric.

_ functions are themselves objects in R which can be stored in the project’s workspace. This

provides a simple and convenie

 

Statistical models in R

This section presumes the reader has some familiarity with statistical methodology, in particular

with regression analysis and the analysis of variance. Later we make some rather more ambitious

presumptions, namely that something is known about generalized linear models and nonlinear

regression.

The requirements for fitting statistical models are sufficiently well defined to make it possible

to construct general tools that apply in a broad spectrum of problems.

R provides an interlocking suite of facilities that make fitting statistical models very simple.

As we mention in the introduction, the basic output is minimal, and one needs to ask for the

details by calling extr

 

 

The outer product of two arrays

An important operation on arrays is the outer product. If a and b are two numeric arrays,

their outer product is an array whose dimension vector is obtained by concatenating their two

dimension vectors (order is important), and whose data vector is got by forming all possible

products of elements of the data vector of a with those of b. The outer product is formed by

the special operator %o%:

> ab <- a %o% b

An alternative is

> ab <- outer(a, b, "*")

The multiplication function can be replaced by an arbitrary function of two variables. For

example if we wished to evaluate the function f(x; y) = cos(y)=(1 + x2) over a regular grid of

values with x- and y-coordinates defined by the R vectors x and y respectively, we could proceed

as follows:

> f <- function(x, y) cos(y)/(1 + x^2)

> z <- outer(x, y, f)

In particular the outer product of two ordinary vectors is a doubly subscripted array (that

is a matrix, of rank at most 1). Notice that the outer product operator is of course noncommutative.

Defining your own R functions will be considered further in Chapter 10 [Writing

your own functions], page 42.

An example: Determinants of 2 by 2 single-digit matrices

As an artificial but cute example, consider the determinants of 2 by 2 matrices [a; b; c; d] where

each entry is a non-negative integer in the range 0; 1; : : : ; 9, that is a digit.

The problem is to find the determinants, ad 􀀀 bc, of all possible matrices of this form and

represent the frequency with which each value occurs as a high density plot. This amounts to

finding the probability distribution of the determinant if each digit is chosen independently and

uniformly at random.

A neat way of doing this uses the outer() function twice:

> d <- outer(0:9, 0:9)

> fr <- table(outer(d, d, "-"))

> plot(as.numeric(names(fr)), fr, type="h",

xlab="Determinant", ylab="Frequency")

Notice the coercion of the names attribute of the frequency table to numeric in order to

recover the range of the determinant values.

 

Matrix facilities

As noted above, a matrix is just an array with two subscripts. However it is such an important

special case it needs a separate discussion. R contains many operators and functions that are

available only for matrices. For example t(X) is the matrix transpose function, as noted above.

The functions nrow(A) and ncol(A) give the number of rows and columns in the matrix A

respectively.

 

Reading data from files

Large data objects will usually be read as values from external files rather than entered during

an R session at the keyboard. R input facilities are simple and their requirements are fairly

strict and even rather inflexible. There is a clear presumption by the designers of R that you

will be able to modify your input files using other tools, such as file editors or Perl1 to fit in

with the requirements of R. Generally this is very simple.

If variables are to be held mainly in data frames, as we strongly suggest they should be, an

entire data frame can be read directly with the read.table() function. There is also a more

primitive input function, scan(), that can be called directly.

For more details on importing data into R and also exporting data, see the R Data Import/

Export manual.

معرفي نرم افزار R

داراي گريد مرکز آمار ايران، نماد ساماندهي، نماد اعتماد الکترونيک، تجربه 14 ساله

هر زماني و هر مکاني که به تحليلگر  SPSS براي فصل چهارم پايان نامه نياز پيدا نموديد، اين عبارت را گوگل کنيد:   شرکت آماري اطمينان شرق

خانواده اطمينان شرق:

 

سايت اصلي شرکت، انجام تحليل آماري با نرم افزار:

spss-iran.ir

 

سايت مدلسازي معادلات ساختاري با ليزرل و آموس:

lisrel.ir

 

سايت تحليل اقتصادسنجي با ايويوز و Microfit:

eviews-iran.ir

 

سايت مدل يابي معادلات ساختاري با Smart Pls:

smartpls.ir

 

سایت انجام تحلیل سلسله مراتبی و مقايسات زوجي:

expertchoice.ir

فرآيند انجام تحليل آماريفرآيند انجام تحليل آماري

جايزه داريد! اگر مطمئن تر از ما در  موضوع تحليل آماري با SPSS يافتيد!!  :

1- گواهينامه صلاحيت شرکت آماري از مرکز آمار ايران

2- نماد اعتماد الکترونيک

3- نماد ساماندهي

نمادهاي فوق را در تمام صفحات سايت مي توانيد ببينيد.

تمـاس با مشاور و تحليلگر آماري SPSS (پاسخگويي به تماس ها و تلگرام ها توسط خانم دهقان)

تلگرام سفارش تحليل09198180991  يا  @dehghan_hadise   (تلگرام را بهترين وسيله ارتباطي مي دانيم)

ايميل :  mojtaba.farshchi@gmail.com          -    تلفن ثابت در تهران: 02188247683

تلفن دفتر مشهد: 05137410739  -  همراه داراي تلگرام: 09198180991

تلفن ثابت سفارش تحليل در شهر تبريز (غرب کشور):      04136610647

تلفن ثابت قبول تحليل در شهر بيرجند (جنوب کشور):      05632232526   - کانال تلگرام@spss_iran

براي دريافت مشاوره آماري، بسته مشاوره تلفني و تلگرامي spss را دريافت نماييد.

دفتر شرکت: مشهد، بلوار قرني، چهارراه مجد، ساختمان فروردين، واحد 406 (لطفا مراجعه با هماهنگي- از طريق ايميل و تلگرام به سراسر ايران خدمات مي دهيم. بعد از تاييد تحليل اوليه ارسالي، تسويه حساب نماييد!).

دانلود

کلیپ کوتاه معرفی این شرکت آماری را ببینید:

 

می توانید با کلیک بر روی آیکن مربوطه به صورت تمام صفحه مشاهده نمایید.

اصالت يک وب سايت را با گواهي هاي قانوني آن مي توان سنجيد


logo-samandehi

شرکت آماري تاييد صلاحيت شده توسط مرکز آمار ايران