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R: Un ambiente opensource per l'analisi statistica dei dati

Si impara ad usare ciò che serve a risolvere problemi.
Un’osservazione non originale né sorprendente, di puro buonsenso: è più facile diffondere l’uso degli strumenti (ovvero delle idee, dei metodi, delle tecniche) che dimostrano un evidente utilità nella soluzione di problemi percepiti come importanti. Si tratta di una logica conseguenza della “legge del minimo sforzo” che gli esseri viventi tendono ad applicare costantemente. Letto in altri termini, ci porta a osservare che è assai arduo che strumenti di cui non si riesce a far apprezzare un evidente utilità, indipendentemente dalla loro semplicità o difficoltà d’uso, riescano a diffondersi ampliamente nella società. A questa legge di natura non fanno eccezione gli strumenti (ovvero le idee, i metodi, le tecniche) informatici per l’analisi statistica dei dati, che troppo pochi individui ancora padroneggiano in modo adeguato al proprio lavoro, ai propri interessi, alle proprie potenzialità.
Oggi esiste in circolazione una gamma assai vasta di software specializzati nell'analisi statistica dei dati, basta ricordare SAS, SPSS, STATA, STATGRAPHICS PLUS, SHAZAM, S PLUS, MINITAB, GAUSS, ecc., solo per citarne alcuni che sono in commercio.
Sono prodotti che costituiscono senz'altro un fondamentale ed insostituibile ausilio per il lavoro dello statistico, tuttavia molti di questi programmi sono anche alquanto costosi ed il loro uso è consentito solo su licenza da parte del produttore.
E’ soprattutto per questo che da alcuni anni a questa parte, in ambito universitario (ma non solo), si sta sempre più diffondendo un nuovo package che merita di sicuro una debita trattazione e l'interessamento da parte degli statistici e di coloro che fanno analisi dei dati e che costituisce anche una valida alternativa ai software sopraccitati.
Mi sto riferendo al software R. Probabilmente qualcuno lo conosce già e lo adopera, altri ne avranno solo sentito parlare, per altri ancora è una novità assoluta.
R è un ambiente statistico scaricabile gratuitamente da Internet sul sito di The R Project for Statistical Computing il cui indirizzo Internet è http://www.r-project.org . Esso è il frutto del lavoro collettivo svolto da un gruppo, sempre più folto, di ricercatori in campo statistico ed informatico a livello mondiale.

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6 Prefazione Si impara ad usare ciò che serve a risolvere problemi. Un’osservazione non originale né sorprendente, di puro buonsenso: è più facile diffondere l’uso degli strumenti (ovvero delle idee, dei metodi, delle tecniche) che dimostrano un evidente utilità nella soluzione di problemi percepiti come importanti. Si tratta di una logica conseguenza della “legge del minimo sforzo” che gli esseri viventi tendono ad applicare costantemente. Letto in altri termini, ci porta a osservare che è assai arduo che strumenti di cui non si riesce a far apprezzare un evidente utilità, indipendentemente dalla loro semplicità o difficoltà d’uso, riescano a diffondersi ampliamente nella società. A questa legge di natura non fanno eccezione gli strumenti (ovvero le idee, i metodi, le tecniche) informatici per l’analisi statistica dei dati, che troppo pochi individui ancora padroneggiano in modo adeguato al proprio lavoro, ai propri interessi, alle proprie potenzialità. Non facendo parte di questa cerchia ristretta di individui, ma avendo ampi interessi e forse anche buone potenzialità ho deciso di iniziare ad ampliare le mie conoscenze al riguardo in questa tesi, come completamento della mia triennale carriera universitaria in Statistica.

Laurea liv.I

Facoltà: Scienze Politiche

Autore: Francesco Sbraccia Contatta »

Composta da 179 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 2615 click dal 23/10/2006.

 

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Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.