Introductie tot R Markdown notebooks
Namen Auteurs
Introductie tot R, RStudio en R Markdown
Met R MarkDown kan je gemakkelijk webpagina’s, documenten en slides maken die tekst, R chunks, plots en Latex vergelijkingen bevatten. Tijdens de tutorialsessies zullen we altijd R Markdown gebruiken. R Markdown vervangt scripts en is erg handig omdat je extra opmerkingen kunt toevoegen aan de hoorcolleges en tutorials.
Header
De markdown notebook start met een header. Het bevat ondermeer de titel, de namen van de auteurs en het type RMarkdown file. We werken typisch met interactieve html_notebooks tijdens de ontwikkeling van onze code.
---
title: "Introductie tot R Markdown notebooks"
author: "Namen Auteurs"
output:
html_notebook: default
---Deze header wordt vaak standaard verwijderd als je markdown files download van het web. Kopieer de header, startende met de drie mintekens tot en met de drie onderste mintekens.
Plak de header bovenaan je document en sla het document op. Het document is nu gedefineerd als een interactieve html_notebook.
Resultaat bekijken
Door gebruik te maken van notebooks, kan je de wijzigingen die je maakt onmiddellijk opvolgen op een interactieve manier. Klik op Preview bovenaan in je RStudio venster om de html versie van de notebook te zien.
Je zal zien dat de R-code nog niet is uitgevoerd. Hier komen we verder op terug. Op Windows is het soms zo dat de preview functie pas werkt nadat er een wijziging werd uitgevoerd aan de file en deze werd opgeslagen. Je kan bijvoorbeeld een spatie toevoegen en de file opslaan … Daarna zou de preview functie een resultaat moeten weergeven.
Opmaak
Als je iets in vet of cursief wilt benadrukken, gebruik je dubbele sterretjes voor vet en enkele sterretjes voor cursief. Als je een niet-genummerde lijst wilt toevoegen, gebruik dan een streepje:
- Element 1
- Element 2
- Element 3
Je kunt titels toevoegen met behulp van het hekje #
Hoofdtitel met een enkel #
ondertitel 1 met twee ##
subsubtitle met drie ###
enz.
Integreer tekst en R-code
Eenvoudige berekeningen
Je kunt stukjes R-code integreren in je RMarkdown-bestand. Dit doe je door een omgeving te maken die begint met ```{r} en eindigt met ```.
Hieronder zullen we R-code demonstreren aan de hand van verschillende voorbeelden, zodat je vertrouwd kan geraken met de syntax.
Je kunt RStudio bijvoorbeeld gebruiken als een rekenmachine. Code uitvoeren kan je op verschillende manieren - door in een stukje code met je muis te klikken en dan via de “Run”-knop bovenaan in de console op “Run current chunck” te klikken. - Door op het groene pijltje te klikken rechts van de chunk. - Door je cursor in/naast de regel te zetten en de toetsencombinatie Ctrl+Enter (Mac: Cmd+Enter) uit te voeren.
Telkens je het document opslaat wordt dan de webpagina (html-file) geupdatet.
Laat de onderstaande code lopen. Sla op en bekijk het resultaat in je html file.
1+1[1] 2(5-3)+7*10/2[1] 37Je kan ook alle chunks laten lopen boven of onder de positie waarop je je bevindt via de “Run”-knop bovenaan in de console en dan “Run all Chunks below” of “Run all Chunks above” te selecteren, respectievelijk. Dat is bijvoorbeeld handig als je iets in de analyse hebt veranderd die een effect heeft op de onderstaande berekeningen.
Je kan ook de R sessie opnieuw starten en alle chunks volledig opnieuw laten lopen.
Het voordeel van een notebook is dat je bij kleine wijzigingen niet de volledige notebook opnieuw moet laten lopen, wanneer het volstaat om enkel de chunks te laten lopen die je hebt aangepast. Daarnaast is het hierdoor erg interactief. Telkens je opslaat zie je onmiddellijk de aanpassingen in de html file.
Commentaar in R-code
Je kunt ook binnen je stukjes R-code commentaar schrijven. Commentaar laat je voorafgaan door een #.
# Dit is commentaar.
# Code in commentaar wordt niet uitgevoerd.
# 1+1Gebruik objecten om resultaten, berekeningen, enz. op te slaan.
Je kunt resultaten van functies of berekeningen opslaan in objecten die je kan bijhouden voor toekomstig gebruik. Dit doe je door middel van <- of =.
x = 2
x[1] 2x <- 3
x[1] 3De aanbevolen manier in R is om gebruik te maken van <-, aangezien = ook gebruikt wordt binnen functies. Dit zullen wij vanaf nu dan ook altijd doen.
**TIP:** Een snelle manier om <- te bekomen is de toetscombinatie “ALT” + “-”.
Je kan met deze variabelen ook berekeningen doen.
beta0 <- 1
beta1 <- 2
beta0 + beta1[1] 3x <- 4
y <- beta0 + beta1*x
y[1] 9Functies
Functies worden opgeroepen met hun functienaam onmiddellijk gevolgd door ronde haakjes (), waarin de verschillende argumenten gespecifieerd kunnen worden. In dit voorbeeld simuleren we 101 trekkingen uit een normale verdeling aan de hand van de functie rnorm
# Simuleer 101 trekkingen uit een normale verdeling met gemiddelde 0 en standaarddeviatie 1 en steek ze in object "e1".
e1 <- rnorm(101)Eerste hulp bij RStudio: “?”.
We willen 101 trekkingen uit een normale verdeling met gemiddelde 5 en standaarddeviatie 2 trekken. Hoe wijzigen we het gemiddelde en de standaarddeviatie in de rnorm-functie? Hiervoor bestaat het handige hulpmiddel “?”.
?rnormDit commando opende het helpvenster voor de rnorm-functie. We zien dat we voor het gemiddelde het argument mean en voor de standaarddeviatie het argument sd moeten aanpassen. Onze 101 trekkingen uit een normale verdeling met gemiddelde 5 en standaarddeviatie 2 berekenen we dus als volgt:
# Simuleer 101 trekkingen uit een normale verdeling met gemiddelde 5 en standaarddeviatie 2 en steek ze in object "e2".
e2 <- rnorm(101, mean = 5, sd = 2)We willen nu graag een histogram maken van e1 en e2. Hoe vinden we de correcte functie? Het internet is onze bondgenoot. We googelen “histogram R function”. Hiermee vinden we snel dat hist de functie is de we zoeken. We maken de histogrammen.
hist(e1)
hist(e2)
Vectoren
R kan ook werken met vectoren. Die worden aangemaakt met de functie c.
x <- c(1,2,3)
y <- c(3,2,1)
x[1] 1 2 3# Berekeningen gebeuren voor elk element van de vector.
2*x[1] 2 4 6x+y[1] 4 4 4Vectoren kunnen slechts elementen bevatten van ????n enkele klasse.
# Een voorbeeld van de character-klasse.
x <- c("Biologie", "Biochemie", "Chemie", "Biomedische")
x[1] "Biologie" "Biochemie" "Chemie" "Biomedische"class(x)[1] "character"# Een voorbeeld van de numerieke klasse.
x <- c(1,2,3)
x[1] 1 2 3class(x)[1] "numeric"x <- c(1,2,3,"Biologie")
class(x) # Alles werd omgezet naar de character-klasse.[1] "character"Als je het volgende uitvoert, krijg je een error, want een wiskundige operatie met een vector van het klasse character kan niet (dit is, Biologie+1 houdt geen steek).
x + 2 # Al Wiskundige opratie met string kan niet.Subsets van vectoren
Je kan elementen van objecten selecteren met behulp van vierkante haakjes.
x[1] # Selecteer element 1[1] "1"x[2] # Selecteer element 2[1] "2"x[c(1,2)] # Selecteer element 1 en 2[1] "1" "2"x[1:2] # Selecteer element 1 en 2[1] "1" "2"x[-1] # verwijder het eerste element[1] "2" "3" "Biologie"Matrices
# Merk op bij onderstaande code dat je een commando over meerdere lijnen kan splitsen.
xMat <- matrix(c(5, 6,
4, 3), byrow=TRUE, nrow=2, ncol=2)
xMat [,1] [,2]
[1,] 5 6
[2,] 4 3Je kan de matrix overzichtelijker maken door rij- en kolomnamen toe te voegen
rownames(xMat) <- c("rij1", "rij2")
colnames(xMat) <- c("kol1", "kol2")
xMat kol1 kol2
rij1 5 6
rij2 4 3Je kan ook met matrices wiskundige berekeningen doen.
xMat*2 kol1 kol2
rij1 10 12
rij2 8 6xMat - 2 kol1 kol2
rij1 3 4
rij2 2 1yMat <- matrix(c(1, 7,
2, 3), byrow = TRUE, nrow = 2, ncol = 2)
xMat - yMat # Merk op dat rij- en kolomnamen behouden blijven. kol1 kol2
rij1 4 -1
rij2 2 0Matrices kun je ook subsetten. Dit kan op verschillende manieren.
# Subsetten op index
xMat[1, ] # Volledige rij 1!kol1 kol2
5 6 xMat[ ,1] # Volledige kolom 1!rij1 rij2
5 4 xMat[2,2] # Element in 2de rij, 2de kolom[1] 3# Subsetten op rij- en kolomnaam
xMat["rij1", ] # Volledige rij 1!kol1 kol2
5 6 xMat[ ,"kol1"] # Volledige kolom 1!rij1 rij2
5 4 xMat["rij2","kol2"] # Element in 2de rij, 2de kolom[1] 3Data frames
Data frames zijn net als matrices tweedimensionale structuren, maar ze kunnen verschillende datatypes samen bevatten. Ze zijn dus ideaal om datasets in op te slaan.
# Maak een simpel data frame
# Ons voorbeeld is een data frame met het aantal bedreigde species per taxon in de VS in 2002.
EndangeredSpecies <- data.frame(
taxon = c("Mammals", "Birds", "Reptiles", "Amphibians", "Fish", "Crustaceans", "Snails", "Insects", "Arachnids", "Clams", "Plants"),
num.species = c(74, 92, 36, 22, 115, 21, 32, 44, 12, 70, 745)
)
EndangeredSpecies taxon num.species
1 Mammals 74
2 Birds 92
3 Reptiles 36
4 Amphibians 22
5 Fish 115
6 Crustaceans 21
7 Snails 32
8 Insects 44
9 Arachnids 12
10 Clams 70
11 Plants 745Data frames kun je ook subsetten. Dit kan opnieuw op verschillende manieren.
# Subsetten op index
EndangeredSpecies[3,] # Rij 3 taxon num.species
3 Reptiles 36EndangeredSpecies[,2] # Kolom 2 [1] 74 92 36 22 115 21 32 44 12 70 745# Subsetten op naam
EndangeredSpecies[, "taxon"] [1] Mammals Birds Reptiles Amphibians Fish Crustaceans Snails
[8] Insects Arachnids Clams Plants
11 Levels: Amphibians Arachnids Birds Clams Crustaceans Fish Insects Mammals ... Snails# Bij data frames kan je ook gebruik maken van de "$"-operator om een kolom te selecteren
EndangeredSpecies$taxon [1] Mammals Birds Reptiles Amphibians Fish Crustaceans Snails
[8] Insects Arachnids Clams Plants
11 Levels: Amphibians Arachnids Birds Clams Crustaceans Fish Insects Mammals ... SnailsData importeren
Data importeren in R kan via de functie read.table. Hierbij moet je het pad naar je bestand defini??ren en een separator opgeven (bv. “\t” als het een tab-delimited file is, “,” als het een komma is, etc.). Wij zullen er altijd voor zorgen dat je een werkend bestand kunt importeren. Als je ook offline wil kunnen werken, kan je altijd het bestand downloaden en (in plaats van de hyperlink) verwijzen naar de bestandslocatie op je computer.
path <- "https://raw.githubusercontent.com/statOmics/statistiekBasisCursus/gh-pages/practica/practicum1/data/lovett.dat"
lovett <- read.table(path, header = TRUE, sep = "\t", dec = ",")
lovett STREAM MAXELEV SAMPELEV LENGTH AREA HEIGHT NO3 TON TN NH4 DOC SO4 CL CA
1 Santa Cruz 1006 680 1680 23 1 24.2 5.6 29.9 0.8 180.4 50.6 15.5 54.7
2 Colgate 1216 628 3912 462 1 25.4 4.9 30.3 1.4 108.8 55.4 16.4 58.4
3 Halsey 1204 625 4032 297 1 29.7 4.4 33.0 0.8 104.7 56.5 17.1 65.9
4 Batavia Hill 1213 663 3072 399 1 22.1 6.1 28.3 1.4 84.5 57.5 16.8 59.5
5 Windham Ridg 1074 616 2520 207 1 13.1 5.7 17.6 0.6 82.4 58.3 18.3 54.6
6 Silver Sprin 1113 451 3120 348 0 27.5 3.0 30.8 1.1 86.6 63.0 15.7 68.5
7 Little Timbe 1027 463 2064 179 0 28.1 4.7 32.8 1.4 91.9 66.5 26.9 84.6
8 Hunter 1234 634 4416 504 1 31.2 5.4 37.1 2.5 39.1 64.5 22.0 73.1
9 West Kill 1234 658 3600 546 1 22.6 3.1 26.0 3.1 66.6 63.4 21.3 71.1
10 Mill 1137 674 2856 279 1 35.9 4.9 39.8 1.4 59.3 58.4 29.8 91.2
11 Kelly Hollow 1061 533 3960 516 1 35.9 2.9 40.8 0.6 51.3 70.6 18.4 94.4
12 Pigeon 1173 619 4608 706 1 22.4 5.8 28.0 1.1 93.7 56.9 16.6 59.4
13 Biscuit 1125 619 5616 992 1 22.2 4.0 25.8 0.8 83.5 56.7 16.6 46.7
14 Fall 1018 530 7176 1263 1 20.5 3.9 23.3 0.8 70.1 60.4 19.4 70.0
15 Bear Hole 1171 363 6960 804 0 24.9 5.7 30.7 0.8 67.4 67.8 19.9 43.9
16 Buttermilk F 1076 405 2856 183 0 33.1 6.2 40.6 1.4 104.4 70.8 20.6 53.3
17 Rondout 1171 454 6456 1686 0 23.4 3.8 26.5 1.1 61.2 58.6 21.5 35.6
18 Kanape 939 334 4704 766 0 10.2 5.9 16.7 2.2 40.2 59.5 25.5 60.3
19 Woodland Val 1277 425 5280 1380 0 18.6 6.6 25.3 2.5 44.1 55.5 24.5 44.2
20 Broadst Holl 1180 433 4752 996 0 19.5 6.8 27.1 3.3 70.8 63.4 22.4 78.4
21 Pecoy 1161 591 2904 290 1 28.0 4.5 31.9 1.9 84.9 57.8 26.4 56.1
22 Prediger 1030 610 2688 125 1 21.5 3.9 24.9 3.1 85.1 55.1 20.5 40.8
23 Bear Pen 1076 497 2544 209 0 22.6 7.7 30.8 1.7 99.5 65.5 13.4 72.5
24 Weaver 1021 786 960 33 1 17.2 6.7 24.0 1.4 66.1 62.7 13.0 50.3
25 BWS6 754 512 2016 144 1 3.8 5.7 10.9 1.9 51.3 72.1 18.7 73.4
26 Halcott 1039 555 1584 107 1 20.9 6.2 27.6 2.2 66.8 63.4 24.6 62.0
27 Tonshi 762 293 2976 267 0 2.1 5.6 8.3 1.7 82.4 68.5 78.8 54.5
28 Grog Kill 863 271 3384 441 0 3.0 7.1 10.5 2.2 58.9 65.8 63.6 82.8
29 Hollow Tree 1137 457 3096 492 0 36.1 3.9 40.4 1.9 42.7 69.2 22.3 81.8
30 Lost Clove 1091 460 3000 413 0 22.4 5.8 28.4 2.2 45.4 66.7 18.6 70.4
31 Black 1137 683 4416 376 1 34.4 2.8 36.0 1.4 49.5 59.3 14.9 68.6
32 Styles 1186 576 3840 395 1 31.8 5.5 37.7 0.8 83.3 61.1 17.8 69.4
33 Warners 1173 418 8328 1835 0 21.6 3.6 25.3 1.4 65.4 62.1 34.4 76.8
34 Kittle 957 567 1800 63 1 32.2 4.4 36.4 2.2 66.2 70.4 24.4 82.5
35 Traver Hollo 887 311 3000 604 0 16.2 4.6 21.3 1.1 57.5 62.1 21.9 67.9
36 Willowemoc 983 607 5472 915 1 19.8 3.2 22.8 1.4 42.7 64.6 16.4 75.5
37 Myrtle 1219 475 4320 476 0 17.4 3.6 22.3 2.5 42.9 61.4 21.0 63.4
38 Becker Hollo 1231 588 2664 376 1 26.9 4.7 30.0 2.5 55.8 56.9 20.9 58.6
MG H
1 14.4 0.48
2 17.0 0.24
3 19.6 0.47
4 19.5 0.23
5 21.9 0.37
6 22.4 0.17
7 26.2 0.14
8 25.4 0.14
9 21.8 0.16
10 22.2 0.10
11 28.5 0.11
12 16.0 0.27
13 17.5 0.46
14 18.2 0.22
15 25.0 0.50
16 26.3 0.50
17 19.6 1.33
18 30.0 0.15
19 24.9 0.35
20 27.7 0.12
21 15.5 0.50
22 13.8 1.14
23 25.7 0.12
24 22.2 0.37
25 30.1 0.17
26 27.4 0.17
27 34.7 0.11
28 31.7 0.09
29 26.5 0.10
30 28.8 0.16
31 18.7 0.13
32 22.5 0.20
33 24.6 0.10
34 25.6 0.16
35 22.8 0.13
36 16.5 0.18
37 19.2 0.14
38 18.2 0.16Doel van de practica en de projecten
Belangrijk: De bedoeling van de practica en de projecten die jullie zullen maken is om jullie te leren correcte statistische analyses uit te voeren en deze ook correct te rapporteren. Hierbij zullen jullie gebruik maken van RMarkdown in RStudio, wat later ook nog van pas kan komen, bv. bij het maken van jullie thesis. Het is echter NIET de bedoeling om uren te zoeken op wat er misloopt als je iets in R probeert te implementeren. Dus: als je problemen ondervindt om iets te implementeren in R, aarzel niet om ons persoonlijk of via e-mail te contacteren!
Integreer R-resultaten inline in de tekst.
We voegen het gemiddelde van 100 gesimuleerde datapunten inline toe en we zullen het afronden op twee cijfers. Hiervoor maken we gebruik van de omgeving die begint met “`r” en eindigt met “`”. Het gemiddelde van een willekeurige steekproef met 100 observaties getroken uit een standaard normaal verdeling is gelijk aan -0.1.
Toevoegen van formules door latexvergelijkingen te gebruiken
Je kunt ook vergelijkingen toevoegen met behulp van dubbele $$ - tekens, bijvoorbeeld: \[y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_i\] Je kunt ook inline-latexcode toevoegen met behulp van enkele $ - tekens. Bijvoorbeeld het steekproefgemiddelde van y: \(\bar{y}=\sum\limits_{i=1}^{n}\frac{y_i}{n}\)