R *

Во всем Хабре сыскалась лишь пара статей на вышеуказанную тему. А тема благодатная. Да и в минувшую среду как раз окончился курс "Introduction to Computational Finance and Financial Econometrics". По мотивам его пятой недели «Descriptive statistics» и появился этот пост. Причастившимся будет неинтересно, а желающих познакомиться с базовыми приемами анализа данных при помощи R  — прошу под хабракат.

Я хотел написать статью про линейную регрессию, но потом подумал, да ну её, лучше куплю квартиру. И пошёл искать, что предлагают. А предлагают, как оказалось, много чего. В подходящий мне ценовой диапозон попало больше 500 квартир. И что, мне теперь все это просматривать? Ну нееет, программист я в конце концов или не программист. Надо это дело как-то автоматизировать.

Здравствуйте, уважаемое хабрасообщество!
На Хабре уже несколько раз говорили о возможностях среды R, но я считаю, что дополнительная информация станет полезной, так как R — это очень интересный и мощный инструмент, который может быть применен в самых разных областях. Я попробую это доказать на примере анализа появления одного из трендов Twitter. Для этого нам понадобится библиотека twitteR, которая позволяет работать с Twitter через API. Но для начала расскажу подробнее об R.

После прочтения вводной статьи portah о биоинформатике, в частости технологиях Chip-Seq и RNA-Seq, мне крайне понравилась идея пополнения, по мере сил, русскоязычных статей о биоинформатике, и особенно о ее «практической» составляющей. Поэтому я предлагаю этот краткий обзор pipeline для анализа метилома по технологии Illumina 450K Human Methylation.

Хочу рассказать об использовании свободной среды статистического анализа R. Рассматриваю ее как альтернативу статистических пакетов типа SPSS Statistics. К моему глубокому сожалению, она совершенно неизвестна на просторах нашей Родины, а зря. Полагаю, что возможность написания дополнительных процедур статистического анализа на языке S делает систему R полезным инструментом анализа данных.