Сравнительный анализ функциональности инструментов описательной статистики языка R
https://doi.org/10.21686/2413-2829-2024-4-25-35
Аннотация
В статье излагаются методы и приемы получения числовых статистических характеристик количественных и качественных признаков средствами языка R в процессе проведения предварительного анализа данных. Показаны наиболее целесообразные с точки зрения простоты применения и информативности результата спецификации функций описательной статистики языка. Рассмотрены сравнительные преимущества инструментов описательной статистики языка с открытым программным кодом R относительно аналогичных средств Python и Ms Excel. Обоснован вывод об удобстве и привлекательности использования языка R при вычислении описательной статистики для начинающих пользователей, не обладающих специальными знаниями в программировании. Так, в частности, продемонстрировано, что для получения минимум двенадцати характеристик описательной статистики данных, сгруппированных по категориям, достаточно всего одной команды. При вычислении одной статистической характеристики для среза данных, сделанного по нескольким группировочным признакам, также необходима всего одна команда. Результаты исследования могут быть полезны исследователям различных предметных областей, как начинающим, так и опытным, применяющим методы статистической обработки данных в научной и практической деятельности.
Об авторах
Т. Г. Апалькова
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Россия
Россия
Тамара Геннадьевна Апалькова - кандидат экономических наук, доцент кафедры математики факультета информационных технологий и анализа больших данных
125167, Москва, Ленинградский проспект, д. 49/2
К. Г. Левченко
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Россия
Россия
Кирилл Геннадиевич Левченко - кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математики факультета информационных технологий и анализа больших данных
125167, Москва, Ленинградский проспект, д. 49/2
Список литературы
1. Баврина А. П. Современные правила использования методов описательной статистики в медико-биологических исследованиях // Медицинский альманах. – 2020. – № 2 (63). – С. 95–104.
2. Воронкова Н. Х., Сенникова А. Е. Информационная диагностика социальных объектов и процессов с помощью описательной статистики // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2021. – № 11 (часть 2). – С. 161–164.
3. Кудрявцев О. Е., Тамразян С. Э. Применение методов описательной статистики в анализе таможенных рисков // Вестник Финансового университета. – 2017. – № 21 (1). – С. 117–124.
4. Набор данных «2023 Data Scientists Salary». – URL: https://www.kaggle.com/datasets/henryshan/2023-data-scientists-salary (дата обращения: 15.03.2024).
5. Revelle W. An Introduction to Psychometric Theory with Applications in R. – URL: https://personality-project.org/r/book/ (дата обращения: 15.03.2024).
Рецензия
Для цитирования:
Апалькова Т.Г., Левченко К.Г. Сравнительный анализ функциональности инструментов описательной статистики языка R. Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2024;(4):25-35. https://doi.org/10.21686/2413-2829-2024-4-25-35
For citation:
Apal’kova T.G., Levchenko K.G. Comparative Analysis of Tool Functionality in Descriptive Statistics of Language R. Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics. 2024;(4):25-35. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2413-2829-2024-4-25-35
Просмотров:
230
Послать статью по эл. почте 