تحليل البيانات باستخدام R: استكشاف وفهم توزيع الأرقام

في عالم البرمجة باستخدام لغة R، يتعين عليك أحيانًا التعامل مع البيانات الكبيرة واستخراج النسب والإحصائيات اللازمة لتحليل هذه البيانات. يبدو أن مشكلتك تتعلق بحساب النسبة التي يظهر فيها الرقم 1 في مجموعة البيانات ‘md’ التي تحتوي على 40 رقمًا يتراوحون بين 1 و 6.

في R، يمكنك حساب النسبة بسهولة باستخدام وظيفة prop.table. للقيام بذلك، يمكنك اتباع الخطوات التالية:

RCopy code
# تحميل البيانات أو استخدام البيانات الموجودة لديك
md <- c(2, 4, 1, 3, 1, 5, 2, 1, 6, 4, 3, 2, 1, 6, 5, 1, 3, 4, 2, 1,
        5, 3, 2, 6, 4, 1, 3, 5, 2, 4, 6, 1, 5, 2, 3, 4, 6, 5, 1, 3)

# حساب النسبة
proportion_table <- prop.table(table(md))

# طباعة النسبة
print(proportion_table[1])

في هذا السياق، يتم استخدام table لحساب عدد المرات التي يظهر فيها كل رقم في ‘md’، ثم يتم استخدام prop.table لتحويل الأعداد إلى نسب. يمكنك استبدال ‘md’ بالبيانات الفعلية التي تملكها.

الكود أعلاه سيظهر لك النسبة التي يظهر فيها الرقم 1 في البيانات. يمكنك استخدام هذا النهج لحساب النسب لأي رقم آخر تحتاج إلى تحليله في البيانات الخاصة بك.

بالطبع، دعنا نعمق أكثر في كيفية تحليل البيانات باستخدام لغة البرمجة R. عند التعامل مع مجموعة من الأرقام، يمكنك القيام بعدة تحليلات إحصائية للحصول على رؤى أكثر تفصيلاً حول البيانات الخاصة بك.

1. رسم الرسوم البيانية:
   يمكنك استخدام مكتبة ggplot2 الشهيرة في R لرسم الرسوم البيانية والتصور البصري لتوزيع الأرقام في مجموعتك. على سبيل المثال، يمكنك رسم هستوغراماً:

   RCopy code
   library(ggplot2)
   
   ggplot(data.frame(md), aes(x = md)) +
     geom_histogram(binwidth = 1, fill = "blue", color = "black") +
     labs(title = "توزيع الأرقام في مجموعة البيانات", x = "الرقم", y = "التكرارات")
   

2. حساب الإحصائيات الأساسية:
   يمكنك استخدام وظائف مثل mean و median لحساب المتوسط والوسيط على التوالي:

   RCopy code
   # حساب المتوسط
   mean_value <- mean(md)
   
   # حساب الوسيط
   median_value <- median(md)
   

3. التحقق من التوزيع الاحتمالي:
   يمكنك استخدام اختبارات الفرض الاحتمالي للتحقق مما إذا كان توزيع الأرقام في مجموعتك يتبع توزيعاً معينًا. على سبيل المثال، افترض أنك تريد اختبار ما إذا كانت البيانات تتبع توزيعاً طبيعياً:

   RCopy code
   # اختبار توزيع الأرقام
   shapiro_test <- shapiro.test(md)
   
   # طباعة نتيجة الاختبار
   print(shapiro_test)
   

   يُظهر هذا الكود استخدام اختبار شابيرو-ويلك لفحص توزيع الأرقام.

هذه مجرد بعض الأمثلة على كيفية استخدام R لتحليل البيانات. يمكنك توسيع هذه الفهم بتعلم المزيد حول مكتبات R المختلفة واستخدامها لتلبية احتياجات تحليل البيانات الخاصة بك.