Сегодня язык R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов в блоге «R: Анализ и визуализация данных» ( http://r-analytics.blogspot.com ). Книга адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием языка R.
Визуализация данных играет важную роль на всех этапах статистического анализа – от первичного ознакомления со свойствами данных до диагностики качества построенных моделей и представления полученных результатов. Из всего разнообразия статистических программ выделяется R – интенсивно развивающаяся и свободно распространяемая система статистических вычислений, в которой реализовано множество классических и современных методов анализа данных. Программные реализации алгоритмов, входящих в базовую версию R, проверены на практике не одним поколением пользователей и ученых. Кроме того, пользователи R постоянно разрабатывают многочисленные дополнения для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 – одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R. В 2015 г. ggplot2 был установлен более миллиона раз. Такая популярность этого пакета обусловлена несколькими причинами, среди которых можно отметить эстетическую привлекательность и пригодное для публикации качество получаемых с его помощью графиков, возможность создавать пользовательские типы диаграмм, а также большой набор опций для тонкой настройки внешнего вида графиков. В этой книге описаны основы работы с ggplot2 и приведены многочисленные примеры кода, которые читатели легко могут модифицировать для собственных нужд. Книга окажется полезной для всех пользователей R, желающих освоить новый мощный инструмент анализа данных.