Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R. Владимир Георгиевич Брюков

проверим структуру данных Моя.Таблица с помощью следующей функции:

      > str(Моя.Таблица)

      # по-русски: структура(Моя.Таблица)

      'data.frame':      4 obs. of 3 variables:

      $ Успеваемость: Factor w/ 4 levels "Двоечники","Отличники",..: 2 4 3 1

      $ Студенты : num 2 5 10 2

      $ Студентки : num 3 7 14 1

      # по-русски: 'data.frame'– таблица

      # 4 obs. of 3 variables – 4 наблюдения из 3 переменных

      # знак $ обозначет переменные, включенные в таблицу

      # Factor w/ 4 levels – фактор из 4 уровней

      # num – количественные данные

      Отдельный элемент таблицы можно извлечь, обозначив его положение (номер строки и номер столбца) в квадратных скобках:

      > Моя.Таблица[3,1]

      [1] Троечники

      Levels: Двоечники Отличники Троечники Хорошисты

      Внизу из текстового элемента Моя.Таблица есть следующая строка: «Levels: Двоечники Отличники Троечники Хорошисты». Levels в переводе на русский язык означает Уровни. Так называемые «Уровни» (Levels) присваиваются факторам. Фактор – это векторный объект, кодирующий категориальные данные (классы), в состав которых входят как номинальные, так и порядковые данные. Номинальные данные – это качественные данные, которые отражают условные коды количественно не измеряемых категорий, которые также не подлежат ранжированию или упорядочиванию. В качестве примера номинальных данных можно привести индексы отделений связи, поскольку они служат только для их идентификации. По отношению к номинальным данным возможны только операции «равенство-неравенство».

      В отличие от номинальных порядковые данные могут быть ранжированы как в порядке убывания, так и увеличения какого-либо их качества. Но в отличие от обычных количественных данных, которые можно выразить в конкретных единицах и к которым можно применить широкий круг алгебраических операций, к порядковым данным можно применить лишь операции «равенство-неравенство», а также «больше-меньше». Порядковые данные используются в том случае, когда порядок ранжирования элементов по какому-то критерию важен, а вот количественные различия между различными рангами этих элементов не поддаются точной оценке.

      Например, такие ответы респондентов на вопрос социолога, как: «согласен», «частично согласен», «нет могу сказать, согласен или не согласен», «частично не согласен», «не согласен», – можно ранжировать по степени их согласия или степени их несогласия, в то время как количественную разницу между вариантами этих ответов трудно оценить в каких-то конкретных единицах. Следовательно, эти данные являются порядковыми или ранжируемыми. Впрочем, иногда порядковым данным могут присваиваться какие-то условные порядковые числа, но и в этом случае количественная разница между различными рангами одной и той же последовательности носит весьма условный характер. Например, порядковыми данными являются пятибалльные оценки знаний учащихся, поскольку они не могут быть сгенерированы методом измерения в конкретных единицах, а получены методом достаточно субъективного оценивания.

      Созданная нами переменная Успеваемость относится к числу ранжируемых, но по умолчанию уровни фактора в R присваиваются текстовому вектору в алфавитном порядке. Поскольку переменная Успеваемость является порядковой, то такая градация в этом случае не подходит. Поэтому сначала проверим