Upoznavanje sa sintaksom jezika R i njegova primjena u osnovnoj statističkoj i grafičkoj analizi podataka

MS Windows

library(help = "base") #pomoć za paket base.
#setwd("Desktop/S721")
25*15
[1] 375
install.packages("wordcloud")
library(wordcloud)
library(help = "stats")

help(package = wordcloud)

ls("package:wordcloud")
a <- 1
b <- 1L
c <- "1"
d <- TRUE
typeof(a)
[1] "double"
typeof(b)
[1] "integer"
typeof(c)
[1] "character"
typeof(d)
[1] "logical"
is.integer(b)  # funkcijom is. testiramo je li objekt nekog tipa
[1] TRUE
is.double(b)
[1] FALSE
is.numeric(b)
[1] TRUE
b <- as.character(b)  # funkcijom as. pretvaramo objekt u drugi tip
typeof(b)
[1] "character"
d <- as.integer(d)
d
[1] 1
typeof(d)
[1] "integer"
x <- -5
x <- as.logical(x)
x
[1] TRUE
y <- 0
y <- as.logical(y)
y
[1] FALSE
1/0
[1] Inf
1/Inf
[1] 0
Inf + Inf
[1] Inf
Inf - Inf
[1] NaN
is.numeric(Inf)
[1] TRUE
is.double(Inf)
[1] TRUE
is.integer(Inf)
[1] FALSE
# ne postoji funkcija is.Inf, nego obrnuto:
is.finite(Inf) 
[1] FALSE
x <- NA
typeof(x)
[1] "logical"
is.na(0/0)
[1] TRUE
is.nan(0/0)
[1] TRUE
is.nan(5)
[1] FALSE
is.nan("Ana")
[1] FALSE
is.numeric("Ana")
[1] FALSE
is.numeric(5)
[1] TRUE
a <- c(TRUE, FALSE, T, F)
b <- c("Krk", "Pag", "Cres")
c <- c(7, 4, 8, 8, 5, 10)
d <- c(7L, 4L, 8L, 8L, 5L, 10L)
a <- 1:8
a
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8
b <- 11:15
b
[1] 11 12 13 14 15
seq(1, 10)
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
seq(1, 10, by = 2)
[1] 1 3 5 7 9
seq(1, 10, length.out = 4)
[1]  1  4  7 10
rep(c(1, 2, 3), times=2)
[1] 1 2 3 1 2 3
rep(c(1, 2, 3), each=2)
[1] 1 1 2 2 3 3
rep(c(1, 2, 3), length.out=5)
[1] 1 2 3 1 2
vector("double", 3)
[1] 0 0 0
vector("logical", 4)
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE
vector("character", 5)
[1] "" "" "" "" ""
a <- c(1, 2, 3)
b <- c(4, 5, 6)
c <- c(a, b)
c
[1] 1 2 3 4 5 6
a <- -10:-1
b <- seq(2, 100, 2)
granice <- seq(-5,5,length.out = 6)
c <- c(0:15,21:30) 
d <- c(rep(TRUE, 15), rep(FALSE, 15))
l <- c(TRUE, 2)
l
[1] 1 2
m <- c(2, "A")
m
[1] "2" "A"
n <- c(2L, "A")
n
[1] "2" "A"
typeof(l)
[1] "double"
typeof(m)
[1] "character"
typeof(n)
[1] "character"
v1 <- c("Sergej", 9, "sladoled", T)
names(v1) <- c("ime", "starost", "najdraža_hrana", "jedinac")

#vektor v1 sada izgleda ovako:
v1
           ime        starost najdraža_hrana        jedinac 
      "Sergej"            "9"     "sladoled"         "TRUE" 
v2 <- c(ime="Alex", starost="10", najdraža_hrana="hamburger", jedinac="FALSE")
v2
           ime        starost najdraža_hrana        jedinac 
        "Alex"           "10"    "hamburger"        "FALSE" 
attr(v1,"jezik") <-"hrv"
attr(v2, "jezik") <- "eng"
v1
           ime        starost najdraža_hrana        jedinac 
      "Sergej"            "9"     "sladoled"         "TRUE" 
attr(,"jezik")
[1] "hrv"
attributes(v1)
$names
[1] "ime"            "starost"        "najdraža_hrana" "jedinac"       

$jezik
[1] "hrv"
is.vector(v1)
[1] FALSE
length(v1)
[1] 4
nchar(v1)
           ime        starost najdraža_hrana        jedinac 
             6              1              8              4 
nchar(c(TRUE, FALSE, T, F))
[1] 4 5 4 5
nchar(c(9999L, 66L, -5L))
[1] 4 2 2
joga <- c(pon=T, uto=F, sri=T, čet=F, pet=T)
joga
  pon   uto   sri   čet   pet 
 TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE 
typeof(joga)
[1] "logical"
class(joga)
[1] "logical"
str(joga)
 Named logi [1:5] TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE
 - attr(*, "names")= chr [1:5] "pon" "uto" "sri" "čet" ...
a <- LETTERS
a
 [1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q" "R" "S"
[20] "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"
a[2]
[1] "B"
#izbor 5., 10. i 15. elementa
a[c(5, 10, 15)]
[1] "E" "J" "O"
#izbor svih elemenata između 11. i 15. člana, uključujući i njih
a[11:15]
[1] "K" "L" "M" "N" "O"
#svaki drugi element, počevši od prvog:
a[seq(1, 26, by = 2)]
 [1] "A" "C" "E" "G" "I" "K" "M" "O" "Q" "S" "U" "W" "Y"
a[1] <- "?"
a
 [1] "?" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q" "R" "S"
[20] "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"
a[2:4] <- "-"
a
 [1] "?" "-" "-" "-" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q" "R" "S"
[20] "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"
joga["sri"]
 sri 
TRUE 
r <- letters

r[10]
[1] "j"
r[1:5]
[1] "a" "b" "c" "d" "e"
r[1:3] <- "."
r
 [1] "." "." "." "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
[20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
r[length(r)]
[1] "z"
x <- c("A", "B", "C", "D")
x[-2]
[1] "A" "C" "D"
y <- 10:20
y <- y[-c(1,2)]
y
[1] 12 13 14 15 16 17 18 19 20
ljubimci <- c("pas", "mačak", "banana", "papiga", "ribica")
ljubimci <- ljubimci[-3]
v <- LETTERS
v[-c(1,length(v))]
 [1] "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q" "R" "S" "T"
[20] "U" "V" "W" "X" "Y"
t <- c(1, 2, 3, 4, 5)
t*2
[1]  2  4  6  8 10
t+10
[1] 11 12 13 14 15
t^2
[1]  1  4  9 16 25
t*3+5
[1]  8 11 14 17 20
sum(t)
[1] 15
min(t)
[1] 1
max(t)
[1] 5
mean(t)
[1] 3
r <- c(10:25, 35:50)
length(r)
[1] 32
sum(r)
[1] 960
r/2+5
 [1] 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0
[16] 17.5 22.5 23.0 23.5 24.0 24.5 25.0 25.5 26.0 26.5 27.0 27.5 28.0 28.5 29.0
[31] 29.5 30.0
t <- c(1, 2, 3, 4, 5)
s <- c(0, 2, 4, 6, 8)

t+s
[1]  1  4  7 10 13
t/s
[1]       Inf 1.0000000 0.7500000 0.6666667 0.6250000
t*s
[1]  0  4 12 24 40
sum(t*s)
[1] 80
t>s
[1]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
t!=s
[1]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
t==s
[1] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE
t <- c(1, 2, 3, 4, 5)
s <- c(3, 6, 9)

t+s
[1]  4  8 12  7 11
t/s
[1] 0.3333333 0.3333333 0.3333333 1.3333333 0.8333333
t*s
[1]  3 12 27 12 30
sum(t*s)
[1] 84
t>s
[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
t!=s
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
t==s
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
t <- c(1, 2, 3, 4)

t + 1
[1] 2 3 4 5
t + c(1, 2)
[1] 2 4 4 6
t + c(1, 2, 3)
[1] 2 4 6 5
t * 2
[1] 2 4 6 8
t * c(1, 2)
[1] 1 4 3 8
t * c(1, 2, 3)
[1] 1 4 9 4
t <- c(2, 4, 6, 8, 10)
s <- c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)

t[s]
[1] 2 4 8
t>2
[1] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
t[t>2]
[1]  4  6  8 10
t <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6,  7, 8, 9, 10)
t[c(T, F)]
[1] 1 3 5 7 9
m <- 1:30
m[c(T, F, F)]
 [1]  1  4  7 10 13 16 19 22 25 28
k <- 1:100
k <- k*3
k[k>280]
[1] 282 285 288 291 294 297 300
f <- c("Ivan", "Iva", "Branko", "Mia", "Ana")
f[nchar(f)==3]
[1] "Iva" "Mia" "Ana"
L <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE)
sum(L)
[1] 3
r <- c(1:4, 11:100)
length(r)
[1] 94
r[1:5]
[1]  1  2  3  4 11
r[r>5]
 [1]  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29
[20]  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48
[39]  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67
[58]  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86
[77]  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100
r[c(TRUE, FALSE, FALSE)] <- 0
matrix(data = 1:12, nrow = 3, ncol = 4)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    7   10
[2,]    2    5    8   11
[3,]    3    6    9   12
matrix(data = 1:12, nrow = 3, ncol = 4, byrow=TRUE)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    2    3    4
[2,]    5    6    7    8
[3,]    9   10   11   12
matrix(1:12, 3, 4, T)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    2    3    4
[2,]    5    6    7    8
[3,]    9   10   11   12
matrix(1:4, 2, 2, dimnames=list(c("Gore", "Dolje"), c("Lijevo", "Desno")))
      Lijevo Desno
Gore       1     3
Dolje      2     4
#definiramo vektor
m <- 1:12

#zadamo mu dvije dimenzije 3 x 4
dim(m) <- c(3,4)

#pridružimo matrici m imena redaka i stupaca
rownames(m) <- c("A", "B", "C")
colnames(m) <- c("1. stupac", "2. stupac", "3. stupac", "4. stupac")

#ispišemo matricu
m
  1. stupac 2. stupac 3. stupac 4. stupac
A         1         4         7        10
B         2         5         8        11
C         3         6         9        12
class(m)
[1] "matrix" "array" 
typeof(m)
[1] "integer"
is.matrix(m)
[1] TRUE
v <- seq(2, 18, 2)
M1 <- matrix(v, 3, 3)
rownames(M1) <- c(paste(1:3,". red", sep = ""))
colnames(M1) <- c(paste(1:3,". stupac", sep = ""))
M1
       1. stupac 2. stupac 3. stupac
1. red         2         8        14
2. red         4        10        16
3. red         6        12        18
m
  1. stupac 2. stupac 3. stupac 4. stupac
A         1         4         7        10
B         2         5         8        11
C         3         6         9        12
m[1,3]
[1] 7
m[1,]
1. stupac 2. stupac 3. stupac 4. stupac 
        1         4         7        10 
m[3,1] <- 100
m
  1. stupac 2. stupac 3. stupac 4. stupac
A         1         4         7        10
B         2         5         8        11
C       100         6         9        12
m[2,] <- m[2,]*10
m
  1. stupac 2. stupac 3. stupac 4. stupac
A         1         4         7        10
B        20        50        80       110
C       100         6         9        12
m["A", "2. stupac"]
[1] 4
m["B",]
1. stupac 2. stupac 3. stupac 4. stupac 
       20        50        80       110 
m[,c(1,2)]
  1. stupac 2. stupac
A         1         4
B        20        50
C       100         6
m[m>50]
[1] 100  80 110
m2 <- seq(1, 90, 6)

M2 <- matrix(m2, 5, 3)
M2[M2<30]
[1]  1  7 13 19 25
m <- matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3, byrow=TRUE)
n <- matrix(letters[1:12], nrow = 4, ncol = 3, byrow=TRUE)

rbind(m, n)
     [,1] [,2] [,3]
[1,] "1"  "2"  "3" 
[2,] "4"  "5"  "6" 
[3,] "a"  "b"  "c" 
[4,] "d"  "e"  "f" 
[5,] "g"  "h"  "i" 
[6,] "j"  "k"  "l" 
M <- matrix(1:12, nrow = 4, ncol = 3)
N <- matrix(LETTERS[1:16], nrow = 4 , ncol = 4)

MN <- cbind(M, N)
MN
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]
[1,] "1"  "5"  "9"  "A"  "E"  "I"  "M" 
[2,] "2"  "6"  "10" "B"  "F"  "J"  "N" 
[3,] "3"  "7"  "11" "C"  "G"  "K"  "O" 
[4,] "4"  "8"  "12" "D"  "H"  "L"  "P" 
typeof(M)
[1] "integer"
typeof(N)
[1] "character"
typeof(MN)
[1] "character"
class(M)
[1] "matrix" "array" 
class(N)
[1] "matrix" "array" 
class(MN)
[1] "matrix" "array" 
str(N)
 chr [1:4, 1:4] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" ...
n
     [,1] [,2] [,3]
[1,] "a"  "b"  "c" 
[2,] "d"  "e"  "f" 
[3,] "g"  "h"  "i" 
[4,] "j"  "k"  "l" 
t(n)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] "a"  "d"  "g"  "j" 
[2,] "b"  "e"  "h"  "k" 
[3,] "c"  "f"  "i"  "l" 
lista <- list(10, "Ana", c(FALSE, TRUE, TRUE), matrix(1:20, nrow=5, ncol=4))
lista
[[1]]
[1] 10

[[2]]
[1] "Ana"

[[3]]
[1] FALSE  TRUE  TRUE

[[4]]
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    6   11   16
[2,]    2    7   12   17
[3,]    3    8   13   18
[4,]    4    9   14   19
[5,]    5   10   15   20
lista[[2]]
[1] "Ana"
names(lista) <- c("broj", "ime", "status", "mjerenja")
lista
$broj
[1] 10

$ime
[1] "Ana"

$status
[1] FALSE  TRUE  TRUE

$mjerenja
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    6   11   16
[2,]    2    7   12   17
[3,]    3    8   13   18
[4,]    4    9   14   19
[5,]    5   10   15   20
lista2 <- list(broj = 5, 
               ime = "Mateo", 
               status = c(TRUE, FALSE, TRUE), 
               mjerenja = matrix(round(runif(20, 0, 20)), 4, 5)
               )
lista2
$broj
[1] 5

$ime
[1] "Mateo"

$status
[1]  TRUE FALSE  TRUE

$mjerenja
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]   12   15   17   19    3
[2,]   16    5    1   17    3
[3,]    6   18    3   18   19
[4,]    1   12   18    6    6
lista
$broj
[1] 10

$ime
[1] "Ana"

$status
[1] FALSE  TRUE  TRUE

$mjerenja
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    6   11   16
[2,]    2    7   12   17
[3,]    3    8   13   18
[4,]    4    9   14   19
[5,]    5   10   15   20
lista$mjerenja
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    6   11   16
[2,]    2    7   12   17
[3,]    3    8   13   18
[4,]    4    9   14   19
[5,]    5   10   15   20
lista$mjerenja[3,1]
[1] 3
lista[[4]][3,1]
[1] 3
listaa <- list(1, 2, "vektor", c(1, 2, 3), TRUE)
listaa[[2]] <- "tri"
#ili
#listaa[2] <- "tri"
listaa
[[1]]
[1] 1

[[2]]
[1] "tri"

[[3]]
[1] "vektor"

[[4]]
[1] 1 2 3

[[5]]
[1] TRUE
lista[[5]] <- "Peti element"
lista
$broj
[1] 10

$ime
[1] "Ana"

$status
[1] FALSE  TRUE  TRUE

$mjerenja
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    6   11   16
[2,]    2    7   12   17
[3,]    3    8   13   18
[4,]    4    9   14   19
[5,]    5   10   15   20

[[5]]
[1] "Peti element"
lista$dodatak <- "20 %"
lista
$broj
[1] 10

$ime
[1] "Ana"

$status
[1] FALSE  TRUE  TRUE

$mjerenja
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    6   11   16
[2,]    2    7   12   17
[3,]    3    8   13   18
[4,]    4    9   14   19
[5,]    5   10   15   20

[[5]]
[1] "Peti element"

$dodatak
[1] "20 %"
lista[[1]] <- NULL
listaA <- list(ime="Ana", prezime="Anic", godina=14)
listaB <- list(razred=8, ocjene=c(5, 4, 3), muzicka="TRUE", grad="Zagreb")
listaC <- c(listaA, listaB)
listaC
$ime
[1] "Ana"

$prezime
[1] "Anic"

$godina
[1] 14

$razred
[1] 8

$ocjene
[1] 5 4 3

$muzicka
[1] "TRUE"

$grad
[1] "Zagreb"
listaD <- list(listaA, listaB)
listaD
[[1]]
[[1]]$ime
[1] "Ana"

[[1]]$prezime
[1] "Anic"

[[1]]$godina
[1] 14


[[2]]
[[2]]$razred
[1] 8

[[2]]$ocjene
[1] 5 4 3

[[2]]$muzicka
[1] "TRUE"

[[2]]$grad
[1] "Zagreb"
listaE <- list(A = listaA, B = listaB)
listaE
$A
$A$ime
[1] "Ana"

$A$prezime
[1] "Anic"

$A$godina
[1] 14


$B
$B$razred
[1] 8

$B$ocjene
[1] 5 4 3

$B$muzicka
[1] "TRUE"

$B$grad
[1] "Zagreb"
unlist(listaC)
     ime  prezime   godina   razred  ocjene1  ocjene2  ocjene3  muzicka 
   "Ana"   "Anic"     "14"      "8"      "5"      "4"      "3"   "TRUE" 
    grad 
"Zagreb" 
unlist(listaD)
     ime  prezime   godina   razred  ocjene1  ocjene2  ocjene3  muzicka 
   "Ana"   "Anic"     "14"      "8"      "5"      "4"      "3"   "TRUE" 
    grad 
"Zagreb" 
attributes(listaA)
$names
[1] "ime"     "prezime" "godina" 
attr(listaA, "names")
[1] "ime"     "prezime" "godina" 
listaD[[2]]
$razred
[1] 8

$ocjene
[1] 5 4 3

$muzicka
[1] "TRUE"

$grad
[1] "Zagreb"
listaD[[2]][2]
$ocjene
[1] 5 4 3
listaD[[2]][[2]]
[1] 5 4 3
listaD[[2]]$ocjene
[1] 5 4 3
listaD[[2]][[2]][1]
[1] 5
listaD[[2]]$ocjene[1]
[1] 5
listaE$A
$ime
[1] "Ana"

$prezime
[1] "Anic"

$godina
[1] 14
listaE$A$ime
[1] "Ana"
listaE$B$ocjene[2]
[1] 4
listaE$A$godina
[1] 14
listaE$A[[3]]
[1] 14
listaE$A[3]
$godina
[1] 14
typeof(listaE)
[1] "list"
class(listaE)
[1] "list"
str(listaE)
List of 2
 $ A:List of 3
  ..$ ime    : chr "Ana"
  ..$ prezime: chr "Anic"
  ..$ godina : num 14
 $ B:List of 4
  ..$ razred : num 8
  ..$ ocjene : num [1:3] 5 4 3
  ..$ muzicka: chr "TRUE"
  ..$ grad   : chr "Zagreb"
listaD[[3]] <- matrix(1:4, 2, 2)
listaD
[[1]]
[[1]]$ime
[1] "Ana"

[[1]]$prezime
[1] "Anic"

[[1]]$godina
[1] 14


[[2]]
[[2]]$razred
[1] 8

[[2]]$ocjene
[1] 5 4 3

[[2]]$muzicka
[1] "TRUE"

[[2]]$grad
[1] "Zagreb"


[[3]]
     [,1] [,2]
[1,]    1    3
[2,]    2    4
listaE$B$skola <- "Gimanzija"
listaE
$A
$A$ime
[1] "Ana"

$A$prezime
[1] "Anic"

$A$godina
[1] 14


$B
$B$razred
[1] 8

$B$ocjene
[1] 5 4 3

$B$muzicka
[1] "TRUE"

$B$grad
[1] "Zagreb"

$B$skola
[1] "Gimanzija"
attributes(listaD)
NULL
cat(".\n.\n")  # razmak između rezultata
.
.
attributes(listaE)
$names
[1] "A" "B"
Ime <- c("Ana", "Iva", "Leo", "Teo", "Mateo")
Dob <- c(25, 31, 28, 33, 30)
VozackaDozvola <- c(FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, TRUE)
Grad <- c("Zagreb", "Split", "Zagreb", "Rijeka", "Rijeka")

grupa <- data.frame(Ime, Dob, VozackaDozvola, Grad)
grupa
grupa2 <- data.frame(Ime = c("Ema", "Branko", "David"), 
                     Dob = c(26, 27, 22), 
                     VozackaDozvola = c(TRUE, FALSE, TRUE), 
                     Grad = c("Bjelovar", "Zadar", "Kutina")
                     )
grupa2
dim(grupa)
[1] 5 4
length(grupa)
[1] 4
nrow(grupa)
[1] 5
ncol(grupa)
[1] 4
typeof(grupa)
[1] "list"
class(grupa)
[1] "data.frame"
names(grupa2) <- c("Name", "Age", "DrivingLicence", "City")
grupa2
rownames(grupa2)<- c("1.", "2.", "3.")
grupa2
grupa["Dob"]  
grupa[2]
grupa[[2]]
[1] 25 31 28 33 30
grupa$Dob
[1] 25 31 28 33 30
grupa[,2]
[1] 25 31 28 33 30
grupa$Dob[1]
[1] 25
grupa[1,2]
[1] 25
grupa[[2]][1]
[1] 25
mean(grupa$Dob)
[1] 29.4
sum(grupa$VozackaDozvola)
[1] 3
mean(grupa$Dob[grupa$VozackaDozvola==TRUE])
[1] 31.33333
subset(grupa, Grad != "Zagreb")
zagrepcani <- subset(grupa, Grad == "Zagreb")
mean(zagrepcani$Dob)
[1] 26.5
novi <- data.frame(Ime = "Aron", 
                   Dob = 34, 
                   VozackaDozvola = TRUE, 
                   Grad = "Zagreb")

grupa <- rbind(grupa, novi )
grupa
x <- c(3, 1, 5, 2, 4)
order(x)
[1] 2 4 1 5 3
order(grupa$Dob)
[1] 1 3 5 2 4 6
grupa[order(grupa$Dob),] 
grupa[order(grupa$Dob, decreasing = T),] # argumentom decreasing funkcije order() reguliramo da li će niz biti uzlazan ili silazan
grupa$Grad <- NULL
grupa
grupa[-2]
grupa
grupa <- grupa[-2]
grupa
grupa <- grupa[-4,]
grupa
grupa[-c(1,3,5),]
grupa$VozackaDozvola[grupa$Ime=="Iva"] <- NA
grupa
grupa[5,2] <- NA
grupa
Film <- c("Black Panther", "Star Wars: The Last Jedi", "Rogue One: A Star Wars Story", "Star Wars: The Force Awakens", "American Sniper")
Godina <- c(2018, 2017, 2016, 2015, 2014)
Zarada <- c(700059566, 620181382, 532177324, 936662225, 350126372)
Distributer <- c("Buena Vista", "Buena Vista", "Buena Vista", "Buena Vista", "Warner Bros")
topLista <- data.frame(Film, Godina, Zarada, Distributer)
topLista
topLista[1:3, 1:2]
topLista[order(topLista$Zarada, decreasing = TRUE),]
topLista$Distributer <- NULL
topLista
topLista <- topLista[-1,]
topLista
topLista[topLista$Zarada>500000000,]
deniro <- read.csv("Podaci/deniro.csv")
head(deniro)
tail(deniro)
summary(deniro)
      Year          Score          Title          
 Min.   :1968   Min.   :  4.0   Length:87         
 1st Qu.:1988   1st Qu.: 38.0   Class :character  
 Median :1997   Median : 65.0   Mode  :character  
 Mean   :1996   Mean   : 58.2                     
 3rd Qu.:2007   3rd Qu.: 80.0                     
 Max.   :2016   Max.   :100.0                     
str(deniro)
'data.frame':   87 obs. of  3 variables:
 $ Year : int  1968 1970 1970 1971 1973 1973 1974 1976 1976 1977 ...
 $ Score: int  86 17 73 40 98 88 97 41 99 47 ...
 $ Title: chr  "Greetings" "Bloody Mama" "Hi Mom!" "Born to Win" ...
data(iris)
data(mtcars)
data()
?iris
abc <- "http://www.abc.net.au/local/data/public/stations/abc-local-radio.csv"

radio <- read.table(abc,
                   header = TRUE, 
                   sep ="," )
x <- factor(c("lijevo", "desno", "desno", "lijevo"))
levels(x)
[1] "desno"  "lijevo"
x <- factor(c("lijevo", "desno", "desno", "lijevo"), levels = c("lijevo", "sredina", "desno"))
x
[1] lijevo desno  desno  lijevo
Levels: lijevo sredina desno
#ukupni broj razina faktora x:
length(levels(x))
[1] 3
#korišteni broj razina faktora x
length(unique(x))
[1] 2
x[1] <- "sredina"
x
[1] sredina desno   desno   lijevo 
Levels: lijevo sredina desno
x[1] <- "gore"
x
[1] <NA>   desno  desno  lijevo
Levels: lijevo sredina desno
levels(x) <- c(levels(x), "dolje", "gore")
x
[1] <NA>   desno  desno  lijevo
Levels: lijevo sredina desno dolje gore
y <- factor(c(5,3,4,3,3))
y
[1] 5 3 4 3 3
Levels: 3 4 5
y[1]+y[2]
[1] NA
as.numeric(y)
[1] 3 1 2 1 1
str(y)
 Factor w/ 3 levels "3","4","5": 3 1 2 1 1
boje <- factor(c("Plava","Crvena", "Crvena", "Plava", "Crvena"))
str(boje)
 Factor w/ 2 levels "Crvena","Plava": 2 1 1 2 1
typeof(x)
[1] "integer"
class(x)
[1] "factor"
as.numeric(as.character(y))
[1] 5 3 4 3 3
deniro$Title <- as.factor(deniro$Title)
str(deniro)
'data.frame':   87 obs. of  3 variables:
 $ Year : int  1968 1970 1970 1971 1973 1973 1974 1976 1976 1977 ...
 $ Score: int  86 17 73 40 98 88 97 41 99 47 ...
 $ Title: Factor w/ 87 levels "15 Minutes","1900",..: 28 12 33 13 47 10 74 78 67 2 ...
oci <- rep(c("Plave", "Smeđe", "Zelene"), 5)
kosa <- rep(c("Smeđa", "Crna", "Plava", "Crvena", "Sijeda"), 3)
spol <-  c(rep("Muški", 7), rep("Ženski", 8))

uzorak <- as.data.frame(cbind(spol, kosa, oci), stringsAsFactors = F)
uzorak
table(uzorak$spol)

 Muški Ženski 
     7      8 
table(uzorak$kosa)

  Crna Crvena  Plava Sijeda  Smeđa 
     3      3      3      3      3 
table(uzorak$oci)

 Plave  Smeđe Zelene 
     5      5      5 
table(uzorak$spol, uzorak$kosa)
        
         Crna Crvena Plava Sijeda Smeđa
  Muški     2      1     1      1     2
  Ženski    1      2     2      2     1
table(uzorak$spol, uzorak$kosa, uzorak$oci)
, ,  = Plave

        
         Crna Crvena Plava Sijeda Smeđa
  Muški     1      1     0      0     1
  Ženski    0      0     1      1     0

, ,  = Smeđe

        
         Crna Crvena Plava Sijeda Smeđa
  Muški     1      0     0      1     0
  Ženski    0      1     1      0     1

, ,  = Zelene

        
         Crna Crvena Plava Sijeda Smeđa
  Muški     0      0     1      0     1
  Ženski    1      1     0      1     0
sort(table(radio$State), decreasing = TRUE)

NSW QLD VIC  WA  SA  NT TAS ACT 
 14  11   9   8   5   3   2   1 
sort(table(deniro$Year), decreasing = TRUE)

1991 2013 1987 1990 1993 1996 1997 2000 2005 2010 2011 2012 2015 1970 1973 1976 
   4    4    3    3    3    3    3    3    3    3    3    3    3    2    2    2 
1977 1984 1989 1992 1995 1998 1999 2001 2002 2004 2007 2008 1968 1971 1974 1978 
   2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    1    1    1    1 
1980 1981 1983 1985 1986 1988 1994 2003 2006 2009 2014 2016 
   1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1 
sortirani_deniro <- deniro[order(deniro$Score, decreasing=T),]
#install.packages("DT")
library(DT) #za ispis cijelog sortiranog podatkovnog okvira koristit ćemo funkciju datatable iz paketa DT

datatable(sortirani_deniro)
deniro[which.max(deniro$Score),]
?matrix
matrix(data = 1:12, nrow = 3, ncol = 4)  
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    7   10
[2,]    2    5    8   11
[3,]    3    6    9   12
# kod spajanja prema nazivu, redoslijed argumenata je nebitan
matrix(ncol = 4, data = 1:12, nrow = 3) 
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    7   10
[2,]    2    5    8   11
[3,]    3    6    9   12
matrix(da = 1:12, nr = 3, nc = 4) # navedemo najkraću verziju naziva argumenta tako da ono bude jedinstveno za tu funkciju (npr. 'd = ' se može odnositi i na data i na dimnames tako da se za argument data treba koristiti 'da', 'dat' ili 'data')
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    7   10
[2,]    2    5    8   11
[3,]    3    6    9   12
matrix(1:12, 3, 4) # kod spajanja prema poziciji, pozicija argumenata, odnosno redoslijed je presudan
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    7   10
[2,]    2    5    8   11
[3,]    3    6    9   12
?seq
seq(0, 1, length.out = 11)
 [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
seq(stats::rnorm(20)) # effectively 'along'
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
seq(1, 9, by = 2)     # matches 'end'
[1] 1 3 5 7 9
seq(1, 9, by = pi)    # stays below 'end'
[1] 1.000000 4.141593 7.283185
seq(1, 6, by = 3)
[1] 1 4
seq(1.575, 5.125, by = 0.05)
 [1] 1.575 1.625 1.675 1.725 1.775 1.825 1.875 1.925 1.975 2.025 2.075 2.125
[13] 2.175 2.225 2.275 2.325 2.375 2.425 2.475 2.525 2.575 2.625 2.675 2.725
[25] 2.775 2.825 2.875 2.925 2.975 3.025 3.075 3.125 3.175 3.225 3.275 3.325
[37] 3.375 3.425 3.475 3.525 3.575 3.625 3.675 3.725 3.775 3.825 3.875 3.925
[49] 3.975 4.025 4.075 4.125 4.175 4.225 4.275 4.325 4.375 4.425 4.475 4.525
[61] 4.575 4.625 4.675 4.725 4.775 4.825 4.875 4.925 4.975 5.025 5.075 5.125
seq(17) # same as 1:17, or even better seq_len(17)
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17
seq(0, 100, by = 4)
 [1]   0   4   8  12  16  20  24  28  32  36  40  44  48  52  56  60  64  68  72
[20]  76  80  84  88  92  96 100
seq(0, 100, length.out = 26)
 [1]   0   4   8  12  16  20  24  28  32  36  40  44  48  52  56  60  64  68  72
[20]  76  80  84  88  92  96 100
seq(0, 100, along.with = letters)
 [1]   0   4   8  12  16  20  24  28  32  36  40  44  48  52  56  60  64  68  72
[20]  76  80  84  88  92  96 100
M <- matrix(1:12, 3, 4)
M
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    4    7   10
[2,]    2    5    8   11
[3,]    3    6    9   12
apply(M,  1, sum) #zbroj po redcima
[1] 22 26 30
apply(M,  2, sum) #zbroj po stupcima
[1]  6 15 24 33
total <- apply(M, 2, sum) #zbrajamo po stupcima
M <- rbind(M, total)
M
      [,1] [,2] [,3] [,4]
         1    4    7   10
         2    5    8   11
         3    6    9   12
total    6   15   24   33
sample <- sample(100, 20)

A <- matrix(sample, 5, 4)
Srednja_Vrijednost <- apply(A, 1, mean)
A <- cbind(A, Srednja_Vrijednost)
A
                 Srednja_Vrijednost
[1,] 83 42 74 55              63.50
[2,]  9 54 15 30              27.00
[3,] 43 20 68 23              38.50
[4,]  7 35 77 67              46.50
[5,] 47 37 79 52              53.75
A <- matrix(1:12, 4, 3)
B <- matrix(11:30, 5, 4)
C <- matrix(LETTERS[1:24], 6, 4)
ABC <- list(A, B, C)
ABC
[[1]]
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    5    9
[2,]    2    6   10
[3,]    3    7   11
[4,]    4    8   12

[[2]]
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]   11   16   21   26
[2,]   12   17   22   27
[3,]   13   18   23   28
[4,]   14   19   24   29
[5,]   15   20   25   30

[[3]]
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] "A"  "G"  "M"  "S" 
[2,] "B"  "H"  "N"  "T" 
[3,] "C"  "I"  "O"  "U" 
[4,] "D"  "J"  "P"  "V" 
[5,] "E"  "K"  "Q"  "W" 
[6,] "F"  "L"  "R"  "X" 
lapply(ABC, "[", 2,)
[[1]]
[1]  2  6 10

[[2]]
[1] 12 17 22 27

[[3]]
[1] "B" "H" "N" "T"
lapply(ABC, "[", ,1)
[[1]]
[1] 1 2 3 4

[[2]]
[1] 11 12 13 14 15

[[3]]
[1] "A" "B" "C" "D" "E" "F"
lapply(ABC, as.character)
[[1]]
 [1] "1"  "2"  "3"  "4"  "5"  "6"  "7"  "8"  "9"  "10" "11" "12"

[[2]]
 [1] "11" "12" "13" "14" "15" "16" "17" "18" "19" "20" "21" "22" "23" "24" "25"
[16] "26" "27" "28" "29" "30"

[[3]]
 [1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N" "O" "P" "Q" "R" "S"
[20] "T" "U" "V" "W" "X"
lapply(ABC, apply, 2, as.character )
[[1]]
     [,1] [,2] [,3]
[1,] "1"  "5"  "9" 
[2,] "2"  "6"  "10"
[3,] "3"  "7"  "11"
[4,] "4"  "8"  "12"

[[2]]
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] "11" "16" "21" "26"
[2,] "12" "17" "22" "27"
[3,] "13" "18" "23" "28"
[4,] "14" "19" "24" "29"
[5,] "15" "20" "25" "30"

[[3]]
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] "A"  "G"  "M"  "S" 
[2,] "B"  "H"  "N"  "T" 
[3,] "C"  "I"  "O"  "U" 
[4,] "D"  "J"  "P"  "V" 
[5,] "E"  "K"  "Q"  "W" 
[6,] "F"  "L"  "R"  "X" 
sapply(ABC, min)
[1] "1"  "11" "A" 
lapply(ABC, min)
[[1]]
[1] 1

[[2]]
[1] 11

[[3]]
[1] "A"
str(iris)
'data.frame':   150 obs. of  5 variables:
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
tapply(iris$Petal.Length, iris$Species, mean)
    setosa versicolor  virginica 
     1.462      4.260      5.552 
aggregate(iris[,1:4], list(Vrste = iris$Species), mean)
deniro <- read.csv("Podaci/deniro.csv")
head(deniro)
tapply(deniro$Title, deniro$Year, length)
1968 1970 1971 1973 1974 1976 1977 1978 1980 1981 1983 1984 1985 1986 1987 1988 
   1    2    1    2    1    2    2    1    1    1    1    2    1    1    3    1 
1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 
   2    3    4    2    3    1    2    3    3    2    2    3    2    2    1    2 
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 
   3    1    2    2    1    3    3    3    4    1    3    1 
#pregledniji način prikaza je sortirani niz
sort(tapply(deniro$Title, deniro$Year, length))
1968 1971 1974 1978 1980 1981 1983 1985 1986 1988 1994 2003 2006 2009 2014 2016 
   1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1 
1970 1973 1976 1977 1984 1989 1992 1995 1998 1999 2001 2002 2004 2007 2008 1987 
   2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    2    3 
1990 1993 1996 1997 2000 2005 2010 2011 2012 2015 1991 2013 
   3    3    3    3    3    3    3    3    3    3    4    4 
# Za testiranje parnih brojeva koristimo operator modulo:
a <- seq(1, 100, 3)
a[a %% 2 == 0]
 [1]   4  10  16  22  28  34  40  46  52  58  64  70  76  82  88  94 100
b <- 1:10
b <- b^2
b[b %% 2 == 1]
[1]  1  9 25 49 81
x <- c(1, 0, 1, 1, 0)
y <- c(0, 1, 0, 1, 1)

x==y
[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
x>y
[1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE
x&y
[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE
x&&y
[1] FALSE
x|y
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
x||y
[1] TRUE
x!=y
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
!x
[1] FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE
options(digits = 7)
1/3
[1] 0.3333333
options(digits = 2)
1/3
[1] 0.33
options(digits = 2)
100/3
[1] 33
options(digits = 4 )
100/3
[1] 33.33
options(digits = 7) #vraćanje na standardnu postavku
x=1000000/3
format(x, big.mark = ".", decimal.mark = ",", nsmall = 4)
[1] "333.333,3333"
format(5.4e16)
[1] "5.4e+16"
format(5.4e16, scientific = FALSE)
[1] "54000000000000000"
round(10/3, 1)*2
[1] 6.6
round(10/3*2, 1)
[1] 6.7
sample(100, 4)
[1] 80 66 60  3
set.seed(1)
sample(100,4)
[1] 68 39  1 34
apropos("read")
 [1] "read.csv"         "read.csv2"        "read.dcf"         "read.delim"      
 [5] "read.delim2"      "read.DIF"         "read.fortran"     "read.ftable"     
 [9] "read.fwf"         "read.socket"      "read.table"       "read_chunk"      
[13] "read_demo"        "read_rforge"      "readBin"          "readChar"        
[17] "readCitationFile" "readClipboard"    "readline"         "readLines"       
[21] "readRDS"          "readRegistry"     "readRenviron"     "Sys.readlink"    
library(help="base")
vektor <- c(1, 2, 3)
print(vektor)
[1] 1 2 3
cat(vektor, " -> Ovo je naš vektor.")
1 2 3  -> Ovo je naš vektor.
rm(vektor)
a <- c("A", "B", "C")
b <- seq(1, 100, 7)
save(a, b, file = "vektori.RData")  # pohranjivanje objekata a i b
rm(a, b)                            # brisanje objekata a i b
load("vektori.Rdata")               # ponovno učitavanje objekata a i b
save.image("Funkcije")  # spremanje radnog okruženja
rm(list = ls())         # brisanje radnog okruženja 
load("Funkcije")        # učitavanje radnog okruženja 
plot(cars)
deniro <- read.csv("Podaci/deniro.csv")
plot(deniro)
?plot
plot(x = cars$speed, y = cars$dist)
plot(cars$dist)
plot(cars, xlab="Brzina", ylab="Zaustavni put")
plot(cars, main="Automobili")
plot(cars, sub="Podatkovni skup iz sustava R")
plot(cars, col=2)  # ili plot(cars, col="red")
plot(cars, xlim=c(-10, 40), ylim=c(-20, 150))
plot(cars, pch=8)
plot(cars, cex=4)
plot(cars, pch=23, col="blue", bg="plum")
plot(cars, las=1)
data(iris)
plot(iris$Petal.Width, iris$Petal.Length, 
     main = "Latice irisa", 
     xlab="Širina latica", 
     ylab="Duljina latica", 
     pch=16, col=4, 
     cex.main=1.5, 
     las=1)
plot(iris$Petal.Width, iris$Petal.Length, col=iris$Species)  #sa standardnim bojama (1, 2, 3...)
plot(iris$Petal.Width, iris$Petal.Length, col=c(4, "chocolate", 6)[iris$Species])  #sa vlastitim izborom boja
plot(iris$Petal.Width, iris$Petal.Length, 
     col=c(2, 4, 1)[iris$Species], 
     pch=c(23, 24, 25)[iris$Species], 
     bg=c(8, 2, 3)[iris$Species],
     cex=c(2, 1.5, 1)[iris$Species])
par(mfrow = c(1,2), pch = 16, bg = "darkcyan", col=7, col.main=2, las=1)
plot(cars, main="G r a f  1")
plot(cars, main = "Graf 2", family="mono", cex=0.5, cex.main = 2)
plot(cars)
abline(a= -10, b=3.3)
linearni_model <- lm(cars$dist~cars$speed)
koef <- linearni_model$coefficients

plot(cars)
abline(a= koef[1], b=koef[2])
# a može i kraće:
# plot(cars)
# abline(linearni_model)
plot(cars, type="l")
points(x=c(7, 8),y=c(85, 85), col=2, pch=1, cex=2)

points(x=c(7, 8),y=c(85, 85), col="black", pch=16, cex=0.5)
points(x=c(6.5, 7, 7.5, 8, 8.5),y=c(68, 65, 64, 65, 68), col=2, pch=17)
plot(cars)
text(8,100, "Automobili", cex=2, col=4)
plot(cars, axes=F)
axis(1, 1:26, LETTERS, col.axis = "blue")
axis(3, col = "gold", lty = 2, lwd = 1.5)
axis(4, col = "violet", col.axis="dark violet", lwd = 2)
par(mfrow=c(1, 2), bg=8, cex.main=1.5, cex.lab=1)
plot(iris$Sepal.Width, iris$Sepal.Length, col = c(1, 4, 7)[iris$Species], xlab="Širina", ylab = "Duljina", main = "Sepal" )
abline(0, 1.5)
abline(0.5,2)
plot(iris$Petal.Width, iris$Petal.Length, col = c(1, 4, 7)[iris$Species], xlab="Širina", ylab = "Duljina", main = "Petal")
abline(0.75,2.5, lty=2)
points(mean(iris$Petal.Width), mean(iris$Petal.Length), col=2, pch=16, cex=1.5)
hist(cars$dist, main="Histogram")
par(mfrow = c(1,3))
hist(cars$dist, main="Standardni histogram")
hist(cars$dist, breaks = 10, main="Histogram s deset intervala")
hist(cars$dist, breaks = c(0, 30, 60, 120), main="Histogram s tri intervala")
par(mfrow=c(2,2))
hist(iris$Sepal.Length, xlab = "Sepal Length", col=8)
hist(iris$Sepal.Width, xlab = "Sepal Width", col=7)
hist(iris$Petal.Length, xlab = "Petal Length", col="plum")
hist(iris$Petal.Width, xlab = "Petal Width", col="coral")
boxplot(cars)
boxplot(Petal.Length ~ Species, 
        data = iris,
        main = "Dijagram pravokutnika", 
        sub="Podatkovni okvir iris")
n <- seq(-5,5,l=1000)
x1 <- rnorm(n, 0, 1)
x2 <- rnorm(n, 5, 1)
x <- c(x1, x2)

par(mfrow=c(1, 2))
boxplot(x, main ="Dijagram pravokutnika", sub = "Deskriptivna statistika")
hist(x, 50, main ="Histogram", sub = "Razdioba")
boxplot(iris[1:4])
title(main="Dijagram pravokutnika", sub="Podatkovni okvir iris")
Broj_putnika <- c(Pon = 15, Uto = 14, Sri = 20, Cet = 25, Pet = 40, Sub = 42, Ned = 35)

barplot(Broj_putnika)
#izrada matrice:
set.seed(1)
Broj_putnika2 <- matrix(sample(70, 14), 7, 2)
rownames(Broj_putnika2) <- c("Pon", "Uto", "Sri", "Cet", "Pet", "Sub", "Ned")
colnames(Broj_putnika2) <- c("Zagreb", "Split")
# beside = FALSE
par(mar=c(4,4,4,6))
barplot(Broj_putnika2, 
        beside = FALSE, 
        ylim = c(0,350), 
        space=1,
        legend.text = TRUE, 
        args.legend = list(x="right", bty="n", inset=-0.15), main = "Stupčasti grafikon")
# beside = TRUE
par(mar=c(4,7,4,4))
barplot(Broj_putnika2, 
        beside = TRUE, 
        legend.text = TRUE, 
        args.legend = list(x="bottom", horiz=T, bty="n", inset=-0.3, x.intersp=0.5, pt.cex=1),
        main="Stupčasti grafikon")
srednje_vrijednosti_iris <- aggregate(iris[1:4], list(iris$Species), mean)
legend_iris <- as.vector(srednje_vrijednosti_iris$Group.1)
srednje_vrijednosti_iris <- as.matrix(srednje_vrijednosti_iris[,2:5])
barplot(srednje_vrijednosti_iris, beside=T, col=c("plum1", "plum3", "plum4"), ylim=c(0,7))
legend(legend=legend_iris, x="topright", fill=c("plum1", "plum3", "plum4"))
title(main="Stupčasti grafikon srednjih vrijednosti cvjetova irisa" )
library(lattice)
data("PlantGrowth")
xyplot(weight~group, PlantGrowth)
xyplot(Petal.Length~Petal.Width, iris, main = "Irisove latice")
densityplot(~weight|group, PlantGrowth)
densityplot(~weight, PlantGrowth, 
            groups = group, 
            plot.points = FALSE, 
            auto.key = list(space = "right",  #dodjeljuje legendu
                            points = TRUE, 
                            lines = TRUE),
            main = "Graf gustoće vjerojatnosti",
            xlab = "Težina",
            ylab = "Vjerojatnost") 
densityplot(~Petal.Width, iris, lty =2, col=2,
            main="Funkcija gustoće vjerojatnosti varijable Petal.Width", sub=" Podatkovni okvir iris")
densityplot(~Petal.Width, iris, groups = Species, 
            lty =2,
            auto.key = list(space = "top", 
                            columns=3,
                            lines = TRUE),
            main="Funkcija gustoće vjerojatnosti varijable Petal.Width\n ovisno o vrsti cvijeta", 
            sub=" Podatkovni okvir iris")
histogram(~weight|group, PlantGrowth)
histogram(~weight|group, PlantGrowth, nint = 10,
          main = "Histogrami s podešenim brojem razreda")
histogram(~Petal.Width|Species, iris,
          main="Histogram varijable Petal.Width ovisno o vrsti cvijeta iris")
bwplot(weight ~ group , PlantGrowth)
bwplot( Petal.Length ~ Species, iris,
        main = "Dijagram pravokutnika varijable Petal.Length \novisno o vrsti cvijeta iris")
data(barley)
str(barley)
'data.frame':   120 obs. of  4 variables:
 $ yield  : num  27 48.9 27.4 39.9 33 ...
 $ variety: Factor w/ 10 levels "Svansota","No. 462",..: 3 3 3 3 3 3 7 7 7 7 ...
 $ year   : Factor w/ 2 levels "1932","1931": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ site   : Factor w/ 6 levels "Grand Rapids",..: 3 6 4 5 1 2 3 6 4 5 ...
head(barley, 10)
summary(barley)
     yield            variety     year                 site   
 Min.   :14.43   Svansota :12   1932:60   Grand Rapids   :20  
 1st Qu.:26.88   No. 462  :12   1931:60   Duluth         :20  
 Median :32.87   Manchuria:12             University Farm:20  
 Mean   :34.42   No. 475  :12             Morris         :20  
 3rd Qu.:41.40   Velvet   :12             Crookston      :20  
 Max.   :65.77   Peatland :12             Waseca         :20  
                 (Other)  :48                                 
barchart(yield~variety, barley)
barley_sum <- aggregate(yield~variety, barley, sum)
barchart(yield~variety, barley_sum)
barchart(yield ~ variety,  data = barley_sum,
         ylim=c(0, 500),                        #podešavanje raspona osi y 
        scales = list(x = list(rot = 45)))      #rotacija naziva kategorija na osi x
barley_sum2 <- aggregate(yield~variety*year, barley, sum)
barchart(yield ~ variety|year,  data = barley_sum2,
         scales = list(x = list(rot = 45)))
barchart(yield ~ variety|year,  data = barley, 
         groups = site,
         main = "Stupčasti dijagram \n",
         xlab = "Variaty (Varijetet)",                
         ylab = "Yield (Prinos)",
         scales = list(x = list(rot = 45)),
         auto.key = list(rectangles = TRUE, space = 'top', columns = 3),#postavke legende
         box.width = 0.8,                                               #širina stupaca  
         par.settings = list(fontsize=list(text=12)))                   #veličina naziva kategorija na osi x
barchart(yield ~ variety|site,  data = barley, 
         groups = year,
         stack = TRUE,                           #stupci su naslagani jedan na drugog
         main = "Stupčasti dijagram \n",
         xlab = "Variaty (Varijetet)",                
         ylab = "Yield (Prinos)",
         scales = list(x = list(rot = 45)),
         auto.key = list(rectangles = TRUE, space = 'top', columns = 2))
barchart(yield~site|variety, barley, groups = year, beside = TRUE, 
         scales = list(x = list(rot = 60)),
         auto.key = list(rectangles = TRUE, space = 'top', columns = 2),
         main = "Stupčasti dijagram podatkovnog okvira barley")
panel.smoother <- function(x, y) {
  panel.xyplot(x, y) # crta sve točke xyplot grafa
  panel.loess(x, y)  # ucrtava glatku krivulju
  panel.grid()       # dodaje mrežu 
}  

xyplot(dist~speed, cars, panel=panel.smoother)  
palette(c("palegreen", "seagreen1","turquoise", "lightseagreen","plum", "orchid"))
barplot(rep(1,12), col = 1:12, xlab="", ylab="", 
        names.arg = 1:12, cex.names = 0.8, axes = FALSE,
        main="Ručno izrađena paleta boja po vlastitom izboru" )
palette((gray(seq(0,1,len = 12))))
palette()
 [1] "black"   "gray9"   "gray18"  "#464646" "#5D5D5D" "#747474" "#8B8B8B"
 [8] "#A2A2A2" "#B9B9B9" "gray82"  "gray91"  "white"  
barplot(rep(1,12), col = 1:12, xlab="", ylab="", axes = FALSE,
        names.arg = 1:12, cex.names = 0.8,
         main="Siva paleta duljine 12" )
palette(rainbow(12))

barplot(rep(1,12), col = 1:12, xlab="", ylab="", axes = FALSE,
        names.arg = 1:12, cex.names = 0.8,
         main="Paleta duginih boja duljine 12" )
palette("default")
barplot(rep(1,8), col = 1:8, xlab="", ylab="", axes = FALSE,
        names.arg = 1:8, cex.names = 0.8,
         main="Standardna paleta" )
moja_paleta <- colorRampPalette(c("green", "blue"))    # moja_paleta je funkcija
palette(moja_paleta(12))  # funkciji moja_paleta prosljeđujemo broj 12 kao ukupan broj boja u paleti

barplot(rep(1,12), col = 1:12, xlab="", ylab="", axes = FALSE,
        names.arg = 1:12, cex.names = 0.8,
         main="ColorRampPalette: moja_paleta" )
#install.packages("RColorBrewer")
library(RColorBrewer)
display.brewer.all()
barplot(rep(1,12), col = brewer.pal(12, "PuRd"), 
        xlab="", ylab="", axes = FALSE,
        names.arg = 1:12, cex.names = 0.8,
         main='brewer.pal(12, "PuRd")' )
nova_paleta1 <- brewer.pal(9, "PuRd")
nova_paleta <- colorRampPalette(nova_paleta1)(12)    #nova_paleta sada nije funkcija nego vektor boja

# drugi način
#nova_paleta <- colorRampPalette(brewer.pal(9, "PuRd"))(12)
barplot(rep(1,12), col = nova_paleta, 
        xlab="", ylab="", axes = FALSE,
        names.arg = 1:12, cex.names = 0.8,
         main='colorRampPalette(brewer.pal(9, "PuRd"))(12)' )
data(volcano)
str(volcano)
 num [1:87, 1:61] 100 101 102 103 104 105 105 106 107 108 ...
image(volcano)
paleta30 <- colorRampPalette(brewer.pal(9, "YlOrRd"))(30)
image(volcano, col=paleta30)
X <- rnorm (10000) 
Y <- rnorm (10000) 
Z <- cbind(X,Y) 

par(mfrow=c(1,2))
plot(X,Y, main="plot()")
smoothScatter(X,Y, main="smoothScatter()")
par(mfrow=c(1,2))
rozocrna_paleta <- colorRampPalette(c("pink", "black"))
crnoroza_paleta <- colorRampPalette(c("black", "pink"))

smoothScatter(X, Y, colramp = crnoroza_paleta)
smoothScatter(X, Y, colramp = rozocrna_paleta)
jpeg("histogrami.jpeg")
hist(iris$Petal.Length, xlab = "Petal Length", col="plum")
dev.off()


png("histogrami.png")
hist(iris$Petal.Length, xlab = "Petal Length", col="plum")
dev.off()


pdf("histogrami.pdf")
hist(iris$Petal.Length, xlab = "Petal Length", col="plum")
dev.off()
tekst <- "Šifra za LOCK je QWERT123qwert."
toupper(tekst)
[1] "ŠIFRA ZA LOCK JE QWERT123QWERT."
tolower(tekst)
[1] "šifra za lock je qwert123qwert."
substr(tekst,start=3,stop=5)
[1] "fra"
substr(tekst,start=7,stop=8)
[1] "za"
rijeci <- strsplit(tekst, split="je",fixed=TRUE)
rijeci
[[1]]
[1] "Šifra za LOCK "  " QWERT123qwert."
str(rijeci)
List of 1
 $ : chr [1:2] "Šifra za LOCK " " QWERT123qwert."
a <- c("San Diego", "New York", "Sao Paolo", "Cape Town")

aSplit <-strsplit(a,split=" ",fixed=TRUE)
aSplit
[[1]]
[1] "San"   "Diego"

[[2]]
[1] "New"  "York"

[[3]]
[1] "Sao"   "Paolo"

[[4]]
[1] "Cape" "Town"
paste(aSplit[[1]][1], aSplit[[1]][2])
[1] "San Diego"
paste0(aSplit[[1]][1], aSplit[[1]][2])
[1] "SanDiego"
paste(1:5, "dio", sep = ". ")
[1] "1. dio" "2. dio" "3. dio" "4. dio" "5. dio"
voce <- c('banana', 'jabuka', '5m0kva', 'mandarina', 'kru?ka')

grep('r',voce)  # vraća vektor s indeksima elemenata koji sadrže traženi uzorak
[1] 4 5
grep('r', voce, value=TRUE)  # vraća vektor s elementima koji sadrže traženi uzorak
[1] "mandarina" "kru?ka"   
grep('[[:digit:]]',voce,value=TRUE)
[1] "5m0kva"
grep('[[:punct:]]',voce,value=TRUE)
[1] "kru?ka"
grep('?',voce)
[1] 1 2 3 4 5
grep("\\?",voce) 
[1] 5
#drugi način: argument fixed kaže da se navedeni string uzme doslovno, a ne kao regularni izraz
grep('?', voce, fixed=TRUE, value=TRUE)  
[1] "kru?ka"
grep('an|ab',voce, value =TRUE)
[1] "banana"    "jabuka"    "mandarina"
grepl('na',voce)  
[1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE
grep("city", deniro$Title, value = TRUE, ignore.case = TRUE) #vraća samo nazive filmova
[1] "Night and the City" "City by the Sea"   
deniro[grep("City", deniro$Title),] #vraća cijeli redak podatkovnog okvira
library(ggplot2)
data(msleep)
str(msleep)
tibble [83 x 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ name        : chr [1:83] "Cheetah" "Owl monkey" "Mountain beaver" "Greater short-tailed shrew" ...
 $ genus       : chr [1:83] "Acinonyx" "Aotus" "Aplodontia" "Blarina" ...
 $ vore        : chr [1:83] "carni" "omni" "herbi" "omni" ...
 $ order       : chr [1:83] "Carnivora" "Primates" "Rodentia" "Soricomorpha" ...
 $ conservation: chr [1:83] "lc" NA "nt" "lc" ...
 $ sleep_total : num [1:83] 12.1 17 14.4 14.9 4 14.4 8.7 7 10.1 3 ...
 $ sleep_rem   : num [1:83] NA 1.8 2.4 2.3 0.7 2.2 1.4 NA 2.9 NA ...
 $ sleep_cycle : num [1:83] NA NA NA 0.133 0.667 ...
 $ awake       : num [1:83] 11.9 7 9.6 9.1 20 9.6 15.3 17 13.9 21 ...
 $ brainwt     : num [1:83] NA 0.0155 NA 0.00029 0.423 NA NA NA 0.07 0.0982 ...
 $ bodywt      : num [1:83] 50 0.48 1.35 0.019 600 ...
primati <- msleep[grep("Primates", msleep$order),]
primati[grep("[aeiou]$", primati$name),]
sub('a','$', voce)
[1] "b$nana"    "j$buka"    "5m0kv$"    "m$ndarina" "kru?k$"   
gsub('a','$',voce)
[1] "b$n$n$"    "j$buk$"    "5m0kv$"    "m$nd$rin$" "kru?k$"   
sub('[[:alpha:]]','$',voce) 
[1] "$anana"    "$abuka"    "5$0kva"    "$andarina" "$ru?ka"   
gsub('[[:alpha:]]','$',voce) 
[1] "$$$$$$"    "$$$$$$"    "5$0$$$"    "$$$$$$$$$" "$$$?$$"   
primati$vore <- gsub("omni", "svejedi", primati$vore)
primati$vore <- gsub("carni", "mesojedi", primati$vore)
primati$vore <- gsub("herbi", "biljojedi", primati$vore)
primati
voce
[1] "banana"    "jabuka"    "5m0kva"    "mandarina" "kru?ka"   
regexpr('na',voce)
[1]  3 -1 -1  8 -1
attr(,"match.length")
[1]  2 -1 -1  2 -1
attr(,"index.type")
[1] "chars"
attr(,"useBytes")
[1] TRUE
voce
[1] "banana"    "jabuka"    "5m0kva"    "mandarina" "kru?ka"   
gregexpr('na',voce)
[[1]]
[1] 3 5
attr(,"match.length")
[1] 2 2
attr(,"index.type")
[1] "chars"
attr(,"useBytes")
[1] TRUE

[[2]]
[1] -1
attr(,"match.length")
[1] -1
attr(,"index.type")
[1] "chars"
attr(,"useBytes")
[1] TRUE

[[3]]
[1] -1
attr(,"match.length")
[1] -1
attr(,"index.type")
[1] "chars"
attr(,"useBytes")
[1] TRUE

[[4]]
[1] 8
attr(,"match.length")
[1] 2
attr(,"index.type")
[1] "chars"
attr(,"useBytes")
[1] TRUE

[[5]]
[1] -1
attr(,"match.length")
[1] -1
attr(,"index.type")
[1] "chars"
attr(,"useBytes")
[1] TRUE
voce <- c('banana', 'jabuka', '5m0kva', 'mandarina', 'kru?ka')
m <- regexpr("na", voce)   # vraća samo prve pronalaske uzorka "na" u svakom elementu vektora "voce"
m
[1]  3 -1 -1  8 -1
attr(,"match.length")
[1]  2 -1 -1  2 -1
attr(,"index.type")
[1] "chars"
attr(,"useBytes")
[1] TRUE
regmatches(voce,m)
[1] "na" "na"
m <- gregexpr("na", voce)  # vraća sve pronalaske na kojima se pojavljuje uzorak "na"
regmatches(voce,m) <- "._."
voce
[1] "ba._.._."   "jabuka"     "5m0kva"     "mandari._." "kru?ka"    
biomed <-read.table("Podaci/biomedcentraljournallist.txt", header=TRUE, sep=",", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

str(biomed, vec.len = 1) # vec.len = 1 argument prikazuje manje podatka za svaku varijablu, za ljepši ispis
'data.frame':   855 obs. of  7 variables:
 $ Publisher     : chr  "Springer" ...
 $ Journal.name  : chr  "3 Biotech" ...
 $ Abbreviation  : chr  "3 Biotech" ...
 $ ISSN          : chr  "2190-5738" ...
 $ URL           : chr  "http://www.springer.com/13205" ...
 $ Start.Date    : int  2011 2015 ...
 $ Citation.Style: chr  "n/a" ...
nazivi <- biomed$Journal.name

#Radi lakše usporedbe, pretvorit ćemo sva slova u mala
nazivi <- tolower(nazivi)

#uklonit ćemo sve interpunkcijske znakove iz naziva
nazivi <- gsub('[[:punct:]]', "", nazivi)

#radi uklanjanja interpunkcije između riječi stvorio se višak bjelina, pa ćemo to popraviti
nazivi <- gsub("\\s+", " ", nazivi)
rijeci <- strsplit(nazivi, " ")  #rezultat je lista, pa ćemo je pretvoriti u vektor
rijeci <- unlist(rijeci)
tablica <- as.data.frame(table(rijeci))
tablica <- tablica[order(tablica$Freq, decreasing=T),]

head(tablica)
#install.packages("wordcloud")
library(wordcloud) 
wordcloud(tablica$rijeci, tablica$Freq, 
          #dodatni argumenti:
          min.freq=2, max.words=100, random.order=T,  
          rot.per=.15, colors=brewer.pal(8, "Dark2"), 
          vfont=c("sans serif","plain"))
datum <- "2019-10-23"     
class(datum)
[1] "character"
datum <- as.Date(datum)   #znakovni tip podatka se mora pretvoriti u klasu Date
class(datum)
[1] "Date"
datum <- "23.10.2019"  #znakovni tip (character)
datum <- as.Date(datum, format = "%d.%m.%Y")  #datum je sada postao klase Date
datum  #pri ispisu će imati standardni format datuma
[1] "2019-10-23"
weekdays(datum)
[1] "srijeda"
months(datum)
[1] "listopad"
quarters(datum)
[1] "Q4"
format(datum, "%Y")
[1] "2019"
datum1 <- "16/10/00"
datum2 <- "27. travanj, 2001"  
datum3 <- "02/14/2016"
datum1 <- as.Date(datum1, format = "%d/%m/%y")
datum2 <- as.Date(datum2, format = "%d. %b, %Y")
datum3 <- as.Date(datum3, format = "%m/%d/%Y")

weekdays(c(datum1, datum2, datum3))
[1] "ponedjeljak" "petak"       "nedjelja"   
unclass(datum1)
[1] 11246
Sys.Date()
[1] "2021-09-30"
date()
[1] "Thu Sep 30 13:00:01 2021"
class(Sys.Date())
[1] "Date"
class(date())
[1] "character"
Sys.Date()-datum1
Time difference of 7654 days
Sys.Date()-5000
[1] "2008-01-22"
datum <- "1990-01-21 18:47:22"
datum_LT <- as.POSIXlt(datum)
datum_LT
[1] "1990-01-21 18:47:22 CET"
str(datum_LT)
 POSIXlt[1:1], format: "1990-01-21 18:47:22"
class(datum_LT)
[1] "POSIXlt" "POSIXt" 
datum_LT$year #broji godine od 1900.-te
[1] 90
datum_LT$mon  #mjesece označava brojevima 0-12
[1] 0
datum_LT$hour #sate označava brojevima 0-23
[1] 18
datum_LT$mday
[1] 21
datum_CT <- as.POSIXct(datum)
datum_CT
[1] "1990-01-21 18:47:22 CET"
str(datum_CT)
 POSIXct[1:1], format: "1990-01-21 18:47:22"
class(datum_CT)
[1] "POSIXct" "POSIXt" 
#datum_CT$year  #vraća grešku jer datum_CT nije lista
unclass(datum_LT)  # lista koja sadrži podatke o datumu
$sec
[1] 22

$min
[1] 47

$hour
[1] 18

$mday
[1] 21

$mon
[1] 0

$year
[1] 90

$wday
[1] 0

$yday
[1] 20

$isdst
[1] 0

$zone
[1] "CET"

$gmtoff
[1] NA
unclass(datum_CT)  # broj sekundi od ponoći 01.01.1970.
[1] 632944042
attr(,"tzone")
[1] ""
datum_LT$year #broji godine od 1900.-te
[1] 90
datum_LT$mon  #mjesece označava brojevima 0-12
[1] 0
datum_LT$hour #sate označava brojevima 0-23
[1] 18
datum_LT$mday
[1] 21
datum <- "18/01/2019"

datum_S <- strptime(datum, "%d/%m/%Y")
strftime(datum_S)
[1] "2019-01-18"
strftime(datum_S, format = "%j")  # Redni broj dana u godini (rezultat je znakovni tip, ne numerički)
[1] "018"
strftime(datum_S, format = "%A")  # Puni naziv dana u tjednu
[1] "petak"
strftime(datum_S, format = "%c")  # Vrsta formata ovisno o regionalnim postavkama na računalu
[1] "pet sij 18 00:00:00 2019"
Sys.timezone()
[1] "Europe/Warsaw"
Ime <- c("Leonid", "Ania", "Marta", "Mateo", "Jakov")
Datum <- c("04/12/2015", "31/10/2017", "03/04/2016", "18/09/2018", "14/08/2016")
djeca <- as.data.frame(list(Ime = Ime, DatumRođenja =Datum), stringsAsFactors = FALSE)
djeca
djeca$DatumRođenja <- as.Date(djeca$DatumRođenja, format = "%d/%m/%Y")
djeca
djeca$Dan <- strftime(djeca$DatumRođenja, format="%A")
djeca
djeca$BrojDana <- Sys.Date()-djeca$DatumRođenja
djeca
library(dplyr)
data(starwars)


head(starwars)
#zadnja tri stupca podatkovnog okvira su liste, zato ćemo radi jednostavnijeg ispisa na ekran skup skratiti na prvih jedanaest stupaca
starwars <- starwars[,1:11]

str(starwars)
tibble [87 x 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ name      : chr [1:87] "Luke Skywalker" "C-3PO" "R2-D2" "Darth Vader" ...
 $ height    : int [1:87] 172 167 96 202 150 178 165 97 183 182 ...
 $ mass      : num [1:87] 77 75 32 136 49 120 75 32 84 77 ...
 $ hair_color: chr [1:87] "blond" NA NA "none" ...
 $ skin_color: chr [1:87] "fair" "gold" "white, blue" "white" ...
 $ eye_color : chr [1:87] "blue" "yellow" "red" "yellow" ...
 $ birth_year: num [1:87] 19 112 33 41.9 19 52 47 NA 24 57 ...
 $ sex       : chr [1:87] "male" "none" "none" "male" ...
 $ gender    : chr [1:87] "masculine" "masculine" "masculine" "masculine" ...
 $ homeworld : chr [1:87] "Tatooine" "Tatooine" "Naboo" "Tatooine" ...
 $ species   : chr [1:87] "Human" "Droid" "Droid" "Human" ...
summary(starwars)
     name               height           mass          hair_color       
 Length:87          Min.   : 66.0   Min.   :  15.00   Length:87         
 Class :character   1st Qu.:167.0   1st Qu.:  55.60   Class :character  
 Mode  :character   Median :180.0   Median :  79.00   Mode  :character  
                    Mean   :174.4   Mean   :  97.31                     
                    3rd Qu.:191.0   3rd Qu.:  84.50                     
                    Max.   :264.0   Max.   :1358.00                     
                    NA's   :6       NA's   :28                          
  skin_color         eye_color           birth_year         sex           
 Length:87          Length:87          Min.   :  8.00   Length:87         
 Class :character   Class :character   1st Qu.: 35.00   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Median : 52.00   Mode  :character  
                                       Mean   : 87.57                     
                                       3rd Qu.: 72.00                     
                                       Max.   :896.00                     
                                       NA's   :44                         
    gender           homeworld           species         
 Length:87          Length:87          Length:87         
 Class :character   Class :character   Class :character  
 Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
                                                         
                                                         
X <- 1:10
mean(X)
[1] 5.5
# s obzirom na to da podatkovni okvir ima nedostajuće vrijednosti u ovim varijablama, moramo dodati argument koji ih zanemaruje: na.rm = TRUE.
mean(starwars$height, na.rm=TRUE)
[1] 174.358
mean(starwars$mass, na.rm=TRUE)
[1] 97.31186
mean(subset(starwars$mass, starwars$species == "Human"), na.rm = TRUE)
[1] 82.78182
mean(subset(starwars$mass, starwars$species != "Human"), na.rm = TRUE)
[1] 107.5611
#neparan broj elemenata skupa
X <- c(1, 2, 3, 4, 5)  
median(X)
[1] 3
#paran broj elemenata skupa
Y <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) 
median(Y)
[1] 3.5
median(starwars$birth_year, na.rm = TRUE)
[1] 52
Mode <- function(x) {
  ux <- unique(x)
  ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
X <- c(2, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 1, 2, 1)
Mode(X)
[1] 2
Mode(starwars$eye_color)
[1] "brown"
boxplot(starwars$height, main = "Visine likova iz Star Warsa", ylab="Visina u cm")
summary(starwars$height)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
   66.0   167.0   180.0   174.4   191.0   264.0       6 
summary(starwars$birth_year)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.    NA's 
   8.00   35.00   52.00   87.57   72.00  896.00      44 
godine <-  subset(starwars$birth_year, !is.na(starwars$birth_year)) 
plot(density(godine))

points(mean(godine), 0.005, col="red", pch=16)
text(mean(godine)+30, 0.007, labels="Srednja \nvrijednost", col="red")

points(median(godine), 0.005, col="blue", pch=16) 
text(median(godine)-30, 0.004, labels="Medijan", col="blue")
  
text(c(200, 600, 896), 0.002, labels="Ekstremna\nvrijednost", cex=0.7)
#zumirani prikaz

plot(density(godine), xlim=c(0,220))

points(mean(godine), 0.005, col="red", pch=16)
text(mean(godine), 0.007, labels="Srednja \nvrijednost", col="red")

points(median(godine), 0.005, col="blue", pch=16) 
text(median(godine), 0.004, labels="Medijan", col="blue")
brojevi <- 1:10
devijacija <- brojevi - mean(brojevi)
devijacija
 [1] -4.5 -3.5 -2.5 -1.5 -0.5  0.5  1.5  2.5  3.5  4.5
sum(devijacija)
[1] 0
var(brojevi)
[1] 9.166667
var(starwars$height, na.rm = TRUE)
[1] 1208.983
var(starwars$mass, na.rm = TRUE)
[1] 28715.73
sd(brojevi)
[1] 3.02765
sd(starwars$height, na.rm = TRUE)
[1] 34.77043
sd(starwars$mass, na.rm = TRUE)
[1] 169.4572
range(brojevi)
[1]  1 10
range(starwars$height, na.rm=TRUE)
[1]  66 264
range(starwars$mass, na.rm=TRUE)
[1]   15 1358
range(starwars$birth_year, na.rm=TRUE)
[1]   8 896
#Za duljinu raspona postavimo funkciju range unutar funkcije diff koja računa razlike između elemenata vektora.
diff(range(starwars$mass, na.rm=TRUE))
[1] 1343
diff(range(starwars$birth_year, na.rm=TRUE))
[1] 888
quantile(brojevi)
   0%   25%   50%   75%  100% 
 1.00  3.25  5.50  7.75 10.00 
quantile(starwars$birth_year, na.rm=TRUE)
  0%  25%  50%  75% 100% 
   8   35   52   72  896 
quantile(brojevi, probs=0.1)
10% 
1.9 
quantile(brojevi, probs= c(0.33, 0.66))
 33%  66% 
3.97 6.94 
quantile(starwars$birth_year, 0.1, na.rm=T)
 10% 
21.2 
quantile(brojevi, probs = c(0.25, 0.75))
 25%  75% 
3.25 7.75 
IQR(brojevi)
[1] 4.5
IQR(starwars$birth_year, na.rm = TRUE)
[1] 37
cov(iris[1:4])  
             Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
Sepal.Length    0.6856935  -0.0424340    1.2743154   0.5162707
Sepal.Width    -0.0424340   0.1899794   -0.3296564  -0.1216394
Petal.Length    1.2743154  -0.3296564    3.1162779   1.2956094
Petal.Width     0.5162707  -0.1216394    1.2956094   0.5810063
poznate_mjere <- subset(starwars, !is.na(height) & !is.na(mass))

cov(poznate_mjere$height, poznate_mjere$mass)
[1] 806.0636
cor(iris[1:4])
             Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
Sepal.Length    1.0000000  -0.1175698    0.8717538   0.8179411
Sepal.Width    -0.1175698   1.0000000   -0.4284401  -0.3661259
Petal.Length    0.8717538  -0.4284401    1.0000000   0.9628654
Petal.Width     0.8179411  -0.3661259    0.9628654   1.0000000
par(mfrow=c(2, 2))
plot(iris$Petal.Width, iris$Petal.Length, main = "korelacija = 0.96")
plot(iris$Sepal.Width, iris$Sepal.Length, main = "korelacija = -0.12")
plot(iris$Sepal.Length, iris$Petal.Length, main = "korelacija = 0.87")
plot(iris$Sepal.Length, iris$Petal.Width, main = "korelacija = 0.82")
cor(poznate_mjere$height, poznate_mjere$mass)
[1] 0.1338842
plot(poznate_mjere$height, poznate_mjere$mass)
which.max(poznate_mjere$mass)  # vraća indeks retka u kojem se postiže maksimum
[1] 15
poznate_mjere[which.max(poznate_mjere$mass),]  # vraća cijeli redak u kojem se postiže maksimum
cor(poznate_mjere$height[-15], poznate_mjere$mass[-15])
[1] 0.7612612
plot(poznate_mjere$height[-15], poznate_mjere$mass[-15])
starwars$starosti <- cut(starwars$birth_year, breaks= c(0,100,200,500,1000), labels=c("1.stoljeće", "2.stoljeće","3.-5.stoljeće", "6.-10.stoljeće" ))
#ova tablica nam ne govori mnogo jer sadrži puno kategorija, a u svakoj su maksimalno dvije jedinke
table(starwars$birth_year)  

   8   15   19   21   22   24   29   31 31.5   33   37   40   41 41.9   44   46 
   1    1    2    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    2    1    1 
  47   48   52   53   54   57   58   62   64   66   67   72   82   91   92  102 
   1    2    2    1    1    1    1    1    1    1    1    2    2    1    2    1 
 112  200  600  896 
   1    1    1    1 
#ova tablica je preglednija
table(starwars$starosti)    

    1.stoljeće     2.stoljeće  3.-5.stoljeće 6.-10.stoljeće 
            38              3              0              2 
sort(c("B", "C", "A", "E", "D"))
[1] "A" "B" "C" "D" "E"
order(c("B", "C", "A", "E", "D"))
[1] 3 1 2 5 4
rank(c("B", "C", "A", "E", "D"))
[1] 2 3 1 5 4
y <- c(1, 1, 2, 3)
rank(y)
[1] 1.5 1.5 3.0 4.0
rank(y, ties.method="first")
[1] 1 2 3 4
x <- c(2,3,1,4,5)

order(x)
[1] 3 1 2 4 5
rank(x)
[1] 2 3 1 4 5
x[order(x)]
[1] 1 2 3 4 5
x[rank(x)]
[1] 3 1 2 4 5
sortirani_starwars <- starwars[order(starwars$birth_year, decreasing=TRUE, na.last=TRUE),]
datatable(sortirani_starwars)
tablica_frekvencija <- as.data.frame(table(starwars$eye_color), stringsAsFactors = FALSE)
names(tablica_frekvencija) <- c("Boja_ociju", "Frekvencije")

tablica_frekvencija$Proporcije <- tablica_frekvencija$Frekvencije/sum(tablica_frekvencija$Frekvencije)

tablica_frekvencija$Postotak <- tablica_frekvencija$Proporcije*100

#sortiranje
tablica_frekvencija <-  tablica_frekvencija[order(tablica_frekvencija$Postotak, decreasing = TRUE),]

tablica_frekvencija$Kumulativni_postotak <- cumsum(tablica_frekvencija$Postotak)

#ispis:
format(tablica_frekvencija, digits=3)
par(mar=c(4,7,4,2)) #definira redom, donju, lijevu, gornju i desnu marginu, bez ovoga se odrežu nazivi na pojedinim vrijednostima osi y

barplot(tablica_frekvencija$Frekvencije, names.arg=tablica_frekvencija$Boja_ociju,
        las=1, horiz = T,
        main = "Dijagram frekvencija boja očiju \n populacije iz Star Warsa ", 
        xlab="Frekvencija", xlim=c(0,25), cex=0.8, cex.axis = 0.9)
stem(starwars$height)

  The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |

   6 | 69
   8 | 84667
  10 | 2
  12 | 27
  14 | 007
  16 | 0335556778000012355578888
  18 | 00000233333334588888011133366688
  20 | 026636
  22 | 4894
  24 | 
  26 | 4
pie(tablica_frekvencija$Frekvencije, labels = tablica_frekvencija$Boja_ociju, cex=0.7, radius = 1.05 )
#raspon varijable:
range(starwars$height, na.rm=T)
[1]  66 264
#raspon nam treba za argument breaks u funkciji cut(), a kasnije i za breaks u funkciji hist().
starwars$intervali_visina <- cut(starwars$height, breaks = seq(66,264, length.out = 10))

tablica_frekvencija <- as.data.frame(table(starwars$intervali_visina), stringsAsFactors = FALSE)
names(tablica_frekvencija) <- c("Razred_visina", "Frekvencije")

tablica_frekvencija$Proporcije <- tablica_frekvencija$Frekvencije/sum(tablica_frekvencija$Frekvencije)

tablica_frekvencija$Postotak <- tablica_frekvencija$Proporcije*100

tablica_frekvencija$Kumulativni_postotak <- cumsum(tablica_frekvencija$Postotak)

tablica_frekvencija
hist(starwars$height, breaks=seq(66,264, length.out = 10))
CDF_height <- ecdf(poznate_mjere$height)  # izrada funkcije CDF_height

CDF_height(172)   # funkciji CDF_height proslijedimo argument 172
[1] 0.3220339
plot(ecdf(poznate_mjere$height))
?distributions
dnorm(0) #funkcija gustoće vjerojatnosti standardne normalne razdiobe u točki 0
[1] 0.3989423
dnorm(1) #funkcija gustoće vjerojatnosti standardne normalne razdiobe u točki 1
[1] 0.2419707
x <- seq(-4,4,0.1)
plot(x, dnorm(x), main="Funkcija gustoće vjerojatnosti \nstandardne normalne razdiobe", cex.main=0.9, type="l")
pnorm(0)
[1] 0.5
pnorm(3)
[1] 0.9986501
pnorm(1)
[1] 0.8413447
1 - pnorm(1, lower.tail = FALSE)
[1] 0.8413447
pnorm(1) - pnorm(-1)
[1] 0.6826895
pnorm(2) - pnorm(-2)
[1] 0.9544997
pnorm(3) - pnorm(-3)
[1] 0.9973002
qnorm(0.5)
[1] 0
qnorm(0.9986501)
[1] 3
qnorm(0.9)
[1] 1.281552
qnorm(0.1, lower.tail = FALSE)
[1] 1.281552
rnorm(5)
[1]  0.81410528 -1.66804169 -0.07710051  1.02324218 -0.61368336
rnorm(4, mean = 10, sd = 2)
[1] 10.066370 10.583015  8.259954 12.573708
set.seed(1)
1-pnorm(172, 160, 8)
[1] 0.0668072
pnorm(150, 160, 8)
[1] 0.1056498
qnorm(0.95, 160, 8)
[1] 173.1588
1-pnorm(40, 30, 5)
[1] 0.02275013
qnorm(0.1, 30, 5)
[1] 23.59224
pnorm(60, 50, 10) - pnorm(45, 50, 10)
[1] 0.5328072
#testna statistika:
Z <- (9900 - 10000)/(120/sqrt(30))
Z
[1] -4.564355
#kritična vrijednost
z <- qnorm(0.05)
z
[1] -1.644854
p = pnorm(Z)
p
[1] 2.505166e-06
Z <- (14.6 - 15.4)*sqrt(35)/2.5
Z
[1] -1.893146
qnorm(c(0.025, 0.975))  #dvostrani test
[1] -1.959964  1.959964
min(2*pnorm(Z), 2*pnorm(z, lower.tail=FALSE))
[1] 0.05833852
X_bar = 9900
z = qnorm(0.975)
sigma = 120
n = 30

L <- X_bar - z*sigma/sqrt(n)
D <- X_bar + z*sigma/sqrt(n)

cat("pouzdani interval = <", L, ", ", D, ">")
pouzdani interval = < 9857.059 ,  9942.941 >
Place <- c(5617, 7066, 9594, 6726, 7178, 7898, 5033, 7151, 6514, 4000)
X_bar <- mean(Place)
s <- sd(Place)
n <- length(Place)

t <- qt(0.95, n-1)  # (α = 0.1)
L <- X_bar - t*s/sqrt(n)
D <- X_bar + t*s/sqrt(n)

cat("Srednja vrijednost: ", X_bar)
Srednja vrijednost:  6677.7
cat("\nPouzdani interval = <", L, ", ", D, ">")

Pouzdani interval = < 5778.657 ,  7576.743 >
help.start()

Tip	Izvorni naziv	Primjeri
realni	double	`5`, `999.111`, `2e5`
cjelobrojni	integer	`1L`, -`100L`, `987654321L`
znakovni	character	`"A"`, `"Učimo R"`, `"99 %"`
logički	logical	`TRUE`, `FALSE`, `T`, `F`
kompleksni	complex	`3+2i`
sirovi	raw	`as.raw(11)`, `charToRaw("Hello")`

Dimenzija	Homogene strukture	Heterogene strukture
1	Vektori (Vector)	Liste (List)
2	Matrice (Matrix)	Podatkovni okviri (Data Frames)
N	Polja/Nizovi (Arrays)

Argument	Pojašnjenje
`pch`	vrsta simbola
`lty`	vrsta linije
`lwd`	debljina crte
`col`	boje korištene u crtanju (mogu se definirati nazivom, brojem ili heksadecimalnim brojem)
`cex` (`cex`, `cex.axis`, `cex.lab`, `cex.main`, `cex.sub`)	multiplikator veličine točaka, odnosno navedenih naslova
`xlim`, `ylim`	podešavanje raspona osi x i y, zadaje se u obliku vektora `c(od, do)`
`las`	orijentacija teksta na osima grafikona
`frame`, `bty`	podešavanje okvira grafikona (`bty` dolazi od engl. box type)
`xlab`, `ylab`	nazivi osi
`main`	naziv grafikona
`bg`	boja pozadine grafikona unutar `par()` funkcije, a boja ispune točke za `pch` između 21:25 unutar `plot()` funkcije
`mar`	određuje širinu margina brojem linija teksta
`mfrow = c(m, n)`	za crtanje više grafikona na istoj slici, koji se postavljaju u m × n matricu i popunjavaju po redcima (poziv moguć samo unutar funkcije `par()`)
`mfcol = c(m, n)`	kao `mfrow`, ali se matrica grafikona popunjava po stupcima (poziv moguć samo unutar funkcije `par()`).

Funkcija	Pojašnjenje
`points()`	ucrtava točke na grafikon kojima možemo zadati koordinate, boju, oblik, veličinu, itd.
`lines()`	crta liniju koja prolazi zadanim točkama
`abline(a, b)`	dodaje pravac jednadžbe \(y = a + bx\)
`segments()`	crta segment između zadanih točaka
`arrows()`	isto kao segments(), ali sa strelicom na kraju
`axis()`	funkcija za podešavanje osi i oznaka na osima (prije toga staviti `axes = FALSE` u `plot()`)
`title()`	dodaje naslov grafikona
`text()`	dodaje tekst na proizvoljnom mjestu grafikona
`mtext()`	dodaje tekst na margine grafikona
`legend()`	dodaje i podešava legendu

Vrsta grafikona	Opis	Formula
`barchart`	stupčasti dijagram	\(x \sim A\) ili \(A \sim x\)
`bwplot`	dijagram pravokutnika	\(x \sim A\) ili \(A \sim x\)
`cloud`	3D točkasti dijagram	\(z \sim x*y \mid A\)
`contourplot`	3D kontura	\(z \sim x*y\)
`densityplot`	graf funkcije gustoće vjerojatnosti	\(\sim x \mid A*B\)
`dotplot`	točkasti graf	\(\sim x \mid A\)
`histogram`	histogram	\(\sim x\)
`levelplot`	3D graf razina	\(z \sim y*x\)
`parallel`	graf paralelnih koordinata	podatkovni okvir
`splom`	točkasti graf matrice	podatkovni okvir
`stripplot`	linijski (1D) graf	\(A \sim x\) ili \(x \sim A\)
`xyplot`	graf dviju varijabli	\(y \sim x \mid A\)
`wireframe`	3D uokvireni graf	\(z \sim y*x\)

Film	Godina	Zarada	Distributor
Black Panther	2018	700.059.566	Buena Vista
Star Wars: The Last Jedi	2017	620.181.382	Buena Vista
Rogue One: A Star Wars Story	2016	532.177.324	Buena Vista
Star Wars: The Force Awakens	2015	936.662.225	Buena Vista
American Sniper	2014	350.126.372	Warner Bros

Ime	Dob	VozackaDozvola	Grad
Ana	25	FALSE	Zagreb
Iva	31	TRUE	Split
Leo	28	FALSE	Zagreb
Teo	33	TRUE	Rijeka
Mateo	30	TRUE	Rijeka

	Ime	Dob	VozackaDozvola	Grad
6	Aron	34	TRUE	Zagreb
4	Teo	33	TRUE	Rijeka
2	Iva	31	TRUE	Split
5	Mateo	30	TRUE	Rijeka
3	Leo	28	FALSE	Zagreb
1	Ana	25	FALSE	Zagreb

Film	Godina	Zarada	Distributer
Black Panther	2018	700059566	Buena Vista
Star Wars: The Last Jedi	2017	620181382	Buena Vista
Rogue One: A Star Wars Story	2016	532177324	Buena Vista
Star Wars: The Force Awakens	2015	936662225	Buena Vista
American Sniper	2014	350126372	Warner Bros

Year	Score	Title
1968	86	Greetings
1970	17	Bloody Mama
1970	73	Hi Mom!
1971	40	Born to Win
1973	98	Mean Streets
1973	88	Bang the Drum Slowly

	Year	Score	Title
82	2013	11	Killing Season
83	2014	9	The Bag Man
84	2015	60	Joy
85	2015	26	Heist
86	2015	61	The Intern
87	2016	11	Dirty Grandpa

spol	kosa	oci
Muški	Smeđa	Plave
Muški	Crna	Smeđe
Muški	Plava	Zelene
Muški	Crvena	Plave
Muški	Sijeda	Smeđe
Muški	Smeđa	Zelene
Muški	Crna	Plave
Ženski	Plava	Smeđe
Ženski	Crvena	Zelene
Ženski	Sijeda	Plave
Ženski	Smeđa	Smeđe
Ženski	Crna	Zelene
Ženski	Plava	Plave
Ženski	Crvena	Smeđe
Ženski	Sijeda	Zelene

Vrste	Sepal.Length	Sepal.Width	Petal.Length	Petal.Width
setosa	5.006	3.428	1.462	0.246
versicolor	5.936	2.770	4.260	1.326
virginica	6.588	2.974	5.552	2.026

yield	variety	year	site
27.00000	Manchuria	1931	University Farm
48.86667	Manchuria	1931	Waseca
27.43334	Manchuria	1931	Morris
39.93333	Manchuria	1931	Crookston
32.96667	Manchuria	1931	Grand Rapids
28.96667	Manchuria	1931	Duluth
43.06666	Glabron	1931	University Farm
55.20000	Glabron	1931	Waseca
28.76667	Glabron	1931	Morris
38.13333	Glabron	1931	Crookston

Element	Značenje
\\d ili [[:digit:]] ili [0-9]	bilo koja znamenka
\\D ili [[:alpha:]] ili [A-Za-z]	bilo koje slovo
[[:alnum:]]	bilo koji alfanumerički znak (slovo ili znamenka)
[[:punct:]]	bilo koji znak interpunkcije
\\s ili [[:space:]]	bilo kakva praznina
\\.	točka
[abc]	samo navedeni znakovi
[^abc]	svi znakovi osim navedenih
(ab\|cd)	niz ‘ab’ ili niz ‘cd’
.	bilo koji znak osim novog reda
?	prethodni znak je opcionalan
+	jedno ili više ponavljanja prethodnoga znaka
*	nijedno ili više ponavljanja prethodnoga znaka
{n}	prethodni znak se ponavlja točno n puta
{n,}	prethodni znak se ponavlja n ili više puta
{n,m}	prethodni znak se ponavlja barem n puta, ali ne više od m puta
^	oznaka za početak stringa
$	oznaka za kraj stringa
\|	ili
( )	zagrade za grupiranje
[ ]	zagrade za klasu znakova
\\	znak za izlaz iz načina rada regularnog izraza.

Name	Age	DrivingLicence	City
Ema	26	TRUE	Bjelovar
Branko	27	FALSE	Zadar
David	22	TRUE	Kutina

	Name	Age	DrivingLicence	City
1.	Ema	26	TRUE	Bjelovar
2.	Branko	27	FALSE	Zadar
3.	David	22	TRUE	Kutina

name	genus	vore	order	conservation	sleep_total	sleep_rem	sleep_cycle	awake	brainwt	bodywt
Galago	Galago	omni	Primates	NA	9.8	1.1	0.550000	14.2	0.005	0.2
Macaque	Macaca	omni	Primates	NA	10.1	1.2	0.750000	13.9	0.179	6.8
Chimpanzee	Pan	omni	Primates	NA	9.7	1.4	1.416667	14.3	0.440	52.2
Potto	Perodicticus	omni	Primates	lc	11.0	NA	NA	13.0	NA	1.1

name	genus	vore	order	conservation	sleep_total	sleep_rem	sleep_cycle	awake	brainwt	bodywt
Owl monkey	Aotus	svejedi	Primates	NA	17.0	1.8	NA	7.0	0.0155	0.480
Grivet	Cercopithecus	svejedi	Primates	lc	10.0	0.7	NA	14.0	NA	4.750
Patas monkey	Erythrocebus	svejedi	Primates	lc	10.9	1.1	NA	13.1	0.1150	10.000
Galago	Galago	svejedi	Primates	NA	9.8	1.1	0.5500000	14.2	0.0050	0.200
Human	Homo	svejedi	Primates	NA	8.0	1.9	1.5000000	16.0	1.3200	62.000
Mongoose lemur	Lemur	biljojedi	Primates	vu	9.5	0.9	NA	14.5	NA	1.670
Macaque	Macaca	svejedi	Primates	NA	10.1	1.2	0.7500000	13.9	0.1790	6.800
Slow loris	Nyctibeus	mesojedi	Primates	NA	11.0	NA	NA	13.0	0.0125	1.400
Chimpanzee	Pan	svejedi	Primates	NA	9.7	1.4	1.4166667	14.3	0.4400	52.200
Baboon	Papio	svejedi	Primates	NA	9.4	1.0	0.6666667	14.6	0.1800	25.235
Potto	Perodicticus	svejedi	Primates	lc	11.0	NA	NA	13.0	NA	1.100
Squirrel monkey	Saimiri	svejedi	Primates	NA	9.6	1.4	NA	14.4	0.0200	0.743

	rijeci	Freq
371	journal	234
474	of	221
30	and	215
98	bmc	126
578	research	85
310	health	61

Šifra	Značenje
`%d`	dan u mjesecu (broj)
`%m`	mjesec (broj)
`%b`	mjesec (skraćeni naziv)
`%B`	mjesec (puni naziv)
`%y`	godina (2 znamenke)
`%Y`	godina (4 znamenke)

Ime	DatumRođenja
Leonid	04/12/2015
Ania	31/10/2017
Marta	03/04/2016
Mateo	18/09/2018
Jakov	14/08/2016

Ime	DatumRođenja
Leonid	2015-12-04
Ania	2017-10-31
Marta	2016-04-03
Mateo	2018-09-18
Jakov	2016-08-14

Ime	DatumRođenja	Dan
Leonid	2015-12-04	petak
Ania	2017-10-31	utorak
Marta	2016-04-03	nedjelja
Mateo	2018-09-18	utorak
Jakov	2016-08-14	nedjelja

name	height	mass	hair_color	skin_color	eye_color	birth_year	sex	gender	homeworld	species	films	vehicles	starships
Luke Skywalker	172	77	blond	fair	blue	19.0	male	masculine	Tatooine	Human	The Empire Strikes Back, Revenge of the Sith , Return of the Jedi , A New Hope , The Force Awakens	Snowspeeder , Imperial Speeder Bike	X-wing , Imperial shuttle
C-3PO	167	75	NA	gold	yellow	112.0	none	masculine	Tatooine	Droid	The Empire Strikes Back, Attack of the Clones , The Phantom Menace , Revenge of the Sith , Return of the Jedi , A New Hope
R2-D2	96	32	NA	white, blue	red	33.0	none	masculine	Naboo	Droid	The Empire Strikes Back, Attack of the Clones , The Phantom Menace , Revenge of the Sith , Return of the Jedi , A New Hope , The Force Awakens
Darth Vader	202	136	none	white	yellow	41.9	male	masculine	Tatooine	Human	The Empire Strikes Back, Revenge of the Sith , Return of the Jedi , A New Hope		TIE Advanced x1
Leia Organa	150	49	brown	light	brown	19.0	female	feminine	Alderaan	Human	The Empire Strikes Back, Revenge of the Sith , Return of the Jedi , A New Hope , The Force Awakens	Imperial Speeder Bike
Owen Lars	178	120	brown, grey	light	blue	52.0	male	masculine	Tatooine	Human	Attack of the Clones, Revenge of the Sith , A New Hope

Funkcija	Opis	Primjer
`cut()`	stvaranje razreda	`cut(starwars$birth_year, breakes= c(100,200,300,1000))`
`rank()`	rangiranje elemenata vektora	`rank(starwars$height)`
`sort()`	sortiranje elemenata vektora	`sort(starwars$height)`
`order()`	vraća indekse u redoslijedu kojim se dobiva sortirani vektor	`order(starwars$height)`

	Boja_ociju	Frekvencije	Proporcije	Postotak	Kumulativni_postotak
4	brown	21	0.2414	24.14	24.1
2	blue	19	0.2184	21.84	46.0
15	yellow	11	0.1264	12.64	58.6
1	black	10	0.1149	11.49	70.1
9	orange	8	0.0920	9.20	79.3
11	red	5	0.0575	5.75	85.1
8	hazel	3	0.0345	3.45	88.5
13	unknown	3	0.0345	3.45	92.0
3	blue-gray	1	0.0115	1.15	93.1
5	dark	1	0.0115	1.15	94.3
6	gold	1	0.0115	1.15	95.4
7	green, yellow	1	0.0115	1.15	96.6
10	pink	1	0.0115	1.15	97.7
12	red, blue	1	0.0115	1.15	98.9
14	white	1	0.0115	1.15	100.0

Razred_visina	Frekvencije	Proporcije	Postotak	Kumulativni_postotak
(66,88]	2	0.0250	2.50	2.50
(88,110]	4	0.0500	5.00	7.50
(110,132]	2	0.0250	2.50	10.00
(132,154]	3	0.0375	3.75	13.75
(154,176]	21	0.2625	26.25	40.00
(176,198]	37	0.4625	46.25	86.25
(198,220]	6	0.0750	7.50	93.75
(220,242]	4	0.0500	5.00	98.75
(242,264]	1	0.0125	1.25	100.00

Upoznavanje sa sintaksom jezika R i njegova primjena u osnovnoj statističkoj i grafičkoj analizi podataka

1 UVOD

2 RADNO OKRUŽENJE

2.1 Što je R?

2.1.1 Instalacija sustava R

2.2 Upoznavanje s RStudijem

2.2.1 Source

2.2.2 Console

2.2.3 Environment

2.2.4 Files

2.3 Vrste datoteka u RStudiju

2.3.1 R Script

2.4 R Markdown

2.5 Projekti

2.6 Paketi

3 OSNOVNI TIPOVI PODATAKA

3.1 Izrada varijabli

3.2 Funkcije is. i as.

3.3 Specijalne vrijednosti

4 OSNOVNE STRUKTURE PODATAKA

4.1 Vektori

4.1.1 Izrada vektora

4.1.2 Pomoćne funkcije za izradu vektora

4.1.3 Atributi

4.1.4 Duljina vektora

4.1.5 Selektiranje elemenata vektora

4.1.6 Brisanje elemenata iz vektora

4.1.7 Operacije nad vektorima

4.1.8 Princip recikliranja

4.1.9 Logičko selektiranje elemenata vektora

4.1.10 Zadaci za samostalni rad

4.2 Matrice i polja

4.2.1 Selektiranje elemenata matrice

4.2.2 Spajanje matrica

4.2.3 Transponiranje matrice

4.2.4 Polja

4.3 Liste

4.3.1 Izrada, selektiranje i imenovanje elemenata liste

4.3.2 Dodavanje i brisanje elemenata liste

4.3.3 Izrada liste koja u sebi nosi dvije liste

4.3.4 Atributi liste

4.4 Podatkovni okviri

4.4.1 Izrada podatkovnog okvira

4.4.2 Selektiranje elemenata podatkovnog okvira

4.4.3 Podskup podatkovnog okvira

4.4.4 Dodavanje novih elemenata

4.4.5 Sortiranje podatkovnog okvira

4.4.6 Brisanje elemenata iz podatkovnog okvira

4.4.7 Učitavanje podatkovnih okvira

4.4.8 Podatkovni okviri ugrađeni u R

4.4.9 Učitavanje sadržaja s weba:

4.4.10 Faktori

4.4.11 Funkcija table()

5 FUNKCIJE SUSTAVA R

5.1 Dokumentacija funkcija

5.2 Funkcije iz grupe apply

5.2.1 Funkcija apply()

5.2.2 Funkcija lapply()

5.2.3 Funkcija sapply()

5.2.4 Funkcije tapply() i aggregate()

5.3 Popis operatora u sustavu R

5.4 Ostale korisne funkcije

5.4.1 Oblikovanje brojeva

5.4.2 Generiranje slučajnih brojeva

5.4.3 Help funkcije

5.4.4 Funkcije za ispis na ekran

5.4.5 Funkcije za brisanje i pohranjivanje objekata

6 VIZUALIZACIJA PODATAKA

6.1 Grafički sustav osnovnih paketa

6.1.1 Plot

6.1.2 Argumenti funkcije plot

6.1.3 Grafičke funkcije nižega reda

6.1.4 Histogram

6.1.5 Dijagram pravokutnika (boxplot)

6.1.6 Stupčasti grafikon (barplot)

6.2 Paket lattice

6.2.1 densityplot()

6.2.2 Histogram

6.2.3 Dijagram pravokutnika

6.2.4 Stupčasti grafikon

3.2 Funkcije `is.` i `as.`

4.4.11 Funkcija `table()`

5.2.1 Funkcija `apply()`

5.2.2 Funkcija `lapply()`

5.2.3 Funkcija `sapply()`

5.2.4 Funkcije `tapply()` i `aggregate()`

6.2 Paket `lattice`

6.3.4 Funkcija `image()`

6.3.5 Funkcija `smoothScatter()`

8.1 Klasa `Date`

8.2 Klase `POSIXlt` i `POSIXct`

8.3 `strptime()` i `strftime()`

Funkcija	Opis	Primjer	Rezultat
`min()`	minimum skupa x	`min(starwars$height)`	66
`max()`	maksimum skupa x	`max(starwars$height)`	264
`which.min()`	indeks retka u kojem se postiže minimum	`which.min(starwars$height)`	19
`which.max()`	indeks retka u kojem se postiže maksimum	`which.max(starwars$height)`	54
`sum(x)`	zbroj svih vrijednosti u x	`sum(starwars$mass)`	5741.4
`diff()`	uzastopne razlike	`diff(starwars$height[1:5])`	-5, -71, 106, -52
`mean()`	srednja vrijednost	`mean(starwars$height)`	174.3580247
`median()`	medijan	`median(starwars$height)`	180
`quantile()`	kvantili	`quantile(starwars$height, na.rm=T)`	66, 167, 180, 191, 264
`sd()`	standardna devijacija	`sd(starwars$height)`	34.7704288
`var()`	varijanca	`var(starwars$height)`	1208.982716
`range()`	rang	`range(starwars$height)`	66, 264
`cov()`	kovarijanca dvaju vektora/matrica	`cov(starwars$height, starwars$mass, use="complete.obs")`	806.0635885
`cor()`	korelacija dvaju vektora/matrica	`cor(starwars$height, starwars$mass, use="complete.obs")`	0.1338842
`cumsum()`	kumulativna suma	`cumsum(1:5)`	1, 3, 6, 10, 15
`cumprod()`	kumulativni produkt (faktorijeli)	`cumprod(1:5)`	1, 2, 6, 24, 120

Funkcija	Opis	Primjer
`plot()`	točkasti ili linijski grafikon za prikaz jedne ili dviju varijabli	`plot(iris$Petal.Width, iris$Petal.Length)`
`boxplot(`)	dijagram pravokutnika - grafički prikaz statističkih sažetaka	`boxplot(starwars$height)`
`densityplot()`	funkcija gustoće vjerojatnosti iz paketa lattice	`densityplot(poznate_godine$birth_year)`
`barplot()`	stupčasti dijagram - za prikaz razdiobe diskretne varijable	`barplot(Frekvencije ~ Boja_ociju,tablica_frekvencija`
`hist()`	histogram - za prikaz razdiobe kontinuirane varijable	`hist(starwars$height)`