مدخل إلى لغة r تطبيقات متقدمة في لغة R


م. خالد الشمعة

تعد لغة R من اللغات التي صعد نجمها حديثا وبشكل سريع بمجال البرمجة العلمية في قطاعي الإحصاء والمعلوماتية الحيوية (bioinformatics) حيث باتت معتمدة على نطاق واسع في كثير من الجامعات ومراكز البحث العلمية، وأصبحنا نرى استخدامها والإشارة إليها في المقالات المنشورة بالمجلات العلمية المحكّمة يزداد بشكل طردي ومتسارع، هذا عدى عن حقيقة كونها لغة حرة مفتوحة المصدر يخضع توزيعها لترخيص GPL الشهير. كل ذلك أدى إلى تزايد ما هو متوفر ومتاح على الشابكة (الإنترنت) من مصادر لها على توزع طيف تلك المصادر، فهناك الكتب الإلكترونية والدروس التعليمية وحتى المناهج الأكاديمية والدورات التدريبية إضافة إلى البرامج الجاهزة والمكتوبة بلغة R لتنفيذ هذه المهمة أو تلك، حتى أنها باتت تحظى ببعض الامتياز مقارنة بالعديد من العمالقة في قطاع البرمجة الرياضياتية العلمية والإحصائية مثل SAS و SPSS خصوصا في مجال توافر الجديد من الطرق والخوارزميات الحديثة، حيث يقاد هذا التوجه في معظمه من طرف الجامعات ممثلة بطلاب الدراسات العليا يحفّزهم على ذلك سهولة بناء الإضافات لهذه اللغة، ويعتبر هذا الأسلوب رغم ما قد يشوبه من نقاط ضعف تتعلق بموثوقية وجودة وغزارة تلك الإضافات الجديدة، والتي تتبع خبرة ومهارة مطوريها وناشريها، لكنها تبقى في القطاع العلمي والأكاديمي أفضل كثيرا من البدائل التجارية التي يعيبها ارتفاع ثمنها من جهة، ومن جهة أخرى بطئ إضافة التحديثات التي تعكس تطور القطاعات العلمية المختلفة، حيث أنها عادة ما تتبع دورة تجارية تتحكم بها الشركات المنتجة.

سنحاول في هذه المقالة أن نقدم مدخلا مبسطا ومختصرا لأساسيات هذه اللغة ونستكشف بعضا من إمكانياتها واستخداماتها، والتي أتمنى أن أراها تدرّس في جامعاتنا يوما ما، بحيث تستخدم كأداة للاختبار والتجربة والتطوير ضمن الجلسات العملية لبعض المقررات العلمية في الكليات ذات الاختصاص. هذا هو الجزء الأخير في سلسة مؤلفة من أربع مقالات تهدف إلى التعريف بلغة R حيث قدم الجزء الأول مدخل عام إلى هذه اللغة بما فيها الإحصائيات الوصفية، أما الجزء الثاني فتحدث عن كيفية توليد بعض المخططات البيانية الإحصائية بلغة R، أما الجزء الثالث فتحدثنا فيه عن طريقة إجراء بعض التحاليل الإحصائية باستخدام هذه اللغة.

للتذكير فقط، تستطيع أن تقوم بتحميل لغة R من الموقع الرسمي لها على الرابط http://www.r-project.org، وعملية تنصيب هذه اللغة تخلو من التعقيدات وبانتهاءها يمكنك تشغيل سطر الأوامر الخاص بها من خلال النقر على أيقونة اللغة على سطح المكتبة، وكل مانكتبه تاليا يكون داخل سطر الأوامر هذا، علما أننا نستخدم في كل أمثلتنا إطار البيانات المدعو mtcars والذي يأتي محزوما مع اللغة بشكل إفتراضي، وللحصول على معلومات إضافية عن طبيعة محتوى هذه البيانات يمكنك كتابة الأمر التالي في سطر الأوامر mtcars? ولاختصار طريقة الوصول إلى المعلومات ضمن إطار البيانات ننفذ الأمر (attach(mtcars فنصبح قادرين على استخدام التسمية mpg بدلا من استخدام الطريقة المفصلة mtcars$mpg للدلالة على عدد الأميال المقطوعة بغالون البنزين الواحد.

عندما لا تكون المقادير المراد إختبارها كميّة متدرجة كما سبق وأن شاهدنا في تحاليل سابقة مثل إختبار t، بل هي قيم نوعية كحالة أنواع محركات السيارات من حيث عدد الإسطوانات cyl وارتباطها بنوع ناقل الحركة am هل هو أوتوماتيكي أم عادي، طبعا الغاية هي معرفة هل هناك فروق معنوية ما بين الفئات المختلفة للحركات من حيث عدد إسطواناتها، لمثل هكذا حالات عليك استخدام اختبار إحصائي يدعى باختبار chi-squared والمثال التالي يوضح كيفية تحضير بياناتك لهذا النوع من التحليل مستخدمين الدالة table حيث عرضنا في التعليمة التالية كيف سيظهر ناتج تنفيذ تلك الدالة على بياناتنا فقط لتوضيح شكل الجدول المطلوب تمريره للدالة chisq.test التالي والذي يقوم بتنفيذ الاختبار المقصود.

+X4Oaur7AzIAAAAASUVORK5CYII=

كما جرت العادة فإن ما يهمنا من هذا الخرج هو قيمة p-value والتي تشير إلى إحتمال المصادفة (بمعنى أنه لاتوجد فروقات معنوية ما بين الفئات المختلفة وما يظهر لدينا من فروقات هي في هامش خطأ التجربة)، في المثال السابق قيمة p-value هي 0.01265 أي ضمن الحد المسموح به عادة للقبول بوجود فروق معنوية وهو 5% (أي 0.05)، وبالتالي فالفروق الملاحظة معنوية وموجودة، بمعنى أن نسبة السيارات ذات ناقل الحركة الأوتوماتيكي am=1 هي أكبر في حالة السيارات ذات عدد الإسطوانات الكبير مقارنة بتلك التي لديها محركات تحتوي على أربع اسطوانات فقط. ولمعرفة كم سيكون عدد السيارات ذات علبة التروس اليدوية أو الأوتوماتيكية في كل فئة من فئات المحركات الثلاث المصنفة بحسب عدد الإسطوانات وذلك في حال كان التوزع متساويا والفروقات غير موجودة نستخدم الدالة التالية:

chisq.test(myTable)$expected

لننتقل إلى أداة أخرى تتيح لنا استكشاف جملة البيانات التي بين أيدينا وما فيها من علاقات وارتباطات وذلك من خلال شكل واحد يتضمن خريطة حرارية مضاف لها شجرتي عنقدة هرمية لكل من أعمدة البيانات التي لدينا (الصفات المدروسة مثل الوزن wt وعدد إسطوانات المحرك cyl وعدد الأميال المقطوعة بغالون البنزين الواحد mpg) وأسطر البيانات (وهي في حالتنا تمثل أنواع السيارات المدروسة مثل Toyota Corona و Honda Civic وغيرهما)، إن التعليمة التي نتحدث عنها هنا هي تعليمة heatmap لكن العقبة التي تقف في طريقنا هي نوع بيانات الدخل لهذه التعليمة، فهي لا تقبل إطار البيانات إنما هي بحاجة إلى بيانات محزومة على شكل مصفوفة!

لا تقلق من هكذا عقبة، فهناك طيف كامل من التعليمات بلغة R مهمتها التحويل فيما بين صيغ وتنسيقات البيانات المختلفة، ولجميعها الصيغة التالية:

y <- as.*(x)

حيث x هي البيانات بتنسيقها الأصلي و y هي ذات البيانات بعد تحويلها إلى التنسيق المطلوب حيث يستعاض عن رمز النجمة * (في الصيغة الموضحة أعلاه) بالتنسيق الهدف والمطلوب التحويل إليه، فمثلا نجد مجموعة التعليمات التالية: (as.null(x و (as.numeric(x و (as.character(x و (as.factor(x الخ...

وفق ذات الأسلوب، لدينا طقم آخر من التعليمات غايته التحقق إن كانت صيغة متحول ما تتبع تنسيقا بعينه أم لا، وتلك التعليمات تعيد القيمة المنطقية true إن كان المتحول يطابق التنسيق الخاص بالتعليمة فيما تعيد القيمة المنطقية false في بقية الحالات، حيث تجد على سبيل المثال مجموعة التعليمات التالية متاحة لك للاستخدام وهي: (is.null(x و(is.numeric(x و(is.character(x و (is.factor(x الخ...

حسنا، لكن كيف سنستفيد من كل هذه المعلومات في حالة مثالنا المتعلق باستخدام تعليمة heatmap والتي تحتاج كدخل لها بيانات بتنسيق matrix وليس data.frame كما سبق وأن ذكرنا، للقيام بذلك سنستخدم التعليمة التالية لتحويل إطار بيانات mtcars الذي نستخدمه في مثالنا إلى تنسيق المصفوفة ونحفظه ضمن متحول جديد أسميناه للسهولة x وبعدها مررنا تلك المصفوفة x إلى تعليمة heatmap لنحصل على النتيجة الموضحة في الشكل التالي:

x <- as.matrix(mtcars);
heatmap(x, scale=”column”);

3L1ALnDEULQzHH8G+TCZznqxmG85xM4DxjzW+aPJ

من البديهي في الخريطة الحرارية الاستنتاج بأن النقاط التي تتقارب ألوانها في هذا المخطط تعود إلى قراءات متقاربة في القيمة ضمن البيانات التي استخدمت في توليد ذلك المخطط، كذلك فإن الأغصان التي تتلاقى مبكرا ضمن كل من شجرتي العنقدة الهرمية سواء للصفات (أعلى الرسم) أو السيارات (على يسار الرسم) تشير إلى تشابه أكبر من تلك التي تتلاقى في أماكن أبعد.

نستطيع في لغة R كما في أي لغة برمجة أخرى أن نعرف توابعنا الخاصة ومن ثم نستدعيها، والمثال التالي يوضح حالة نموذجية بسيطة سنشرحها سطرا بسطر وبشكل مقتضب، حيث سنقوم بتعريف تابع جديد سندعوه SEM لحساب الخطأ المعياري المرتكب في حساب قيمة المتوسط، وهو للمصادفة الغريبة تابع غير موجود ضمن مجموعة توابع لغة R الأساسية! إن حساب تلك القيمة الإحصائية بسيط نسبيا فهي ناتج تقسيم الإنحراف المعياري على جذر عدد القراءات منقوصا منه واحد، لنلقي نظرة الآن على الشيفرة البرمجية التي نقوم من خلالها بتعريف هذا التابع:

SEM <- function(x, na.rm = TRUE) {
  if (na.rm == TRUE) VAR <- x[!is.na(x)] else VAR <- x;

  SD <- sd(VAR);
  N <- length(VAR);
  SE <- SD/sqrt(N - 1);

  return(SE);
}

كما نلاحظ في السطر الأول فقد قمنا بتحديد اسم التابع قبل رمز الإسناد، أما ما يتلو رمز الإسناد فهو تصريح بأن ما نقوم بتعريفه هنا ما هو إلا تابع له وسيطين دعونا الأول x والذي يفترض به أن يتضمن شعاع القيم التي نرغب بحساب الخطأ المعياري المرتكب في حساب متوسطها، أما الثاني فدعوناه na.rm وهو وسيط اختياري بحسب الصيغة الموضحة أعلاه وقيمته الافتراضية هي TRUE وسنستخدمه لمعرفة إن كان المستخدم يريد تضمين أم حذف القيم غير المحددة أي القيم المفقودة، ومن ثم نرى القوس الكبير قد فتح ليقوم بحزم مجموعة التعليمات التي تنتمي إلى هذا التابع.

السطر التالي مباشرة يتأكد من اختيار المستخدم بالنسبة لطريقة التعامل مع القيم المفقودة، فإن كان يرغب بحذفها نقلنا إلى المتحول الداخلي VAR فقط تلك القيم من x والتي ليست غير محددة أو مفقودة، وإلا فإن قيمة المتحول الداخلي VAR ستتضمن كامل قيم الشعاع x (وضعنا الأمر بهذه الصيغة لتوضيح آلية استخدام العبارات الشرطية والوسطاء ذات القيم الاختيارية، لكن الصواب في هذه الحالة بالذات هو أننا نقوم دوما باستثناء القيم الغير محددة فحساب قيمتنا غير ممكن بوجودها).

بعد ذلك نقوم بحساب الانحراف المعياري للقيم التي باتت موجودة الآن في المتحول VAR وذلك من خلال استخدامنا للتابع sd ونحفظ الجواب الناتج بمتحول جديد ندعوه SD (تذكر أن لغة R حساسة لحالة الأحرف كبيرة كانت أم صغيرة بمعنى أنها تميز فيما بينها). أما في السطر التالي فنقوم بإيجاد عدد العناصر الموجودة بشعاع القيم VAR ومن ثم نحفظ ذلك العدد ضمن متحول جديد ندعوه N. وهكذا أصبحنا جاهزين لحساب قيمة الخطأ المعياري المرتكب في حساب متوسط مجموعة القيم هذه وذلك من خلال إجراء عملية القسمة لقيمة الانحراف المعياري على الجذر التربيعي لعدد القراءات بعد أن أنقصناه بمقدار 1، حينها نحفظ الجواب الناتج في متحول جديد دعوناه في مثالنا SE، لتأتي بعدها الخطوة الأخيرة باستخدامنا للأمر return ليعيد الجواب الناتج إلى من استدعى هذا التابع، ونختم أخيرا بإغلاق القوس الكبير الذي استخدم لحزم مجموعة التعليمات هذه رابطا إياها باسم التابع الذي صرحنا عنها بداية في السطر الأول.

إن لغة R هي لغة مفتوحة المصدر إلى حد بعيد، فأي تابع تقوم بتعريفه مثل تابعنا الذي دعوناه SEM الوارد أعلاه، يستطيع المستخدم الاطلاع على شيفرته المصدرية كاملة بمجرد كتابة اسمه دون أي زيادة أو إضافات ومن ثم النقر على زر الإدخال، ليس هذا فحسب، بل حتى أنك تستطيع الإطلاع على كيفية كتابة التوابع الخاصة بلغة R نفسها دون كثير عناء، فعلى سبيل المثال إن كان لديك فضول لمعرفة طبيعة وتفاصيل الخوارزمية التي استخدمت في التابع cor لحساب قيمة معامل الارتباط أو التابع lm لحساب علاقة الانحدار وسواهما من التوابع الأخرى، فكل ما عليك القيام به هو كتابة اسم ذلك التابع دون أي إضافات أخرى ومن ثم النقر على زر الإدخال، لتقوم لغة R بعرض الشيفرة المصدرية الداخلية لذلك التابع كاملة أمامك.

إن إحدى نقاط قوة لغة R هي سهولة توسعتها من خلال مجموعة الإضافات الهائلة المتاحة لها والتي قام بتطويرها الآلاف من الجامعات والمراكز العلمية وحتى الباحثين المستقلين وطلاب الدراسات العليا، يعينهم في ذلك السهولة النسبية في آلية بناء مثل تلك المكتبات أو الإضافة الجديدة لهذه اللغة، فهي لاتحتاج في أغلب الحالات إلى أي خبرات أو معارف خارج نطاق لغة R نفسها وهو أمر ممتع ومميز بحق، للإطلاع على لائحة الإضافات الرسمية المنشورة على موقع لغة R نفسها يمكنكم التحقق من هذا الرابط (ملاحظة: لقد اخترنا مخدم موجود في روسيا الاتحادية لضمان الوصول إليه بسهولة دون أي حجب!):

أما لمن لديه فضول التعرف على آلية بناء مكتبته أو إضافته الخاصة فأحيله إلى هذا المرجع السهل والمميز.

من الإضافات المميزة التي أنصحك قارئي العزيز بالإطلاع عليها هناك الإضافة ggplot2 والتي تفتح أمام مستخدمي لغة R آفاقا واسعة لتحسين وإثراء نوعية المخططات البيانية التي يمكن توليدها والحصول عليها، وهذه الإضافة هي إضافة ذائعة الصيت حتى أن هنالك كتب كاملة تتحدث عنها وعن مزاياها وإمكانياتها، كذلك نذكر الإضافة doSMP على سبيل المثال والتي قد تكون واحدة من الإضافات الأولى التي ترغب بالتعرف عليها إن كنت تطمح لقرع باب الحوسبة التفرعية، فهي أداة بسيطة تستطيع من خلالها تحويل بنى الحلقات البسيطة إلى نسخة تفرعية تستثمر كامل طاقة نوى المعالج أو المعالجات التي لديك (حيث أن المعالجات الثنائية والرباعية النوى أصبحت شائعة في الأسواق هذه الأيام، والتوجه العام هو نحو زيادة عدد النوى المتاحة على شريحة معالج واحد).

أخيرا وليس آخرا، تجدر الإشارة إلى أداة مميزة أخرى تدعى RExcel والتي تسمح للغة R أن تعمل بالتكامل مع تطبيق Microsoft Excel ذائع الصيت وواسع الانتشار للجداول الممتدة، فهي تمكن المستخدم من نقل البيانات من برنامج Excel إلى لغة R وبالعكس، هذا عدى عن تمكين مستخدمي برنامج Excel من استدعاء توابع لغة R المختلفة وتنفيذها على ما لديهم من بيانات مباشرة كما لو كان التعامل يتم مع أي تابع معتاد ضمن برنامج Excel، حيث سيتم تنفيذ التحليل باستخدام لغة R ومن ثم إعادة النتيجة إلي برنامج Excel بشكل مباشر وشفاف ليتم عرضها في إحدى الخلايا دون كثير عناء من قبل المستخدم. لا يخلو تنصيب هذه الأداة يدويا من بعض التعقيد لكثرة ما فيها من مكونات وما تحتاج إليه من ضبط وإعداد، لكن أسهل طريقة للحصول عليها جاهزة للعمل هي من خلال تنصيب RAndFriendsSetup والتي تستطيع الحصول عليها من خلال هذا الرابط: http://rcom.univie.ac.at.

في ختام هذه السلسلة من المقالات، نحن نعي تماما أن ما قمنا به لا يتجاوز خدشنا لسطح المعرفة العميق بهذا المجال من العلوم سواء على صعيد الإحصاء أو لغة R ذاتها، لكنها مقدمة متواضعة نضعها بين أيدي المهتمين لينطلقوا منها ويبنوا عليها وصولا إلى نضج أعمق وإغناء أفضل لهذا الموضوع، وقد تجاوزنا في هذه السلسلة من المقالات عن تناول بعض المواضيع الشيقة التي ترتبط بهذا السياق وذلك سعيا منا وراء التبسيط والسهولة نظرا لأن هدفنا الأصلي كان تقديم مجموعة من المقالات التي تمثل مدخلا للغة R، وبالتالي فإن مناقشة أي موضوع يتسم بالتعقيد قد يضر بهذا الهدف والغاية، لكني قد أعود لاحقا للكتابة عن بعضها وأخص بالذكر هنا مناقشة موضوع تحليل التباين ANOVA شائع الصيت بين كل من خاض بمزيد من التفصيل في علم التحليل الإحصائي، لذا ترقبوا منا كل جديد.

لائحة المراجع:



1 شخص أعجب بهذا


تفاعل الأعضاء


السلام عليكم هل توجد دروس على شكل فديو شكرا لكم وفقكم الله 

شارك هذا التعليق


رابط هذا التعليق
شارك على الشبكات الإجتماعية


يجب أن تكون عضوًا لدينا لتتمكّن من التعليق

انشاء حساب جديد

يستغرق التسجيل بضع ثوان فقط


سجّل حسابًا جديدًا

تسجيل الدخول

تملك حسابا مسجّلا بالفعل؟


سجّل دخولك الآن