Merhabalar, çeşitli sebeplerden ötürü yazmayalı bir hayli oldu. Fakat bu arayı kapatmak için çaba sarf edeceğim. Çeşitli yazılarımla teorik olarak anlattığım istatistiksel analizleri uygulamalı olarak bir yazı dizisinde gerçekleştirmek istiyorum. Bu uygulamalı aşamasında kullanmak istediğim Dünyada artık top listelerde yer alan ve analizlerin büyük bir çoğunluğun kullanıldığı, hesaplama gücü çok gelişmiş ve her gün gelişmekte olan R programlama dilinde yapıyor olacağım.
Teorik olarak iyi bir alt yapıya sahip olunmadan uygulamanın bir felaket olacağını savunanlardanım. Bu nedenle önceki yazılarımı en azından anlatacağım konu başlığı altında olanları okumanız sizin için çok yararlı olacağını düşünüyorum. Zaman zaman teorik olarak ufak bir giriş yapıyor olsamda yazının %80'i uygulamalı olacak.
Bence bu yazılarının en büyük zorluğu canlı bir anlatım içermemesi olacak. Ama R diline ait ince detaylara girerek ufak not bölümleri ekleyerek açıklıyor olacağım. İlerleyen zamanlarda "burada şu da olsaydı" dediğim ve kendi geliştirdiğim scriptleri de sizle paylaşacağım. Bu blogu takip eden genel kitle biyologlar olduğu için çok çok ileri analiz ve detaylara girmeyeceğim ama gerekli gördüğüm yerlerde veya sizden gelen talep ve isteklerle farklı analizlere bakıyor olacağız. İnteraktif bir yazı olmasını istediğim için yazının sonunda bir yada iki proje koyacağım, dilerseniz çözümlerinizi benle paylaşabilirsiniz.
Betimsel istatistiksel analizler ile temel bir giriş yapıp, çıkarımsal istatistiksel yöntemlerle devam etmek amacım. Ara ara machine learning tekniklerini de irdeliyor olacağım.
Kullanacağım verilere gelince herkes tarafından rahat ulaşılabilecek, R'ın kendi içinde ki veriler olacak. Böylelikle herkes aynı veriler üzerinde paralel çalışabiliyor olacaksınız.
Ayrıca bu yazı dizisi de ilerde yazmak çok istediğim "R ile Uygulamalı Veri Analizi" kitabında temellerini oluşturuyor olacak.
Şimdiden ilginiz için teşekkür ederim, umarım sizin açınızdan öğretici bir yazı dizisi olur.