Program R merupakan program yang banyak digunakan untuk lingkungan statistik dan grafik. Aplikasi dalam meteorologi dan klimatologi sangat berguna khususnya dalam verifikasi hasil model.
Situs bisa di akses di :http://www.r-project.org/
Program gratis ini dapat dijalankan di sistem operasi UNIX, Windows dan MacOS.
Penggunaan program R di meteorologi/klimatologi berguna dalam:
-menggambarkan Kurva ROC
-histogram
-scatterplot dlln
-diskriminasi
Dan untuk menghitung:
-Brier Skor
-statistik
Simbol Sofware R, untuk menjalankannya dengan cara mengklik sehingga muncul gambar sebagai berikut
Untuk mendapatkan software dengan cara mendownload dari situs resmi R di http://www.cran.r-project.org.
Sofware R dapat dijalankan di berbagai system operasi antara lain : window,Mac dan linux.
Dalam tutorial ini akan dijalankan R dalam system operasi window dan aplikasinya dalam lingkungan meteorology/klimatologi khususnya dalam verifikasi prediksi.
Untuk langkah pertama:
Ketik :
license()
tekan <enter> maka akan muncul
Ketik-ketik perintah lain:
contributors()
citation()
help.start()
q()
Berikut contoh data ( file kadarsah.csv)
getwd() mengetahui folder dimana data berada dan lingkungan dimana kita bekerja.
Untuk mengubahnya
dat.dir <- “D:\\R\\”
wrk.dir <- “D:\\R\\”
setwd(wrk.dir)
ketika mengetik
getwd()
[1] “D:/R”
> DAT <- read.table(paste(dat.dir, “kadarsah.csv”, sep = “”), sep = “,”, header = TRUE)
> class(DAT$date) <- “POSIXct”
> write.table(DAT, “test.csv”, sep = “,”)
> dim(DAT)
[1] 8174 6
> head(DAT)
id site date obs frcs forecastor
1 1384 OSLO 2006-09-01 19:00:00 19.9 17 JA
2 1384 OSLO 2006-09-02 19:00:00 20.0 16 JK
3 1384 OSLO 2006-09-03 19:00:00 15.3 16 PV
4 1384 OSLO 2006-09-04 19:00:00 19.6 16 JK
5 1384 OSLO 2006-09-05 19:00:00 21.0 19 LU
6 1384 OSLO 2006-09-06 19:00:00 15.9 15 PB
> tail(DAT)
id site date obs frcs forecastor
8169 62366 KAHIRA 2006-12-26 19:00:00 18.4 18 LU
8170 62366 KAHIRA 2006-12-27 19:00:00 13.2 16 AS
8171 62366 KAHIRA 2006-12-28 19:00:00 13.4 15 AS
8172 62366 KAHIRA 2006-12-29 19:00:00 16.2 16 PB
8173 62366 KAHIRA 2006-12-30 19:00:00 18.0 16 RC
8174 62366 KAHIRA 2006-12-31 19:00:00 17.0 18 JK
> DAT[1:10, 1:5]
id site date obs frcs
1 1384 OSLO 2006-09-01 19:00:00 19.9 17
2 1384 OSLO 2006-09-02 19:00:00 20.0 16
3 1384 OSLO 2006-09-03 19:00:00 15.3 16
4 1384 OSLO 2006-09-04 19:00:00 19.6 16
5 1384 OSLO 2006-09-05 19:00:00 21.0 19
6 1384 OSLO 2006-09-06 19:00:00 15.9 15
7 1384 OSLO 2006-09-07 19:00:00 15.8 13
8 1384 OSLO 2006-09-08 19:00:00 17.8 14
9 1384 OSLO 2006-09-09 19:00:00 20.7 18
10 1384 OSLO 2006-09-10 19:00:00 19.7 18
> unique(DAT$site)
[1] OSLO STOCKHOLM HELSINKI LONDYN DUBLIN REYKJAVIK KODAN AMSTERDAM BRUSEL ZENEVA PARIZ
[12] BORDEAUX MARSEILLE NICE BARCELONA COSTA-BRAVA MADRID MALLORCA CORDOBA ALMERIA LISABON HAMBURG
[23] BERLIN FRANKFURT STUTTGART MNICHOV VIEDEN INNSBRUCK GRAZ PRAHA BRATISLAVA SLIAC VARSAVA
[34] KRAKOW BUDAPEST BELEHRAD ZAHREB PULA SPLIT HVAR BUKUREST VARNA SOFIA BURGAS
[45] MILANO BENATKY RIMINI RIM NEAPOL PALERMO MESSINA MALTA THESSALONIKI ATENY HERAKLION
[56] ISTANBUL ANTALYA LARNACA TALLIN PETROHRAD MOSKVA KYJEV TEL-AVIV TENERIFE LAS-PALMAS TUNIS
[67] KAHIRA
67 Levels: ALMERIA AMSTERDAM ANTALYA ATENY BARCELONA BELEHRAD BENATKY BERLIN BORDEAUX BRATISLAVA BRUSEL BUDAPEST BUKUREST BURGAS CORDOBA … ZENEVA
> range(DAT$frcs)
[1] -10 42
> DAT$obs[1:20]
[1] 19.9 20.0 15.3 19.6 21.0 15.9 15.8 17.8 20.7 19.7 18.6 20.8 18.8 21.5 18.9 12.7 14.2 17.0 16.3 18.5
> DAT$obs.frh <- DAT$obs + 9/5 + 32
> id <- DAT$obs > 20
> tail(id)
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> sum(id)
[1] NA
> DAT.sub <- DAT[id, ]
> tail(DAT.sub)
id site date obs frcs forecastor obs.frh
8158 62366 KAHIRA 2006-12-15 19:00:00 21.4 22 LU 55.2
8161 62366 KAHIRA 2006-12-18 19:00:00 20.8 21 PZ 54.6
8162 62366 KAHIRA 2006-12-19 19:00:00 21.2 23 LX 55.0
8163 62366 KAHIRA 2006-12-20 19:00:00 21.2 20 PV 55.0
8164 62366 KAHIRA 2006-12-21 19:00:00 21.0 20 RC 54.8
8165 62366 KAHIRA 2006-12-22 19:00:00 21.9 22 PZ 55.7
> DAT.sub <- DAT[DAT$site == "HVAR", ]
> tail(DAT.sub)
id site date obs frcs forecastor obs.frh
4875 14447 HVAR 2006-12-26 19:00:00 13.4 10 LU 47.2
4876 14447 HVAR 2006-12-27 19:00:00 NA 9 AS NA
4877 14447 HVAR 2006-12-28 19:00:00 12.0 9 AS 45.8
4878 14447 HVAR 2006-12-29 19:00:00 13.8 9 PB 47.6
4879 14447 HVAR 2006-12-30 19:00:00 14.4 11 RC 48.2
4880 14447 HVAR 2006-12-31 19:00:00 12.4 10 JK 46.2
- plot(DAT.sub$date, DAT.sub$obs)
pairs(iris[1:4], main=”Edgar Anderson’s Iris Data”, pch=21,bg = c(“red”, “green3″, “blue”)[unclass(iris$Species)])
par(bg=”cornsilk”)
coplot(lat ~ long | depth, data = quakes, pch = 21, bg = “green3″)
par(opar)
