NMSA230 - Úvod do programování v R

Zimný semester 2024/2025 | Cvičenie 6 | Čt 06/01/25

• zdrojový Rmd súbor

Program R (dostupný pod GNU GPL licenciou) je k dispozícii k stiahnutiu (free of charge) na adrese

https://www.r-project.org

K dispozícii sú distribúcie s priamou podporou pre OS Windows, Linux aj Macintosh.

Základnú inštaláciu programu R je možne jednoducho rozšíriť pomocou dodatočných knižníc (balíčkov), ktoré sú k dispozícii na rôznych online repozitároch (zoznam hlavných repozitárov je na adrese https://cran.r-project.org/mirrors.html). Jednotlivé R knižnice sú tvorené samotnými užívateľmi softwaru R a ich správne fungovanie nie je garantované - je preto namieste určitá opatrnosť a hlavne aktívne premýšľanie pri ich používaní.

Pre užívateľov programu R sú k dispozícii aj rôzne grafické rozhrania, ktoré je možne dodatočne nainštalovať a umožňujú (v určitých smeroch) jednoduchšiu a prehľadnejšiu prácu. Najznámejší a pravdepodobne aj jeden z najlepších R interfacov je RStudio.

Užitočné materiály pre prácu so štatistickým softwarom R

  • Bína, V., Komárek, A. a Komárková, L.: Jak na jazyk R. (PDF súbor)
  • Komárek, A.: Základy práce s R. (PDF súbor)
  • Kulich, M.: Stručný úvod do R. (PDF súbor)
  • Scott, T.: An Introduction to R (PDF súbor)
  • De Vries, A. a Meys, J.: R for Dummies. (ISBN-13: 978-1119055808)


Cieľom posledného semináru NMSA 230 tomto semestri je stručná ukážka fungovania R knižnice Shiny, ktorá umožňuje interaktívne využitie programu R prostredníctvom internetového prístupu a webového prehliadača.

VI. Knižnica Shiny

Shiny je (open source) knižnica pre štatistický program R (inštalácia pomocou štandardného príkazu install.packages("shiny")), ktorá umožňuje vytvárať hyperaktívne webové aplikácie, pomocou ktorých dokáže koncový úžívateľ jednoducho meniť nastavenia a kontrolovať priebeh výpočtu/analýzy nejakého konkrétneho procesu (napr. štatistickej analýzy datového súboru). V tomto smere má svoje zjavné výhody aj nevýhody.

Knižnica shiny umožňuje jednoducho premeniť R-kový zdrojový kód na interaktívnu webovú aplikáciu. Vyžaduje k tomu ale tzv. shiny server, ktorý beží na hosťovskom počítači spolu s programom R a umožňuje tak webovej aplikácii na klientskom počítači (v určitom zmysle) plnohodnotne fungovať – t.j., vyhodnocovať R-kové príkazy v závislosti na klientských modifikáciach, ktoré uskutočnuje priamo vo svojom internetovom prehliadači.

Inšpirácia a niekoľko príkladov vytvorených pomocou knižnice shiny: http://shiny.rstudio.com/gallery/

Pre účely tohto cvičenia (a jednoduchosť) nebude potrebné inštalovať shiny server na hosťovskom počítači. Ako “hosťovský počítač” bude slúžiť priamo počítač/notebook na ktorom pracujete. Následujúce príklady budú využívať len lokálny pristup k programu R a “hosťovský shiny server” bude imitovaný na lokálnom počítači/notebooku, ktorý ma každý k dispozícii a na ktorom pracuje.

1. Spustenie Shiny aplikácie

K vytvoreniu funkčnej shiny webovej aplikácie je potrebných niekoľko krokov:

  • v programe R nainštalovať a načítať knižnicu shiny:

    library("shiny")
  • vytvoriť (HTML) stránku pomocou R-kového príkazu fluidPage(). Táto web (html) stránka bude následne pre aplikáciu slúžiť ako priestor pre zadávanie vstupných hodnôt pre program R a zároveň bude poskytovať potrebné zdrojové informácie pre plnohodnotný výpočet – resp. štatistickú analýzu v R. Pomocou tejto stránky užívateľ kontroluje aplikáciu a modifikuje výpočty/analýzu;
  • naprogramovať príslušný R-kový kód, ktorý beží na serveri shiny a ktorý pracuje so vstupnými informáciami poskytnutými webovou stránkou vytvorenou pomocou fluidPage() a po spracovaní a vyhodnotení R-kového zdrojového kódu odošle príslušný výstup späť na stránku. Požadovaný výstup sa uživateľovi zobrazí priamo na webovej stránke;
  • spustit samotnú shiny aplikáciu pomocou príkazu shinyApp();

Najjednoduchší príklad funkčnej shiny aplikácie (ktorá ale v zásade nič nerobí), je vytvorená pomocou nasledujúcej časti R-kového kódu:

library("shiny")

ui <- fluidPage("Hello Word"
   ### su za zadavaju vstupne informacie (inputs) a zobrazuju sa vystupy (outputs)
)

server <- function(input, output){
  ### R-kovy zdrojovy kod, ktory vyuziva list input (vstupne informacie) a vytvara z toho list vystupov (output)
}

### spustenie samotnej aplikacie (otvori webovy prehliadac s pozadovanou strankov vytvorenou vo fluidPage())
shinyApp(ui = ui, server = server)

Obe vyššie vytvorené časti – t.j., webová (html) stránka ui, aj shiny server server lze následne doplniť o dodatočné informácie – t.j., vhodne štrukturovaný HTML kód, preddefinované moduly na zadávanie jednotlivých príkazov, alebo konkrétne data pre program R, na základe ktorých sa následne pripraví výstup – t.j., konkrétne moduly na vizualizáciu výsledkov (rôzne ovládacie prvky, tabuľky, obrázky, grafy a pod.).

Doležité

Pri spustení R-kového kódu uvedeného vyššie, dôjde k otvoreniu webového prehliadača, v ktorom sa otvorí prázdna stránka s uvítaním “Hello World”. Príkazový riadok v R-ku (konzola v RStudio) zostáva aktívny a nie je možné zadávať prostredníctvom konzoly dalšie príkazy. Program R očakáva, že príkazy bude dostávať priamo prostredníctvom otvoreného a aktivného webového prehliadača. Keďže nateraz nemáme v prehliadači nič konrétne vytvorené (príkaz fluidPage() je prázdny), musíme R-ko ukončiť manuálne – t.j., buď kliknutím na tlačítko STOP, alebo stlačením kombinácie kláves CTRL + C (prípadne zatvorením otvoreného webového prehliadača).



2. Jednoduché (štatistické) aplikácie pomocou knižnice shiny

Všetky hodnoty, ktoré potrebuje program R ako vstupné hodnoty pre správne fungovanie (resp. štatistickú analýzu), sú automaticky uložené v liste (R object list()) s názvom input a na jednotlivé zložky listu je možné sa priamo odkazovať pomocou ID nálepky použitej pri vstupe.

Analogicky aj všetky výstupy, ktoré shiny server pripraví pre následné zobrazenie prostredníctvom klientskej webovej stránky, sa ukladajú do listu (R object) s názvom output a na jednotlivé zložky sa opať môžeme priamo odkazovať pomocou príslušných ID nálepiek.

Nasledujúci príklad umožnuje vykresliť histogram pre náhodný výber z normálneho rozdelenia \(N(\mu, \sigma^2)\) o rozsahu \(n \in \mathbb{N}\), avšak všetky tri parametre (\(\mu \in \mathbb{R}\), \(\sigma^2 > 0\), aj \(n \in \mathbb{N}\)) môže užívateľ nastaviť samostatne prostredníctvom aktívneho webového prehliadača vytvoreného pomocou shiny.

Histogram a odhad hustoty sa interaktvívne vykreslia priamo v prehliadači (html stránka), hneď po zadaní vstupných hodnôt (opäť pomocou web stránky, na ktorej sú v ľavom panely príslušné ovládacie prvky).

library("shiny")

ui <- fluidPage(
  
  title = "Simple Example: Simulating data from normal distribution",
  
  sidebarPanel(
    sliderInput(inputId = "mean", label = "Choose Mean Value", min = -100, max = 100, value = 0),
    sliderInput(inputId = "var", label = "Choose Variance Value", min = 0, max = 10, value = 1),
    numericInput("number", label = "Number of Observations", value = 10),
    numericInput("breaks", label = "Number of Breaks", value = 10)
  ),
  
  mainPanel(
    plotOutput(outputId = "density")
  )
)

server <- function(input, output){
  output$density <- renderPlot({sample <- rnorm(input$number, input$mean, sqrt(input$var))
                                hist(sample, breaks = input$breaks, col = "blue", freq = F)
                                lines(density(sample), col = "red", lwd = 2)
                                })
}

shinyApp(ui = ui, server = server)



Vo webovom prehliadači by sme po spustení príslušných príkazov mali vidieť niečo takéto:

Pomocou nástrojov na zadávanie vstupných hodnôt (panel na ľavej strane) je možné modifikovať nastavenie generátoru náhodných čísel. Následne sa v programe R vygeneruje nový/iný náhodný výber a príslušne sa prekresli histogram a odhad hustoty.

Príkazový riadok v RStudio zostáva naďalej aktívny a nie je možné zadavať príkazy jinak, než pomocou otvoreného webového prehliadača – opäť totiž program R očakáva vstupné hodnoty, ktoré budú zadávané prostredníctvom nástrojov na webovej stránke. V prípade, že chceme R sekciu ukončiť, je nutné stlačiť tlačítko STOP alebo kombináciu kláves CTRL + C (prípadne zatvoriť okno webového prehliadača).

Doležité

Všimnite si, akým sposobom funguje zadávanie vstupných hodnôt a akým spôsobom sú tieto hodnoty následne predané do programu R na sever shiny. Niekoľko užitočných postrehov je zhrnutých nižšie.

  • V knižnici shiny je niekoľko rôzných nástrojov (tzv. widgets) na zadávanie vstupných hodnôt - viď napr. https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson3/;
  • Každý príkaz, ktorý umožnuje zadávať vstupné hodnoty, musí mať priradené jednoznačné ID – viď prvý argument v jeednotlivých príkazoch použitých vyššie. S týmto ID je potom vstupná hodnota predaná v liste input do programu R. Napr. vstupná hodnota pre voľbu strednej hodnoty je uložena v objekte input$mean;
  • Fiktívny server – v našom prípade užívateľský počítač – využíva hodnoty uložené v liste input a v sérii R-kových príkazov pripraví príslušný výstup/výstupy, ktoré analogicky uloži do objektu typu list, ktorý je pomenovaný output;
  • V druhej časti príkazu fluidPage() umiestňujeme na webovú stránku pripravené výstupy, ktoré predal server po spracovaní programom R. Analogicky ako v prípade zadávania vstupných hodnôt, aj pre vykresľovanie výstupov je v knižnici shiny k dispozícii niekoľko užitočných nástrojov - viď napr. https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson4/;



Samostatne

  • Využijte ďalšie možnosti, ktoré ponúka knižnica shiny a pokuste sa vytvorit interaktívnu aplikáciu, pomocou ktorej budete analyzovať nejaky datový súbor, ktorý je k dispozícii v programe R, avšak analýza bude závisieť na uživateľských nastaveniach (napr. výber premenných, voľba podsúboru dat, voľba hladiny spoľahlivosti a pod.).
  • Pokuste sa využiť rôzne možnosti zadávania vstupných informácii a tiež rôzne možnosti prezentovania výstupu.
  • Využijte rôzne varianty k peknému a účelnému usporiadaniu nástrojov na zadávanie vstupných informacii a panelov na vykresľovanie spočítaných výstupov.

  • Komplexnejšia ukážka s využitim viacerých panelov pre rôzne varianty výstupov je napr. nižšie:

    library("shiny")

ui <- fluidPage(
  
  title = "Simple Example",
  
  sidebarPanel(
    sliderInput(inputId = "mean", label = "Choose Mean Value", min = -100, max = 100, value = 0),
    sliderInput(inputId = "var", label = "Choose Variance Value", min = 0, max = 10, value = 1),
    numericInput("number", label = "Number of Observations", value = 10),
    numericInput("breaks", label = "Number of Breaks", value = 10)
  ),
  
  mainPanel(
    tabsetPanel(
      tabPanel("Plot",  plotOutput(outputId = "density")), 
      tabPanel("Summary", verbatimTextOutput("summary")),
      tabPanel("Regression", plotOutput(outputId = "regression")),
      tabPanel("Regression Summary", verbatimTextOutput("regsum"))
    )
  )
)

server <- function(input, output){
  
  output$density <- renderPlot({set.seed(1234)
                                data <- data.frame(1:input$number, rnorm(input$number, input$mean, sqrt(input$var)))
                                hist(data[,2], breaks = input$breaks, col = "blue", freq = F)
                                lines(density(data[,2]), col = "red", lwd = 2)
                                })
  
  output$summary <- renderPrint({set.seed(1234)
                                 data <- data.frame(1:input$number, rnorm(input$number, input$mean, sqrt(input$var)))
                                 summary(data[,2])})
  
  output$regression <- renderPlot({set.seed(1234)
                                   data <- data.frame(1:input$number, rnorm(input$number, input$mean, sqrt(input$var)))
                                   plot(data[,2] ~ data[,1])
                                   model <- lm(data[,2] ~ data[,1], data = data, xlab = "Observation Number", ylab = "Observation Value")
                                   abline(model$coeff[1], model$coeff[2], col = "red", lwd = 2)})
  
  output$regsum <- renderPrint({set.seed(1234)
                                data <- data.frame(1:input$number, rnorm(input$number, input$mean, sqrt(input$var)))
                                plot(data[,2] ~ data[,1])
                                model <- lm(data[,2] ~ data[,1], data = data, xlab = "Observation Number", ylab = "Observation Value")
                                summary(model)})
}

shinyApp(ui = ui, server = server)

  • Vyskúšajte uvedený skript a pokúste sa ho podľa vlastných nápadov vhodne modifikovať. Vygenerovaná webová stránka by mala vyzerať nejak takto:



3. Rôzne (modernejšie) alternatívy pre shiny

Webové stránky vytvorené pomocou R knižnice shiny je možné priamo rozšíriť napr. o CSS štýly, ale JavaScrip kódy. Samozrejme exustujú aj alternatívne možnosti, najznámejšie sú asi

prípadne niektoré ďalšie, uvedené napr. na stránke https://stackshare.io/shiny/alternatives



Požiadavky na zápočet

  • Nutnou a zároveň postačujúcou podmienkou na získanie zápočtu (ak má študent/študentka predmet riadne zapísaný v aktuálnom školskom roku v systéme SIS) je vypracovanie parciálných úloh zadaných v priebehu semestra a včasné odovzdanie PDF reportu s jednotlivými úlohami v rámci stanoveného deadlinu.
  • Parciálne úlohy postupne zadávané na seminároch 1 až 4 zahrňovali vygenerovanie vlastného datového súboru, vytvorenie niektorých (vhodných) popisných charakteristík, doplnenie popisných charakteristík vhodným obrázkom/grafom a celkove spracovanie vo forme PDF reportu (napr. pomocou R knižnice ‘Sweave’).

  • Finálný súbor PDF je potrebné zaslať emailom

    na adresu maciak[AT]karlin.mff.cuni.cz najneskôr do konca skúškového obdobia, t.j. do 14.02.2025..