Thư viện (package) trong R cũng giống như những bộ công cụ giúp chúng ta làm việc trên R dễ dàng hơn. Sau đây là các thư viện mình hay dùng theo các nhóm chức năng.
Tải/lưu dữ liệu:
readr: tải dữ liệu dạng bảng như các file có đuôi .csv, .txt, hoặc file R như .rds. readr cũng có các hàm để lưu dữ liệu ở các định dạng khác nhau
readxl: đọc dữ liệu Excel (.xls, .xlsx)
writexl: lưu dữ liệu Excel (.xls, .xlsx)
Xử lý dữ liệu:
Dữ liệu dạng bảng
Dữ liệu không gian
Phân tích dữ liệu:
lme4: phân tích mô hình hỗn hợp (mixed-effects model)
glmmTMB: phân tích mô hình hỗn hợp, tương tự như lme4, nhưng có một số cấu trúc mô hình phức tạp hơn
MuMIn: so sánh mô hình được xây dựng từ thư viện lme4 và glmmTMB
INLA hoặc sdmTMB: phân tích mô hình không gian và/hoặc thời gian. sdmTMB là một thư viện mới hơn so với INLA và được đánh giá có thời gian chạy mô hình ngắn hơn nhiều so với INLA.
TMB và RTMB: xây dựng mô hình không có sẵn trong các thư viện ở trên, ví dụ mô hình phát triển (growth model) như von Bertalanffy’s, Lester’s, hoặc Quince’s models. Mình dùng RTMB để phát triển mô hìnhvì TMB dùng code C++, nhưng mình dùng TMB khi chạy mô hình vì nhanh hơn.
Trực quan hóa dữ liệu
ggplot2: trực quan hóa (hầu hết) tất cả các dạng dữ liệu
patchwork: tổng hợp các đồ thị tạo bởi ggplot2 vào với nhau
tmap: trực quan hóa dữ liệu không gian
effects: trực quan hóa kết quả phân tích từ lme4 và glmmTMB
sjPlot: trình bày dữ liệu hoặc kết quả phân tích ở dạng bảng