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R言語入門 (R-4.2.3 2023年4月版) / introduction to r

R言語入門 (R-4.2.3 2023年4月版) / introduction to r

統計解析とグラフィックスのための言語・環境である「R言語」の概要、インストール方法、初歩的な使い方を広く・浅く解説した資料です。

2023年4月時点でのRの~~最新バージョン~~R-4.2.3を対象としています。

スライド中で実行するRスクリプトを置いているGitHubリポジトリ: https://github.com/uribo/cue2022aw_r104
ウェブブラウザ上でRを動かす環境: https://mybinder.org/v2/gh/uribo/cue2022aw_r104/main?urlpath=rstudio

Uryu Shinya

April 25, 2023
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Transcript

  1. ӝੜਅ໵
    3ݴޠೖ໳
    3 ೥݄൛

     !V@SJCP
    IUUQTHJUIVCDPNVSJCPDVFBX@S

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  2. ஫ҙॻ͖
    ͜ͷࢿྉ͸3ݴޠͷ֓ཁ͔Βɺ3ͷॳาతͳ࢖͍ํΛ޿͘ɾઙ͘঺հ͢ΔࢿྉͰ͢ɻ
    ۩ମతͳ಺༰͸ɺ࣍ͷ௨ΓͰ͢ɻ
    3ͱ౷߹։ൃ؀ڥͰ͋Δ34UVEJPͷΠϯετʔϧखॱͷղઆ
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    MVCSJEBUF΍TUSJOHSʹΑΔσʔλՃ޻͸ѻ͍·ͤΜɻ

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  3. 3ݴޠͷ֓ཁ
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    ϚϧνϓϥοτϑΥʔϜɺΦʔϓϯιʔεɾϑϦʔιϑτ΢ΣΞ
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    ౷ܭֶͷΈͳΒͣɺػցֶश΍ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃͷͨΊͷύοέʔδ΋๛෋
    ݚڀऀ͚ͩͰͳ͘ɺاۀͰ΋޿͘ར༻͞ΕΔ
    1ZUIPOɺ+VMJBͱฒͼσʔλαΠΤϯςΟετͷதͰਓؾ
    σʔλૢ࡞͔Β෼ੳɺՄࢹԽɺϨϙʔτ࡞੒·ͰΛҰ؏ͯ͠ߦ͏
    ύοέʔδͷίϨΫγϣϯ͕੔උ͞Ε͍ͯΔʢUJEZWFSTFʣ

    ଟ਺ͷίϛϡχςΟ͕ଘࡏ͠ɺ׆ൃͳ׆ಈ͕ߦΘΕ͍ͯΔ

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  4. 3ݴޠͷྺ࢙


    34UVEJPͷϦϦʔε
    χϡʔδʔϥϯυͷΦʔΫϥϯυେֶʹۈΊΔ
    3PCFSU(FOUMFNBOͱ3PTT*IBLB͕։ൃʹணख
    Φʔϓϯιʔειϑτ΢ΣΞͱͯ͠ެ։

    $3"/ͷ૑ઃ
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    ։ൃʹ΋ࢀՃͰ͖Δ
    ύοέʔδͷ؅ཧͱ഑෍
    3ͷϦϦʔε
    ؔ਺ܕݴޠ4DIFNF
    ౷ܭॲཧݴޠ4
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    ʮσʔλαΠΤϯςΟετʯϒʔϜ
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    5PLVTIJNB3ͷ։࠵
    ࣌఺

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  5. $3"/
    5IF$PNQSFIFOTJWF3"SDIJWF/FUXPSL
    3ຊମͷ഑෍ͳΒͼʹύοέʔδͷొ࿥ɾ؅ཧΛߦ͏
    ੈքதʹϛϥʔαΠτ͕ଘࡏ
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    Ϋϥ΢υIUUQTDMPVESQSPKFDUPSH͕͓͢͢Ί
    ࠃ಺ʹ͸Χॴʢ౷ܭ਺ཧݚڀॴͱࢁܗେֶʣͷϛϥʔαΠτ͕͋Δ
    γʔϥϯɺΫϥϯ
    IUUQTDSBOSQSPKFDUPSH

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  6. 3ͱ34UVEJPͷಋೖ
    ˞͜ͷࢿྉͰ͸3ͱ34UVEJPΛར༻

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  7. 3ͷΠϯετʔϧʙ8JOEPXTฤʙ
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    ΤΫεϓϩʔϥʔ͔Βʜ1$μ΢ϯϩʔυ
    Πϯετʔϧதʹར༻͢Δݴޠʜʮ೔ຊޠʯΛબ୒
    Πϯετʔϧઌʜ$=1SPHSBN'JMFT=3=3
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    ಛผʹ೚ҙͷϑΥϧμΛࢦఆ͍ͨ͠৔߹͸มߋ
    σεΫτοϓʹ3͕͋Δ͜ͱΛ֬ೝ

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  8. 3ͷΠϯετʔϧʙNBD04ฤʙ 
    ೚ҙͷ΢Σϒϒϥ΢βʢ$ISPNFɺ4BGBSJɺ&EHFͳͲʣͰ$3"/ʢIUUQTDSBOSQSPKFDUPSHʣ΁ΞΫηε
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    3BSNQLH͕Πϯετʔϧ͞ΕΔͷͰɺμ΢ϯϩʔυͨ͠ϑΝΠϧΛ։͘



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    'JOEFS͔Βʜμ΢ϯϩʔυ
    3BSNQLHΛΫϦοΫ
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    Πϯετʔϧઌͷબ୒ʜ.BDJOUPTI)%z
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    ΞϓϦέʔγϣϯϑΥϧμʹ3BQQ͕͋Δ͜ͱΛ֬ೝ

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  9. 34UVEJP*%&
    3ͱ1ZUIPOʢσʔλ෼ੳͷϓϩάϥϛϯάݴޠʣͷͨΊͷ౷߹։ൃ؀ڥ
    ओͳػೳʜίʔυೖྗิ׬ɺγϯλοΫεϋΠϥΠτɺϓϩδΣΫτ؅ཧɺศརͳγϣʔτΧοτ
    3ຊମΛར༻͢ΔΑΓ΋34UVEJPͰ3Λར༻͢Δͷ͕͓͢͢Ί
    Α͋͘Δྫ͑ʮ3͸λϫγɺ34UVEJP͸৯ثચড়ػʯʜͲͪΒͰચ͍෺Λ͠·͔͢ʁ
    "(1-WϥΠηϯεͷ΋ͱɺແঈͰར༻Մೳͳόʔδϣϯ͕͋Δ

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  10. 34UVEJPͷΠϯετʔϧ
    Φʔϓϯιʔε൛ʢ34UVEJP%FTLUPQ7FSTJPOʣΛར༻
    ೚ҙͷ΢Σϒϒϥ΢βʢ$ISPNFɺ4BGBSJɺ&EHFͳͲʣͰ34UVEJP։ൃݩͷ1PTJUͷϖʔδ
    ʢIUUQTQPTJUDPEPXOMPBESTUVEJPEFTLUPQʣ΁ΞΫηε
    *OTUBMM34UVEJP%FTLUPQͷԼʹ͋Δ
    ੨͍ϘλϯΛΫϦοΫ͠ɺμ΢ϯϩʔυ


    Πϯετʔϧઌ
    ελʔτϝχϡʔͷϑΥϧμͷબ୒
    34UVEJPηοτΞοϓΛਐΊΔ

    جຊతʹ͸Կ΋มߋͤͣʹʮ࣍΁ʯΛΫϦοΫ͍͚ͯͩ͘͠

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  11. 34UVEJPͷը໘
    ιʔείʔυͷฤूΛߦ͏۠ըɺɹϓϩάϥϜΛ࣮ߦ͢Δίϯιʔϧ۠ըͳͲʹը໘͕෼͔ΕɺͦΕͧΕʹλϒ͕ଘࡏ͢Δ
    ιʔεύωϧ

      ίϯιʔϧύωϧ
    ୺຤ૢ࡞ɺόοΫάϥ΢ϯυδϣϒ
    ⁠ ؀ڥ
    ཤྺɺ(JUόʔδϣϯ؅ཧͳͲ
    ⁡ ϑΝΠϧ
    ϓϩοτɺϔϧϓυΩϡϝϯτͳͲ
    ⁞  

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  12. ࡞ۀεϖʔεʢXPSLJOHEJSFDUPSZʣ
    3Ͱͷ࡞ۀΛߦ͏ࡍͷجຊͱͳΔ؀ڥʢେہత؀ڥʣ
    ϑΝΠϧͷೖग़ྗ΍ΦϒδΣΫτ؅ཧͷத৺ͱͳΔ৔ॴ
    $VTFS໊%PDVNFOUTͳͲಛఆͷϑΥϧμΛࢦఆ͢Δ
    getwd() # 作業スペースを確認


    #> [1] "/Users/suryu/business/cue2022aw_r104"


    # setwd(dir = ) # 作業スペースを変更
    ύεͷදه͕8JOEPXTͱNBD04ɺ-JOVYͰҟͳΔͷͰ஫ҙ
    ˠίʔυΛڞ༗ͯ͠࡞ۀ͢Δࡍɺύεͷҧ͍͕໰୊ʹͳΔ͜ͱ͕͋Δ
    34UVEJPͷϓϩδΣΫτػೳɺIFSFύοέʔδΛಋೖ͢Δ͜ͱΛקΊΔ
     ͷද͕ࣔ͋ΔՕॴ͸3ͷίʔυͰ͋Δ͜ͱΛࣔ͢

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  13. ʲਪ঑ʳ34UVEJPͷϓϩδΣΫτػೳͷར༻
    ࡞ۀεϖʔεΛϓϩδΣΫτ୯ҐͰઃఆՄೳʹ͢Δ
    ෼ੳҊ݅ʹԠͯ͡ϓϩδΣΫτΛ෼͚Δ
    Ұͭͷ࡞ۀεϖʔεΛ࢖͏৔߹
    📄
    📂
    📄 📁
    📂
    📄  📄
    ϑΝΠϧ؅ཧ͕໘౗ɺෆಁ໌ʹͳΓ͕ͪ
    ͍ͭͷؒʹ͔ফ͑ͨσʔλ
    📄
    📂
    📁

    ෳ਺ਓͰίʔυΛฤू͢Δࡍɺ
    ࡞ۀεϖʔεͷύε͕ҟͳΔՄೳੑ΋͋Δ
    σʔλ΍εΫϦϓτ΁ͷΞΫηε͕؆қʹͳΔ
    (JUʹΑΔόʔδϣϯ؅ཧͷϕʔεͱͯ͠΋ར༻Ͱ͖Δ
    ϓϩδΣΫτػೳͷར఺
    ҟͳΔ؀ڥͰ΋ಉ͡࡞ۀεϖʔε͕ઃఆ͞ΕΔ

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  14. ϓϩδΣΫτͷ࡞੒
    🔍 🔍
    ϝχϡʔͷ'JMFɺ/FX1SPKFDU·ͨ͸34UVEJPͷը໘্ͷΞΠίϯ ʢͰࣔ͢ʣ͔ΒϓϩδΣΫτΛ࡞੒
    🔍
    ⁞ ৽نϑΥϧμͱͱ΋ʹϓϩδΣΫτΛ࡞੒   /FX1SPKFDUΛબ୒ ⁠ ϓϩδΣΫτ໊Λೖྗ
    ˞೔ຊޠ͸࢖Θͳ͍

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  15. ϓϩδΣΫτͷ੾Γସ͑
    🔍
    ϝχϡʔͷ'JMFɺ0QFO1SPKFDU΍3FDFOU1SPKFDUT͔Βબ୒·ͨ͸ը໘ӈ୺ͷΞΠίϯ͔Βબ୒
    ର৅ͷϓϩδΣΫτ໊ΛΫϦοΫ
    34UVEJPϓϩδΣΫτ͸ʮ3QSPKʯͰऴΘΔϑΝΠϧ
    ϓϩδΣΫτͷ3QSPKϑΝΠϧΛ։͘

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  16. 34UVEJPͷઃఆ
    (MPCBMʢڞ௨ʣͱ1SPKFDUʢϓϩδΣΫτʣͷछྨͷઃఆ߲໨͕͋Δ
    ϝχϡʔͷ5PPMTɺ(MPCBM0QUJPOTͱ1SPKFDU0QUJPOTͰͦΕͧΕઃఆ
    (MPCBMઃఆ 1SPKFDUઃఆ
    3ͷऴྃ࣌ʹΦϒδΣΫτΛอଘͤ͞ͳ͍
    ࠶ىಈ࣌ʹΦϒδΣΫτΛ෮ݩ͠ͳ͍
    3%BUBʹΑΔΦϒδΣΫτͷอଘɾ෮ݩ͸ҙਤ͠ͳ͍ಈ࡞
    ʢϝϞϦෛՙ͕ߴ͘ͳΓɺॲཧ͕ॏͨ͘ͳΔͳͲʣΛੜ͡Δ͓ͦΕ͕͋ΔͷͰ஫ҙ

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  17. εΫϦϓτͷ࡞੒ͱอଘ
    ϓϩάϥϜͷ࣮ߦ͸ίϯιʔϧͰߦΘΕΔ
    ίϯιʔϧʹهड़ͨ͠ίʔυ͸࢒Βͳ͍ͨΊɺεΫϦϓτͱͯ͠هड़ɾอଘ͓ͯ͘͠
    ʢಉ͡ίʔυΛॻ͘खؒΛল͘ʣ
    Ұ࣌తʹ࣮ߦ͍ͨ͠ίʔυ͸ίϯιʔϧʹ௚઀هड़ͯ͠΋ྑ͍
    ϝχϡʔͷ'JMFɺ/FX'JMF·ͨ͸A$USMAA4IJGUAA/A·ͨ͸ϑΝΠϧͷΞΠίϯ 🔍
    3ͷεΫϦϓτϑΝΠϧ͸ʮ3ʯͰऴΘΔϑΝΠϧ໊
    ࡞੒
    อଘ
    ϝχϡʔͷ'JMFɺ4BWF·ͨ͸A$USMAA4A·ͨ͸ϑϩοϐʔͷΞΠίϯ

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  18. ࣮ߦͯ͠ΈΑ͏
    3εΫϦϓτΛ৽ͨʹ։͍ͯɺͭ͗ͷίʔυΛهड़
    ࣮ߦ͢Δίʔυ͕ॻ͔ΕͨߦʹΧʔιϧΛҠಈ
    A$USMAA&OUFSA͔ΒίϯιʔϧͰ࣮ߦ
    ιʔεύωϧͷӈ্ʹ͋ΔA3VOAϘλϯΛԡ࣮ͯ͠ߦ


     ͷද͕ࣔ͋ΔՕॴ͸3ͷίʔυͰ͋Δ͜ͱΛࣔ͢
    ·ͨ͸
    # 行頭に # をつけた行や行の途中での # 以降はコメントとして扱われる


    # 引用符(" または ')で囲んだ文字は文字列として処理される


    print("Hello World")

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  19. 3ͷجຊૢ࡞
    Ҏ߱ͷૢ࡞͸CJOEFS্ͷ34UVEJPͰߦ͏
    IUUQTNZCJOEFSPSHWHIVSJCPDVFBX@SNBJO VSMQBUISTUVEJP
    ΢Σϒϒϥ΢βͰ࣍ͷ63-ʹΞΫηε͠ɺ34UVEJP 4FSWFS
    Λىಈ͢Δ

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  20. ࢛ଇԋࢉɺ࿦ཧԋࢉ
    ԋࢉͷ༏ઌॱҐ͸਺ֶͱಉ͡

    1 + 1


    #> [1] 2


    5 - 5


    #> [1] 0


    2 * 3


    #> [1] 6


    (2 + 4) / 3


    #> [1] 2
    ׅހ಺ͷԋࢉ͔͚ࢉɾׂΓࢉ଍͠ࢉɾҾ͖ࢉ
    ࢉज़ԋࢉࢠʢ+, -, *, /ʣͷར༻
    9 > 8


    #> [1] TRUE


    1.1 <= 1.0


    #> [1] FALSE


    "apple" == "apple"


    #> [1] TRUE


    "apple" != "banana"


    #> [1] TRUE
    3Ͱ͸࿦ཧ஋ϕΫτϧͱͯ͠536&ʢਅʣɺ'"-4&ʢِʣɺ/"͕͋Δ
    ࿦ཧԋࢉࢠʢ, <=, >, >=, ==, !=ʣͷར༻

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  21. ม਺΁ͷΦϒδΣΫτͷ୅ೖ

    # Rでは <- (または ->、=)によってオブジェクトの内容を変数に割り当てる


    x <- 6


    y <- 3


    # 変数は環境中に保存され、変数名により参照できる


    z <- x + y


    z


    #> [1] 9


    # 変数に保存された内容は上書きされるまで残る


    x


    #> [1] 6


    x <- 9


    x


    #> [1] 9


    # xの値が変わっても変更前に計算された値には影響がない


    z


    #> [1] 9
    3Ͱ͸͢΂͕ͯΦϒδΣΫτʢม਺΋·ͨΦϒδΣΫτʣ

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  22. ҙຯͷ͋Δ໊લΛ͚ͭΔ
    ม਺ͷར༻ʹΑΓɺಉ͡ॲཧΛෳ਺ճ࣮ߦ͢ΔखؒΛল͚Δ
    ॲཧ͕ෳࡶʹͳΔͱͲͷม਺͕Կͷ݁Ռɾ஋Λ΋͍ͬͯΔͷ͔͕Θ͔Γʹ͘͘ͳΔ
    ˠม਺ʹ͸Θ͔Γ΍໊͍͢લΛ͚ͭΔ͜ͱ͕ॏཁ
    ѱ͍ྫ
    B
    E
    %BUB
    ྑ͍ྫ
    NFBO@IPHF
    EG@QJZP
    EBUB@GVHB
    3ͰͷҰൠతͳίʔσΟϯάελΠϧΛֶͿʹ͸
    UJEZWFSTFTUZMFHVJEF IUUQTTUZMFUJEZWFSTFPSHJOEFYIUNM
    Λࢀর͢Δ

    3Ͱ͸େจࣈɾখจࣈɺશ֯ɾ൒֯͸۠ผ͞ΕΔ

    View full-size slide

  23. ؔ਺
    ೖྗʹରͯ͠ॲཧΛߦ͍ɺ݁Ռɾ஋Λग़ྗ͢Δ΋ͷ


    EBUB
    IFMMP
    ؔ਺ͷΠϝʔδຐ๏ͷ๧ࢠʹม਺Λ༩͑ͯग़ྗΛಘΔ

    ೖྗͷ஋ʹԠͯ͡ग़ྗͷ஋΋ҟͳΔ

    View full-size slide

  24. ؔ਺
    3ͷؔ਺͸ʮؔ਺໊ Ҿ਺໊஋
    ʯͷܗͰ࣮ߦ͢Δ
    # Rには一般的な数学関数が定義されている


    sqrt(x = 2) # 平方根


    #> [1] 1.414214


    sqrt(3)


    #> [1] 1.732051


    log(10) # 自然対数


    #> [1] 2.302585


    log10(100) # 常用対数(底が10の対数)


    #> [1] 2


    exp(1) # 指数関数


    #> [1] 2.718282

    ͻ͖͢͏
    ͜ͷߨ࠲Ͱ͸3ͷؔ਺໊Λࣔ͢ࡍ͸ʮTRSU
    ؔ਺ʯͷΑ͏ʹׅހ෇͖Ͱදه͢Δ

    View full-size slide

  25. ͞·͟·ͳؔ਺
    ෳ਺ͷҾ਺Λ΋ͭؔ਺ ॳظ஋Λ΋ͭҾ਺
    ೖྗ͕ඞਢͳҾ਺
    ؔ਺ͷ࢖͍ํΛ֮͑Δ͜ͱ͕3্ୡͷۙಓ
    υΩϡϝϯτΛಡΉ

    IFMQ
    ؔ਺ͷҾ਺ʹௐ΂͍ͨؔ਺໊ʢׅހͳ͠ʣΛ༩࣮͑ͯߦ
    ·ͨ͸
    ௐ΂͍ͨؔ਺໊ʢׅހͳ͠ʣΛ࣮ߦ
    3Ͱͷ࡞ۀʜॲཧʹඞཁͳؔ਺Λར༻ɾ࣮૷͢Δ

    View full-size slide

  26. ϔϧϓυΩϡϝϯτΛಡΉ
    )FMQλϒʹυΩϡϝϯτ͕දࣔ͞ΕΔ
    ؔ਺ͷ֓ཁ
    ؔ਺ͷઆ໌
    ؔ਺ͷڍಈʹ͍ͭͯͷৄࡉ
    Ҿ਺ͷઆ໌
    ར༻ํ๏
    ؔ਺Λ࢖ͬͨॲཧͷྫ

    View full-size slide

  27. ϕΫτϧ
    c(1, 3, 5)


    #> [1] 1 3 5


    # ベクトルの中の要素は同じデータ型となる


    c(1, "3", 5) # 数値が文字列に変換される


    #> [1] "1" "3" "5"


    c(TRUE, 1, FALSE) # 論理値が数値に変換される


    #> [1] 1 1 0


    c(FALSE, 1, "aa") # 論理値、数値が文字列に変換される


    #> [1] "FALSE" "1" "aa"

    ॱংͷ͋Δཁૉͷू·ΓΛ࡞੒͢Δʹ͸D
    ؔ਺ DPNCJOF͔Β
    Λ࢖͏

    View full-size slide

  28. Ϧετ
    # リストは異なるクラスからなるオブジェクトをひとまとめに扱える


    x <-


    list(


    c("a", "b", NA, "d"),


    num = c(3, 1.1, 5),


    data = head(mtcars, 1))


    x


    #> [[1]]


    #> [1] "a" "b" NA "d"


    #>


    #> $num


    #> [1] 3.0 1.1 5.0


    #>


    #> $data


    #> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb


    #> Mazda RX4 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4

    MJTU
    ؔ਺ʹΑΓϦετΦϒδΣΫτΛੜ੒͢Δ

    View full-size slide

  29. ࢀর

    ΦϒδΣΫτ͸<ԋࢉࢠ΍<<ԋࢉࢠΛ࢖ͬͯࢀরͰ͖Δ
    <>͸ཁૉͷ൪߸Λࣔ͢
    c(1, 3, 5)[2] # ベクトル中の2番目の要素を参照


    #> [1] 3


    # 名前付きの数値ベクトルを作成


    fruits <-


    c(apple = 120, banana = 100, grape = 800)


    length(fruits) # 要素の数を表示


    #> [1] 3


    names(fruits) # 要素に与えられた名前を出力


    #> [1] "apple" "banana" "grape"


    fruits[1] # 要素の位置を指定して参照する


    #> apple


    #> 120


    fruits["grape"] # 要素の名前を指定して参照する


    #> grape


    #> 800


    fruits[[1]] # 値だけを参照する


    #> [1] 120


    fruits[["grape"]]


    #> [1] 800

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  30. ࢀর

    ΦϒδΣΫτ͸<ԋࢉࢠ΍<<ԋࢉࢠΛ࢖ͬͯࢀরͰ͖Δ
    # リストオブジェクトに対する[演算子を使った参照の返り値はリスト


    x[1]


    #> [[1]]


    #> [1] "a" "b" NA "d"


    x["num"]


    #> $num


    #> [1] 3.0 1.1 5.0


    # [[演算子での参照により、リストオブジェクトの要素を元のクラスとして出力する


    x[[2]]


    #> [1] 3.0 1.1 5.0


    x[["data"]]


    #> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb


    #> Mazda RX4 21 6 160 110 3.9 2.62 16.46 0 1 4 4

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  31. ύοέʔδͷར༻

    View full-size slide

  32. ύοέʔδͷར༻ʹΑΓɺ3ͰͰ͖Δ͜ͱ͕޿͕Δ
    3ʹඪ४ͰΠϯετʔϧ͞Ε͍ͯΔ૊ΈࠐΈύοέʔδ
    # 組み込みパッケージの確認


    rownames(installed.packages(priority = "base"))


    #> [1] "base" "compiler" "datasets" "graphics" "grDevices" "grid"


    #> [7] "methods" "parallel" "splines" "stats" "stats4" "tcltk"


    #> [13] "tools" "utils" "base" "compiler" "datasets" "graphics"


    #> [19] "grDevices" "grid" "methods" "parallel" "splines" "stats"


    #> [25] "stats4" "tcltk" "tools" "utils"

    ύοέʔδʜؔ਺΍σʔληοτͷू·Γ
    ࣌఺Ͱͷ$3"/ʹొ࿥͞Εͨύοέʔδ਺͸ ݅
    $3"/Ҏ֎ͷύοέʔδ഑෍ݩ
    (JU)VC #JPDPOEVDUPS
    IUUQCJPDPOEVDUPSPSH
    IUUQTHJUIVCDPN
    3'PSHF 3VOJWFSTF
    IUUQTSVOJWFSTFEFW
    IUUQTSGPSHFSQSPKFDUPSH

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  33. ύοέʔδͷΠϯετʔϧɺಡΈࠐΈ
    # 1. CRANに登録されているパッケージのインストール


    # RStudioでは`tab` の入力によってinstall.packages()関数の中でのパッケージ名の補完を行う


    install.packages("here")


    install.packages("remotes")


    # 2. GitHub上のパッケージの追加 /


    remotes::install_github("uribo/ssdse")

    ύοέʔδͷΠϯετʔϧ
    ύοέʔδͷಡΈࠐΈͱؔ਺ͷݺͼग़͠
    here() # パッケージを読み込んでいないと関数を利用できない


    #> Error in here(): could not find function "here"


    library(here) # hereパッケージを利用可能にする


    #> here() starts at /Users/suryu/business/cue2022aw_r104


    here()


    #> [1] "/Users/suryu/business/cue2022aw_r104"


    # library()関数でパッケージを読み込まずにパッケージの関数を利用することもできる


    # 名前空間(パッケージ名と関数名)を<パッケージ名>::<関数名>の形で指定し、関数を直接実行する方法


    here::here()


    #> [1] "/Users/suryu/business/cue2022aw_r104"

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  34. ύοέʔδͱͷग़ձ͍ํ
    $3"/5BTL7JFXT
    (JU)VCͰͷݕࡧ
    $3"/CFSSJFT
    ෼໺͝ͱʹؔ࿈͢ΔύοέʔδΛϦετԽͨ͠΋ͷ

    .JTTJOH%BUB $BVTBM*OGFSFODF .BDIJOF-FBSOJOH
    SFNPUFTJOTUBMM@HJUIVC
    ؔ਺Λ࢖ͬͯΠϯετʔϧ
    $3"/ొ࿥લͷύοέʔδ͕ଟ͋͘Δ
    $3"/ʹొ࿥͞Εͨύοέʔδͷ৘ใΛൃ৴͢ΔαΠτ
    IUUQEJSLFEEFMCVFUUFMDPNDSBOCFSSJFT
    IUUQTHJUIVCDPNUPQJDTS
    τϐοΫͰ୳͢ͷ͕͓͢͢Ί
    IUUQTHJUIVCDPNUPQJDTSQBDLBHFT

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  35. # パッケージを読み込むといくつかのパッケージが同時に利用可能になる


    library(tidyverse)


    #> ── Attaching core tidyverse packages ────── tidyverse 2.0.0 ──


    #> ✔ dplyr 1.1.2 ✔ readr 2.1.4


    #> ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0


    #> ✔ ggplot2 3.4.2 ✔ tibble 3.2.1


    #> ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tidyr 1.3.0


    #> ✔ purrr 1.0.1


    #> ── Conflicts ───────────────────── tidyverse_conflicts() ──


    #> ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()


    #> ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()


    #> ℹ Use the conflicted package () to force all
    conflicts to become errors
    ʲਪ঑ʳUJEZWFSTFύοέʔδ
    σʔλ෼ੳͰ࢖͏ػձͷଟ͍ύοέʔδΛ·ͱΊͨύοέʔδ
    ͜ΕΒͷύοέʔδ͸౷Ұ͞Εͨઃܭࢥ૝Ͱ։ൃ͞Ε͍ͯΔͨΊ֮͑΍͍͢
    UJEZWFSTFύοέʔδΛΠϯετʔϧ͢Δͱؔ࿈͢Δύοέʔδ΋Πϯετʔϧ͞ΕΔ

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  36. ʲਪ঑ʳUJEZWFSTFύοέʔδ
    (BSSFUUBOE)BEMFZ
    Λݩʹ࡞੒
    ಡΈࠐΈ ੔ܗ Ճ޻
    ՄࢹԽ
    Ϟσϧ
    ఻ୡ
    IUUS KTPOMJUF
    YNM
    όΠφϦϑΝΠϧͷಡΈࠐΈ
    ΢Σϒ্ͷσʔλɺඇߏ଄σʔλͷಡΈࠐΈ

    View full-size slide

  37. 35PPMTͱ$PNNBOE-JOF5PPMT
    Ұ෦ͷύοέʔδΛར༻͢Δࡍɺιʔε͔ΒͷίϯύΠϧΛٻΊΒΕΔ͜ͱ͕͋Δ
    ʢύοέʔδͷΠϯετʔϧࣗମ͸໰୊ͳ͘ग़དྷΔ͕ɺؔ਺͕ར༻Ͱ͖ͳ͍͜ͱ΋ʣ
    ྫ͑͹STUBOύοέʔδͷTUBO
    ؔ਺͸಺෦Ͱ$ͷίϯύΠϧΛߦ͏
    ͦͷͨΊɺ8JOEPXT؀ڥͰ͸ίϯύΠϥͱͯ͠35PPMTΛར༻͠ɺ
    NBD04؀ڥͰ͸ಉ༷ʹ$PNNBOE-JOF5PPMTΛಋೖ͢Δඞཁ͕ੜ͡Δ
    35PPMTͷΠϯετʔϧΛଅ͢ϝοηʔδ
    STUBOTUBO
    ؔ਺ͷ࣮ߦʹ3UPPMT͕ඞཁͱͳΔ
    ผͷ໰୊ͱͯ͠ʜ8JOEPXT39ͰͷSTUBOͷಋೖʹ໰୊͕͋Δ
    ࢀߟʣIUUQTCMPHNDTUBOPSHTUBOSPOXJOEPXT

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  38. 35PPMTͷΠϯετʔϧʢ8JOEPXTͷΈʣ
    ೚ҙͷ΢Σϒϒϥ΢βʢ$ISPNFɺ4BGBSJɺ&EHFͳͲʣͰIUUQTDSBOSQSPKFDUPSHCJOXJOEPXT3UPPMT΁ΞΫηε
    35PPMTΛΫϦοΫ


    දࣔ͞Εͨϖʔδͷதஈʹ͋Δ3UPPMTJOTUBMMFSΛΫϦοΫ͠ɺ࣮ߦϑΝΠϧSUPPMTFYFΛμ΢ϯϩʔυ
    μ΢ϯϩʔυ͞ΕͨϑΝΠϧΛ։͖ɺΠϯετʔϧΛ׬ྃ͢Δ

    جຊతʹ͸Կ΋มߋͤͣʹʮ/FYUʯΛΫϦοΫ͍͚ͯͩ͘͠

    View full-size slide

  39. $PNNBOE-JOF5PPMTͷΠϯετʔϧʢNBD04ͷΈʣ
    ୺຤ʢ5FSNJOBMBQQͳͲʣΛ։͔͘34UVEJPͷίϯιʔϧύωϧʹ͋Δ5FSNJOBMλϒΛΫϦοΫ
    YDPEFTFMFDUJOTUBMMͱೖྗ͠ɺ࣮ߦ



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  40. දܗࣜσʔλͷॲཧ

    View full-size slide

  41. දܗࣜͷσʔλʢσʔλϑϨʔϜʣ

    # データフレームの作成方法はいくつかある


    # ここではtibble::tibble()関数を使う方法を紹介する


    # tibbleパッケージはtidyverseに含まれるため、個別にパッケージを読み込む必要はない


    # library(tibble)


    df_zoo <-


    tibble(


    # 変数 = 値の形式でデータを記述する


    # 複数の値を扱うときは c()関数でベクトルを作成


    taxon = c("食肉類", "霊長類", "霊長類", "食肉類", "鳥類"),


    name = c("レッサーパンダ", "チンパンジー", "マントヒヒ", "ライオン", "フンボルトペンギン"),


    body_length_cm = c(63.5, 85, 80, 250, 69),


    weight_kg = c(6, 60, 20, 225, 6))

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  42. දܗࣜͷσʔλʢσʔλϑϨʔϜʣ
    # 出力を確認


    # 一行目はデータフレームのサイズ(行と列の数)を示す


    # 二行目は変数の名前、三行目は各変数のデータ型、三行目以降にデータを表示


    df_zoo


    #> # A tibble: 5 × 4


    #> taxon name body_length_cm weight_kg


    #>


    #> 1 食肉類 レッサーパンダ 63.5 6


    #> 2 霊長類 チンパンジー 85 60


    #> 3 霊長類 マントヒヒ 80 20


    #> 4 食肉類 ライオン 250 225


    #> 5 鳥類 フンボルトペンギン 69 6

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  43. # [演算子を使った参照では [行, 列]の形式となる


    # 返り値はデータフレーム


    df_zoo[2, ] # 2行目を表示


    #> # A tibble: 1 × 4


    #> taxon name body_length_cm weight_kg


    #>


    #> 1 霊長類 チンパンジー 85 60


    df_zoo[, 3] # 3列目を表示


    #> # A tibble: 5 × 1


    #> body_length_cm


    #>


    #> 1 63.5


    #> 2 85


    #> 3 80


    #> 4 250


    #> 5 69


    df_zoo[, "name"] # name列を表示


    #> # A tibble: 5 × 1


    #> name


    #>


    #> 1 レッサーパンダ


    #> 2 チンパンジー


    #> 3 マントヒヒ


    #> 4 ライオン


    #> 5 フンボルトペンギン
    σʔλϑϨʔϜதͷཁૉͷࢀর

    # $演算子、[[演算子を使った参照の返り値はベクトル


    df_zoo$name


    #> [1] "レッサーパンダ" "チンパンジー" "マントヒヒ"


    #> [4] "ライオン" "フンボルトペンギン"


    df_zoo[[1]]


    #> [1] "食肉類" "霊長類" "霊長類" "食肉類" "鳥類"


    df_zoo[["name"]]


    #> [1] "レッサーパンダ" "チンパンジー" "マントヒヒ"


    #> [4] "ライオン" "フンボルトペンギン"

    View full-size slide

  44. ଟ༷ͳදܗࣜϑΝΠϧͷಡΈࠐΈSFBESύοέʔδ
    UJEZWFSTFʹؚ·ΕΔSFBESύοέʔδ͸͞·͟·ͳϑΝΠϧΛ
    σʔλϑϨʔϜͱͯ͠ಡΈࠐΉɺSFBE@
    ؔ਺Λఏڙ͢Δ
    ·ͨϑΝΠϧʹग़ྗ͢ΔͨΊͷXSJUF@
    ؔ਺΋උΘ͍ͬͯΔ
    DTW UYU
    SET
    UTW MPH
    ςΩετܗࣜ όΠφϦܗࣜ
    ˞SET͸3ݻ༗ͷϑΝΠϧܗࣜ
    ςΩετܗࣜͷϑΝΠϧ͸ಛघͳΞϓϦέʔγϣϯΛར༻ͤͣʹத਎Λ֬ೝɾฤूͰ͖Δ

    View full-size slide

  45. ଟ༷ͳදܗࣜϑΝΠϧͷಡΈࠐΈSFBESύοέʔδ
    read_csv(file = here("data-raw/tokushima_zoo_animals5.csv"))


    #> Rows: 5 Columns: 4


    #> ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────


    #> Delimiter: ","


    #> chr (2): taxon, name


    #> dbl (2): body_length_cm, weight_kg


    #>


    #> ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.


    #> ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.


    #> # A tibble: 5 × 4


    #> taxon name body_length_cm weight_kg


    #>


    #> 1 食肉類 レッサーパンダ 63.5 6


    #> 2 霊長類 チンパンジー 85 60


    #> 3 霊長類 マントヒヒ 80 20


    #> 4 食肉類 ライオン 250 225


    #> 5 鳥類 フンボルトペンギン 69 6

    ۠੾Γจࣈ
    ֤ྻ͕Ͳͷσʔλܕͱͯ͠ಡΈࠐ·Ε͔ͨ

    View full-size slide

  46. ಡΈࠐΈ࣌ͷจࣈԽ͚ͷճආ
    read_csv(here("data-raw/SSDSE-B-2022.csv"),


    show_col_types = FALSE)


    #> # A tibble: 565 × 110


    #> SSDSE-B-202…¹ Code Prefe…² A1101 A110101 A110102 A1102 A110201 A110202 A1301


    #>


    #> 1 NA "\x9… "\x91\… "\x91\… "\x9… "\x93\… "\x93\… "15\…


    #> 2 2019 R010… "\x96k… "525… "24720… "27780… "521… "24550… "27560… "565…


    #> 3 2018 R010… "\x96k… "528… "24890… "27970… "525… "24750… "27780… "577…


    #> … (省略)
    read_csv(here("data-raw/SSDSE-B-2022.csv"),


    show_col_types = FALSE,


    locale = locale(encoding = "cp932"))


    #> # A tibble: 565 × 110


    #> SSDSE-B-202…¹ Code Prefe…² A1101 A110101 A110102 A1102 A110201 A110202 A1301


    #>


    #> 1 NA 総人… 総人口… 総人口… 日本… 日本人… 日本人… 15歳…


    #> 2 2019 R010… 北海道 5250… 2472000 2778000 5211… 2455000 2756000 5650…


    #> 3 2018 R010… 北海道 5286… 2489000 2797000 5253… 2475000 2778000 5770…


    #> … (省略)

    จࣈԽ͚͸Τϥʔͱͯ͠ॲཧ͞Εͳ͍
    MPDBMFҾ਺ʹMPDBMF FODPEJOH
    Λ༩͑ͯద੾ͳΤϯίʔσΟϯάΛࢪ͢

    View full-size slide


  47. දܭࢉιϑτ͔ΒͷಡΈࠐΈSFBEYMύοέʔδ
    ʲಠཱߦ੓๏ਓ౷ܭηϯλʔʳ44%4&ʢڭҭ༻ඪ४σʔληοτʣ
    IUUQTXXXOTUBDHPKQVTFMJUFSBDZTTETF
    ͔Β&YDFMܗࣜͷϑΝΠϧΛμ΢ϯϩʔυ
    44%4&ݝผਪҠʢ44%4&#ʣ
    download.file(url = "https://www.nstac.go.jp/sys/files/SSDSE-B-2022.xlsx",


    destfile = here("data-raw/SSDSE-B-2022.xlsx"))

    View full-size slide

  48. දܭࢉιϑτ͔ΒͷಡΈࠐΈSFBEYMύοέʔδ
    library(readxl) # tidyverseに含まれるのでインストールは不要。ただしパッケージの読み込みは必要
    read_xlsx(here("data-raw/SSDSE-B-2022.xlsx"),


    sheet = 1)


    #> # A tibble: 565 × 110


    #> SSDSE-B-202…¹ Code Prefe…² A1101 A110101 A110102 A1102 A110201 A110202 A1301


    #>


    #> 1 NA 総人… 総人口… 総人口… 日本… 日本人… 日本人… 15歳…


    #> 2 2019 R010… 北海道 5250… 2472000 2778000 5211… 2455000 2756000 5650…


    #> 3 2018 R010… 北海道 5286… 2489000 2797000 5253… 2475000 2778000 5770…


    #> … (省略)

    ΤΫηϧγʔτͷ಺༰Λ൓өͯ͠ಡΈࠐΉ

    View full-size slide

  49. ݸผͷσʔλಡΈࠐΈʹಛԽͨ͠ύοέʔδͷར༻
    44%4&ͷσʔλಡΈࠐΈʜྻ໊͕Θ͔Γʹ͍͘
    ߦ໨ʹ೔ຊޠͰͷྻ໊͕ه࿥͞Ε͍ͯΔ
    ೔ຊޠྻ໊Λར༻ͯ͠෼ੳΛ͍ͨ͠ͱ͖͕͋Δ
    TTETFύοέʔδΛ༻ҙ
    library(ssdse)


    read_ssdse_b(here("data-raw/SSDSE-B-2022.csv"),


    lang = "ja")


    #> # A tibble: 564 × 13


    #> 年度 地域…¹ 都道府県 人口…² 自然…³ 経済基…⁴ 教育$…⁵ 労働$…⁶ 文化…⁷ 居住$…⁸


    #>


    #> 1 2019 R01000 北海道 5250000 9.8 21463 404 185269 119613 32486


    #> 2 2018 R01000 北海道 5286000 9.5 21437 422 200363 111793 35761


    #> 3 2017 R01000 北海道 5320000 9.1 21430 438 211045 107166 37062


    #> … (省略)

    ໨తʹԠͯ͡ύοέʔδɾؔ਺Λ࢖͍෼͚Δ

    View full-size slide

  50. 34UVEJPΛ࢖ͬͨಡΈࠐΈ
    ϝχϡʔͷ'JMFɺ*NQPSU%BUBTFUɺ'SPN5FYU SFBES
    ʜ͔Β
    *NQPSUϘλϯΛԡͯ͠ϑΝΠϧΛಡΈࠐΉ
    ਖ਼͘͠σʔλ͕ಡΈࠐΊΔ͔ϓϨϏϡʔ͕දࣔ͞ΕΔ
    ಡΈࠐΈର৅ͷϑΝΠϧͷύεΛࢦఆ͢Δ



    ۠੾Γจࣈ΍ίϝϯτߦͷѻ͍ͳͲͷઃఆ

    View full-size slide

  51. σʔλͷίϐʔˍϖʔετ
    ಡΈࠐΈର৅ͷൣғΛબ୒ͯ͠ίϐʔ

    3ͷίϯιʔϧͰ࣍ͷίϚϯυΛ࣮ߦʢ04ʹΑΓҟͳΔʣ

    read.table(pipe("pbpaste"))

     
    read.table("clipboard")  
    ˞࠶ݱੑͷ؍఺͔Βଟ༻͸ආ͚Δ

    dput(.Last.value)
    ίϐʔͨ͠σʔλΛੜ੒͢ΔͨΊͷ3ίϚϯυΛग़ྗ

    View full-size slide

  52. σʔλՄࢹԽ

    View full-size slide

  53. ඪ४ͷϓϩοτػೳ͕ॆ࣮
    barplot(df_zoo$body_length_cm,


    names.arg = df_zoo$name)
    hist(df_zoo$weight_kg)
    plot(df_zoo$body_length_cm,


    df_zoo$weight_kg) 


    ͞Βʹৄࡉͳઃఆ͕Մೳ
    ๮άϥϑ ࢄ෍ਤ ώετάϥϜ
    ໨తͷՄࢹԽදݱʹԠͯؔ͡਺Λ࢖͍෼͚Δ

    View full-size slide

  54. 3ͰͷՄࢹԽΛ؆୯ʹHHQMPUύοέʔδ
    ggplot(df_zoo,


    aes(weight_kg)) +


    geom_histogram(bins = 5)
    ggplot(df_zoo,


    aes(name,


    body_length_cm)) +


    geom_bar(stat = "identity")
    ggplot(df_zoo,


    aes(body_length_cm,


    weight_kg)) +


    geom_point()

    ๮άϥϑ ࢄ෍ਤ ώετάϥϜ
     
    ౷Ұతͳهड़Ͱཧղ͠΍͍͢

    View full-size slide

  55. ͦͷଞͷ࿩୊

    View full-size slide

  56. ύΠϓԋࢉࢠ
    3͔ΒύΠϓʢcʣԋࢉࢠ͕ಋೖ͞Εͨ
    G Y
    ͱ౳Ձ
    cԋࢉࢠ͸ࠨลͷ஋ΛӈลͷୈҰҾ਺ʹ౉͢ػೳΛ΋ͭ

    x |> f()

    View full-size slide

  57. 3ʹ͓͚Δ࿈ଓͨ͠ॲཧͷهड़⁞
    ॲཧ͝ͱʹΦϒδΣΫτ΁อଘ͢Δ
    தؒΦϒδΣΫτΛ࢒ͯ݁͠ՌΛࢀরͰ͖Δ
    ʜෆཁͳதؒΦϒδΣΫτΛൃੜͤ͞ΔՄೳੑ΋͋Δ
    r <- rnorm(100)


    d <- matrix(r, ncol = 2)


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    matrix(


    rnorm(100),


    ncol = 2))




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    plot()




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