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2018methoken-R-workshop

 2018methoken-R-workshop

LET関西支部メソドロジー研究部会2018年度第1回研究会にて行ったR入門者講習のスライドです。

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Yu Tamura

June 02, 2018
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  9. • RͳΒͳΜͰ΋Ͱ͖Δͱݴͬͯ΋աݴͰ͸ͳ͍ • ΈΜͳ͕RΛ΍͍ͬͯΔ͔Β • RͷڭՊॻ͸Πϯλʔωοτͱݴͬͯ΋͍͍ • Θ͔Βͳͯ͘೰ΜͰΔਓ͸Ұਓ͡Όͳ͍͠ɼॿ͚ͯ͘ ΕΔਓ΋ͨ͘͞Μ͍Δ •

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  10. • ύιίϯ͕ۤख • RStudio࢖͑͹ͳΜͱ͔ͳΔͷͰ͸ͱ • σΟϨΫτϦͱ͔۠੾Γจࣈͱ͔͘Β͍Θ͔͍ͬͯΕ͹͍͍ͷͰ͸ • ίϚϯυΛଧͪࠐΉͱ͍͏ͷ͕ۤख • ϙνϙνͰ͸࠶ݱ΋ڞ༗΋Ͱ͖ͳͯ͘ࠔΔ…

    • ࣗ෼Ͱߟ͑ͯଧͭ͜ͱ΋͋Δ͕ɼجຊతʹ͸ʮ୭͔ͷਅࣅʯΛ͢Ε ͹े෼ • ӳޠ͕ۤख • ͱΓ͋͑ͣɼ௲ΓͷޡΓʹର͢Δawareness͚͍͖ͩ͋͛ͯ·͠ΐ ͏ • ೔ຊޠࢿྉ͚ͩͰ΋࢖͑ΔΑ͏ʹ͸ͳΔͱࢥ͍·͕͢ RͬͯͳΜ΍ͶΜ 10 RίϫΠίϫΠපͷݪҼ
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  12. • RStudioͱ͸ • RΛ࢖͍΍͘͢͢ΔͨΊͷιϑτ • Rͱಉ༷ʹແঈ • ͳͥRStudioʁ • https://speakerdeck.com/tam07pb915/nagoyar17

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  13. Today’s Menu • RͬͯͳΜ΍ͶΜ • RStudioͬͯͷ͕͋ΜͶΜ • ·ͣ͸Πϯετʔϧ΍Ͱ • ΄ͳجຊૢ࡞΍ͬͯΈΑ͔

    • ؔ਺ͬͪΎ͏ศརͳ΋Μ͕͋ͬͯͳ • ΄Μ·࡞ਤָͳΜ΍ • ύοέʔδͯ 13
  14. 1. ݕࡧΤϯδϯͰʮr projectʯͱೖྗ͢Δ͔ɼhttp://www.r-project.org΁ 2. download RΛΫϦοΫʢจষதʹ͋Γ·͢ʣ 3. ਖ਼௚Ͳ͜Ͱ΋͍͍ΜͰ͕͢ɼಛʹཧ༝͕ͳ͚Ε͹Japan͔Β1ͭબ୒ ʢͲ͜Ͱ΋OKʣ 4.

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  19. ՋΛ࣋ͯ༨ͨ͠ํ • ࠓΠϯετʔϧͨ͠RΛΞϯΠϯετʔϧͯ͠ɼ ΋͏Ұ౓ಉ͡खॱͰRΛΠϯετʔϧͰ͖Δ͔ ΍ͬͯΈ·͠ΐ͏

  20. • Ξοϓσʔτ͍ͨ͠৔߹͸࠶౓৽͍͠΋ͷΛΠ ϯετʔϧ • ৽͍͠όʔδϣϯͩͱɼΑ͘࢖͏ύοέʔδ͕ ରԠ͍ͯ͠ͳ͍ͳͲͷ৔߹͕͋Δ • RͷόʔδϣϯͱύοέʔδͷόʔδϣϯΛཁ֬ ೝʢࠓճͷߨशͰ͸ؾʹ͠ͳͯ͘େৎ෉Ͱ͢ •

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  24. • ͳΜ͔͍Ζ͍Ζॻ͍ͯ͋ͬͯ΋ͱΓ͋͑ͣɼ ʮ>ʯ͕Ұ൪Լʹग़͍ͯΕ͹OK • RΛऴྃͤ͞Δͱ͖ • ଞͷΞϓϦέʔγϣϯͱಉ༷ʹɼʮด͡Δʯ Ϙλϯ • >ʹଓ͚ͯq()ͱೖྗ

    • ʮ࡞ۀεϖʔε(workspace imageʣΛอଘ͠ ·͔͢ʁʯͱฉ͔ΕΔ-> ࠓ͸ʮ͍͍͑ʯ ·ͣ͸Πϯετʔϧ΍ 24 Rͷىಈͱऴྃ
  25. 1. ݕࡧΤϯδϯͰʮr studioʯͱೖྗ͢Δ͔ɼhttps:// www.rstudio.com΁ 2. Download RStudioΛΫϦοΫ 3. RStudio DesktopͷDownloadΛΫϦοΫ

    4. ࣗ෼ͷύιίϯͷOSʹ͋ͬͨΠϯετʔϥʔΛΫ ϦοΫ 5. ͋ͱ͸μ΢ϯϩʔυͨ͠ϑΝΠϧΛμϒϧΫϦοΫͰ ։͍ͯɼࢦࣔʹ͕ͨͬͯ͠ਐΊΔ͚ͩ 6. ಛʹԿ΋͢Δඞཁͳ͘ɼʮ࣍΁ʯΛԡ͚ͩ͢ͰΑ͍ ·ͣ͸Πϯετʔϧ΍ 25 RStudioΛ͍ΕͯΈ·͠ΐ͏
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  31. • ʮRɹΩʔϫʔυʯͰάάΔ • ݕࡧΤϯδϯͰͳ͔ͳ͔ώοτ͠ͳ͍৔߹͸… • seekR (http://seekr.jp) • RjpWiki (http://www.okadajp.org/RWiki/)

    • R-Tips (http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r- tips/r.html) • RʹΑΔ౷ܭॲཧʢhttp://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/ R/ʣ • ͳͲɼRʹಛԽͨ͠ௐ΂ํ͕͓͢͢Ί 9K 31 RͰࠔͬͨͱ͖
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  33. • RStudioΛىಈʢىಈͷ࢓ํ͸Rͱಉ͡ʣ • RStudioͰʮ৽͘͠ʯԿ͔Λ࢝ΊΔͱ͖ʹ͸ඞͣ ʮϓϩδΣΫτʯΛ࡞Δ جຊૢ࡞ 33 RStudioͷ४උ

  34. • RStudioͰԿ͔Λ෼ੳ͢Δͱ͖ͷ؀ڥʁͷΑ͏ͳ΋ͷͷ୯Ґ • ಛఆͷσΟϨΫτϦʢϑΥϧμʣʹ࡞ΒΕΔ • ΋ͱ΋ͱ͋ΔϑΥϧμͰ΋ྑ͍͠ϓϩδΣΫτΛ࡞Δࡍʹ৽͘͠ ϑΥϧμΛ࡞ͬͯ΋Α͍ • ݚڀ΍͓࢓ࣄ͝ͱʹϑΥϧμ෼͚͞Ε͍ͯͨΒɼͦͷϑΥϧμʹ ϓϩδΣΫτΛ࡞ͬͯஔ͘ͱΑ͍

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  35. 35 ৽͘͠࡞ΔͳΒݚڀ΍࢓ࣄ͝ͱͷ໊ લΛ͚ͭͨσΟϨΫτϦΛ͚ͭΔ (->New Directory->Empty Projectʣ ΋͏͢Ͱʹ࡞ۀʹؔ࿈͢ΔϑΝΠϧ ͳͲͷೖͬͨϑΥϧμ͕͋ΔͳΒͦ ͜ʹ࡞Δ(->Exsiting Directory)

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  36. • ϓϩδΣΫτΛ৽͘͠࡞ͬͨΒɼ·ͣ࠷ॳʹඞͣ৽͍͠RεΫϦϓτ ϑΝΠϧΛ࡞ΔʢࢀরɿʮίϯιʔϧϕλଧͪଔۀɿεΫϦϓτΤ σΟλΛ࢖͓͏ʯʢhttps://speakerdeck.com/tam07pb915/nagoyar14) • ͦͯ͠ඞ໊ͣલΛ͚ͭͯอଘ • εΫϦϓτΤσΟλΛ࢖͏ํ͕ઈରʹྑ͍ʢੜRͰ΋ʣ • ίϯιʔϧʹଧͪࠐΉͷΛͱΓ͋͑ͣ΍ΊΔʢ͋ͱʹ࢒͢ඞཁͷ

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  37. ίϯιʔϧͬͯͳΜͧ ͜Ε 37

  38. Windows൛ͩͱ͜͜ 38

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  40. εΫϦϓτΤσΟλ 40

  41. ϑΝΠϧ->৽͍͠εΫϦϓτ 41

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  43. Macͩͱ͜Μͳײ͡ ͜ΕΫϦοΫ͢Δ͚ͩͰOK 43

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  45. ΤσΟλʹଧͪࠐΜͰ Ctrl+Rʢ·ͨ͸F5ʣͰ࣮ߦ ʢMacͳΒ⌘ʴreturnɼRStudioͳΒCtrl + Enterʣ 45

  46. ϑΝΠϧ->อଘʢ·ͨ͸Ctrl+Sʣ ֦ுࢠ͸ͳΜͰ΋͍͍͕ɼtxtʹ͢Δ ͱ͖͸ϑΝΠϧͷछྨΛมߋ 46

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    • ؔ਺ͬͪΎ͏ศརͳ΋Μ͕͋ͬͯͳ • ΄Μ·࡞ਤָͳΜ΍ • ύοέʔδͯ 56
  57. • ݱ࣮ͷ΋ͬͱෳࡶͰେྔͷσʔλΛॲཧ͢Δͷ͕ؔ਺ • ؔ਺ • ༩͑ΒΕͨҾ਺ʹରͯ͠ॲཧΛฦ͢ • RͰͳʹ͔΍Γ͍ͨ->ͦΕ͕Ͱ͖Δؔ਺ʢ΍ͦͷؔ ਺͕࢖͑Δύοέʔδʣ୳͠ •

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  59. • sqrtؔ਺ • ͯ͞ɼ͜Ε͸ͳΜͷؔ਺Ͱ͠ΐ͏ʁ ؔ਺ 59 ؔ਺Λ࢖ͬͯΈΔ > sqrt(2)ɹɹɹ1.414214 >

    sqrt(3) 1.732051 > sqrt(100) 10 > sqrt(144) 12 A.ɹฏํࠜ
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  61. ؔ਺ 61 ม਺ͱ͸ 1 2 3 4 ΓΜ͝ʢ਺ࣈʣ1ݸͣͭͰ͸ͳ͘ɼͦΕ͕ೖͬͨΧΰʹؔ਺Λద༻ͨ͠Γ͍ͯ͘͠

  62. • kagoͱ͍͏ม਺ʹ1~4ͷ਺ࣈΛ୅ೖͯ͠Έ·͠ΐ͏ • c()ؔ਺ɿෳ਺ͷཁૉΛ·ͱΊΔؔ਺ • <-ʢෆ౳߸+ϋΠϑϯʣɿ໼ҹʢˡʣͷҙຯʢٯ޲͖΋Մʣ • <-͸=Ͱ΋୅༻Մೳ • ʮ1ͱ2ͱ3ͱ4Λ·ͱΊͯkagoͱ͍͏ม਺ʹ୅ೖ͍ͯͩ͘͠͞Ͷʯͱ

    ͍͏໋ྩ • ม਺ͷ໊લΛଧͬͯEnter -> ʮม਺ͷத਎ݟ͍ͤͯͩ͘͞ʯ ؔ਺ 62 ม਺ʹ਺஋Λ୅ೖ > kago <-c(1,2,3,4) > kago ม਺࡞Δ ->த਎֬ೝͱ͍͏ ྲྀΕΛบʹ͢Δ
  63. • kagoͷத਎͸͜Μͳײ͡ • ͜ͷkagoʹରͯ͠sqrtؔ਺Λ࣮ߦͯ͠Έ·͢ ؔ਺ 63 ม਺ʹରͯؔ͠਺Λ࣮ߦ kago [1] 1

    2 3 4 sqrt(kago) [1] 1.000000 1.414214 1.732051 2.000000
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  65. • summary()ؔ਺ɿجຊ౷ܭྔͷࢉग़ • table()ؔ਺ɿ౓਺෼෍දͷ࡞੒ • sum()ؔ਺ɿ߹ܭ஋ͷࢉग़ • length()ؔ਺ɿσʔλͷݸ਺ͷࢉग़ ؔ਺ 65

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  66. • mean()ؔ਺ɿฏۉ஋ͷࢉग़ • max()ؔ਺ɿ࠷େ஋ͷࢉग़ • min()ؔ਺ɿ࠷খ஋ͷࢉग़ • median()ؔ਺ɿதԝ஋ͷࢉग़ • sd()ؔ਺ɿඪ४ภࠩͷࢉग़

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  68. • ؔ਺Λ࢖͏ͷ͸R࡞ۀͷجຊͷ • ͋ͱͰ·͍͔ͨͭؔ͘਺࢖͍·͢ͷͰ3ͭ͘Β͍ ͸֮͑ͯؼ͍ͬͯͩ͘͞ • ()ͷதʹҾ਺ΛೖΕ·͢ • ͲΜͳҾ਺ΛऔΔ͔ɼ͍ͭ͘ͷҾ਺ΛऔΔ͔ͳ Ͳ͸ؔ਺ʹΑͬͯҧ͍·͢

    ؔ਺ 68 ؔ਺ʹ͍ͭͯͷ·ͱΊ
  69. • ߦྻͱ͸ • ཁૉΛॎͱԣʹฒ΂ͨදܗࣜͷ΋ͷʢͱཧղ͠ ͍ͯͩ͘͞ʣ • ͜͏͍͏ͷͰ͢ˠ ؔ਺ 69 ߦྻΛѻͬͯΈΔ

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
  70. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    11 12 13 14 15 16
  71. ߦ

  72. Ϊϣʔ

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  74. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    11 12 13 14 15 16
  75. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    11 12 13 14 15 16
  76. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    11 12 13 14 15 16
  77. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    11 12 13 14 15 16
  78. Ϩ π

  79. Ϩ π

  80. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    11 12 13 14 15 16
  81. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    11 12 13 14 15 16
  82. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    11 12 13 14 15 16
  83. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

    11 12 13 14 15 16
  84. • matrix (ཁૉɼnrowɼncolʣ • ཁૉɿߦྻͷத਎ • nrowɿߦ਺ʢྫɿnrow = 3ʣ •

    ncolɿྻ਺ʢྫɿncol = 4ʣ ؔ਺ 85 ߦྻΛ࡞੒͢Δmatrixؔ਺
  85. • matrixؔ਺ͰԼͷߦྻΛ࡞੒ͯ͠Έ·͠ΐ͏ ؔ਺ 86 ߦྻΛ࡞੒͢Δmatrixؔ਺ 1 5 9 13 2

    6 10 14 3 7 11 15 4 8 12 16
  86. • ͱͯ͠΋͍͍͕… ؔ਺ 87 ߦྻΛ࡞੒͢Δmatrixؔ਺ 1 5 9 13 2

    6 10 14 3 7 11 15 4 8 12 16 matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,+ 10,11,12,13,14,15,16),nrow=+ 4,ncol=4) matrix(1:16,nrow=4,ncol=4) 1:16͸ʮ1͔Β16·Ͱʯ ͱ͍͏ҙຯʹͳΔ
  87. • ฒ΂ํΛߦํ޲༏ઌʹ͍ͨ͠৔߹ ؔ਺ 88 ߦྻΛ࡞੒͢Δmatrixؔ਺ matrix(1:16,nrow=4,ncol=4,byrow=T) 1 2 3 4

    5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
  88. • ͜Ε͚ͩͰ͸ɼߦྻΛ͋ͱͰ࢖͏͜ͱ͕ෆՄೳ ؔ਺ 89 ߦྻͷཁૉʹΞΫηε >matrix(1:16,nrow=4,ncol=4,byrow=T) [,1] [,2] [,3] [,4]

    [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16
  89. • hyouͱ͍͏ม਺ʹอଘ • ม਺ʹอଘ͢Δͱɼmatrixؔ਺Λ࣮ߦͯ͠΋ߦྻ ͕ίϯιʔϧʹදࣔ͞Ε·ͤΜ͕ͦΕͰOK • ໋ྩΛ࣮ߦͯ͠ɼR͕͓ͱͳ͍͠ͱ͖͸͏·͘ ͍͍ͬͯ·͢ ؔ਺ 90

    ߦྻͷཁૉʹΞΫηε >hyou<-matrix(1:16,nrow=4,ncol=4,byrow=T)
  90. • 2ߦ໨ʹΞΫηε->hyou[2,] • 2ྻ໨ʹΞΫηε->hyou[,2] ؔ਺ 91 [,1] [,2] [,3] [,4]

    [1,] 1 2 3 4 [2,] 5 6 7 8 [3,] 9 10 11 12 [4,] 13 14 15 16 ߦྻͷཁૉΛऔΓग़͢
  91. • 2ߦ໨ʹΞΫηε->hyou[2,] • 2ྻ໨ʹΞΫηε->hyou[,2] ؔ਺ 92 > hyou[2,] [1] 5

    6 7 8 > hyou[,2] [1] 2 6 10 14 ߦྻͷཁૉΛऔΓग़͢
  92. • ෳ਺ߦɾෳ਺ྻΛ·ͱΊͯऔΓग़͍ͨ͠৔߹͸c ؔ਺Λ࢖͏ʢʮ1ߦ໨͔Β3ߦ໨ʯ౳͸ίϩϯʣ ؔ਺ 93 ߦྻͷཁૉΛऔΓग़͢ >hyou[c(2,4),] #2ߦ໨ͱ4ߦ໨ [,1] [,2]

    [,3] [,4] [1,] 5 6 7 8 [2,] 13 14 15 16
  93. • ߦʢΪϣʔʣ͸ԣɼྻʢϨπʣ͸ॎ • matrix(ཁૉ, nrow, ncolʣ • औΓग़͢ͱ͖͸[]Λ࢖͏ • hyou[2,]

    #2ߦ໨ • hyou[,2] #2ྻ໨ • hyou[2,2] #2ߦ໨ͷ2ྻ໨ ؔ਺ 94 ߦྻͷ·ͱΊ
  94. ʮݱ࣮ͷσʔλݟͨ͜ͱ͋Μ ͷʁͶ͑ʁmatrixؔ਺Ͱଧͪ ࠐΉͷʁഅࣛͳͷʁʯ

  95. ʮߦྻ͡Όจࣈͱ͔ѻ ͑ͳ͍Ͱ͠ΐʁʯ

  96. σʔλϑϨʔϜ

  97. • จࣈ΍਺ࣈͳͲɼܕͷҧ͏σʔλΛදܗࣜͰฒ ΂ͨ΋ͷ • σʔλϑϨʔϜͷಡΈࠐΈʹνϟϨϯδͯ͠Έ· ͠ΐ͏ ؔ਺ 98 σʔλϑϨʔϜܗࣜ

  98. • read.table() ؔ਺ • “ϑΝΠϧ໊” • headerɿݟग़͠ߦͷ༗ແ • sepɿ۠੾Γจࣈͷࢦఆ •

    read.table(“ϑΝΠϧ໊”, header = T or F, sep=“\t”or “,”) • csvϑΝΠϧͷͱ͖͸read.csv()ؔ਺ ؔ਺ 99 ֎෦σʔλͷಡΈࠐΈ ʮλϒʯͷҙຯɻWindows ͳΒ¥t
  99. • σʔλɿhttp://bit.ly/R-workshop_20180602 • ϑΝΠϧ -> ܗࣜΛࢦఆͯ͠μ΢ϯϩʔυ->ΧϯϚ۠੾Γͷ஋ ʢcsvɼݱࡏͷγʔτʣ • ϑΝΠϧ໊ͷޙΖͷ΄͏ʹ͋Δʮ -

    γʔτ1 ʯ͸࡟আ͍ͯͩ͘͠͞ • RStudioͷϓϩδΣΫτϑΝΠϧ͕͋ΔϑΥϧμʹDL • ݸਓతʹ͸ɼExcelͳͲͷγʔτΛಡΈࠐΉ৔߹͸csvϑΝΠϧͱͯ͠ γʔτΛผʹอଘ͢Δ͜ͱΛ͓͢͢ΊʢΫϦοϓϘʔυ͔Βͩͱɼಡ ΈࠐΜͩσʔλ͕ޙ͔ΒΘ͔Βͳ͍ͨΊʣ • ޙʹ࢒͢ඞཁͷͳ͍࡞ۀͳΒɼγʔτͷͳ͔ͷ਺஋Λίϐʔͯ͠ΫϦο ϓϘʔυ͔ΒಡΈࠐΉ ؔ਺ 100 ֎෦σʔλͷಡΈࠐΈ
  100. • ࣍ͷΑ͏ͳίʔυͰσʔλΛಡΈࠐΈ • ϑΝΠϧ໊͸””Ͱ͘͘Δ͜ͱ • ϑΝΠϧ໊ʹ֦ுࢠΛඞؚͣΊΔ͜ͱ ؔ਺ 101 ֎෦σʔλͷಡΈࠐΈ dat

    <- read.table(“XXXX.csv”,header=T, sep=“,”) #·ͨ͸ dat <-read.csv(“XXXX.csv”,header=T)
  101. • ಡΈࠐΜͩσʔλͷ਺ߦ͚ͩͰݟ͍ͨ৔߹ʹ͸ head()ؔ਺Λ࢖༻ • head(dat,10)ͷΑ͏ʹɼΧϯϚͰ۠੾ͬͯ೚ҙͷ਺Λ ༩͑Δͱɼͦͷߦ਺෼͚ͩදࣔ • RStudioͳΒӈ্ͷϖΠϯͰdatͱ͍͏ม਺͕࡞ΒΕ ͨ͜ͱ͕֬ೝͰ͖ɼΫϦοΫ͢Δͱத਎͕ݟΕ·͢ ؔ਺

    102 ಡΈࠐΜͩσʔλͷ֬ೝ >dat >head(dat)
  102. • meanؔ਺Ͱฏۉ஋ΛٻΊͯΈ·͠ΐ͏ ؔ਺ 103 ಡΈࠐΜͩσʔλʹؔ਺Λద༻ >mean(dat)

  103. • ͜͏ͳͬͯ͠·͏… ؔ਺ 104 ಡΈࠐΜͩσʔλʹؔ਺Λద༻ >mean(dat) Warning message: In mean.default(dat)

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  104. • meanؔ਺ʹ༩͑ΒΕΔͷ͸ɼϕΫτϧʢ1ߦ·ͨ͸1ྻͷΈʣ • ؔ਺ʹΑͬͯѻ͑Δσʔλͷܕ͕ҧ͏ • dat[,2]ͷΑ͏ʹɼʮdatͷ2ྻ໨ʯͱ͢Δ • datͷޙΖʹ$Λ͚ͭͯɼdat$ClassA_Gr • σʔλϑϨʔϜܗࣜͰ͸$ͷޙʹྻ໊ΛࢦఆͰ͖Δ

    ؔ਺ 105 ಡΈࠐΜͩσʔλʹؔ਺Λద༻ >mean(dat[,2]) >mean(dat$ClassA_Gr)
  105. • ྻ͝ͱʹͰ͖ͳ͍ͷʁʁʁ ؔ਺ 106 ಡΈࠐΜͩσʔλʹؔ਺Λద༻ >mean(dat$ClassA_Gr) >mean(dat$ClassA_Vo) >mean(dat$ClassB_Gr) >mean(dat$ClassB_Vo)

  106. • apply()ؔ਺ɿྻ·ͨ͸ߦ͝ͱʹؔ਺Λద༻ • datͷ··ͩͱɼIDྻ·Ͱܭࢉ͞Εͯ͠·͏ • dat[,-1]ͱ͢Δͱɼʮ1ྻ໨͸ൈ͍ͯͶʯͷҙຯ ؔ਺ 107 ಡΈࠐΜͩσʔλʹؔ਺Λద༻ >apply(dat,

    2, mean) 1͸ߦ͝ͱɼ2͸ྻ͝ͱ >apply(dat[,-1], 2, mean) ClassA_Gr ClassA_Vo ClassB_Gr ClassB_Vo 74.60 69.96 71.56 73.92
  107. Today’s Menu • RͬͯͳΜ΍ͶΜ • RStudioͬͯͷ͕͋ΜͶΜ • ·ͣ͸Πϯετʔϧ΍Ͱ • ΄ͳجຊૢ࡞΍ͬͯΈΑ͔

    • ؔ਺ͬͪΎ͏ศརͳ΋Μ͕͋ͬͯͳ • ΄Μ·࡞ਤָͳΜ΍ • ύοέʔδͯ 108
  108. • ώετάϥϜ • ࢄ෍ਤ • ശͻ͛ਤ ࡞ਤ 109 ΍ͬͯΈΔ͜ͱ

  109. • ώετάϥϜ • ࢄ෍ਤ • ശͻ͛ਤ ࡞ਤ 110 ΍ͬͯΈΔ͜ͱ

  110. ࡞ਤ 111 ώετάϥϜ Histogram of dat$ClassA_Gr dat$ClassA_Gr Frequency 55 60

    65 70 75 80 85 90 0 1 2 3 4 5 6 7 Histogram of dat$ClassA_Gr dat$ClassA_Gr Frequency 55 60 65 70 75 80 85 90 0 1 2 3 4 5 6 7 >hist(dat$ClassA_Gr)
  111. • ώετάϥϜ • ࢄ෍ਤ • ശͻ͛ਤ ࡞ਤ 112 ΍ͬͯΈΔ͜ͱ

  112. ࡞ਤ 113 ࢄ෍ਤ Histogram of dat$ClassA_Gr dat$ClassA_Gr Frequency 55 60

    65 70 75 80 85 90 0 1 2 3 4 5 6 7 Histogram of dat$ClassA_Gr dat$ClassA_Gr Frequency 55 60 65 70 75 80 85 90 0 1 2 3 4 5 6 7 >plot(dat$ClassA_Gr,dat$ClassA_Vo) ࢄ෍ਤ͸جຊతʹ2ม਺ͷରԠؔ܎ͷਤࣔͳͷͰɼ2ͭ ͷϕΫτϧΛΧϯϚͰ۠੾ͬͯೖྗ
  113. ࡞ਤ 114 ࢄ෍ਤͷ޻෉ Histogram of dat$ClassA_Gr dat$ClassA_Gr Frequency 55 60

    65 70 75 80 85 90 0 1 2 3 4 5 6 7 Histogram of dat$ClassA_Gr dat$ClassA_Gr Frequency 55 60 65 70 75 80 85 90 0 1 2 3 4 5 6 7 >plot(dat$ClassA_Gr,dat$ClassA_Vo) ࢄ෍ਤ͸جຊతʹ2ม਺ͷରԠؔ܎ͷਤࣔͳͷͰɼ2ͭ ͷϕΫτϧΛΧϯϚͰ۠੾ͬͯೖྗ σϑΥϧτͰ͸x࣠ͱy͕࣠σʔλʹ߹Θ ͤͯઃఆ͞Εͯ͠·͏…
  114. ࡞ਤ 115 ࢄ෍ਤͷ޻෉ Histogram of dat$ClassA_Gr dat$ClassA_Gr Frequency 55 60

    65 70 75 80 85 90 0 1 2 3 4 5 6 7 Histogram of dat$ClassA_Gr dat$ClassA_Gr Frequency 55 60 65 70 75 80 85 90 0 1 2 3 4 5 6 7 >plot(dat$ClassA_Gr,dat$ClassA_Vo,x lim=c(0,100),ylim=c(0,100)) xlim͸x࣠ͷ෯Λࢦఆ͢Δʢ͜͜Ͱ͸0͔Β100·Ͱʣ ylim͸y࣠ͷ෯Λࢦఆ͢Δʢ͜͜Ͱ͸0͔Β100·Ͱʣ ݟͨ໨͕શવมΘͬͯ·͢ΑͶɻਤࣔ͸ ศརͰ͕͢ɼʮݟͤํʯͰ͍ͣͿΜσʔ λ͕ҧ͏΋ͷͷΑ͏ʹݟ͑ͯ͠·͏ͷͰ ஫ҙ
  115. ࡞ਤ 116 ࢄ෍ਤͷ޻෉ Histogram of dat$ClassA_Gr dat$ClassA_Gr Frequency 55 60

    65 70 75 80 85 90 0 1 2 3 4 5 6 7 Histogram of dat$ClassA_Gr dat$ClassA_Gr Frequency 55 60 65 70 75 80 85 90 0 1 2 3 4 5 6 7 >plot(dat$ClassA_Gr,dat$ClassA_Vo,x lim=c(0,100),ylim=c(0,100),xlab=“Gr ammar”,ylab=“Vocabulary”) xlab͸x࣠ͷϥϕϧΛࢦఆ͢Δ ylab͸y࣠ͷϥϕϧΛࢦఆ͢Δ
  116. • ώετάϥϜ • ࢄ෍ਤ • ശͻ͛ਤ ࡞ਤ 117 ΍ͬͯΈΔ͜ͱ

  117. ࡞ਤ 118 ശͻ͛ਤ Histogram of dat$ClassA_Gr dat$ClassA_Gr Frequency 55 60

    65 70 75 80 85 90 0 1 2 3 4 5 6 7 Histogram of dat$ClassA_Gr dat$ClassA_Gr Frequency 55 60 65 70 75 80 85 90 0 1 2 3 4 5 6 7 >boxplot(dat[,-1])
  118. • RStudio • Export -> Save image or PDF (or

    Copy to Clipboard) • R • ϑΝΠϧ->ผ໊Ͱอଘ->metafile • อଘͷܗࣜ͸͍Ζ͍Ζબ΂Δ͕ɼmetafile͕͖Ε͍ ͳͷͰ͓͢͢Ίʢͨͩ͠PDFͰมͳઢೖΔͳͲͷ όά͕ىͬͨ͜Γ͢Δʣ ࡞ਤ 119 ඳ͍ͨਤͷอଘ
  119. Today’s Menu • RͬͯͳΜ΍ͶΜ • RStudioͬͯͷ͕͋ΜͶΜ • ·ͣ͸Πϯετʔϧ΍Ͱ • ΄ͳجຊૢ࡞΍ͬͯΈΑ͔

    • ؔ਺ͬͪΎ͏ศརͳ΋Μ͕͋ͬͯͳ • ΄Μ·࡞ਤָͳΜ΍ • ύοέʔδͯ 120
  120. • R͕ఏڙ͍ͯ͠Δύοέʔδ͸ͨͬ͘͞Μ͋Δ • ͍Ζ͍Ζͳ͜ͱΛ΍Ζ͏ͱࢥ͏ͱύοέʔδΛ Πϯετʔϧ͠ͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ • Πϯετʔϧͨ͋͠ͱʹԼͷ͓·͡ͳ͍͕ඞཁ ύοέʔδ 121 ศར͞Λ૿΍͢ύοέʔδ

    >install.packages(“ύοέʔδ໊”) >library(ύοέʔδ໊) library()ؔ਺Ͱ͸””ͳ͠Ͱ͍͚Δ͕ install.packages()ؔ਺͸ແཧͳͷͰ஫ҙ
  121. • beeswarmύοέʔδͰ๘܈ਤΛඳ͖·͠ΐ͏ • ശͻ͛ਤʹॏͶॻ͖΋Ͱ͖Δ ύοέʔδ 122 ศར͞Λ૿΍͢ύοέʔδ >install.packages(“beeswarm”) >library(beeswarm) >beeswarm(dat)

    >boxplot(dat[,-1]) >beeswarm(dat[,-1],add=T)
  122. None
  123. ͓͠·͍