Rの基礎 1

ICH E9で統計の内容に触れましたので、少し脇道に逸れて統計、の前にRについて説明します。Rを理解することで統計計算をRに肩代わりしてもらうことができます。

Transcript

1. Rの基礎 2020/8/5 Ver. 1.0
2. Rとは？ • 統計解析向けのプログラミング言語 • CRAN（https://cran.r-project.org/）が開発・維持 • スクリプト言語のひとつ • ライブラリを用いることで、機能を追加できる
3. なぜR？ 統計学専門のプログラミング言語 • 比較的簡単に習得できる（主に対話的に使用） • スポット的解析に向いている（遅くても問題ない） • 比較的古いため、学習材料が多く揃っている ✕ サーバー上で自動的に解析するような場合には向かない ✕ 汎用プログラミング言語よりできることは少ない ✕ プログラミング一本で働きたいなら学ぶべきではない ＊統計をやりながらプログラミングで働くならPythonを学ぶべき（学習コストはRよりは高め）
4. スクリプト言語とは？ • コンパイラではなく、インタプリタを用いる • 書いたコードを即実行する • 遅い main(void){ print(“Hallo World”); return 0; } 1010001001010101101 1011010010010011011 1000110101001010000 101110010100100 Hallo World ①コンパイル コード 機械語 実行 • コードを機械語に翻訳すること（①）をコンパイルといい、コンパイルするソフトをコンパイラと呼ぶ。 • コンパイラは機械語ファイルを作成・保存後に実行するが、インタプリタは機械語を直接CPUに渡す。
5. インストール方法 • 多くのプログラミング言語ではコンパイラ・インタプリタの インストールが必要 • 統合開発環境（IDE）を用いる場合が多い Rのインタプリタ Rの統合開発環境 CRANでダウンロード RStudio
6. インタプリタのインストール CRANのホームからDownload R for Windows→baseと選択し、 Download R x.x for Windowsをクリックする 最新のバージョンは4.02（20年8月5日）
7. インタプリタのインストール（2） ダウンロードされたR-x.x-win.exeでインストール ＊細かい設定を変更できますが、初めは特に気にする必要はありません
8. Rguiを起動する Rguiというソフトを起動することで、Rを使うことができる
9. Rstudioのインストール Rguiでもプログラミングできるが、使いにくい Rstudioを利用する Rstudio (https://www.rstudio.com/)
10. RStudioのインストール(2) Rstudio Desktop Open Source Editionをダウンロードする
11. RStudioのインストール(3) インストーラを用い、インストールする
12. RStudioの使い方 ①がテキストエディタ（プログラムを書く部分） ②がコンソール（プログラムの結果が表示される） ③がオブジェクト情報 ④がグラフ ① ② ③ ④ 主に①と②を操作する
13. コンソールに入力してみる コンソールに直接入力すると、すぐに実行される （対話的プログラミング）
14. テキストエディタに入力してみる テキストエディタに入力し、Ctrl+Enterを押すと、選択した行 が実行される
15. Rプログラミングの基礎: データ型 プログラミングで用いるモノ(Object)には型がある • 文字列(Character) • 数字(Numeric) • ロジカル(Logical) • 因子(Factor) • ベクター(Vector) • リスト(List) • 行列(Matrix) • データフレーム(DataFrame)
16. なぜ型が必要か？ 型がないと、計算できないものを計算してしまう 10+“イヌ”+”定規”=?? ＊数値も文字列も2バイト情報なので実は足し算はできるが、足し算ができてしまうとわけがわからないことが起きてしまう
17. データ型: 文字列(Character) • 文字は、Characterという型を持つ • 文字はダブルクオーテーション＊ (“)で挟む ＊シングルクオーテーション(‘)も文字列を作るために使えるが、出力される記号(“、’、$など)の表記が違ってくる
18. データ型: 数字(Numeric) • 数字はNumericという型を持つ • ダブルクオーテーションはいらない • 四則演算ができる
19. データ型: ロジカル(Logical) • Logicalとは、真(True)と偽(False)を示す型のこと • TRUE(T)、FALSE(F)のみが該当する 小文字を混ぜると（True、False） ロジカルとしては認識されなくなる
20. データ型: 因子(Factor) • Rにしかないデータ型 • 数値にカテゴリ名を振ったもの • 統計解析に使う （まだわからなくても問題ないです）
21. データの集合: ベクター(Vector) • データの集まり（他言語の配列に当たる） • Rの数値、文字列は基本的にベクター • そのまま演算ができる ベクターは c() という形で書く ＊cはcombineの略で、数値・文字列同士を結合させている
22. データの集合: リスト(list) • いろんな型のデータを集めて、1つにまとめたもの • 連想配列に使えるが、作ることはあまりない リストは list() という形で書く （まだわからなくても問題ないです） 連想配列: DirectoryやHashと呼ばれる。“Dog”→”イヌ”などのように、データとデータを結び付けておくもの
23. データの集合: 行列(Matrix) • 高校数学などで習う行列そのもの • 内積・連立方程式の計算などができる 行列は matrix(Vector, 行数, 列数) という形で書く 上はクロネッカー積、下は外積
24. データの集合: データフレーム(dataframe) • Excelの表のようなもの • Rでデータを扱う時に多用する データフレームは data.frame(列名1=Vector1, 列名2=Vector2) という形で書く (Vector1と2は同じ長さでないとダメ)
25. まとめ • Rは統計の言語であり、CRANからダウンロードできる • RStudioを使うことで簡単にプログラミングできる • データには型がある