10分で分かるr言語入門ver2.2 13 0223

10分で分かる
R言語入門 ver2.2

大城信晃
2013/02/23 TokyoR#29
13年2月23日土曜日

開催情報
ATND
http://atnd.org/events/36417

セキココ
http://sekico.co/zaseki/96


アジェンダ

• 自己紹介とお知らせ
• Rって何
• Rの使い方
• Rの資料


自己紹介
• 名前：大城信晃
• Twitter：doradora09
• 職業：Webエンジニア
• R：勉強中
• マイブーム：
• カクテル作り
• カメラが気になる


自己紹介
• R：勉強中
• カクテル作り -> 冬場はお休み
• カメラが気になる


自己紹介
• R：勉強中
• カメラが気になる -> 買いました!


カメラ買いました！

• Panasonic GF3(手前)
• PENTAX-Kr (奥)

風景、夜景


料理、お酒


プリキュアにハマるおっさん達


山


自己紹介
• R：勉強中
• カメラが気になる -> 買いました!
• 軽登山 <- New!!

では本題に

• 自己紹介とお知らせ
• Rって何
• Rの使い方
• Rの資料


R言語(アールげんご)は、オープンソ
ースでフリーソフトウェアの統計解
析向けプログラミング言語、及びそ
の開発実行環境である。
Wikipediaより引用


オープンソース個人が開発に参加できる
フリーソフトウェアタダで使える
統計解析向け関連パッケージが豊富
プログラミング言語ロジックが記述可能
開発実行環境 Rコンソール


こんな方におすすめ

• 色々な統計手法を試してみたい方
• エクセルでは物足りない方


での使われ方

• プロトタイプをRで作って検証
• PythonやC++で実装

GoogleとFacebookではRをどうやって使っているのか？
http://pracmper.blogspot.jp/2010/01/googlefacebookr.html


用途で分類
プログラミング言語寄り

実務利用プロトタイピング

業務専用
パッケージ

直感的な操作(GUI)

用途で分類

モデル検証
/実装

実務利用統計に特化
プロトタイピング

業務専用
パッケージ

直感的な操作(GUI)

他言語との比較
特徴価格大規模データ速度
パッケージ △
無料 △
が豊富 (メモリ依存)

エクセル直感的１万∼
(約100万行)

大規模
SAS 数十万∼ ○ ○
データ処理
高速無料∼
C++ 実装次第 ◎
開発コスト高数万


インストール
http://cran.md.tsukuba.ac.jp/
Windows
bin/windows/base/

Mac http://cran.md.tsukuba.ac.jp/

Linux http://cran.md.tsukuba.ac.jp/


Rコンソール起動


Rコンソール起動

ココに処理を
記述していく


処理の記述

3+5 = 8
10-7 = 3


解析の流れで説明
データ

処理

レポート

解析の流れ
変数
データ
配列
行列
処理

レポート

変数値を入れる箱
> hako <- 10

> hako

[1] 10


> hako <- 10
変数に値を入れる
> hako
左矢印のイメージ
[1] 10


> hako <- 10
変数名を打つと
> hako
中の値が出る
[1] 10


> hako <- 10

> hako

[1] 10

> hako * 2 変数に対して
[1] 20 処理(かけ算)


配列複数の値をまとめる

> array <- c(10,20,30)

> array

[1] 10 20 30

> array * 2

[1] 20 40 60



> array <- c(10,20,30)

> array
３つの値を
[1] 10 20 30 配列に格納
> array * 2

[1] 20 40 60



> array <- c(10,20,30)

> array
値の確認
[1] 10 20 30

> array * 2

[1] 20 40 60



> array <- c(10,20,30)

> array

[1] 10 20 30
処理は
> array * 2
配列全体に
[1] 20 40 60 適用される



> array[1] 配列[番号]
で１個ずつ値を
[1] 10
取り出せる
> array[2]

[1] 20

> array[3]

[1] 30


> array[1]

[1] 10

> array[2]
２個目
[1] 20

> array[3]

[1] 30


> array[1]

[1] 10

> array[2]

[1] 20

> array[3]
３個目
[1] 30

行列２次元の配列
> array2 <- matrix(c(10,20,30,

40,50,60), 2, 3)

> array2

[,1] [,2] [,3]

[1,] 10 30 50

[2,] 20 40 60



40,50,60), 2, 3)

> array2 matrixという
[,1] [,2] [,3] 関数を利用して
作る
[1,] 10 30 50

[2,] 20 40 60


40,50,60), 2, 3)

> array2
２行３列の
[,1] [,2] [,3] 行列
[1,] 10 30 50

[2,] 20 40 60


行列各要素の指定
> array2[1,1]
1行1列を
[1] 10 指定
> array2[1,]

[1] 10 30 50

> array2[,1]

[1] 10 20


> array2[1,1]

[1] 10

> array2[1,] 1行目全体
を指定
[1] 10 30 50

> array2[,1]

[1] 10 20


> array2[1,1]

[1] 10

> array2[1,]

[1] 10 30 50

> array2[,1] 1列目全体
[1] 10 20 を指定


解析の流れ
変数
データ
配列
関数行
行列
処理自作関数
CSV

レポート

関数処理の呼び出し

• 関数は複数の処理をまとめたもの
• 関数名(引数) という書き方で呼び出す
• 様々な計算が手軽に実行できる


関数処理の呼び出し
目的関数名と書式使い方
データの結合 C(データ) C( C , B , B )
合計 sum(データ) sum(10,20,30)
個数を求める length(データ) length(array)
平均 mean(データ) mean(array)
標準偏差 sd(データ) sd(array)
・・・・・・・・・


関数合計を求める
> array

[1] 10 20 30

> sum(array)

[1] 60


> array 先ほどの
[1] 10 20 30 配列array

> sum(array)

[1] 60


> array

[1] 10 20 30
関数名(引数)
> sum(array)
で処理呼び出し
[1] 60


> array

[1] 10 20 30

> sum(array)
処理結果が
[1] 60 出力される


> array2

[,1] [,2] [,3]

[1,] 10 30 50 先ほどの行列を
渡した場合
[2,] 20 40 60

> sum(array2)

[1] 210

> array2

[,1] [,2] [,3]

[1,] 10 30 50

[2,] 20 40 60

> sum(array2) 合計値が
表示される
[1] 210

変数関数結果を格納

> ret <- sum(array2)

> ret
処理結果を
[1] 210 変数に格納


変数関数結果を格納

> ret <- sum(array2)

> ret 合計値の
[1] 210 確認


CSV 関数 CSV読み込み

• 変数に毎回データを手入力するのは面倒
• CSV形式(カンマ区切り)ファイルを読み
込む関数がある

• CSV形式であればエクセル等と相互にデ
ータをやりとり出来る


> hawks <- read.csv("hawks.csv")

> hawks

height salary

1 173 17000

2 178 14000

3 180 9000


> hawks
read.csv関数に
height salary hawks.csvという
CSVファイルを
1 173 17000
渡して
2 178 14000 変数に代入
3 180 9000


> hawks

height salary
CSVファイルの
1 173 17000
変数への
2 178 14000 読み込みが
3 180 9000 確認できる

自作関数自分で関数を作る

• 関数は自分で定義することも可能
• 繰り返し使う処理は自作関数にする


> varp <- function(x) {

retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x)

retsult

}

> varp(array)

[1] 66.66667


> varp <- function(x) { 関数の定義

retsult
関数名 <- function (引数) {
}
処理
> varp(array) }
[1] 66.66667


> varp <- function(x) { 関数名

retsult
}
処理
> varp(array) }
[1] 66.66667


引数
(変数を渡す)

retsult
}
処理
> varp(array) }
[1] 66.66667


処理を
> varp <- function(x) { まとめる

retsult

}
> varp(array) 処理
[1] 66.66667 }




retsult

}

> varp(array) 関数にまとめられた
処理が実行される
[1] 66.66667
(標本分散の算出)

解析の流れ
変数
データ
配列
関数行
行列
処理自作関数
CSV パッケージ

レポート作図

パッケージ
関数をまとめたもの

• 複数の関数をまとめたもの
• 様々なパッケージがCRANというシステ
ムにて無料公開されている

• 自作のパッケージも公開できる


パッケージ
外部パッケージ
作図

> install.packages( ggplot2 )

> library("ggplot2") CRANから
パッケージ
ダウンロード＆
インストール


パッケージ
作図

> install.packages( ggplot2 )
パッケージを
> library("ggplot2")
ロード


パッケージ
作図

a <- 1:10

b <- a^2 新たに
qplot関数が
qplot(a,b)
使えるように
なった


パッケージ
qplot実行結果
作図

a <- 1:10

b <- a^2

qplot(a,b)


パッケージ
その他作図関数
作図

• 標準の関数でも作図可能
目的関数名と書式使い方
ヒストグラム hist(データ) hist(array)
散布図 plot(x, y) plot(a,b)
・・・・・・・・・


一連の作業が実施可能
データ

処理

レポート

CRAN Task Viws
• Rには2000以上パッケージがある
• 用途別におすすめパッケージを紹介
http://cran.r-project.org/web/views/


seekR
• R言語用検索エンジン
http://seekr.jp/


RjpWiki
• R言語のWiki
http://www.okada.jp.org/RWiki/


Rコミュニティ発表資料
• Tokyo.R, Nagoya.R, Tukuba.Rのアーカイブ
http://lab.sakaue.info/wiki.cgi/JapanR2010?page=FrontPage
「勉強会発表内容一覧」のリンクから


RとSQLの対応付け
• SQLが分かる人は一読の価値有り
http://d.hatena.ne.jp/a_bicky/20110529/1306667230


R-Chart
• Rでの作図のサンプルが多数ある
http://www.r-chart.com/


まとめ

• Rは無料の統計解析ソフトでパッケー
ジが豊富

• データ解析からレポートまで利用可能
• Web上の資料も充実してます


ご清聴ありがとうございました


質疑応答


予備資料


連携も可能
(カスタマイズ可能)
.C()関数

実務利用 RExcel
プロトタイピング

業務専用
パッケージ

直感的な操作(用途は限定)

イケメンツールRStudio


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