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10分で分かるr言語入門ver2.7
- 19. 特徴 価格 大規模データ 速度
統計特化 無料
△
(メモリ依存)
△
SAS/
SPSS
統計特化 数十万∼ ○ ○
エクセル 直感的 １万∼
(約100万行)
C++
高速だが
開発コスト高
無料∼
数万
実装次第 ◎
Python
スクリプト
言語
無料 実装次第 ○
他言語との比較
14年3月29日土曜日
- 32. 値を入れる箱
> hako <- 10
> hako
[1] 10
> hako * 2
[1] 20
変数
変数に対して
処理(かけ算)
変数に値を入れる
左矢印のイメージ
14年3月29日土曜日
- 34. 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
処理は
配列全体に
適用される
配列
３つの値を
配列に格納
14年3月29日土曜日
- 37. 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
行列
14年3月29日土曜日
- 38. 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
matrixという
関数を利用して
作る
行列
２行３列の
行列
14年3月29日土曜日
- 42. 複数の型を持てる
> sex <- c("F","F","M","M","M") #性別
> height <- c(158,162,177,173,166) #身長
> weight <- c(51,55,72,57,64) #体重
> ( x <- data.frame(SEX=sex, HEIGHT=height, WEIGHT=weight) )
SEX HEIGHT WEIGHT
1 F 158 51
2 F 162 55
3 M 177 72
4 M 173 57
5 M 166 64
データフレーム
14年3月29日土曜日
- 43. 複数の型を持てる
> sex <- c("F","F","M","M","M") #性別
> height <- c(158,162,177,173,166) #身長
> weight <- c(51,55,72,57,64) #体重
> ( x <- data.frame(SEX=sex, HEIGHT=height, WEIGHT=weight) )
SEX HEIGHT WEIGHT
1 F 158 51
2 F 162 55
3 M 177 72
4 M 173 57
5 M 166 64
性別(bool型)
身長、体重(数値型)
データフレーム
data.frame関数で
セット
14年3月29日土曜日
- 44. 要素の指定
> x$HEIGHT
[1] 158 162 177 173 166
> x$HEIGHT[1]
[1] 158
> x$HEIGHT[1:3]
[1] 158 162 177
$で
身長(HEIGHT)
を全指定
データフレーム
身長1つめだけ
身長1-3番目
14年3月29日土曜日
- 55. 結果を格納関数
> ret <- sum(array2)
> ret
[1] 210
処理結果を
変数に格納
変数
合計値の
確認
14年3月29日土曜日
- 57. 関数CSV
> hawks <- read.csv("hawks.csv")
> hawks
height salary
1 173 17000
2 178 14000
3 180 9000
CSV読み込み
14年3月29日土曜日
- 58. 関数CSV
> hawks <- read.csv("hawks.csv")
> hawks
height salary
1 173 17000
2 178 14000
3 180 9000
read.csv関数に
hawks.csvという
CSVファイルを
渡して
変数に代入
CSV読み込み
14年3月29日土曜日
- 59. CSV読み込み関数CSV
> hawks <- read.csv("hawks.csv")
> hawks
height salary
1 173 17000
2 178 14000
3 180 9000
CSVファイルの
変数への
読み込みが
確認できる
14年3月29日土曜日
- 62. 自分で関数を作る自作関数
> varp <- function(x) {
retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x)
retsult
}
> varp(array)
[1] 66.66667
14年3月29日土曜日
- 63. 自分で関数を作る自作関数
> varp <- function(x) {
retsult <- var(x) * (length(x) - 1) / length(x)
retsult
}
> varp(array)
[1] 66.66667
関数の定義
処理を記述する
実行
14年3月29日土曜日
- 68. > x <- rnorm(50)
> hist(x, breaks=seq(-3, 3,1))
標準作図関数作図
14年3月29日土曜日
- 69. > x <- rnorm(50)
> hist(x, breaks=seq(-3, 3,1))
標準作図関数作図
乱数生成
ヒストグラム
作図関数
14年3月29日土曜日
- 74. a <- 1:10
b <- a^2
qplot(a,b)
qplotが利用可能パッケージ
作図
14年3月29日土曜日
- 75. a <- 1:10
b <- a^2
qplot(a,b)
qplotが利用可能パッケージ
作図
ggplot2
パッケージ
の関数
14年3月29日土曜日
