SlideShare a Scribd company logo
1 of 23
Download to read offline
2012.02.11
HiRoshima.R #2

                 RStudio事始め

                      山根 嵩史
目次
1.自己紹介

2.RStudioとは

3.RStudioのセットアップ

4.RStudioの使い方

5.RStudioの便利機能
自己紹介
 所属 :広島大学 教育学研究科
     学習心理学研究室
研究領域:メタ認知・メタ記憶
     文章の読解方略 etc
R使用歴:2年弱



Twitter :   @T_Yamane
RStudioとは
Rを使っていて…
   変数の名前を何とつけたか忘れた…

   データセットの確認が面倒臭い…

   グラフを簡単にコピペできたら良いのに…


     ↑ Rあるある
RStudioって何?
   RStudioで全て解決!

   統計ソフトR用の統合開発環境(IDE)

     ⇒要するにRをもっと
      便利に使うためのソフト


   完成度が高いですが,フリーソフトです
RStudioのセットアップ
RStudioのインストール①
   ダウンロードはこちらから
     http://rstudio.org/




   RStudio Desktopを選択し
    て任意のバージョンを
    ダウンロード
    (RStudioサーバー版というのもあるらしいが
     今回は割愛)
RStudioのインストール②

   起動すると,PC内の
    R本体を自動的に
    読み込んでくれる




   デフォルトの設定では最新バージョンが使われるが,
    Tools→Options→GeneralのRversionを変えることで
    古いバージョンのRを起動することもできる
ウインドウの説明
   画面が4分割される
    ①エディタ           ①
                                  ②
    ②コンソール
    ③Workspace
    ④その他
                    ③         ④



 各ウインドウに何を表示させるか
 各ウインドウの位置
   ⇒ Tools→Options→Pane Layoutから設定可能
RStudioの使い方
RStudioの使い方①


   エディタ画面




 コマンドやメモを入力する
 ソースの保存や既存のソースを開くのもここ
 右上のRunかCtrl+Enterでコマンド実行
RStudioの使い方②


   コンソール画面




 コマンドの実行と計算結果の表示
 R本体のコンソールと同様の使い方
RStudioの使い方③


   Workspace画面




   作製されたデータセット,オブジェクト,
    関数などの要約が表示される
RStudioの使い方④
   Packages画面
    パッケージが表示される
    チェックボックスから呼び出しも



   Plots画面
    作図したグラフが 表示される
RStudioの使い方⑤
   History画面
    コマンドの履歴が表示される
    ダブルクリックでコンソールに
    貼り付け


   Help画面
    ?コマンドなどで呼び出す
    ヘルプが表示される
RStudioの便利機能
RStudio便利機能:その1
   コード補完機能が便利!
    エディタ画面とコンソール画面では,
    Tabキーを押すことで関数の候補を表示できる




    コード補完機能はオブジェクトに対しても有効
RStudio便利機能:その2
   コマンド検索が便利!
    コンソール画面では,Ctrl+矢印キー↑で
    それまで使ったコマンドのリストを呼び出す
    ことができる
RStudio便利機能:その3
   データセットのタブ表示が便利!
    Workspaceのオブジェクトやデータセット
    を選択すると,エディタ画面で参照できる
RStudio便利機能:その4
   グラフの出力が便利!
    plot関数などで作図したグラフはPlots画面
    に表示され,ExportからPDFとして保存や
    クリップボードにコピーができる
その他
   日本語の文字化けについて
    以前は日本語未対応であったが,昨年のバージョン
    アップで対応するように
    しかし,未だに日本語を
    含むソースを読み込むと
    文字化けする場合がある




    File→Reopen with encoding
    Tools→Options→Editing→Default text encoding で対応
RStudioで快適な統計ライフを!


RStudio事始め ~fin~

More Related Content

What's hot

「スキルなし・実績なし」 32歳窓際エンジニアがシリコンバレーで働くようになるまで
「スキルなし・実績なし」 32歳窓際エンジニアがシリコンバレーで働くようになるまで「スキルなし・実績なし」 32歳窓際エンジニアがシリコンバレーで働くようになるまで
「スキルなし・実績なし」 32歳窓際エンジニアがシリコンバレーで働くようになるまでShuichi Tsutsumi
 
REST API マスターへの道 - Office 365 パワーユーザー向け
REST API マスターへの道 - Office 365 パワーユーザー向けREST API マスターへの道 - Office 365 パワーユーザー向け
REST API マスターへの道 - Office 365 パワーユーザー向けHirofumi Ota
 
距離とクラスタリング
距離とクラスタリング距離とクラスタリング
距離とクラスタリング大貴 末廣
 
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化について
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化についてCesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化について
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化についてRyousuke Wayama
 
R stan導入公開版
R stan導入公開版R stan導入公開版
R stan導入公開版考司 小杉
 
パターン認識 第10章 決定木
パターン認識 第10章 決定木 パターン認識 第10章 決定木
パターン認識 第10章 決定木 Miyoshi Yuya
 
R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門
R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門
R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門nocchi_airport
 
エキスパートPythonプログラミング改訂3版の読みどころ
エキスパートPythonプログラミング改訂3版の読みどころエキスパートPythonプログラミング改訂3版の読みどころ
エキスパートPythonプログラミング改訂3版の読みどころTakayuki Shimizukawa
 
[論文解説]KGAT:Knowledge Graph Attention Network for Recommendation
[論文解説]KGAT:Knowledge Graph Attention Network for Recommendation[論文解説]KGAT:Knowledge Graph Attention Network for Recommendation
[論文解説]KGAT:Knowledge Graph Attention Network for Recommendationssuser3e398d
 
情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜
情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜
情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜Yuya Unno
 
「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」
「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」
「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」akipii Oga
 
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 101010分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010Nobuaki Oshiro
 
最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」
最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」
最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」Takashi J OZAKI
 
[DL輪読会]Pay Attention to MLPs (gMLP)
[DL輪読会]Pay Attention to MLPs	(gMLP)[DL輪読会]Pay Attention to MLPs	(gMLP)
[DL輪読会]Pay Attention to MLPs (gMLP)Deep Learning JP
 
#FTMA15 第一回 鬼コース 全PDF
#FTMA15 第一回 鬼コース 全PDF#FTMA15 第一回 鬼コース 全PDF
#FTMA15 第一回 鬼コース 全PDFYoichi Ochiai
 
セグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイント
セグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイントセグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイント
セグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイントNaoto Tamiya
 
R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜
R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜
R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜Yasuyuki Sugai
 
06 第5.1節-第5.7節 ROS2に対応したツール/パッケージ
06 第5.1節-第5.7節 ROS2に対応したツール/パッケージ06 第5.1節-第5.7節 ROS2に対応したツール/パッケージ
06 第5.1節-第5.7節 ROS2に対応したツール/パッケージMori Ken
 
ドメイン駆動設計 ~ユーザー、モデル、エンジニアの新たな関係~
ドメイン駆動設計 ~ユーザー、モデル、エンジニアの新たな関係~ドメイン駆動設計 ~ユーザー、モデル、エンジニアの新たな関係~
ドメイン駆動設計 ~ユーザー、モデル、エンジニアの新たな関係~啓 杉本
 

What's hot (20)

「スキルなし・実績なし」 32歳窓際エンジニアがシリコンバレーで働くようになるまで
「スキルなし・実績なし」 32歳窓際エンジニアがシリコンバレーで働くようになるまで「スキルなし・実績なし」 32歳窓際エンジニアがシリコンバレーで働くようになるまで
「スキルなし・実績なし」 32歳窓際エンジニアがシリコンバレーで働くようになるまで
 
REST API マスターへの道 - Office 365 パワーユーザー向け
REST API マスターへの道 - Office 365 パワーユーザー向けREST API マスターへの道 - Office 365 パワーユーザー向け
REST API マスターへの道 - Office 365 パワーユーザー向け
 
距離とクラスタリング
距離とクラスタリング距離とクラスタリング
距離とクラスタリング
 
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化について
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化についてCesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化について
Cesiumを用いた3次元リアルタイムデータの可視化について
 
R stan導入公開版
R stan導入公開版R stan導入公開版
R stan導入公開版
 
パターン認識 第10章 決定木
パターン認識 第10章 決定木 パターン認識 第10章 決定木
パターン認識 第10章 決定木
 
R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門
R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門
R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門
 
エキスパートPythonプログラミング改訂3版の読みどころ
エキスパートPythonプログラミング改訂3版の読みどころエキスパートPythonプログラミング改訂3版の読みどころ
エキスパートPythonプログラミング改訂3版の読みどころ
 
[論文解説]KGAT:Knowledge Graph Attention Network for Recommendation
[論文解説]KGAT:Knowledge Graph Attention Network for Recommendation[論文解説]KGAT:Knowledge Graph Attention Network for Recommendation
[論文解説]KGAT:Knowledge Graph Attention Network for Recommendation
 
情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜
情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜
情報抽出入門 〜非構造化データを構造化させる技術〜
 
「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」
「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」
「Redmineの運用パターン集~私に聞くな、チケットシステムに聞け」
 
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 101010分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
10分で分かるr言語入門ver2.15 15 1010
 
最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」
最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」
最新業界事情から見るデータサイエンティストの「実像」
 
[DL輪読会]Pay Attention to MLPs (gMLP)
[DL輪読会]Pay Attention to MLPs	(gMLP)[DL輪読会]Pay Attention to MLPs	(gMLP)
[DL輪読会]Pay Attention to MLPs (gMLP)
 
#FTMA15 第一回 鬼コース 全PDF
#FTMA15 第一回 鬼コース 全PDF#FTMA15 第一回 鬼コース 全PDF
#FTMA15 第一回 鬼コース 全PDF
 
セグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイント
セグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイントセグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイント
セグメント?クラスタリング? ユーザーを分類し、サービスの改善に活かすポイント
 
R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜
R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜
R言語で始めよう、データサイエンス(ハンズオン勉強会) 〜機会学習・データビジュアライゼーション事始め〜
 
06 第5.1節-第5.7節 ROS2に対応したツール/パッケージ
06 第5.1節-第5.7節 ROS2に対応したツール/パッケージ06 第5.1節-第5.7節 ROS2に対応したツール/パッケージ
06 第5.1節-第5.7節 ROS2に対応したツール/パッケージ
 
ドメイン駆動設計 ~ユーザー、モデル、エンジニアの新たな関係~
ドメイン駆動設計 ~ユーザー、モデル、エンジニアの新たな関係~ドメイン駆動設計 ~ユーザー、モデル、エンジニアの新たな関係~
ドメイン駆動設計 ~ユーザー、モデル、エンジニアの新たな関係~
 
セマンティックWebとオントロジー:現状と将来展望
セマンティックWebとオントロジー:現状と将来展望 セマンティックWebとオントロジー:現状と将来展望
セマンティックWebとオントロジー:現状と将来展望
 

Viewers also liked

Rの導入とRStudio事始め(改訂版)
Rの導入とRStudio事始め(改訂版)Rの導入とRStudio事始め(改訂版)
Rの導入とRStudio事始め(改訂版)Takashi Yamane
 
データ・ビジュアライゼーション&ストーリーテリングを学ぶ!ハンズオンセミナー
データ・ビジュアライゼーション&ストーリーテリングを学ぶ!ハンズオンセミナーデータ・ビジュアライゼーション&ストーリーテリングを学ぶ!ハンズオンセミナー
データ・ビジュアライゼーション&ストーリーテリングを学ぶ!ハンズオンセミナーData Visualization Japan
 
統計を始める方へ①_データ環境Rの基本的なプログラミング|データアーティスト
統計を始める方へ①_データ環境Rの基本的なプログラミング|データアーティスト統計を始める方へ①_データ環境Rの基本的なプログラミング|データアーティスト
統計を始める方へ①_データ環境Rの基本的なプログラミング|データアーティストSatoru Yamamoto
 
AI(人工知能)インフォグラフィックス【時間をかけずにすぐわかる】
AI(人工知能)インフォグラフィックス【時間をかけずにすぐわかる】AI(人工知能)インフォグラフィックス【時間をかけずにすぐわかる】
AI(人工知能)インフォグラフィックス【時間をかけずにすぐわかる】Satoru Yamamoto
 
Rデータフレーム自由自在
Rデータフレーム自由自在Rデータフレーム自由自在
Rデータフレーム自由自在Takeshi Arabiki
 
30分でわかる『R』によるデータ分析|データアーティスト
30分でわかる『R』によるデータ分析|データアーティスト30分でわかる『R』によるデータ分析|データアーティスト
30分でわかる『R』によるデータ分析|データアーティストSatoru Yamamoto
 
Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング
Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリングNewman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング
Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリングAtsushi KOMIYA
 

Viewers also liked (7)

Rの導入とRStudio事始め(改訂版)
Rの導入とRStudio事始め(改訂版)Rの導入とRStudio事始め(改訂版)
Rの導入とRStudio事始め(改訂版)
 
データ・ビジュアライゼーション&ストーリーテリングを学ぶ!ハンズオンセミナー
データ・ビジュアライゼーション&ストーリーテリングを学ぶ!ハンズオンセミナーデータ・ビジュアライゼーション&ストーリーテリングを学ぶ!ハンズオンセミナー
データ・ビジュアライゼーション&ストーリーテリングを学ぶ!ハンズオンセミナー
 
統計を始める方へ①_データ環境Rの基本的なプログラミング|データアーティスト
統計を始める方へ①_データ環境Rの基本的なプログラミング|データアーティスト統計を始める方へ①_データ環境Rの基本的なプログラミング|データアーティスト
統計を始める方へ①_データ環境Rの基本的なプログラミング|データアーティスト
 
AI(人工知能)インフォグラフィックス【時間をかけずにすぐわかる】
AI(人工知能)インフォグラフィックス【時間をかけずにすぐわかる】AI(人工知能)インフォグラフィックス【時間をかけずにすぐわかる】
AI(人工知能)インフォグラフィックス【時間をかけずにすぐわかる】
 
Rデータフレーム自由自在
Rデータフレーム自由自在Rデータフレーム自由自在
Rデータフレーム自由自在
 
30分でわかる『R』によるデータ分析|データアーティスト
30分でわかる『R』によるデータ分析|データアーティスト30分でわかる『R』によるデータ分析|データアーティスト
30分でわかる『R』によるデータ分析|データアーティスト
 
Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング
Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリングNewman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング
Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング
 

Similar to Rstudio事始め

10min r study_tokyor25
10min r study_tokyor2510min r study_tokyor25
10min r study_tokyor25Nobuaki Oshiro
 
10min r study_tokyor25
10min r study_tokyor2510min r study_tokyor25
10min r study_tokyor25Nobuaki Oshiro
 
そろそろRStudioの話
そろそろRStudioの話そろそろRStudioの話
そろそろRStudioの話Kazuya Wada
 
第一回ゆるふわーる
第一回ゆるふわーる第一回ゆるふわーる
第一回ゆるふわーるSachiko Hirata
 
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案yushin_hirano
 
第一回Data mining勉強会 -第二章
第一回Data mining勉強会 -第二章第一回Data mining勉強会 -第二章
第一回Data mining勉強会 -第二章Tomonobu_Hirano
 
統計用言語Rの使い方
統計用言語Rの使い方統計用言語Rの使い方
統計用言語Rの使い方Ak Ok
 
アプリ開発・端末毎の解像度の違いを吸収する方法 Android Bazaar and Conference 2011 Summer
アプリ開発・端末毎の解像度の違いを吸収する方法 Android Bazaar and Conference 2011 Summer アプリ開発・端末毎の解像度の違いを吸収する方法 Android Bazaar and Conference 2011 Summer
アプリ開発・端末毎の解像度の違いを吸収する方法 Android Bazaar and Conference 2011 Summer Kunimasa Noda
 
Visual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使うVisual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使うAtsushi Hayakawa
 
130329 02
130329 02130329 02
130329 02openrtm
 
オープンソースで作るスマホ文字認識アプリ
オープンソースで作るスマホ文字認識アプリオープンソースで作るスマホ文字認識アプリ
オープンソースで作るスマホ文字認識アプリ陽平 山口
 
Macで開発環境を整える170420
Macで開発環境を整える170420Macで開発環境を整える170420
Macで開発環境を整える170420Toshiyuki Shimono
 
統計用言語Rの使い方(2014)
統計用言語Rの使い方(2014)統計用言語Rの使い方(2014)
統計用言語Rの使い方(2014)sogoTA
 
Appsheet基礎講座.pptx
Appsheet基礎講座.pptxAppsheet基礎講座.pptx
Appsheet基礎講座.pptxssuser5f5987
 
Redmineの裏の顔~開発基盤としてのRedmine
Redmineの裏の顔~開発基盤としてのRedmineRedmineの裏の顔~開発基盤としてのRedmine
Redmineの裏の顔~開発基盤としてのRedmineakipii Oga
 
Infrastructure as CodeでReNom環境構築入門
Infrastructure as CodeでReNom環境構築入門Infrastructure as CodeでReNom環境構築入門
Infrastructure as CodeでReNom環境構築入門ReNom User Group
 

Similar to Rstudio事始め (20)

10min r study_tokyor25
10min r study_tokyor2510min r study_tokyor25
10min r study_tokyor25
 
10min r study_tokyor25
10min r study_tokyor2510min r study_tokyor25
10min r study_tokyor25
 
そろそろRStudioの話
そろそろRStudioの話そろそろRStudioの話
そろそろRStudioの話
 
第一回ゆるふわーる
第一回ゆるふわーる第一回ゆるふわーる
第一回ゆるふわーる
 
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
第一回Data mining勉強会 -第二章 - 原案
 
第一回Data mining勉強会 -第二章
第一回Data mining勉強会 -第二章第一回Data mining勉強会 -第二章
第一回Data mining勉強会 -第二章
 
Tokyor23 doradora09
Tokyor23 doradora09Tokyor23 doradora09
Tokyor23 doradora09
 
統計用言語Rの使い方
統計用言語Rの使い方統計用言語Rの使い方
統計用言語Rの使い方
 
アプリ開発・端末毎の解像度の違いを吸収する方法 Android Bazaar and Conference 2011 Summer
アプリ開発・端末毎の解像度の違いを吸収する方法 Android Bazaar and Conference 2011 Summer アプリ開発・端末毎の解像度の違いを吸収する方法 Android Bazaar and Conference 2011 Summer
アプリ開発・端末毎の解像度の違いを吸収する方法 Android Bazaar and Conference 2011 Summer
 
Rゼミ 1
Rゼミ 1Rゼミ 1
Rゼミ 1
 
20190412 Chie Kikutake
20190412 Chie Kikutake20190412 Chie Kikutake
20190412 Chie Kikutake
 
Visual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使うVisual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使う
 
130329 02
130329 02130329 02
130329 02
 
オープンソースで作るスマホ文字認識アプリ
オープンソースで作るスマホ文字認識アプリオープンソースで作るスマホ文字認識アプリ
オープンソースで作るスマホ文字認識アプリ
 
Macで開発環境を整える170420
Macで開発環境を整える170420Macで開発環境を整える170420
Macで開発環境を整える170420
 
統計用言語Rの使い方(2014)
統計用言語Rの使い方(2014)統計用言語Rの使い方(2014)
統計用言語Rの使い方(2014)
 
C language Sem 01
C language Sem 01C language Sem 01
C language Sem 01
 
Appsheet基礎講座.pptx
Appsheet基礎講座.pptxAppsheet基礎講座.pptx
Appsheet基礎講座.pptx
 
Redmineの裏の顔~開発基盤としてのRedmine
Redmineの裏の顔~開発基盤としてのRedmineRedmineの裏の顔~開発基盤としてのRedmine
Redmineの裏の顔~開発基盤としてのRedmine
 
Infrastructure as CodeでReNom環境構築入門
Infrastructure as CodeでReNom環境構築入門Infrastructure as CodeでReNom環境構築入門
Infrastructure as CodeでReNom環境構築入門
 

More from Takashi Yamane

ベイズモデリングによる第2種信号検出モデルの表現
ベイズモデリングによる第2種信号検出モデルの表現ベイズモデリングによる第2種信号検出モデルの表現
ベイズモデリングによる第2種信号検出モデルの表現Takashi Yamane
 
DiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ー
DiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ーDiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ー
DiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ーTakashi Yamane
 
信号検出理論 (『実践ベイズモデリング』15章)
信号検出理論 (『実践ベイズモデリング』15章)信号検出理論 (『実践ベイズモデリング』15章)
信号検出理論 (『実践ベイズモデリング』15章)Takashi Yamane
 
要因計画データに対するベイズ推定アプローチ
要因計画データに対するベイズ推定アプローチ要因計画データに対するベイズ推定アプローチ
要因計画データに対するベイズ推定アプローチTakashi Yamane
 
PypeRで実験と分析を一本化する
PypeRで実験と分析を一本化するPypeRで実験と分析を一本化する
PypeRで実験と分析を一本化するTakashi Yamane
 
ガンマ分布 @魁!!広島ベイズ塾
ガンマ分布 @魁!!広島ベイズ塾ガンマ分布 @魁!!広島ベイズ塾
ガンマ分布 @魁!!広島ベイズ塾Takashi Yamane
 
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみたTakashi Yamane
 
MCMCによる回帰分析@ベイズセミナー
MCMCによる回帰分析@ベイズセミナーMCMCによる回帰分析@ベイズセミナー
MCMCによる回帰分析@ベイズセミナーTakashi Yamane
 
第一回広島ベイズ塾・最小二乗法
第一回広島ベイズ塾・最小二乗法第一回広島ベイズ塾・最小二乗法
第一回広島ベイズ塾・最小二乗法Takashi Yamane
 
Anova君を使った分散分析
Anova君を使った分散分析Anova君を使った分散分析
Anova君を使った分散分析Takashi Yamane
 
Mendeleyで簡単! 論文管理
Mendeleyで簡単! 論文管理Mendeleyで簡単! 論文管理
Mendeleyで簡単! 論文管理Takashi Yamane
 

More from Takashi Yamane (13)

ベイズモデリングによる第2種信号検出モデルの表現
ベイズモデリングによる第2種信号検出モデルの表現ベイズモデリングによる第2種信号検出モデルの表現
ベイズモデリングによる第2種信号検出モデルの表現
 
DiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ー
DiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ーDiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ー
DiagrammeRと仲良くなった話ーグラフィカルモデルのためのDiagrammeR速習ー
 
信号検出理論 (『実践ベイズモデリング』15章)
信号検出理論 (『実践ベイズモデリング』15章)信号検出理論 (『実践ベイズモデリング』15章)
信号検出理論 (『実践ベイズモデリング』15章)
 
Osaka.stan#4 chap8
Osaka.stan#4 chap8Osaka.stan#4 chap8
Osaka.stan#4 chap8
 
要因計画データに対するベイズ推定アプローチ
要因計画データに対するベイズ推定アプローチ要因計画データに対するベイズ推定アプローチ
要因計画データに対するベイズ推定アプローチ
 
PypeRで実験と分析を一本化する
PypeRで実験と分析を一本化するPypeRで実験と分析を一本化する
PypeRで実験と分析を一本化する
 
ガンマ分布 @魁!!広島ベイズ塾
ガンマ分布 @魁!!広島ベイズ塾ガンマ分布 @魁!!広島ベイズ塾
ガンマ分布 @魁!!広島ベイズ塾
 
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた
 
ANOVA君とanovatan
ANOVA君とanovatanANOVA君とanovatan
ANOVA君とanovatan
 
MCMCによる回帰分析@ベイズセミナー
MCMCによる回帰分析@ベイズセミナーMCMCによる回帰分析@ベイズセミナー
MCMCによる回帰分析@ベイズセミナー
 
第一回広島ベイズ塾・最小二乗法
第一回広島ベイズ塾・最小二乗法第一回広島ベイズ塾・最小二乗法
第一回広島ベイズ塾・最小二乗法
 
Anova君を使った分散分析
Anova君を使った分散分析Anova君を使った分散分析
Anova君を使った分散分析
 
Mendeleyで簡単! 論文管理
Mendeleyで簡単! 論文管理Mendeleyで簡単! 論文管理
Mendeleyで簡単! 論文管理
 

Rstudio事始め

  • 1. 2012.02.11 HiRoshima.R #2 RStudio事始め 山根 嵩史
  • 3. 自己紹介 所属 :広島大学 教育学研究科 学習心理学研究室 研究領域:メタ認知・メタ記憶 文章の読解方略 etc R使用歴:2年弱 Twitter : @T_Yamane
  • 5. Rを使っていて…  変数の名前を何とつけたか忘れた…  データセットの確認が面倒臭い…  グラフを簡単にコピペできたら良いのに… ↑ Rあるある
  • 6. RStudioって何?  RStudioで全て解決!  統計ソフトR用の統合開発環境(IDE) ⇒要するにRをもっと 便利に使うためのソフト  完成度が高いですが,フリーソフトです
  • 8. RStudioのインストール①  ダウンロードはこちらから http://rstudio.org/  RStudio Desktopを選択し て任意のバージョンを ダウンロード (RStudioサーバー版というのもあるらしいが 今回は割愛)
  • 9. RStudioのインストール②  起動すると,PC内の R本体を自動的に 読み込んでくれる  デフォルトの設定では最新バージョンが使われるが, Tools→Options→GeneralのRversionを変えることで 古いバージョンのRを起動することもできる
  • 10. ウインドウの説明  画面が4分割される ①エディタ ① ② ②コンソール ③Workspace ④その他 ③ ④  各ウインドウに何を表示させるか  各ウインドウの位置 ⇒ Tools→Options→Pane Layoutから設定可能
  • 12. RStudioの使い方①  エディタ画面  コマンドやメモを入力する  ソースの保存や既存のソースを開くのもここ  右上のRunかCtrl+Enterでコマンド実行
  • 13. RStudioの使い方②  コンソール画面  コマンドの実行と計算結果の表示  R本体のコンソールと同様の使い方
  • 14. RStudioの使い方③  Workspace画面  作製されたデータセット,オブジェクト, 関数などの要約が表示される
  • 15. RStudioの使い方④  Packages画面 パッケージが表示される チェックボックスから呼び出しも  Plots画面 作図したグラフが 表示される
  • 16. RStudioの使い方⑤  History画面 コマンドの履歴が表示される ダブルクリックでコンソールに 貼り付け  Help画面 ?コマンドなどで呼び出す ヘルプが表示される
  • 18. RStudio便利機能:その1  コード補完機能が便利! エディタ画面とコンソール画面では, Tabキーを押すことで関数の候補を表示できる コード補完機能はオブジェクトに対しても有効
  • 19. RStudio便利機能:その2  コマンド検索が便利! コンソール画面では,Ctrl+矢印キー↑で それまで使ったコマンドのリストを呼び出す ことができる
  • 20. RStudio便利機能:その3  データセットのタブ表示が便利! Workspaceのオブジェクトやデータセット を選択すると,エディタ画面で参照できる
  • 21. RStudio便利機能:その4  グラフの出力が便利! plot関数などで作図したグラフはPlots画面 に表示され,ExportからPDFとして保存や クリップボードにコピーができる
  • 22. その他  日本語の文字化けについて 以前は日本語未対応であったが,昨年のバージョン アップで対応するように しかし,未だに日本語を 含むソースを読み込むと 文字化けする場合がある File→Reopen with encoding Tools→Options→Editing→Default text encoding で対応