10分で分かるR言語入門ver2.1

10分で分かる
R言語入門 ver2.1

大城信晃

12年10月20日土曜日

セキココ

http://sekico.co/
zaseki/62


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
• TokyoRでは懇親会
• マイブーム：
• カクテル作り
• カメラが欲しい

Tokyo.R懇親会幹事
doradora09からの
お知らせお読み下さい


良いお知らせ


前回：出張用カクテル
• 小型化により２０本突破！


今回：さらに小型化！
• ショルダーバッグ化により3０本突破！
• 懇親会でどうぞ


よくないお知らせ


我らが主催者：里


昨日のこと


昨日のこと

本日欠席

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


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)

連携も可能
プログラミング言語寄り
(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)

他言語との比較
特徴価格大規模デ速度
パッケージータ
△
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


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


こんな方におすすめ

• エクセルでは物足りない方
• 手軽に統計手法を試してみたい方


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


例：足し算引き算

3+5 = 8
10-7 = 3


解析の流れ
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
すべての値に
[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


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ファイルを読み込む関数がある
• エクセル等の外部データ連携に利用


> 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 CSVファイルを
1 173 17000 渡す

2 178 14000

3 180 9000


> hawks

height salary

1 173 17000 CSVファイルの
取り込みが
2 178 14000
確認できる
3 180 9000

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) {


retsult

}

> varp(array) 定義された処理
が実行される
[1] 66.66667
(不偏分散の算出)

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られる
• 自作のパッケージも公開できる
• 外部のパッケージも利用可能


パッケージ
外部パッケージ

• 外部パッケージはCRANに集約
• すべて無料でダウンロードできる


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(a,b) qplot関数が
使える


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)
・・・・・・・・・


一連の作業がすべて可能
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
• 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


ご清聴ありがとうございました


質疑応答


予備資料


イケメンツールRStudio


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