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![コンソールで「+」が出たら
• 入力中に誤って[Enter]を押すと，待機
状態を示す「＋」が出る
– そのまま入力を続けてもらって大丈夫です
– 気になる人は、[STOP]ボタン 、もし
くは[Esc]キーでキャンセルしてください
> sqrt(
+](https://image.slidesharecdn.com/nagoyar14ss-151017035319-lva1-app6892/85/Nagoya-R-14-47-320.jpg)
![以下の関数を実行
> sqrt(hako)
[1] 1.000000 1.414214 1.732051
2.000000 2.236068](https://image.slidesharecdn.com/nagoyar14ss-151017035319-lva1-app6892/85/Nagoya-R-14-56-320.jpg)
![行列の要素を取り出す
• 2行目を表示 -> karada[2,]
• 2列目を表示 -> karada[,2]
> karada[2,]
[1] 170 65
> karada[,2]
[1] 75 65 60 70 80](https://image.slidesharecdn.com/nagoyar14ss-151017035319-lva1-app6892/85/Nagoya-R-14-78-320.jpg)
![こんなイメージ
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]
[2,]
[3,]
[4,]](https://image.slidesharecdn.com/nagoyar14ss-151017035319-lva1-app6892/85/Nagoya-R-14-79-320.jpg)
![行列の要素を取り出す
• 複数行・複数列をまとめて取り出す
ときはc()関数を使う
> karada[c(2,4),]
[,1] [,2]
[1,] 170 65
[2,] 175 70](https://image.slidesharecdn.com/nagoyar14ss-151017035319-lva1-app6892/85/Nagoya-R-14-80-320.jpg)
![変数を使ってみましょう
• 度数分布を確認する
• 平均値を求める
> table(dat[,1])
> mean(dat[,2])](https://image.slidesharecdn.com/nagoyar14ss-151017035319-lva1-app6892/85/Nagoya-R-14-90-320.jpg)
![ヒストグラム（hist関数）
• ヒストグラムを描いてを描いて身長/
体重の分布を見ましょう
–さきほどの練習で作ったdatを使います
> hist(dat[,1]) #身長のヒストグラム
> hist(dat[,2]) #体重のヒストグラム](https://image.slidesharecdn.com/nagoyar14ss-151017035319-lva1-app6892/85/Nagoya-R-14-93-320.jpg)
![Histogram of dat[, 1]
dat[, 1]
Frequency
150 160 170 180 190
0123456
Histogram of dat[, 2]
dat[, 2]
Frequency
50 60 70 80 90
01234](https://image.slidesharecdn.com/nagoyar14ss-151017035319-lva1-app6892/85/Nagoya-R-14-94-320.jpg)
Nagoya.R #14 入門者講習
- 1.
- 2. はじめに… • 本日はNagoya.R #14にお越しいた だきありがとうございます •なんちゃって運営代表の川口です • これから約1時間半の入門者講習 –できる方は周りのサポートか睡眠学習、 発表準備のお時間に
- 3. 自己紹介 • 川口 勇作(KAWAGUCHI, Yusaku) –Nagoya.Rの（なんちゃって）運営代表 –R利用歴：2年ちょっと –専門は外国語教育学 • いわゆる文系人間 • 所詮エンドユーザの域を出ない
- 4.
- 5. 本日のメニュー • Rとは？ • インストールから基本操作 •関数と変数について • 作図演習 • パッケージのインストール
- 6.
- 7.
- 8. のよいところ • 入会費年会費完全永久無料 • 追加機能を入れることでたくさんの 統計処理が可能 •グラフがきれい –スクリプトを残しておけば簡単に再現 やシェアが可能
- 9. ABCD 0.0 0.2 0.40.6 0.8 1.0 Score -3 -2 -1 0 1 2 3 0.00.20.40.60.81.01.2 Cohen's d Density 0.3 -0.35 -0.38 -0.47 0.52 0.53 -0.56 -0.58 0.62 0.74 -0.9 Lambda Fit Intercept slope R2 Token GI Rate
- 10.
- 11.
- 12. 本日のメニュー • Rとは？ • インストールから基本操作 •関数と変数について • 作図演習 • パッケージのインストール
- 13.
- 14. のインストール • http://www.r-project.org/にアクセス – “downloadR” をクリック – Japanの中から，CRAN1つを選択 • CRAN：ミラーサイトのこと – 使っているOS のリンクをクリック – バージョンを選択しダウンロード
- 19.
- 20.
- 21. のアップデート • http://www.r-project.org/にアクセス • 新しいバージョンが出ているか確認 •新規にインストール用ファイルをダウン ロードしてインストール • 要するに手動
- 22.
- 23.
- 24.
- 25. の起動 • Windows – スタート> プログラム > R > お好みの バージョンを起動 • Mac OS X – /Application内のRアイコンをクリック • Rの「コンソール」が表示されるか確認 してください
- 27. の終了 • WindowsもMac OSXも –普通の「閉じる」ボタンか、 –q()と入力（これが終了コマンド） –作業スペースの保存をするかどうか聞 かれる • とりあえず「いいえ」を選んでください
- 28. で困ったときは… • とりあえずググる • 以下のサイトを調べましょう –seekR (http://seekr.jp/) – RjpWiki (http://www.okada.jp.org/RWiki/) – R-Tips (http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r- tips/r.html) – Rによる統計処理 (http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/) • help関数というものもあります（後述）
- 29. まとめ • は統計ソフト • 無償でいろんな統計が使えてきれいな図 が描けます •困ったときはとりあえずググりましょう
- 30.
- 31.
- 32. R version 3.0.1(2013-05-16) -- "Good Sport" Copyright (C) 2013 The R Foundation for Statistical Computing Platform: i386-w64-mingw32/i386 (32-bit) R は、自由なソフトウェアであり、「完全に無保証」です。 一定の条件に従えば、自由にこれを再配布することができます。 配布条件の詳細に関しては、'license()' あるいは 'licence()' と入力してください。 R は多くの貢献者による共同プロジェクトです。 詳しくは 'contributors()' と入力してください。 また、R や R のパッケージを出版物で引用する際の形式については 'citation()' と入力してください。 'demo()' と入力すればデモをみることができます。 'help()' とすればオンラインヘルプが出ます。 'help.start()' で HTML ブラウザによるヘルプがみられます。 'q()' と入力すれば R を終了します。 >｜ <- ここから入力 入力している部分は赤く表示されます
- 33. 四則演算 • 以下の記号を使います • 足し算：+ •引き算：- • 掛け算：* • 割り算：/ • 累乗：^
- 34. 四則演算 • 式を入力して、 Enterを押す > 3+5 > 10-3 > 2*3 > 100/20 > (12+34-56)*78/90
- 35. 四則演算 • 式を入力して、 Enterを押す > 3+5 > 10-3 > 2*3 > 100/20 > (12+34-56)*78/90 8 7 6 5 -8.666667
- 36. 累乗 • 「 ^」を使う > 10^2 #10の2乗 > 100^2 #100の2乗
- 37. ちょっと高度に • 次の違いは？ > 100^1/2 >100^(1/2)
- 38. ちょっと高度に • 次の違いは？ • カッコの有無で処理が異なることに注意 >100^1/2 #1001/2 50 > 100^(1/2) #100(1/2) 10
- 39.
- 40. 本日のメニュー • Rとは？ • インストールから基本操作 •関数と変数について • 作図演習 • パッケージのインストール
- 41.
- 42.
- 43. 関数とは？ • 指定した値（引数）に対して何らか の処理をして結果を返すもの • Rには多数の関数がある –q()や help() も関数 –()の中に引数を入れる
- 44.
- 45. sqrt：平方根 > sqrt(2) > sqrt(144) >sqrt(104976)
- 46. sqrt：平方根 > sqrt(2) 1.414214 > sqrt(144) 12 >sqrt(104976) 324
- 47. コンソールで「+」が出たら • 入力中に誤って[Enter]を押すと，待機 状態を示す「＋」が出る – そのまま入力を続けてもらって大丈夫です –気になる人は、[STOP]ボタン 、もし くは[Esc]キーでキャンセルしてください > sqrt( +
- 48.
- 49.
- 50.
- 51.
- 52. 変数に数値を入れる • 変数の名前を”hako”にしましょう c関数：値を1つにまとめる関数 – まとめた値を”hako”という変数に代入 –代入したら中身を確認 > hako <- c(1,2,3,4,5) > hako
- 53. “<-”って？ > hako <-c(1,2,3,4,5) の”<-”は左向きの矢印（←）を表現 –矢印の根本の値を、矢印の先にある変 数に代入します –矢印は反対方向でもOK > c(1,2,3,4,5) -> hako
- 54.
- 55.
- 56. 以下の関数を実行 > sqrt(hako) [1] 1.0000001.414214 1.732051 2.000000 2.236068
- 57. これだけ入力するのと一緒 > sqrt(1) > sqrt(2) >sqrt(3) > sqrt(4) > sqrt(5)
- 58.
- 59. 他にも • 基本統計量を求める：summary • 度数分布表を作る：table •合計する：sum • データの個数を求める：length
- 60. 他にも • 平均値を求める：mean • 最大値を求める：max •最小値を求める：min • 中央値を求める：median • 標準偏差を求める：sd
- 61.
- 62. ここまでのまとめ • 関数を使って数値を処理 –c関数、sqrt関数、help関数などいろい ろな関数 –()の中に引数を入れる • 値、変数など •変数を使って、変数の中身を一気に 処理
- 63.
- 64. 例えば… 身長 体重 A 18075 B 170 65 C 165 60 D 175 70 E 190 80
- 65.
- 66. 1 2 3 45 6 7 8 9
- 68. 1 2 3 45 6 7 8 9
- 69. 1 2 3 45 6 7 8 9
- 70. 1 2 3 45 6 7 8 9
- 72. 1 2 3 45 6 7 8 9
- 73. 1 2 3 45 6 7 8 9
- 74. 1 2 3 45 6 7 8 9
- 75. こんなデータ 身長 体重 A 18075 B 170 65 C 165 60 D 175 70 E 190 80
- 76. 行列を作る関数 • matrix関数 –matrix(要素, 行の数,列の数) • 要素：行列の中身 –さっきの表を行列にするには • 要素はc関数でベクトルの形にする > matrix(c(180,170,165,175,190,7 5,65,60,70,80),5,2)
- 77. 行列の要素を取り出す • まず作った行列を変数に代入 • 変数の中から見たい行や列を指定 >karada <- matrix(c(180,170,165, 175,190,75,65,60,70,80),5,2)
- 78. 行列の要素を取り出す • 2行目を表示 ->karada[2,] • 2列目を表示 -> karada[,2] > karada[2,] [1] 170 65 > karada[,2] [1] 75 65 60 70 80
- 79. こんなイメージ [,1] [,2] [,3][,4] [,5] [1,] [2,] [3,] [4,]
- 80. 行列の要素を取り出す • 複数行・複数列をまとめて取り出す ときはc()関数を使う > karada[c(2,4),] [,1][,2] [1,] 170 65 [2,] 175 70
- 81. 行列まとめ • 横方向が行，縦方向が列 • matrix関数で行列を作る •必要な要素を適宜取り出して値を確 認
- 82. ちょっと大きいデータ height wight 183 50 18070 187 60 185 64 150 75 160 81 175 79 187 78 186 60 148 90 168 88 165 53 160 61 160 72 187 49 188 55 174 55 177 70 176 52 172 70 174 76 172 50 164 63 180 69 170 81 160 76 175 74 151 58 155 71 182 58
- 83.
- 84.
- 85. 外部データの読み込み • read.table 関数 •read.delim 関数 • read.csv 関数 • いろいろあります
- 86. 外部データの読み込み • read.table()関数 –データフレーム形式のテキストを読み 込む • read.table("ファイル名",header=T / F , sep="t" / ",")
- 87.
- 88. 外部データの読み込み • クリップボードからの読み込み –“ファイル名”のところに… • Win& Linuxの場合 –"clipboard" • Macの場合 –pipe("pbpaste“)
- 89. 演習 • 見出し行のあるデータを、Excelからクリップ ボードにコピーして読み込んで、「dat」とい う名前の変数に代入してみましょう –Win &Linuxの場合 –Macの場合 > dat <- read.table("clipboard", header=T) > dat <- read.table(pipe("pbpaste“), header=T)
- 90. 変数を使ってみましょう • 度数分布を確認する • 平均値を求める >table(dat[,1]) > mean(dat[,2])
- 91. 本日のメニュー • Rとは？ • インストールから基本操作 •関数と変数について • 作図演習 • パッケージのインストール
- 92. 今日はこういうのをやります • ヒストグラム • 散布図 •箱ひげ図 • 蜂群図 –紙の配布資料もご参照ください
- 93. ヒストグラム（hist関数） • ヒストグラムを描いてを描いて身長/ 体重の分布を見ましょう –さきほどの練習で作ったdatを使います > hist(dat[,1])#身長のヒストグラム > hist(dat[,2]) #体重のヒストグラム
- 94. Histogram of dat[,1] dat[, 1] Frequency 150 160 170 180 190 0123456 Histogram of dat[, 2] dat[, 2] Frequency 50 60 70 80 90 01234
- 95. 散布図（plot関数） • 散布図で相関関係を見ましょう –Excelファイル内の（b）の範囲を読み 込んで”dat2”という名の変数に代入し てください #Windowsの方 > dat2<- read.table("clipboard”, header=T) #Macの方 > dat2 <- read.table(pipe("pbpaste"), header=T) > plot(dat2$score, dat2$words)
- 96. 300 400 500600 700 800 900 1000 150200250300350 dat2$score dat2$words
- 97. 箱ひげ図（boxplot関数） • 箱ひげ図でばらつきを見ましょう –Excelファイル内の（c）の範囲を読み 込んで”dat3”という名の変数に代入し てください #Windowsの方 > dat3<- read.table("clipboard”, header=T) #Macの方 > dat3 <- read.table(pipe("pbpaste"), header=T) > boxplot(dat3)
- 98.
- 99. 蜂群図（beeswarm関数） • 蜂群図（beeswarm plot）を箱ひげ図に 重ね描きして、一人ひとりのばらつ きを把握する –dat3をそのまま使います –さっき描いた箱ひげ図はそのままで以 下のコードを入力してください >beeswarm(dat3, add=T) # addは重ね描きをするオプションです
- 100.
- 101. 描いた図は • 右クリックでコピー可能 – メタファイル（オススメ） •きれい • PDFにしたりするとたまにバグる – ビットマップ • きれいじゃない • Excel上など、適当なところに貼り付け ておいておくことも可能
- 102.
- 103. 本日のメニュー • Rとは？ • インストールから基本操作 •関数と変数について • 作図演習 • パッケージのインストール
- 104.
- 105. パッケージのインストール • メニューを使う方法 –Rのメニューの中の「パッケージ」> 「パッケージのインストール」> ほし いパッケージを選択 •コードを使う方法 –install.packages(“ほしいパッケージ 名”)
- 106.