1. 131208 ver 1.0
R note on Mac OS X
Satoshi Kume, Ph.D.
「R」 とは？
データマイニング(※)、統計計算、およびグラフィックスのための言語・環境である。
多様な統計手法(線形・非線形モデル・古典的統計検定・時系列解析・判別分析など)
とグラフィックスを提供し、広汎な拡張が可能である。
※ データマイニング: 大量のデータを解析し、そのデータの中から情報（相関関係やパターンなど）を
抽出する技法や方法論のこと。
1.「R」のダウンロード・インストール
http://www.r-project.org/
index.html

2. 2.「R」の起動
右のような「Rコンソール」が表示される
3. Rの基本法則
・ 計算式内に、空白があっても無視される。
・ セミコロン(;)で複数の行を連結が可能。
・ ESCで、式の途中入力をキャンセルする。
4. 基本的な R コマンド（1）
> getwd()
# 作業ディレクトリの確認
> dir()
# 作業ディレクトリのファイル表示
> setwd(“/Users/home/Desktop/test”)
# 作業ディレクトリの変更
(追記) Menu " その他 " 作業ディレクトリの変更... でも可能。
> ?dir()
# dir()のヘルプを表示

3. 5. 基本的な R コマンド（2）
> x <- 2
# 変数に代入する
> x
# 変数の表示
[1] 2
> (x <- 3)
# 代入・表示を同時に行う
[1] 3
> z = c(1, 2, 3, 4, 5)
# 複数の数字を変数に代入する
> z
[1] 1 2 3 4 5
6. 基本的な演算関数
> +
# 足し算
> round(x)
# 四捨五入
> -
# 引き算
> trunc(x)
# 整数の出力
> *
# 掛算
> exp(x)
# 指数関数
> /
# 割り算
> log(x)
# 自然対数
> ^
# 累乗
> log10(x)
# 常用対数
> sqrt(x)
# 平方根
> sin(x)
# sin関数
> abs(x)
# 絶対値
> cos(x)
# cos関数

4. 7. データの読み込み・保存
# CSVファイル(カンマ区切り)の読み込み（データフレームとして読み込まれる）
> data <- read.table(“test.csv”, header= TRUE, sep=”,”)
（追記1）header= TRUE: 列名がある場合、sep=: データ間の区切り指定
（追記2）skip=1: １行目を読み飛ばす
（追記3）check.names = FALSE: 文字列をそのまま読み込む
>str(data)
# オブジェクトの情報付き表示
（ベクトルとして読み込み）
> data <- scan("data.txt")
# ベクトルとして読み込み
# データの保存
> write.table(data, file="出力パス", append=FALSE, col.names=TRUE)
（追記1）append=TRUE: ファイルに追記する
（追記2）col.names=FALSE: 列名を出力しない

5. 8. データの変換
data.vector <- as.vector(data)
# ベクトルに変換
data.matrix <- as.matrix(data)
# 行列に変換
data.array <- as.array(data)
# 配列に変換
data.list <- as.list(data)
# リストに変換
data.frame <-as.data.frame(data)
# データフレームに変換
9. Rエディタの使い方（基本的にプログラムはエディタに書く！）
1. Menu
ファイル
新しいスクリプト
プログラムを書く
2. スクリプトの選択
3. Menu
編集
カーソル行または選択中のRコードを実行
(スクリプトの保存)
4. Menu
ファイル
別名で保存
（追記 拡張子は、”.R”とする