Table of Contents

1 基本的な操作

1.1 目標

R で書かれたコードを読めるようになりましょう。

  • 式を理解しましょう
  • 関数を理解しましょう
  • ベクトルを知りましょう

1.2 1章

1.2.1 基本的な操作の概要 1.4.2

  1. R または RStudio の起動と終了 R-Source
    1. 開始
      R --save
      
    2. R はインタープリタ
      • ユーザがプログラムを入力し,
      • R システムが入力プログラムを実行し,結果を表示する
      • 上矢印,下矢印で前の式を呼び出し,エンターで実行
      • history() で入力式一覧
    3. 終了
      # quit()
      
  2. 簡単な計算 R-Source::簡単な計算 R解説(1)
    1. 四則演算 R-Source::簡単な計算
      3+5
      10-3
      2*3
      20/4 # 割り算をするときは/ (スラッシュ)
      21 %/% 5
      21 %% 5
      
      
      [1] 8
      [1] 7
      [1] 6
      [1] 5
      [1] 4
      [1] 1
      
    2. R解説(1) の課題をやってみましょう
  3. 関数 R-Source::関数事始
    1. 平方根を求める
      sqrt(16) * sqrt(99) + sqrt(1)
      
      
      [1] 40.7995
      
      • sqrt が関数の名前,(16) が関数に渡す *引数*。
    2. 底が10の対数
      log(10, base=10)
      
      
      [1] 1
      
      # help(log)
      

1.2.2 Rをもっとさわってみよう 1.5 R-Source::ベクトルの作成 - R解説(2)

(height <- c(173,178,180,183,182,174,179,179,174,192)) # ベクトル化

summary(height)

[1] 173 178 180 183 182 174 179 179 174 192
  Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
 173.0   175.0   179.0   179.4   181.5   192.0
c(173,178,180,183,182,174,179,179,174,192)
10個の要素を持つベ クトルを作る (関数のよびだし)
与えられたデータの統計代表値
Min.
最小値
1st Qu.
第一四分位数 (下から1/4点)
Median
中央値
Mean
平均値
3rd Qu.
第三四分位数 (下から3/4点)
Max.
最大値

1.2.3 複数の値をまとめて使う R-Source

  1. 10人分のデータにまとめて名前をつける R-Source::ベクトルの作成 R-Source::オブジェクトと代入
    (身長 <- c(173,178,180,183,182,174,179,179,174,192))
    
    
    [1] 173 178 180 183 182 174 179 179 174 192
    
    • 「身長」という名前の変数に10人分のデータを格納している
      • 変数は,名前と値を持つ
      • 名前で,参照し,
      • 参照すると値がでてくる
    • 「変数 <- 式」という構文を代入という
  2. 変数を使う R-Source::オブジェクトと代入
    身長
    
    
    [1] 173 178 180 183 182 174 179 179 174 192
    
  3. 行列を使う R-Source::行列の生成
    (ホークス <- matrix(
      c(173,178,180,183,182,174,179,179,174,192,
        17000,14000,9000,50000,30000,12000,900,2100,1000,2500),
      10, 2))
    
    
          [,1]  [,2]
     [1,]  173 17000
     [2,]  178 14000
     [3,]  180  9000
     [4,]  183 50000
     [5,]  182 30000
     [6,]  174 12000
     [7,]  179   900
     [8,]  179  2100
     [9,]  174  1000
    [10,]  192  2500
    
    matrix(ベクトル,行数,列数)
    ベクトルを 行数×列数 の行列に する
  4. 外部データファイルを読み込む

    R-Source::ファイルからデータを読み込む

    • 作業ディレクトリ R-Source::作業ディレクトリの変更

      ファイルからデータやプログラムを読み込んだり,ファイルにデータ を書き出したりする場所を作業ディレクトリという

    setwd("~/Lects/R")
    getwd()
    system("ls")
    
     setwd("~/Lects/R") でエラー:  作業ディレクトリを変更できません
    [1] "/nas/home/masayuki/COMM/Lects/R"
    2020-repo-01.org  R-learning.org~   binom.r		      r-plot.png
    2020-repo-02.org  RforStatistcs     dist-uniform.r	      stat-12.org
    2020-repo-03.org  Rintro	    gauss3d-rot.r	      stat-12.org~
    3.log		  Rplots.pdf	    gauss3d.R		      stat-lse.org
    3.ps		  Rprobability.org  gauss3d.org		      www.medi-08-data-06.work
    3.tex		  ai-trend	    graphs
    R-learning.org	  babel		    low_of_large_numbers.org
    
    (ホークス.2 <- read.csv("Data/hawks.csv"))
    
    
    file(file, "rt") でエラー:  コネクションを開くことができません 
    追加情報:  警告メッセージ: 
    file(file, "rt") で: 
      ファイル 'Data/hawks.csv' を開くことができません: そのようなファイルやディレクトリはありません
    

1.2.4 関数を作ってみよう R-Source::関数事始

  1. 標本分散を計算する関数を作る

    Rの var() 関数は,不偏分散を計算する関数なので, 標本分散を計算する関数を定義してみる:

    (varp <- function (x) {
      var(x)*(length(x)-1)/length(x)
    })
    
    
    function (x) {
      var(x)*(length(x)-1)/length(x)
    }
    
    (x <- c(10, 13, 8, 15, 8))
    var(x)
    varp(x)
    
    
    [1] 10 13  8 15  8
    [1] 9.7
    [1] 7.76
    
  2. プログラムを読み込む
    setwd("~/COMM/Lects/R/mylib/")
    getwd()
    system("ls")
    (source("varp.r"))
    
    
    [1] "/nas/home/masayuki/COMM/Lects/R/mylib"
    varp.r
    $value
    function (x) {
      var(x)*(length(x)-1)/length(x)
    }
    
    $visible
    [1] TRUE
    

Created: 2021-05-26 水 06:30

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