統計環境Rの概要と、変数の型と構造について （デモコードあり）

1. 2015/10/24

2. 目 次
1. 統計環境Rについて
2. なぜRを使うのか
3. Rのインストール
4. ユーザインタフェース
5. Rの起動と終了
6. 変数の作り方
7. 主なデータの型、その検査と変換
8. データの構造（オブジェクト型）
9. 因子について
10. パッケージについて
11. 困ったとき その1、その2
12. さらに学ぶために
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3. 演 習 一 覧
[演習1] まず電卓として使ってみよう
[演習2] 様々なデータ型の変数を作ってみよう
[演習3] 計算ができないデータ型はどれ?
[演習4] 様々な構造の変数を作ってみよう
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※ デモコードあり

4. 1. 統計環境Rについて
• S言語とほぼ互換の統計計算とグラフィッ
クのためのオープンソースのフリーソフト
ウェア
• 著作権は放棄されていない(コピーレフト)
• ユーザはこれを実行し、複製し、修正し、
再配布できるが、その再配布物のライセン
スに制限を加えることはできない
ライセンス： GNU GPL(General Public
License: 一般公衆利用許諾契約書)
http://www.opensource.jp/gpl/gpl.ja.html (和訳)
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5. 2. なぜRを使うのか
• 費用がかからない
• プラットフォーム（Win/Mac/Linux）を選ば
ない
• 利用目的の制限などがない
• 巨大なユーザーコミュニティと膨大なライブ
ラリ群を活用できる
⇒ たいていの統計手法は誰かがライブラリ
を作って公開し、さらに誰かが使い方をど
こかに解説していることが多い
• 細かいカスタマイズが可能な美しいグラ
フィック機能がある 5

6. 3. Rのインストール
• ソフトウェアのダウンロード
以下のサイトから最新版をダウンロード
The R Project.org https://www.r-project.org/index.html
※ 8/14現在で最新バージョンは3.2.2
• インストール
Rjpwikiのインストールページを参照
http://www.okadajp.org/RWiki/?R%20%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%
83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB
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7. [補足] 32bit版と64bit版について
• CPUが64bitのPCで、64bit版のOSを使
う場合はRの32bit版と64bit版はどち
らもインストールすれば稼動する
• 使用したいパッケージが32bit版しか
ない、あるいは古いコードを使いた
いという特殊な場合を除き、上のよ
うな場合は64bit版がお勧め
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8. 4. ユーザインタフェース
「コンピュータと人とを橋渡しする仕組み」
• GUI (Graphical User Interface)
OSの種類に関係なく、ウィンドウやアイコン
などをマウスで操作して、キーボードで文字入
力を行う種類の仕組みで、視覚的な操作ができ
簡単という利点がある
• CUI (Character User Interface)
キーボード入力と画面の文字表示でコン
ピュータを操作する仕組み。コマンドを知らな
いと操作できないが、少し複雑な処理や類似処
理の繰り返しなどの作業効率が高い。
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9. CUI の例DOS画面
WindowsのPowerShell画面
Rの画面
9
コマンドがわからな
ければ使えない!
でも慣れれば作業
効率が高いよ

10. • 起動はデスクトップのアイコン をクリック
• 終了は、プロンプト > に続いて q() と入力する
か、メニューバーから「ファイル」⇒「終了」
を選択し、表示される次の質問ダイアログで
「いいえ」を選択
5. Rの起動と終了
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11. [演習1]
まず電卓として使ってみよう!
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12. 6. 変数の作り方
• 英数字、ピリオド(.)、アンダースコア
(_)を組み合わせて作る
• 大文字・小文字は区別される
• 変数名には日本語も使用可能（非推奨）
• 数字とアンダースコアを変数名の冒頭に
することはできない
• 以下の記号は変数名に使用不可
?, $, %, ^, &, *, (, ), -, #, ?, , , <, >, /, |, ,
[ ,] ,{ ,};
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13. 変数は <- で値を与える(付値)
a <- 10
b <- rep(1, times=5)
c <- 1:10
d <- seq(1, 10, by=2)
b # ただ変数名を打てば内容が表示される
#括弧で囲むと付値の結果を表示する
(e <- rep(c(1, 3, 4), times=3))
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変数に何を与えるかで、その変数の型や構造が決まる
※ # 以降はコメント扱い

14. 7. 主なデータ型、その検査と変換
変数のデータ型はmode()で調べられる
• 実数 (numeric) ※ 倍精度浮動小数点
[is.numeric() / as.numeric()]
• 整数（integer）
[is. integer() / as. integer()]
• 文字 (character)
[is.character() / as.character()]
• 論理値 (logical) : TrueとFalseのニ値
[is.logical() / as.logical()]
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15. [演習2]
様々なデータ型の変数を作ってみよう!
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16. [演習3]
計算ができないデータ型はどれ?
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17. 8. データの構造（オブジェクト型）
• ベクトル(vector) 一次元
[ is.vector() / as.vector() ]
• 行列(matrix) 二次元
[ is.matrix() / as.matrix() ]
• 配列(array) 三次元以上
[ is.array() / as.array() ]
• リスト(list) 関数の戻り値
[ is.list() / as.list() ]
• データフレーム(data frame)
[ is.data.frame() / as.data.frame() ]
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18. データ構造のイメージ
a) ベクトル b) 行列 c) 配列
d) データフレーム e) リスト
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19. [演習4]
様々な構造の変数を作ってみよう!
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20. 関数 cbind, rbind
• cbindは行列を縦に、rbindは横にくっつける
cbind: + →
rbind: + →
※ Rのベクトルは横に並べて表示されるが縦ベクトル

21. 9. 因子 (factor)について
• 性別や血液型などのカテゴリ変数を効率良
く保存・表示することができるデータのク
ラス
• 文字のようだが引用符はつかず、実態は数
値として扱われるが、計算には使用できな
い
• 因子は複数の水準(level)から構成される
• データ型と同様、is.factor() / as.factor()
で確認や型変換ができる
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22. > y <- factor(c("A", "AB", "A", "A", "B", "O", "O"))
> y
[1] A AB A A B O O
Levels: A AB B O
> mode(y) # データの保存型を確認
[1] “numeric”
> class(y) # データのクラスは因子
[1] "factor"
> str(y) # オブジェクト構造を確認
Factor w/ 4 levels "A","AB","B","O": 1 2 1 1 3 4 4
因子について (つづき)
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23. 10. パッケージについて
• パッケージ(package)とは、様々な機能を持つ関
数やデータをまとめたライブラリ
• ユーザが独自に作成や公開をすることができる
• CRANでは、一定基準を満たしたユーザ作成の
公認パッケージが公開されている
• 公認パッケージ一覧
https://cran.r-
project.org/web/packages/available_packages_by_n
ame.html

24. パッケージのインストール方法
メニューバーの「パッケージ」⇒「パッケージのイ
ンストール」⇒ CRANミラー選択画面から日本のどこ
かを選択 ⇒ インストールしたいパッケージを選択
パッケージ一覧からzipファイルをダウンロードし、
メニューバーから「パッケージ」⇒「ローカルにあ
るzipファイルからのパッケージのインストール」を
選択する
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25. require("scatterplot3d") # ii)から
z <- seq(-10, 10, 0.01)
x <- cos(z)
y <- sin(z)
scatterplot3d(x, y, z, highlight.3d=TRUE,
col.axis="blue", col.grid="cyan", main="螺旋の3Dプ
ロット", pch=20)
パッケージを使ってみよう
i. scatterplot3dパッケージのzipファイルをダウ
ンロードしてインストール
ii. scatterplot3dパッケージをロード
iii. 三次元データの作成とプロット
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26. 11. 困ったとき、その1
• ヘルプ関数
help(関数名, package = パッケージ名) または?関数名
# ただし、ライブラリをロードないとそのパッケー
ジの収録関数のヘルプは有効にならない
• 関連関数とそのパッケージをリストアップ
help.search("obs") # "obs"は任意の関数名
• パッケージの概要と関数一覧等
library( help = MASS ) # MASSパッケージの場合
• キーワードサーチ
※ インストール済みパッケージは全て考慮される
apropos("norm") # キーワードでオブジェクト名から検索
help.search("LATEX") # キーワードでヘルプファイルから検索
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27. 11. 困ったとき、その2
• Rjpwikiで単語検索
http://www.okadajp.org/RWiki/?cmd=search
• Rのための検索エンジン SeekR
http://seekr.jp/
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28. 12. さらに学ぶために
① Webサイトを活用する
RjpWiki http://www.okada.jp.org/RWiki/
Rに関する情報交換を目的としたWikiサイト
SeekR http://seekr.jp/ Rのための検索エンジン
② 良い参考書を入手する => 次スライド参照
③ 身近に一緒に勉強できる仲間を作る
④ ③が難しければ地域の勉強会に顔を出してみる
Japan.R2015 https://atnd.org/events/71243 12/5開催
Tokyo.R, Fukuoka.R, Kashiwa.R, Kobe.R, Nagoya.R, Okinawa.R,
Osaka.r SappoRo.R, Shiga.R, Tsukuba.R, Yokohama.R などが存
在する
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29. お勧め書籍
■ The R Tips第2版 ―データ解析環境Rの基本
技・グラフィックス活用集―
舟尾暢男著、オーム社
http://estore.ohmsha.co.jp/titles/978427406783P
■ みんなのR
データ分析と統計解析の新しい教科書
Jared P. Lander著、マイナビ出版
https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=39763
■ Rによるデータサイエンス
データ解析の基礎から最新手法まで
金 明哲著、森北出版
http://www.morikita.co.jp/books/book/536
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