R と RStudio

樋口さぶろお

龍谷大学理工学部数理情報学科

確率統計☆演習 I E03(2019-06-07)

最終更新: Time-stamp: ”2019-08-01 Thu 10:15 JST hig”

今日の目標 R が扱いやすい CSV ファイルを C で出力できる R と RStudio による解析方法と, Excel による解析方法の違いが説明できる C や Excel と対比して R のデータフレームの基本的な計算方法を説明できる

                                                      http://hig3.net

樋口さぶろお (数理情報学科)  E03 R と RStudio  確率統計☆演習 I(2015)  1 / 8

R とは?

R は統計的計算と可視化のための言語と環境. 無料. オープンソース. 統計学分野で主流. データサイエンス分野で Python とシェアを二分.

https://www.r-project.org
https://www.rstudio.com

R と RStudio

Excel と R の解析手順の比較

C:Visual Studio = R:RStudio

C,R: 言語

C  R
.c  .R (R Script) .Rmd (R Markdown)
コンパイル言語インタプリタ言語, スクリプト言語,
/*コメント*/  #コメント

      a=b;/*代入*/                 a<-b #代入
      a==b /*等式*/                 a==b #等式
 a==b && c==d /*論理積*/       a==b & c==d # 論理積
 a==b || c==d /*論理和*/       a==b | c==d # 論理和

インタプリタとはコンパイルせずにそのまま実行できる処理系. 1 行ずつ実行してその結果を確認できる. Visual Studio, RStudio: 統合 (開発) 環境. ソースファイル, データファイル, 設定を, プロジェクトという単位で管理する.

R と RStudio

この授業で R に与える CSV ファイルのフォーマット

CSV ファイルの読込方法

d<−read . csv ( ” f i l e n a m e . c s v ” ,comment . char=”#” )

期待する CSV ファイルのフォーマットこの授業内では, 出力の仕様にそう書かれてる.

# ( 指定の ) コメント0 行以上 # ( 指定の ) コメント0 行以上 x , y , z #ラベル # ( 指定の ) コメント0 行以上 # ( 指定の ) コメント0 行以上 1 ,3 ,2 2 ,9 ,4 4 ,5 ,6 # 途中にコメントが来てもよい 4 ,2 ,7 …  コンマ改行区切り 全ての行には, 同じ個数 の量. 同じ列には同じ意味の 量 (同じ確率変数). 行方向は「繰り返し」特 に 1 個のファイルが 1 個 のサンプルを表すとき, 行の個数がサンプルサ イズ.

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R のデータフレームとオブジェクト

Excel の表 or CSV 形式 ↓ 行, 列 →

t x y z (ラベル行)⋯
0 1 3 5  ⋯
3 2 4 6  ⋯

⋮

R のデータフレーム d に対して, d$列名, d[行指定, 列指定] R でのデータフレーム中の列の指定 d$x は C の構造体 d.x に似てる. ただし, d$x はつねにベクトル (配列).

R と RStudio

R の変数はすべてベクトル

R の

1 d$s<−d$a+d$b
2 d$t<−d$a∗d$a∗d$a

は, C で言えば

1  f o r ( i =0; i <n ; i ++){
2  s [ i ]=a [ i ]+b [ i ] ;
3  }
4  f o r ( i =0; i <n ; i ++){
5  t [ i ]=a [ i ] ∗a [ i ] ∗a [ i ] ;
6  }

規則的ベクトルの作成

1 v1<−c (1 ,5 , −3) # 長さ1 のベクトルの連結 ( c o n c a t e n a t i o n )
2 v2<−1:10 # 1以上10 以下 , 公差1 の等差数列をベクトルと見たもの
3 v3<−seq ( 1 , 1 0 , 3 ) # 1以上10 以下 , 公差3 の等差数列をベクトルと見たもの
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R と RStudio

1 変量の基本統計量/グラフを得る関数

データフレーム d の列 r に対して, サンプルサイズ (列に含まれる行数) length (d$r) 標本平均値 mean (d$r) 標本期待値 ϕ(r) に相当する列を作って mean 標本比率 ifelse (条件, 真の返り値, 偽の返り値) などで標本期待値として計算するか, 条件を満たす行だけからなるベクトル d$r[d$r>2] を作って, length で行数を数える不偏標本標準偏差 sd(d$r) 不偏標本分散 var(d$r) 四分位数 summary (d$r), quantile (d$r)

ヒストグラム hist (d$r)