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HiRoshimaR3_IntroR
- 1. 2015-02-14 HiRoshima.R #3 @ Hijiyama Univ. 入門者講習
- 2. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用
- 3. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用
- 4. とは何か • 統計処理を目的とするプログラミング言語 • 無償＋オープンソースのソフトウェア • 作者：Ross Ihaka & Robert Gentleman (R & R) • Ross Ihaka and Robert Gentleman. R: A language for data analysis and graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 5(3):299-314, 1996. • http://biostat.mc.vanderbilt.edu/twiki/pub/Main/JeffreyHorner/JCGSR.pdf
- 5. 要するに 統計ソフト
- 6. の何が良いのか •無償（IBM SPSS Statistics は約10万円で保守なし...） •統計処理の種類が豊富 •作図結果が美しい（簡素）
- 7. なぜ今 なのか • 経費や研究費の節約 • 分析手法の明確化 • 可視化による傾向把握
- 8. の弱点 • 文字入力による操作 • プログラムを組む感覚を養成 • 確実に伝わるという利点も • 多方面の知識が必要 • 英語＋統計＋計算機 • 参考書籍がお高め...
- 9. ﾓｳﾀﾞﾒﾀﾞｰ
- 10. Excel や SPSS は... •高価（気軽に使えない） •処理が信頼できず • Excel 使うな（奥村先生＠三重大） •作図結果が美しくない
- 11. の基本操作 ‐Install / Update / Uninstall‐
- 12. 1. http://www.r-project.org/ にアクセス 2. “download R”をクリック 3. JAPAN の中から１つを選ぶ 4. OS に応じたリンクをクリック のインストール
- 13. のインストール • Windows: : http://cran.ism.ac.jp/bin/windows/base/ •「Download R 3.1.1 for Windows」をクリック • Mac OS X:http://cran.ism.ac.jp/bin/macosx/ •「R-3.1.1-mavericks.pkg」をクリック
- 20. のアップデート 1. http://www.r-project.org/ にアクセス 2. 自分が使っているバージョンより 新しいものが出ているか確認 3. 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
- 21. のアップデート • セキュリティ上の問題がない限りは， むやみに更新しない • パッケージ（付加機能）の動作不良回避 • 新旧の共存は可能 • Windows/Mac: 別名でインストール • ただし何がどう共有されているかは不明
- 22. のアンインストール • Windows 7/8 • コンパネ→プログラムのアンインストール • Mac OS X • /Applications にある アイコンと /Library の中の Frameworks にある R. framework を削除（CleanApp 可）
- 23. の起動 • Windows 7/8 • START → Program → R → R 3.1.1 を選択 • Mac OS X • /Applications 内の をダブルクリック
- 24. 「コンソール」の表示を確認
- 25. の終了 • コンソールに「q()」と入力 • 今は「作業スペース」は保存しない • ウィンドウが消えれば終了
- 26. で困ったら... •まずは Web 検索! • seekR: http://seekr.jp/ • R SEEK:http://www.rseek.org/ • RjpWiki: http://www.okada.jp.org/RWiki/ • R-Tips:http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html • 標準搭載の help(sth) でも確認可能
- 27. で困ったら... •参照資料は豊富にあります • R オンラインガイド（山口大学教育学部教育心理学コース） • R 言語入門（ドットインストール） • はじめての「R」（林真広 氏） • R による統計処理（青木繁伸先生＠群馬大学）
- 28. 概論まとめ • は統計ソフト •無償＋何でも統計＋美しく作図 •困ったら Web 検索!!
- 29. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用
- 30. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用
- 31. といえば 関数 が命
- 34. sqrt()：平方根 •> sqrt(2) •> sqrt(144) •> sqrt(104976)
- 36. 「関数(値)」が命 • には多数の関数がある •q() や help(sth) も関数 •必要な関数をしつこく実行
- 37. といえば 変数 も命
- 43. 変数の名前は“hako” •> hako <- c(1,2,3,4,5) •> hako • c() 関数：combine (cf. https://twitter.com/#!/sakaue/status/193708048030760960) • 値を１つにまとめる関数 • 逆に書いても（一応）OK
- 44. c()関数の“<-”は何？ hako <- c(1,2,3,4,5) の“<-”は 左向きの矢印（←） を表現 （入れ替えても動きます）
- 45. 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 • [STOP] ボタンでキャンセル • [Esc] キーでキャンセル
- 46. 履歴機能と補完機能 •履歴: [↑][↓] の矢印キー •補完: [Tab]キー
- 49. もし変数がなかったら 何度も関数を 繰り返す羽目になる sqrt(1), sqrt(2) ... sqrt(5) log(1), log (2) ... log (5)
- 51. ここまでのまとめ • は「関数」と「変数」が命 • 関数を使って数値を処理 • q(), help(), sqrt(), log(), c() • 変数を使って一括処理！
- 52. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用
- 53. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用
- 54. Sub topics 1. 行列のおはなし 2. データフレーム 3. 外部データの読込
- 56. 表にすれば... 身長 体重 A 180 75 B 170 65 C 165 60 D 175 70 E 190 80
- 59. 1 2 3 4 5 6 7 8 9
- 60. 行
- 61. 1 2 3 4 5 6 7 8 9
- 62. 1 2 3 4 5 6 7 8 9
- 63. 1 2 3 4 5 6 7 8 9
- 64. 列
- 65. 1 2 3 4 5 6 7 8 9
- 66. 1 2 3 4 5 6 7 8 9
- 67. 1 2 3 4 5 6 7 8 9
- 68. Sub topics 1. 行列のおはなし 2. データフレーム 3. 外部データの読込
- 69. データフレームとは • いろんなデータを突っ込んだもの • いろんな＝質的データ＋量的データ • 突っ込む＝一緒に並んでいること
- 70. 名前 血液型 身長 体重 坂本 B 175 65 高橋 B 177 70 阿部 B 174 75 長野 A 179 70 松本 O 170 60 データフレームとは
- 71. データフレームとは • Excel の WS とほぼ同じイメージ • 既存データの読込＞自力で作る • data.frame() 関数が使える
- 72. 1. 行列のおはなし 2. データフレーム 3. 外部データの読込 Sub topics
- 74. 作業ディレクトリの設定 • Windows：ファイル → ディレクトリの変更 • “My Documents”にファイル移動 • Mac OS X：環境設定 → 一般（起動） • ホームディレクトリにファイル移動 • Linux：up to you...
- 75. 作業ディレクトリの設定 • コンソールからの確認・設定も可能 • getwd()関数：現在の設定を確認 • > getwd() • setwd()関数：現在の設定を変更 • > setwd("/Users/sakaue/Desktop/") • 実行注意!!
- 76. データの読込 その１ • read.csv() 関数 • CSV 形式のファイルを読み込む • CSV: Comma Separated Value
- 77. 1. hiro3.csv を作業ディレクトリへ移動 • XLS/XLSX 形式のものは保存時に変換 • CSV ファイルの文字コードは UTF-8 に 2. > test <- read.csv(choose.files(), header = TRUE) #Win # test <- read.csv(file.choose(), header = TRUE) #Mac 3.> test [Enter] で中身を確認 データの読込 その１
- 78. データの読込 その２ • read.delim() 関数 • 表形式のデータ読み込む • delim: delimiter（区切り文字）
- 79. 1.hiro3.xls を開いてマウスで範囲指定 2.> test2 <- read.delim("clipboard") で代入 ! 3.> test2 [Enter] で中身を確認 データの読込 その２ Mac の場合: read.delim(pipe("pbpaste"))
- 81. 外部データの読込 • 作業ディレクトリの設定に注意 • CSV 形式に変換後，read.csv()関数で読込 • 必要な行 or 列を指定して処理
- 84. • ヒストグラム • 散布図 • 棒グラフ • 折れ線グラフ • 箱ひげ図 作成できる図の種類
- 86. まずはヒストグラム > pretest <- (test$Pre) > hist(pretest)
- 88. 続いて散布図 > pretest <- (test$Pre) > posttest <- (test$Post) > plot(pretest, posttest) > plot(pretest,posttest, ylim=c(0,100),xlim=c(0,100))
- 90. 続いて箱ひげ図 > pretest <- (test$Pre) > posttest <- (test$Post) > boxplot(pretest, posttest, names=c("PRE", "POST"))
- 91. 箱ひげ図 > boxplot(pretest, posttest, names=c("Pre", "Post"), horizontal=T)
- 92. 箱ひげ図 > boxplot(pretest, posttest, names=c("Pre", "Post"), horizontal=T, ylim=c(0,100))
- 93. 箱ひげ図 > boxplot(pretest, posttest, names=c("Pre", "Post"), horizontal=T, ylim=c(0,100), col="blue")
- 94. 箱ひげ図 ! > boxplot(pretest, posttest, names=c("Pre", "Post"), horizontal=T, ylim=c(0,100), col="blue", xlab="SCORE", ylab="TEST", main="BOXPLOT")
- 95. 今度は折れ線グラフ > quiz <- test[,c(3,4,5,6,7,8,9,10,11,12)] # 小テストの得点だけを取り出す > ID1<- as.numeric(quiz[2,]) # データの型変換（リストから数値へ） > plot(ID1, type="l") # 引数 type を l にして折れ線グラフに
- 96. > barplot(ID1) # 10本並んだ棒グラフ > barplot(ID1, col=rainbow(5)) # 引数 col を rainbow(5) にして5色使用 > barplot(ID1, col=rainbow(5), horiz=T) # 引数 horiz を T にして水平に並べる 最後は棒グラフ (1)
- 97. 最後は棒グラフ (2) > barplot(ID1, col=rainbow(5), horiz=T, names=c("W1", "W2", "W3", "W4", "W5", "W6", "W7", "W8", "W9", "W10"), main="QUIZ") # 10本並んだ棒グラフ。項目名やタイトルを追記。
- 98. グラフの保存方法 > pdf() # pdf デバイスを開く() > plot(pretest, posttest) # プロットし出力 > dev.off() # デバイスを閉じる ★画面上のメニューから操作するか RStudio を使う方が簡単
- 99. ちなみに... Windows 版 R であれば （Word 等M$製品への貼付けなら） Metafile での利用がオススメ
- 100. ちなみに... Mac 版 R であれば Postscript / SVG など... （参考: http://sheephead.homelinux.org/2012/02/14/6959/）
- 102. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用
- 103. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用
- 104. RStudioとは? • R を快適に使うための統合開発環境 (IDE) • ひとつの画面に複数の情報を配置 • 面倒（そう）なことがすぐできて(・ ・)ｲｲ!! • 関数等の入力支援（tab） • 変数等の中身をすぐに確認（CLICK!） • ヘルプをすぐに確認（F1）
- 106. RStudio のインストール
- 107. RStudio のインストール
- 110. http://www.slideshare.net/TakashiYamane1/rstudio 時間がないので 山根さんの資料を見ましょう （HiRoshima.R #2 での資料。35K views!）
- 112. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用
- 113. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用
- 114. Packageとは? • ある処理・機能に特化したプログラム • base（基本パッケージ）だけでも 1,000 以上 • 特殊な処理を行う際は，別の package を追加 • 言語処理に特化したものもある（ex. RMeCab）
- 115. 可視化の発展編 violin plot と beeswarm ―分布をより分かりやすく捉えるために―
- 116. violin plot ≒ boxplot+hist > install.packages("vioplot") > library("vioplot") > vioplot(pretest,posttest, names=c("Pre","Post"))
- 118. boxplot + beeswarm > install.packages("beeswarm") > library("beeswarm") > PrePost <- test[,c("Pre",“Post")] > boxplot(pretest, posttest, names=c("PRE", "POST")) > beeswarm(PrePost, add=TRUE)
- 120. おわりに
- 121. のススメ
- 122. • すべての処理・分析が R のみで完結 • <-> Editor + Excel (+ UNIX) + R + なんやかんや • プログラミングの基礎養成に有効 • --> Python, Perl, ... どこでも使える • 作図が美しい（＋Mac ならフォントも） • Excel の作図は一般に (‘A`)ｳﾞｧ- のススメ
- 123. • データの取り扱い方に用心する • Excel に任せっきりとしない • データの処理過程をはっきりさせる • Excel に任せっきりにしない • データの分布をよく観察する • Excel に任せっきりにしない のススメ
- 124. 参考文献
- 125. 参考文献（続）
- 126. Enjoy ! twitter: @sakaue ! e-mail: tsakaue<AT>hiroshima-u.ac.jp