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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
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