Nagoya.R #1 Part 1

R の基本操作—とにかく実行するのだ編—

阪上辰也＠名古屋大学Nagoya.R #12010-03-26

Saturday, March 27, 2010

本日の目標

•基本操作を「知る」 (覚えない)

•演習での不実行ゼロ•「R いいよ R」と勧めたくなる• ついでに「Nagoya.R いいよ」とも...


Agenda

1. R 概論2. R の基本操作3. 記述統計の基礎


Agenda



Rとは何か

• 統計処理を目的とするプログラミング言語

• 作者：Ross Ihaka & Robert Gentleman (R & R)

• 無償＋オープンソースのソフトウェア


要するにRは統計ソフト


Rの何が良いのか

•無償（IBM SPSS Statistics は10万弱）

•統計処理の種類が豊富•グラフィックスが美しい


http://www.spss.co.jp/store/stats/pasw.html


Rの弱点

•文字ベースの操作• プログラムを組む感覚を養成

•最新情報は英語• 統計＋PCに関する知識が必要


Excel や SPSS は...

•高価（IBM SPSS Statistics は10万弱）

•処理が信頼できず • Excel のひどい話（青木先生＠群馬大）

•グラフィックスが美しくないSaturday, March 27, 2010



http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Hanasi/excel/index.html

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Hanasi/excel/index.html

RいいよR


Rのインストール

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、どれか１つを選ぶ

4. 使っている OS のリンクをクリック


http://www.r-project.org


Rのインストール Windows: http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/base/

■「Download R 2.10.1 for Windows」というリンクをクリックしてダウンロード

■ Mac OS X: http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/macosx/　　「R-2.10.1.pkg (latest version)」というリンクをクリックしてダウンロード


http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/base/

http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/base/

http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/macosx/

http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/macosx/

R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の上、インストール




Rのアンインストール• Windows

• START → Program → R → Uninstall R

• Mac OS X・/Applications 内の R アイコンと　/Library/Frameworks 内の R. framework

　をゴミ箱に入れる


Rの起動• Windows

• START → Program → R → R 2.10.1

• Mac OS X・/Applications 内の R アイコンをクリック

R の「コンソール」が表示されることを確認


Rの終了

• Windowsも Mac OS X も1.「q()」と入力2.今は作業スペースの保存をしない3.ウィンドウが消えて、R終了


Rの環境設定

• 細かいことは省略

• 日本語の文字化けが起こったら（Win）

• [編集]→[GUI プリファレンス]を選択• Font を [MS Mincho] か [MS Gothic] に設定


Rで困ったら

• まずは、help(XXX) !!

• RjpWiki (http://www.okada.jp.org/RWiki/)

• R による統計処理 (http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/)

• R-Tips (http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html


http://www.okada.jp.org/RWiki/

http://www.okada.jp.org/RWiki/

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/

http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html

http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html

1. R 概論まとめ

•R は統計ソフト•無償＋何でも統計＋美しい作図

•起動はクリック、終了は q()

•困ったら help(XXX) !!


1. R 概論まとめ

RいいよRSaturday, March 27, 2010

Agenda



Agenda



前置きが長くなりましたがどんどん実行しましょう


まずは四則演算•式を入力し [Enter] を押す

• > 3+5 [Enter]

• > 10-3 [Enter]

• > 2*3 [Enter]

• > 100/20 [Enter]

• > (12 + 34 -56) * 78 / 90 [Enter]


もうちょっと複雑に

•次の違いは？

•> 100^1/2

•> 100^(1/2)


いままでのものは単なる計算式でしたが


Rといえば

関数が命


関数とは指定した値に対して何らかの処理をして結果を返すもの



なにはともあれ実行してみましょう


sqrt()：平方根•> sqrt(2)

•> sqrt(144)

•> sqrt(104976)

• [応用] 2の立方根はどう求める？

• 「2の3分の1乗」と考える• > 2^(1/3)


「関数(値)」が命

•R には多数の関数がある

•q() や help(xxx) も関数

•必要な関数をしつこく実行！Saturday, March 27, 2010

Rといえば

変数も命


変数とは１つ以上の値をまとめていれておく「箱」のこと


Rではベクトルとも呼ばれ複数の値を１つにまとめたものを指す


統計処理などを行うには複数の値をまとめて扱う

ことが必要でそれを使い回すために

変数を使うSaturday, March 27, 2010

ちなみに変数に数値を入れることを

「代入」といいますSaturday, March 27, 2010


なにはともあれ実行してみましょう


変数の名前は “hako”

•> hako <- c(1,2,3,4,5)•> hako

•c() 関数：concatenate

•値を１つにまとめる関数Saturday, March 27, 2010

現在、hako という名前の「変数」の中に

1から5までの5つの数字がまとめて入っている状態


では使い回してみましょう


以下の関数を実行

•> sqrt(hako)

•> log(hako)


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)


一括処理のために変数（ベクトル）の利用は不可欠


2. R の基本操作まとめ

•R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！Saturday, March 27, 2010

では変数をもっと使い回してみようと思いますが

その前に...


Agenda



Agenda



今日のこの短い時間でとにかくご理解

いただきたいことは...


統計は神様ではない


統計処理・値が出ると

•すごーい•感動ぉー•客観的ぃー•私もそうしよー


しかしSaturday, March 27, 2010

分析においてちょっとしたヒントを与えてくれるものにすぎない


結局のところデータの取捨選択や解釈は

分析者次第


それでははじめましょう


＜母集団と標本＞


【事例】名古屋大学の学生に対し食堂で提供すべき料理を調査したい


母集団

調査対象すべて

名古屋大学の全学生 (15,000)＝

＝


標本

母集団の一部

各学部の学生(300)＝

＝


なぜ標本がいるか

全部調べることが事実上不可能な場合があるから


なぜ標本がいるか

標本を調べて母集団を推測することで解決


母集団標本推測

標本抽出


ちなみに基本的に抽出は無作為に行うこと


標本は母集団のことを推測するために抽出されるもの


そのためバランスのとれた

データである必要がある


したがってさきほどの事例では学年・男女比なども

考慮した抽出が本当は必要


＜記述統計と推測統計＞


記述統計

集団（母集団）に属する「すべてのデータ」を用いて平均値や比率を求め、集団の特徴や傾向を明らかにする手法


推測統計

標本を用いて母集団の特徴や傾向を推測する手法

※ Nagoya.R #2 以降で扱う予定


＜数値＞


数字をただ並べてもある集団の特徴をつかむことができない


特徴をつかむためにある１つの数値にまとめてしまう


まとめることを数値要約といいます


数値要約で得られる値

•代表値；平均値・中央値・最頻値

•分散•標準偏差


代表値

•平均値：総和÷データの個数

•中央値：データを並べた時中央にくる値•最頻値：最も頻度の高い値

（ある集団を代表し、特徴がわかる値）


分散と標準偏差

•分　　散：個々の値の平均からの距離を　　　　　　自乗したものの平均値

•標準偏差：分散の平方根をとった値

（データの散らばり具合を示す値）


嗚呼分かりにくい...


つまり平均値を基準として個々の値がどれくらい離れているかを見る値（散らばっているか）


まだ分かりにくい...


平均


記述統計の基礎のまとめ

• 統計には、記述統計と推測統計がある• 集団の傾向を捉えるために数値要約

• 平均値，最大値，分散 etc.


それではRで数値要約をしてみましょう


以下の関数で実行！

•基本統計量を求める：summary()

•度数分布表を作る：table()

•合計する：sum()

•データの個数を求める：length()


続いてこちらも実行！

• 平均値を求める：mean()

• 最大値と最小値を求める：max(), min()

• 中央値を求める：median()

• 標準偏差を求める：sd()


時間が余るようなら...


以下は10人分のTOEICスコアです

600, 500, 720, 430, 500,550, 430, 500, 850, 400

1. “score”という名の変数に代入し2. 基礎統計量・平均値・最大値・最小値・　中央値・標準偏差の６種類を求める


メモを頼りに実行できれば理解は OK


以下は10人分のTOEICスコアです

600, 500, 720, 430, 500,550, 430, 500, 850, 400

1. “score”という名の変数に代入し2. 基礎統計量・平均値・最大値・最小値・　中央値・標準偏差の６種類を求める


•> score <- c(600,500,720,430,500,550,430,500,850,400)

•> summary(score)

•> mean(score)

•> max(score)

•> min(score)

•> median(score)

•> sd(score)Saturday, March 27, 2010

第１部完


Education

Nagoya.R #1 Part 1