nagoya.r #11 入門者講習

Nagoya.R #11

入門者講習

名古屋大学大学院

川口勇作 [email protected]

於：名古屋大学大学院国際開発研究科

2013/12/7

自己紹介

•川口勇作 (KAWAGUCHI, Yusaku)

–所属：名古屋大学大学院

–コンピュータ支援言語教育について

勉強中

–Nagoya.RのUstream中継担当

–R利用歴：まだ半年

本日のメニュー

1. Rとは何か

2. Rの基本操作

3. 関数と変数はRの命

4. 行列を作ろう

5. あっという間に作図の巻

とは何か

• 統計処理のための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

のよい点

• 無償！（SPSSは約10万円）

• 豊富な種類の統計処理！

• 美しいグラフィックス！

うおぉぉぉぉぉぉぉ!!

AB

CD

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Score

るおぉぉぉぉぉぉぉ!!

-3 -2 -1 0 1 2 3

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

Cohen's d

De

nsity

WRRRYYYYYYYY!! TOEIC

0.0 1.0 2.0

-0.15 0.19

-1.0 0.0

-0.04 0.07

2.0 3.0 4.0

0.37 -0.16

0.1 0.3

0.02 0.31

1.0 2.5 4.0

0.16 0.57

1.0 2.5 4.0

0.35 0.23

2.0 3.0 4.0

500

800

0.16

0.0

1.5

語長効果

-0.01 0.25 -0.14 -0.24 0.49 0.50 0.12 -0.03 -0.07 -0.24 0.21 0.05

頻度効果

-0.21 0.17 0.08 0.04 0.12 0.21 0.02 0.01 0.05 -0.01

-1.0

0.0

-0.12

-1.0

0.5 親密度効果

0.16 0.00 -0.05 0.20 0.37 0.26 0.22 0.14 0.18 0.13

心像性効果

0.22 -0.21 0.11 0.34 0.16 -0.14 0.18 0.23

-0.5

0.5

0.23

2.0

3.5 弁別力

-0.07 -0.07 0.17 -0.18 -0.05 -0.06 0.05 0.04

反応時間

0.66 -0.26 -0.27 -0.18 -0.29 0.19

600

1200

-0.23

0.1

0.3

自動化係数

0.05 -0.05 0.02 -0.06 0.19 -0.16

読む

0.35 0.15 0.13 0.26

2.0

3.5

0.44

1.0

3.0 書く

0.38 0.53 0.20 0.41

聞く

0.64 0.10

13

5

0.09

1.0

3.0 話す

0.03 0.27

文法

13

5

0.48

500 700 900

2.0

3.5

-1.0 0.0 -0.5 0.5 600 1000 2.0 3.0 4.0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

語彙

のつらい点

• 文字ベースの操作

–プログラミング技術が多少必要に

• いろいろな知識が必要

–英語・統計について

ｳｹﾞｰｯ


1. Rとは何か

2. Rの基本操作




まず

インストール

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，CRAN１つを選択

4. 使っているOS のリンクをクリック

5. バージョンを選択しダウンロード

<- 過去のバージョンのものはこちらから！

のインストール

6. ダウンロードしたファイルを

ダブルクリックで開く

7. ダイアログの指示にしたがって進

める

のアップデート

1. http://www.r-project.org/にア

クセス

2. 新しいバージョンが出ているか確

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

のアップデート

• 注意

–重大なセキュリティ上の問題がない限り，むやみに更新しない

•パッケージ（付加機能）の動作不良の回避

• Tips：Windows版は新旧共生可能

のアンインストール

• Windows

– コンパネ＞プログラムの追加と削除（一般的なアプリケーションのアンインストールの手順と同じ）

• 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

起動・終了させましょう

• Windows

– スタート -> プログラム -> R -> お好みの

バージョンを起動

• Mac OS X

– /Application内のRアイコンをクリック

-> Rの「コンソール」が表示されるか確認してください

の起動

• WindowsもMac OS Xも

–「閉じる」ボタンでもいいんだけど…

–「q()」と入力（これが終了コマンド）

• ウィンドウが消えてR終了

–作業スペースの保存はしないでください

の終了

• まずは「help()」を実行！

– () の中に調べたい語句を入れる

• 以下のサイトも…

– 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)

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

で困ったときは…

まとめ

• は統計ソフト

• 無償×いろんな統計×美しい作図

• 困ったら色々調べてみる


1. Rとは何か

2. Rの基本操作




関数・変数は

Rの命

以下

”>”から始まる式を

コンソールに

入力していってください

”>”は入力しなくていいです

R version 3.0.1 (2013-05-16) -- "Good Sport"

Copyright (C) 2013 The R Foundation for Statistical Computing

Platform: i386-w64-mingw32/i386 (32-bit)

R は、自由なソフトウェアであり、「完全に無保証」です。一定の条件に従えば、自由にこれを再配布することができます。配布条件の詳細に関しては、'license()' あるいは 'licence()' と入力してください。

R は多くの貢献者による共同プロジェクトです。詳しくは 'contributors()' と入力してください。また、R や R のパッケージを出版物で引用する際の形式については

'citation()' と入力してください。

'demo()' と入力すればデモをみることができます。 'help()' とすればオンラインヘルプが出ます。 'help.start()' で HTML ブラウザによるヘルプがみられます。 'q()' と入力すれば R を終了します。

>｜

<- ここから入力

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]

-8.666667

累乗

• 「 ^ 」を使う

> 10^2

10の2乗

> 100^2

100の2乗

ちょっと高度に

• 次の違いは？

> 100^1/2

1001/2

> 100^(1/2)

100(1/2)

おさらい

•足し算：+

•引き算：-

•掛け算：*

•割り算：/

•累乗：^

これまでのは

単なる計算式

これから

関数というものを使います

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

• には多数の関数がある

• q() や help() も関数 –()の中に値を入れる

sqrt()：平方根

> sqrt(2)

1.414214

> sqrt(144)

12

> sqrt(104976)

324

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，もしくは[Esc]キーでキャンセル

> sqrt(

+

次に

変数というものを使います

変数とは？

• 変数とは１つ以上の値をまとめ

ていれておく「箱」のこと

• 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

変数とは？

• 統計処理を行うには複数の値をまとめて扱うことが必要 –それを使い回すために変数を使う

• 変数に数値を入れることを

「代入」という

変数に数値を入れる

• 変数の名前は”hako”

> hako <- c(1,2,3,4,5)

– c()関数：conbine（cf. https://twitter.com/langstat/status/193707940518170625）

値を1つにまとめる関数

• 代入したら中身を確認

> hako

“<-”って？

• > hako <- c(1,2,3,4,5)

の”<-”は

左向きの矢印（←）を表現

※「=」でも置き換え可能だが推奨されない

履歴機能と補完機能

• 履歴：上下の矢印キー

–今まで入力したものが記録されている

• 補完：[Tab]キー

–一部を入力すると入力履歴や関数から予測して補完してくれる

現在 ”hako”という名前の

変数の中に

1から5までの数字が

まとめて入っている

状態です

使い回してみましょう

以下の関数を実行

> sqrt(hako)

> log(hako)

これだけ入力するのと

どっちが楽ですか？ > sqrt(1)

> sqrt(2)

> sqrt(3)

> sqrt(4)

> sqrt(5)

> log(1)

> log(2)

> log(3)

> log(4)

> log(5)

もっと使い回してみましょう

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()

以下の関数で実行

• 平均値を求める：mean()

• 最大値を求める：max()

• 最小値を求める：min()

• 中央値を求める：median()

• 標準偏差を求める：sd()

ここまでのまとめ

• 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！

今日は

メモを頼りに

実行できればOK


1. Rとは何か

2. Rの基本操作




例えば…

身長体重

A 180 75

B 170 65

C 165 60

D 175 70

E 190 80

行列とは？

• 数値が縦横に並べられたもの

–身長と体重

–勉強時間とテストの得点

–年齢と元カレ・元カノの数

1 2 3

4 5 6

7 8 9

行列を作る関数

•matrix()関数 –matrix(要素, 行の数, 列の数)

このデータで…

身長体重

A 180 75

B 170 65

C 165 60

D 175 70

E 190 80

行列を作ってみる

> karada <- matrix(c(180, 170, 165, 175, 190, 75, 65, 60, 70, 80), 5, 2)

1. c()関数で，数値を連結

2. matrix()関数で，5行2列の行列に変換

3. “karada”という名の変数に代入

4. > karada と入力して変数の中身を確認

行列の要素を取り出す

1. 行列を作り変数に代入

2. 変数の中から見たい行や列を

指定


> demo <- matrix(1:30, nrow = 5, ncol = 6)


• 2行目を表示 -> demo[2,]

• 2列目を表示 -> demo[,2]


• 複数行・複数列をまとめて取り

出すときはc()関数を使う

行列まとめ

• 横方向が行，縦方向が列

• matrix()関数で行列を作る

• 必要な要素を適宜取り出して値を確認

数字だけじゃなくて

文字も入れたいんだけど

できます

データフレーム

• 文字データや数字データを一緒くたにして並べたもの

• 関数を駆使して自力で作ることも

可能

だけど…

できますけど…

• コマンドや文字をいちいち打ち込むのはしんどい！

• Excelなどの外部から楽にデータを読み込みたい！

-> できます

外部データの読み込み

• read.table()関数

• read.delim()関数

• read.csv()関数

• 1つずつ解説します

その前に…

• 作業フォルダの確認

–getwd()関数

•作業フォルダがわかったら，

「nagoyar11」フォルダの中身を

すべて作業フォルダ内に入れてください



–データフレーム形式のテキストを読み込む

read.table("ファイル名", header=T / F , sep="¥t" / ",")



–headerとは「見出し行」のこと

•Tならあり，Fならなし

–sepとは「区切り文字」のこと

• "¥t" ならタブ，"," ならカンマ


• read.delim()関数

–タブで区切られたテキストを読み込む

–タブ区切りテキスト専用

–read.delim("ファイル名", header=T / F)


• read.csv()関数

–カンマで区切られたテキストを

読み込む

–カンマ区切りテキスト専用

–read.csv("ファイル名", header=T / F)


• ファイル選択ダイアログからの

読み込み

–“ファイル名”のところに…

file.choose()と入力


• クリップボードからの読み込み

–“ファイル名”のところに…

•Win & Linux："clipboard"

•Mac：pipe("pbpaste")

…と入力

演習1

• Excelからクリップボードにコピーした，見出し行のあるデータを読み込みましょう –Win & Linuxの場合：

> read.table("clipboard", header=T)

– Macの場合：

> read.table(pipe"pbpaste", header=T)

演習2

• ファイル選択ダイアログから選択

した見出し行のないタブ区切りテ

キストを読み込みましょう

> read.table(file.choose(), header=F, sep="¥t")

> read.delim(file.choose(), header=F)

演習3

• 作業フォルダ内の，見出し行のあるカンマ区切りテキストを読み込ん

で”karada2”という変数に代入してみましょう

> karada2 <- read.table(“karada.csv”, header=T, sep=“,”)

> karada2 <- read.csv("karada.csv", header=T)

せっかく代入したので

使ってみましょう

• table(karada2[,1]) –度数分布を確認する

• mean(karada2[,2]) –平均値を求める

• hist(karada2[,2]) –ヒストグラムを描く


• 2行目を表示 : demo[2,]

• 2列目を表示 : demo[,2]


1. Rとは何か

2. Rの基本操作




あっという間に作図の巻

• ヒストグラム

• 散布図

• 箱ひげ図

• さっそくやってみましょう

ヒストグラムの作図

• hist()関数

–身長の分布を確認しましょう

> height <- c(160, 160, 160, 165, 170, 170,

170, 170, 175, 175, 180, 185, 185, 185, 190)

> hist(height)

散布図の作図

• plot()関数 –TOEICスコアと英作文の語数の相関を確認しましょう

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

> words <- c(340, 190, 465, 170, 130, 225, 140, 310, 580, 120)

> plot(score, words)

箱ひげ図の作図

• boxplot()関数 –英作文の語数の幅を比較しましょう

> nns <- c(350, 285, 315, 340, 210, 185,

120, 740, 425, 155) > ns <- c(365, 570, 645, 540, 645, 665,

880, 550, 410, 585) > boxplot(nns, ns, names = c("NNS",

"NS"))

作図まとめ

• hist()関数

• plot()関数

• boxplot()関数

• たったこれだけで美しい作図

References

天野修一（2013）「入門者講習」 Nagoya.R #10. 名古屋大学.

阪上辰也（2012）「入門者講習」 Nagoya.R #8. 名古屋大学. Retrieved from http://www.slideshare.net/sakaue/nagoyar-8

川口勇作 [email protected]

長時間お疲れ様でした

nagoya.r #11 入門者講習

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