Ｒ言語

Ｒ言語は、統計学の分野で手軽に利用できる代表的言語です。対話型でコマンドを入れるとすぐに結果が得られます。「手軽」といっても、高度な機能を支援するアドインのライブラリが完備しており、通常の目的には十分です。

この利用環境も整備されており、Google Colaboratry環境を用いれば、ＰＣ側には何もインストールせずに使えます。ＰＣにインストールする場合でも、２００ＭＢ程度で、使いやすいプラットフォームを構築できます。

教養の一環（？）としてかじった程度ですが、かなりハマリました。本ページは、その忘備録のようなものです。

本サイトの内容（目次）

Ｒの基礎

基本記述規則
他言語とおおきく異なる事項だけ
命令記述、演算子、制御構造など
plint系の記述方法
配列の操作
他の軽量言語と同様に、ベクトル、行列、データフレームなどの配列があり、１命令で配列の全要素に同じ操作を行なえ、forループが不要です。しかも、配列の部分指定をして、その部分だけに同じ処理を行えるので、if文も不要になります。
　・配列（ベクトル・行列・データフレーム）の生成
　・配列の部分指定
　・ベクトル・行列・データフレームの相互変換
apply系　配列内の操作
配列の sum, mean など、一つの配列内の操作を簡素に表現できる apply系の関数を説明します。
%>& パイプ演算子、ドット演算子
配列の sum, mean など、一つの配列内の操作を簡素に表現できる apply系の関数を説明します。

グラフ

グラフ（リファレンス）
Ｒはグラフ作成に便利な言語です。本章はグラフ作成のイントロダクションとして基本的な機能を示すとともに、実際にグラフ作成でのリファレンスとして用いることを目的としています。
　・作図関数の体系
　・グラフ作成用のデータ形式
　・オプション機能の説明と実例
グラフ
代表的なグラフのパターンについて、ほぼコピー＆ペーストで作図できる実例を列挙しました。
　・数表のグラフ：折線グラフ、棒グラフなど
　・数式のグラフ：陽関数だけでなく、媒介関数、陰関数、３次元グラフなども
ggplot グラフ作図ライブラリ
Ｒだけでも多様なグラフ作成機能をもっていますが、特に大量データを用いる統計分野では ggplot が便利で広く用いられています。
　・ggplot2 の記述体系
　・geom_point()：散布図、geom_line()：折れ線グラフ、geom_bar()：棒グラフの概要
　・主要なオプション機能

統計基礎

基本統計
Ｒ言語は、特に統計分野を重視しており、簡単な操作で多様な機能ができる関数を多数持っています。
　・sum() 合計、sd() 標準偏差、cov()共分散行列などの基本統計量の関数
　・ソート、順序付け
　・逆行列、連立方程式、固有値・固有ベクトル
ベイズ推論
与えられている事前確率行列について、その特性の幾つかが実現したとき、事後確率を求めるモデルです。アルゴリズムが簡単なので、ここまでの知識を組み合わせるだけで、それなりのアプリケーションができることを示しました。
統計分布関数
関数一覧、一様分布、正規分布、二項分布、ｔ分布
回帰分析
統計分析の基本である回帰・重回帰分析の分野です。
　・散布図・相関・回帰直線・信頼区間、重回帰などを対象にします。
　・その処理に必要な lm(), predict() などの使い方
ｔ検定
平均の検定・推定のためのｔ検定を扱います。
　・帰無仮説、信頼水準、ｔ値、Ｐ値など検定の基本概念
　・t.test() 関数の使い方
　・両側検定、上側検定などの具体的操作
Ｆ検定
var.test による２つの分散の差異や大小の検定
比率検定、独立性検定
２Ｘ２分割表、２変数の独立性検定を題材に、フィッシャー検定（fisher.test）、カイ二乗検定（chisq.test)

統計活用

ビジネス活用、ＡＩへの基礎技術としてのデータ分析の分野です。

判別分析
library(MASS) の lda を用いて、判別関数の算出、期待区分とのチェックなど
主成分分析（ＰＣＡ）
library の prcomp を用いた主成分分析
クラスタリング
library(cluster) の kmeans を用いて、K-Means法による非階層型クラスタリングをします。

利用環境の設定

Ｗｅｂに多くの解説がありますので、ここでは省略します。

Google Colaboratry で利用する場合

私個人向けのメモ：GoogleChrome →　右上の■（Googleアプリ）→ドライブ→R.ipynb

Google Colaboratry 環境での操作

Google Colaboratory を開くと右図が表示されます。

ＰＣにＲ言語と開発環境 R-Studio をインストールする場合

  • 初心者向けRのインストールガイド
    https://syunsuke.github.io/r_install_guide_for_beginners/index.html
  • R言語インストール(2020年 Windows)
    https://qiita.com/FukuharaYohei/items/8e0ddd0af11132031355

    • Ｒには多数のアドオンライブラリがあります。Google Colaboratoryで使えるライブラリの一覧は、
    　　p = installed.packages()
    　　rownames( p )
    で得られます。

    参照ＵＲＬ