R言語で統計解析入門： Rで使用するデータと関数そして用語　梶山　喜一郎

Rで扱う「変数名」の注意

変数名は英字で始まり，英数字とピリオドが使える．頭に数字を置かない．

X1は良い，1Xは使用しない．この2つの形式を，Rは異なった意味に理解する．
英字は大文字と小文字を区別する．
変数名には空白は使えない，名前のつなぎにはピリオド[.]を用いる． yamada.hanako
変数名やその値には日本語(漢字，ひらがな，カタカナ，全角記号)が使える．

ただし，Rが文字コードの関係で正しく理解できず，次のようなエラーが発生することがある．まずは変数名を修正して再挑戦する．

　　以下にエラー scan(file, what, nmax, sep, dec, quote, skip, nlines, na.strings,　 :　 '1' 行目には，4 個の要素がありません

データの形式の種類

高校や大学の授業で学んだ行列・ベクトルの復習

・高校数学Cの復習．
・線形代数　よその大学で授業の復習もいいものです．
・R言語での行列とベクトル．

スカラーは，大きさを示す１個のデータ．


> x1 <- 7
> x1    #　数値データの表示
[1] 7

> x2 <- "ABCDE"
> x2    #　文字列データの表示
[1] "ABCDE"

> x3 <- "統計"
> x3    #　文字列データの表示
[1] "統計"

ベクトルは，２個以上のデータの集まりで，スカラーを縦列に並べたもの．この心像を作ること．関数 c( )を使う

　表　　ベクトルのデータ形式

ベクトル
x1

ベクトル
x3

ベクトル
x4

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5


> x1 <- c( 1, 2, 3, 4, 5 )   #　数値データ
> x1       #　結果の表示
[1] 1 2 3 4 5

> x2 <- c( 1:5 )      #　連続する数値データ
> x2       #　結果の表示
[1] 1 2 3 4 5

> x3 <- c( 1:5 )*10   #　ベクトルの数値データの全てに定数を掛ける
> x3        #　結果の表示
[1] 10 20 30 40 50

> x4 <- c( 1:5 )/10   #　ベクトルの数値データの全てを定数で割る
> x4       #　結果の表示
[1] 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

> x5 <- c( 1:5 )+10   #　ベクトルの数値データの全てに定数を足す
> x5       #　結果の表示
[1] 11 12 13 14 15

> x6 <- c("統計", "好き", "大変好き", "ちょっと好き")   #　文字列データ
> x6        #　結果の表示
[1] "統計"         "好き"         "大変好き"     "ちょっと好き"

行列は，縦列のベクトルを横に並べたもの．つるし柿・列が優先され扱われることに注意する．　関数 matrix( )を使う．

　表　　行列のデータ形式　(行は横一列をさす．行は縦一列をさす．)

サンプル x1	列　1	列　2	列　3	列　4
行　1	1	3	5	7
行　2	2	4	6	8


> x1 <- matrix( c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ), nrow=2, ncol=4 )    #　数値データ1～8の2行X4列表現
> x1       #　結果の表示
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    3    5    7
[2,]    2    4    6    8

> x2 <- matrix( c(1:8 ), nrow=2, ncol=4 )    #　連続する数値データ1～8の2X4表現
> x2       #　結果の表示
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    3    5    7
[2,]    2    4    6    8


> x3 <- matrix( c("定食大変好き", "好き", "ちょっと好き", "どちらでもない",
 "ちょっと嫌い", "はっきりいうと嫌い"), nrow=2, ncol=3 )               #　文字列データ2X3
> x3       #　結果の表示
     [,1]           [,2]             [,3]                
[1,] "定食大変好き" "ちょっと好き"   "ちょっと嫌い"      
[2,] "好き"         "どちらでもない" "はっきりいうと嫌い"


> x4 <- matrix( c("定食大変好き", "好き", "ちょっと好き", "どちらでもない",
 "ちょっと嫌い", "はっきりいうと嫌い"), nrow=3, ncol=2 )               #　文字列データ3X2
> x4        #　結果の表示
     [,1]           [,2]                
[1,] "定食大変好き" "どちらでもない"    
[2,] "好き"         "ちょっと嫌い"      
[3,] "ちょっと好き" "はっきりいうと嫌い"

データフレーム　関数 data.frame( )を使う．　列が優先され扱われることに注意する

　表　　データフレームのデータ形式

サンプル A	サンプル B
1	5
2	6
3	7
4	8

 
> A <- c( 1, 2, 3, 4 )
> B <- c( 5, 6, 7, 8 )
> x1 <- data.frame( A, B )    #　データフレームの作成
> x1       #　結果の表示
  A B
1 1 5
2 2 6
3 3 7
4 4 8

> x2 <- data.frame( A= c( 1, 2, 3, 4 ), B= c( 5, 6, 7, 8 ) )    #　データフレームの作成
> x2        #　結果の表示
  A B
1 1 5
2 2 6
3 3 7
4 4 8

> C <- c("定食大変好き", "好き", "ちょっと好き", "どちらでもない")   #　大文字小文字の区別に注意
> x3 <- data.frame( C, A, B )    #　データフレームの作成
> x3        #　結果の表示
               C A B
1   定食大変好き 1 5
2           好き 2 6
3   ちょっと好き 3 7
4 どちらでもない 4 8

リストはよく理解すること．　統計処理の結果はＲの内部にリスト表現形式で保存される．関数 list( )

リストの内容を確認するには関数names( 保存されているファイル名を出力)と関数str( リストのデータ構造を出力 )を使用する

 
> A <- c( 1, 2, 3, 4 )    #　データフレームの作成
> B <- c( 5, 6, 7, 8 )    #　データフレームの作成
> C <- c("大変好き", "好き", "ちょっと好き", "どちらでもない")  #　データフレームの作成　大文字小文字の区別に注意


> x1 <- list( A, B, C)    #　リストの作成
> x1    #　リストの表示
[[1]]
[1] 1 2 3 4

[[2]]
[1] 5 6 7 8

[[3]]
[1] "大変好き"       "好き"           "ちょっと好き"   "どちらでもない"

> x2 <- list( A= c( 1, 2, 3, 4 ), B= c( 5, 6, 7, 8 ), C= c("大変好き", "好き", "ちょっと好き", "どちらでもない"))
> x2    #　リストの表示
$A
[1] 1 2 3 4

$B
[1] 5 6 7 8

$C
[1] "大変好き"       "好き"           "ちょっと好き"   "どちらでもない"


> names( x2 )       #　保存されているファイル名を出力
[1] "A" "B" "C"     #　内部の正しいリスト名は x2$A， x2$B， x2$C

> str( x2 )         #　データ構造
List of 3
 $ A: num [1:4] 1 2 3 4
 $ B: num [1:4] 5 6 7 8
 $ C: chr [1:4] "大変好き" "好き" "ちょっと好き" "どちらでもない"

Rの関数，あるいはRで関数電卓

四則演算カッコ()で演算の順番を優先する

 
> 3+4       #　足し算(加算)
[1] 7

> 3-4       #　引き算(減算)
[1] -1

> 3*4       #　掛け算(乗算)
[1] 12

> 4/3       #　割り算(除算)
[1] 1.333333

> 4%/%3     #　割り算の商の部分(商)
[1] 1
> 4%%3      #　割り算の余りの部分(剰余)
[1] 1

> 2^3       #　べき乗 2³
[1] 8
> 8^(1/3)   #　べき乗根 8^1/3
[1] 2

関数　f(x)

 
> abs(-8)       　　 　#　絶対値
[1] 8

> sqrt(81)       　　　#　平方根　√81 = 81^1/2
[1] 9

> 27^(1/3)       　　　#　立方根　³√27 = 27^1/3
[1] 3

> exp(8)      　　　　 #　自然指数関数 e⁸　e=2.718282
[1] 2980.958

> log(2980.958)        #　底がeの自然対数関数　エクセルとは異なる
[1] 8

> log(exp(8))      　  #　対数と指数関数の関係
[1] 8

> log10(10000)      　 #　底が10の常用対数関数
[1] 4
> log(10000, base=10)  #　底が10の常用対数関数
[1] 4

> log2(8)      　　　  #　底が2の対数関数
[1] 3
> log(8, base=2)       #　底が2の対数関数
[1] 3

比較演算関数

 
> 4>3       　　　#　より大きい　　正しい
[1] TRUE

> 4<3       　　　#　より小さい　　誤り
[1] FALSE

> 3<4       　　　#　より小さい　　正しい
[1] TRUE

> 4>=3       　　 #　より大きいか等しい　　正しい
[1] TRUE

> 3==4       　　 #　等しい　　誤り　　　
[1] FALSE

> 3!=4       　 　#　等しくない　　正しい
[1] TRUE

論理演算関数