2021年度 1Q 高知工科大学 経済・マネジメント学群 この資料は2021年度のものです。 2022年度の資料はこちらです。 授業の内容 1. イントロダクション 講義スライド (PDF) R と RStudio のインストールと設定(自分のパソコンを使う場合のみ) Linux (Ubuntu) 編 (PDF, 4.6MB) macOS 編 (PDF, 4.9MB) Windows 編 (PDF, 5.8MB) 2. Rの基本操作 講義スライド (PDF) R入門 誕生日問題 3. 記述統計とデータの可視化 講義スライド [公開用] (PDF) RStudio入門と記述統計 4. R Markdown によるレポート作成 講義スライド (PDF) Rマークダウンの使い方 (HTML) 「Rマークダウンの使い方」のRmdファイル (r-markdown.Rmd) 「Rマークダウンの使い方」
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今日からできる再現可能な論文執筆 国里愛彦(専修大学)・竹林由武(福島県立医科大学) 2020/10/31(土) 10:00-12:00 1 はじめに 本サイトは,日本心理学会第84回大会(以下,JPA2020)のチュートリアルワークショップ(以下,TWS)002「今日からできる再現可能な論文執筆」の事前準備と当日(2020/10/31(土) 10:00-12:00)の演習用サイトになります。本サイトもRStudioとRMarkdown(Bookdown)を使って作成されています。左の目次をクリックして移動するか,>をクリックして次のページに移動ください。 1.2 TWS概要 TWSの概要は以下になります。 再現性の危機への対処として,データ処理から論文執筆までの一連のプロセスの再現性を高める取り組みへの注目が高まっている。論文完成までには,(1)データの前処理,(2)統計解析,(3)論文
skimrとjanitorパッケージの上位互換っぽい気がする。 先日、summarytoolsパッケージを紹介するツイートを観測してから一部で人気沸騰中のsummarytoolsパッケージをちょっと触ってみたので記録として。 また、これに関連して集計系のパッケージを探していた過程でパッケージを紹介する記事を見つけたので、それらは niszet.hatenablog.com にまとめてあります。結構ありますね。 さて、summarytoolsパッケージをとりあえず気軽に使ってみます。基本的にsummarytoolsパッケージの出力はコンソールに出てくるのですが、summarytools::view()で受けることで、R Studio IDE上で実行している場合はViewer Paneに表示されるようになります。RStudio IDE以外で実行している場合は、ブラウザで開かれると思います。 そ
# パッケージ無かったらインストール、 if (!require("dplyr")) install.packages("dplyr") if (!require("tidyr")) install.packages("tidyr") if (!require("dbplyr")) install.packages("dbplyr") if (!require("magrittr")) install.packages("magrittr") if (!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2") #パッケージ読み込む library(dplyr) library(tidyr) library(dbplyr) library(magrittr) library(ggplot2)
本記事の内容 論文のテンプレート (rticles, papaja) 引用文献の管理 (RefManageR) 図表や数式 解析結果の報告ツール (sigr, statcheck, psycho, papaja) 便利ツール (wordcount, gramr) RStudioで論文を書く理由 RStudioで論文を書くモチベーションは、端的に述べるならば、再現可能性を高めるためです。再現可能性の高い論文(reproducible research paper)が必要とされる主な理由を3点, Mike Frank & Chris Hartgerink (2017)は, 以下のように述べています。 エラーを回避するため [Nujiten et al. (2016)]では, APA (American Psychological Association)形式の論文での,p値を用いた検定結果を報
本記事について R Advent Calendar 2019 2日目の記事です。 本記事執筆のモチベーション ゼミや講義でRを使いたいことがあります。しかし、インストールや初期設定、基本的な記法についての説明で時間を使ってしまうのはもったいないと思い、「これを事前に読んできて」と言えば済むような資料を用意したいと思いました(もちろんすでに、ネット上には有用な記事がたくさんあります)。もし同様の要望をお持ちの方がいらっしゃったら、本記事をご活用いただければ幸いです。 そういうわけで、本記事では、Rをまったく触ったことがない初心者を読者に想定しています。また、筆者の環境がWindowsであるため、同環境を事例として説明しています。 目次 RとRStudioのインストール RStudioの初期設定 RStudioの機能 Rの基本的な記法・使用方法 四則演算 代入演算子 その他の演算子 データの型
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