Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き（７章の補足） apply系関数の使い方 updated on 2014-08-25 統計処理は、たくさんのデータを使って行います。 プログラミング言語の多くは、多量のデータの処理を効率よく記述できる 文法が用意されています。R は、特にそうした機能が充実しています。 たとえば、 a <- c(1, 3, 5) a <- a + 1 と書けば、a の３つの要素すべてに 1 が加えられて、2, 4, 6 となります。 同じことは for ループでもできます。 for (i in 1:3) { a[i] <- a[i] + 1 } けれども、このような書き方をするとプログラムが長くなるし、実行時間が余計にかかることもあります （参考： Perl, R, Ruby, C++ で作成したプログラムの実行速度の比較）。 Rでは、for ループを使わず
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| Top Page | プログラミング | R 自動化 目次 | R でプログラミング： 索引 文法・データ処理 因子 8 因子で色・シンボルを変える 8 オブジェクト 3 関数 1 欠則値 2 関数を定義する 1 繰り返し構文 7, リ 作業スペース 9 作業ディレクトリ 1 条件分岐 7 正規表現 11 総称的関数 4 添字（ベクトルの） 8 代入 1 データフレーム 2 条件指定による行の選択 2 列の追加 8 ファイルへの出力 表 引数：値渡しと参照渡し 9 変数 1 寿命 9 有効範囲（スコープ） 9 ファイル出力（データの） 3 ファイル出力関数 表 ファイルの有無の確認 10 プログラムファイル 1 ファイルの読み込み データフレームへ 2 ベクトルへ 11 ベクトル 2 リスト リ 連続した数の例 7 break 7 for 7, リ function 1 if / el
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R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き started on 2005-06-06 updated on 2017-09-16 竹中明夫 この文書は，フリーの統計解析・作図システム R を使って， データの一括処理と図化のプログラムを書けるようになるためのチュートリアルです． R の経験がまったくなくても読めるように書いています． ただし統計解析手法そのものについての解説はほとんどしていません． ひとつ覚えた統計解析用の関数を使って、 数十セットのデータを一度に処理しりたいとか、 ついでに自動的に作図してしまいたいとか、 統計解析の前にデータを一通りグラフにして全体像を見たいとか、 解析・作図の手順をプログラムとして書きとめ、 再利用できるようにしたいといった要望に応えるための文書です。 まずは はじめに：この文書のねらい をごらんください。 終りにでも、この文書の守備範囲に触
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