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ブックマーク / cse.naro.affrc.go.jp (6)

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    データフレームとは データフレームとは data.frame クラスを持つリストのことであり,数値ベクトルや文字ベクトル,因子ベクトル(文字型ベクトル)などの異なる型のデータをまとめて1 つの変数として持っている.外見は行列と同じ 2 次元配列であるが,データフレームの各行・列はラベルを必ず持ち,ラベルによる操作が可能である点が普通の行列と異なる.しかも各列の要素の型はバラバラでも構わないので,ベクトルやリストで持っているデータをデータフレームに変換することで統計解析がやりやすくなる. 数値ベクトルと因子はそのままの状態で含まれ,非数値ベクトルは因子に強制変換される.データフレームに変数として現れるベクトル構造は全て同じ「長さ」を,行列構造は同じ「行サイズ」を持たなければならない. データフレームの作成例 データフレームを作成する方法は以下のような方法がある. ベクトル(や行列,リストなど

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    統計量 四則演算や初等数学関数は既に扱ったので,ここでは基的な統計量を求める関数を紹介する.まず,10人 の患者から成る 2 グループ x,y にそれぞれ異なる睡眠薬を飲ませ,睡眠時間の増加を示すデータを準備する. x <- c(0.7,-1.6,-0.2,-1.2,-0.1,3.4,3.7,0.8,0.0,2.0) # グループ 1 の睡眠時間の増加を示すデータ y <- c(1.9, 0.8, 1.1, 0.1,-0.1,4.4,5.5,1.6,4.6,3.4) # グループ 2 の睡眠時間の増加を示すデータ

  • 統計解析用フリーソフト・R-Tips

    R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです.さまざまなプラットフォーム(OS)に対応しており,誰でも自由にダウンロードすることができます.それにも関わらず,世界中の専門家が開発に携わっており,日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています.とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです.このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R(と一部 Linux 版 R )でコマンドを調べた足跡です. ちなみに,この頁の内容を新しくした書籍は こちら ,電子書籍版は こちら で販売されております.

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    作業ディレクトリの変更 データを扱う際,まず,データがあるディレクトリ(フォルダ)に作業ディレクトリを変更する必要がある.作業ディレクトリの変更方法は こちら を参照されたい. データフレームの作成(テキストファイルから) 以下に出てくるデータは全て作業ディレクトリにあるものとする.もし,データが作業ディレクトリに無い場合は,ファイルを指定する場所にファイルのパスを指定すればよい(例:x <- read.table("C:/data.txt") ). data01.txt のようなデータは,関数 read.table() で読む.データファイルに列名が無いので,R が勝手に列名を決めている.

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    Microsoft EXCEL のデータ(もしくは Open Office の calc のデータ)を R へ読み込む際のテクニックをいくつか紹介する. csvファイルに保存する方法 目的は関数 read.csv() で読み込める形式にすることである(前節の data05.txt の状態).まず,EXCEL ファイルを開き,メニューの [ファイル] の [開く] から,[名前をつけて保存] を選択する. 保存する名前をつけた後,次に [ファイルの種類] から [CSV カンマ区切り] (Open Office の calc ならば [テキスト CSV] )を選択して保存する.Windows 版 R の場合は以下のようになる. Mac OS X 版 R の場合は以下のようになる.

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