・Microsoft R Client
・オープンソース
代入は\"<-\"を使います。 1.
※定期的にメンテナンスを実施しておりますが、一部情報が古い場合がございます。ご了承ください。Microsoftの「Microsoft R」シリーズについて紹介。
テスト自動化とモニタリングによるサービス安定提供の秘訣 〜テスト自動化をもっと手軽に！米国発・業界注目ツールHeadSpin活用事例〜 Windows7 終了より影響大！？ 成功事例に学ぶ、“手ごわい” Microsoft旧製品の移行・クラウド化 With/Afterコロナ時代のIT体制を考える 〜リモートワークへの対応は、IT体制の拡充&効率化の入口〜OSS×Cloud ACCESS RANKINGfacebooktwitter なにやらR言語界隈が盛り上がってるそうで。統計とか機械学習とかの内容ではなくプログラム言語としての部分ですのでご注意を。また、１からしっかりではなく、他の言語と違っているところ中心です。追記：統計の機能が盛りだくさんのスクリプト言語です。以下をインストールします。RStudioはR用のIDEです。R言語単体のインストールでも簡易なエディタはついてきますが、何かと便利なRStudioがおすすめ。まずは基本から。この辺は何らかのプログラム言語触っていれば問題ないかと。Rでの変数命名は少し変わっています。のように使われます。変数の型を確認する場合はtypeof()やmode()やclass()を使います。変換は参考：ここもさらっと。関数定義はこのあたりからR言語っぽくなってきます。各要素へのアクセスは大かっこ"[]"で指定します。他の言語の配列と一緒と思いがちですが、配列ではなく"ベクトル"です。数学的な意味で。数列などのベクトルを生成したい場合がよくあります。これもまた高機能で、日付の生成なんかもできます。今の例では数値を数個書いているだけで面白くないですが、実際にR言語を使う際は何らかのデータ数万件などをベクトルで扱うことになります。…大体なんでもある。Excelの計算式名を参考にすると何かしらある。Rでデータ分析をする際にはこのdata.frameと言われる形式で保持することが多いです。分析用関数も引数にこの形式のデータを受け取る場合が多いです。data.frame(列名=ベクトル[,…])の形で定義します。データ量が多くなった場合はhead()を利用すると先頭数行だけ表示できます。次に特定の行や列の参照です。基本的に行や列の参照はdata.frameにデータを保持するわけですが、そうすると、各列ごとに合計値を出すだとか、行ごとの最大値を見つけるといったように行ごと列ごとに処理を行う機会が多々あります。使い方は例えば列ごとに合計値を出す場合は処理関数は自分で記述することもできます。注意点は関数に渡している引数です。行ごと（もしくは列ごと）に処理しているのでこの引数は１行（もしくは１列）の"ベクトル"が入ってきます。また、自作関数に複数の値を渡したい場合は第４引数以降に書けます。applyは単に行と列の処理だけでなく、よく使う処理を実現できるようにapplyの亜種が幾つかあります。などなど。詳しい使い方は今回は省略しますが、こんなことができますという例だけでも載せておきます。テストの点と血液型のデータがあったとして、、、参考："? r言語の入門者～中級者向けのページです。r言語の使い方を手とり足とり教えます！rに初めて触れる方でも、分かりやすい構成にしてあります。また、rによる代表的な統計解析を自作関数例を交えて紹介しています。リンクをクリックすると、各説明ページ（別ページ）に飛びます。 ・統計分析用開発言語「R」のMicrosoftによる拡張版
変数定義は初期化や型宣言は意識せずそのまま変数 <- xxxとします。 2. rを用いて統計学を解説します！ 今回は記述統計のなかでも、共分散・相関係数と呼ばれるものについて解説し、rでの実践方法もお伝えします。 2つの変数をもつデータについてこれから扱っていくので、変 … R言語ではライブラリとは呼ばれず「パッケージ」と呼ばれており、Pythonと同じく機械学習の処理の手助けをしてくれる多くのパッケージが存在します。中でも特に人気が高いパッケージをご紹介します。 dplyer. 【解説テーマ】
データサイエンスを学ぶ基礎学問実装関連記事AIビジネス動向当メディアについてAIのプロに相談する2016/07/212020/05/20ライター：R言語の入門者～中級者向けのページです。※当サイトでは、”R言語”を、省略して”R”と記述することもあります。 目次これからR言語の勉強をしたいと考えている方、もしくは今すぐにでもRを使って解析をしたいと考えている方に向けたページです。当ページは、「プログラミングも初心者です」という人も読んで分かるようにしてあります。Rプログラミングで出来ることは本当に沢山ありますが、その中でも特に入門用に厳選して構成しました。多くの方が当ページでR言語入門を果たしていただければ幸いです。完全な初心者の方は、また、代表的な解析については、当サイトに掲載されている、R言語とは、オープンソースのフリーソフトウェアであり、プログラミング言語の一種です。そして、統計的なデータ解析・データ分析に特化したスクリプト言語です。統計解析用の言語なので、ほかのプログラミング言語のように汎用性は有りません。代わりに、さらに、データの操作に対しても非常に柔軟性があり、ほぼ自由自在にデータを処理することが可能です。Rで使える便利なコマンド、いわゆる、”技”というものはたくさんあり、覚えれば覚えるほどRをより便利なツールとして使いこなすことができるでしょう。R言語は、統計学や機械学習がビジネスや医療の面でその役割を強めていくに従って、ますます重要性が高まってきている言語です。世界中のデータサイエンティストが競い合うデータ解析コンペ、また、Rユーザーの数も年々増えていて、R言語の実行環境がまだインストールできていない方は、ご利用のOSに合わせたRをインストールしてください。Rでベクトルと呼ばれるリストの扱い方や、行列の操作の基礎を解説しています。基本的な計算や、演算子の使い方、行列の列ごとの参照・行ごとの参照は、ここでマスターしましょう。Rではデータフレーム型（行列に似ている）という形式でデータの操作をします。csvファイルやテキストファイルをデータフレーム型として、Rに読み込み、各種の操作する方法について解説しています。おまけとして、R言語でよく使う便利なコマンド（関数）をまとめておきました。今すぐ覚える必要はありませんが、よく使うので必要に応じて読むようにしてください。また、第３回以降で使っているコマンドとその使い方も載せてあります。いよいよ解析に入ります。仮想の統計データを用いて、回帰分析による統計処理を行います。R言語では解析の処理関数が、もともと用意されているのがほとんどです。回帰分析も既存の関数”lm()”を使えばいいだけです。ということで、”lm()”使い方を紹介しています。また、p値やt値、信頼区間など解析結果の細かい参照の仕方もここで紹介しています。単回帰・重回帰共にここで紹介しています。ここでは、関数定義と関数呼び出しの方法を解説しています。Rでも他のプログラミング言語と同様に、関数名を自分で指定した自作関数を作れます。自作関数を使うことで、よりすっきりとした分かりやすいプログラムになる上に、よく使うものは関数として作っておくことで、プログラムを組まなくてもすぐに使えて非常に便利です。是非、使い方を覚えておきましょう。Rでは、R上でグラフを作成することも出来ます。データフレームのグラフ化したい部位をグラフにプロットする方法を紹介しています。また、回帰分析の結果の回帰直線を引く方法、さらには、それをR上だけではなく、画像ファイルとして保存する方法まで解説しています。Rには便利なパッケージ（ライブラリ）がたくさんありますが、全てがそのまま使えるわけではなく、手動のインストールを必要とするものもあります。ここでは、その方法を紹介していきます。使いたいパッケージを、自分でインストールできるようになりましょう。コピーアンドペーストして、１行ごとに実行することで、1～6回の復習ができるプログラムを載せてあります。また、入門をお急ぎの初心者の方にも最適です。R言語では、ほとんどの確率分布のグラフや、ヒストグラム、箱ひげ図などを簡単に描画することができます。ここでは、Rによる、グラフや図の描画の一部をご紹介いたします。回帰分析から、回帰係数やp値やt値などの、各種結果をcsvファイルに出力するまでの一連の流れを行ってくれる、自作関数を掲載しています。是非お役立てください。目的変数が２値データである場合に使う回帰分析、ロジスティック回帰分析の方法を解説しています。また、こちらもcsvファイルへの出力まで行う自作関数も掲載しています。Rのsurvivalというパッケージには、条件付きロジスティック回帰分析を行うための関数clogit()が含まれています。この関数の使い方と、解析からcsvファイルへの出力までを行う自作関数を、掲載しています。Rで相関係数を求めるR用の関数”cor()”の使い方を紹介しています。（ピアソン・スピアマン）また、相関係数に関する検定を行う関数、cor.test()の使い方もここで紹介しています。一度に多量の相関係数とそれに関する検定を行なってp値を出力する自作関数も用意したので、お役立てください。R言語を使って、t検定を行う方法を解説しています。t検定には様々な種類が有り、等分散仮定、不等分散仮定、ウェルチの検定、ウィルコクソン検定など、幅広く紹介しています。また、結果の見方についての解説もここで行っています。最後に、結果の出力までを行う、そのまま使える自作関数も用意しています。Rでカイ二乗検定を行うための関数chisq.test()の使い方を紹介しています。また、2列のデータに対して、独立性のカイ二乗検定を行なって、結果をcsvファイルに出力する自作関数を作成しました。ぜひお役立てください。データ数が少ない場合、カイ二乗検定によるカイ二乗分布近似は、不正確になります。そのときには、フィッシャーの正確確率検定を使います。こちらも、解析結果までの出力を行う、自作関数を作成しましたので、お使いいただければと思います。散布図をプロットして画像ファイルとして保存する自作関数です。2列のデータを入れることで、データの列名に応じて自動的にファイル名を決定して、出力します。for文と組み合わせて使うことで、一度にたくさんの散布図を出力して見比べることが可能です。重回帰分析の説明変数の選択には様々な手法が有りますが、ステップワイズの変数選択法はそのうちの一つです。ここではステップワイズの変数選択法を、行う自作関数を載せています。解析だけでなく、単にデータを集計（最大値、最頻値、25%点など）するだけでもR言語は便利なコマンド（関数）がたくさんあります。データ集計に使えるコマンドをまとめました。また、実際に集計に使える自作関数も用意しました。R言語では試行をシミュレーションするための関数sampleが用意されています。それの使い方をコインとサイコロを例に説明した後、サイコロの和のシミュレーション結果を棒グラフ化しています。一般的にそれは正規分布に近い形になることは知られていますが、それについて検証しています。ROC曲線によるカットオフの決め方はざまざまな手法がありますが、ここではYouden IndexによるカットオフをR言語でどのようにプルグラムするか、簡単に載せています。データがあれば、そのまま使えるように自作関数の形にしました。回帰分析を、回帰係数の信頼区間は自動で計算されます。ここでは、重相関係数の信頼区間も出力する方法について紹介しています。ベクトルに要素を追加するときはc(追加元のベクトル,追加したい要素)で追加できますが、追加元のベクトルにその要素が無ければ、追加して、あれば追加しない、という関数を作りました。Mac版のRで、マルチバイトな文字があります。というエラーが出てcsvファイルの読みこみや書き出しが出来ないと言うことがあります。これは、オプションに fileEncoding=”CP932″ と指定することで解決することがあります。Rでは、同じプログラムや関数で、同じデータを分析しても解析結果が変わることがあります。それは、解析用の関数の中で乱数を用いている部分があるからです。その解決方法はset.seed(125)などとして、シード値を固定することで使用する乱数を固定することです。 当サイトは、初心者により分かりやすい解説を目指して随時改善をしてまいります。もし、何かご意見、ご要望がございましたら、ライター：コメントを残す©︎ AVILEN Inc. 2020