つまずかないR言語入門（基本統計、箱ひげ図）

数値データで構成されたベクトルには、統計関数が使える。

マイクロソフトのEXCELでも、SUM（合計）などが使えるが、
ほぼ同じように

> x<-c(1,2,3,4,5)
として、xに代入された数値の合計を求めるには
> sum(x)
[1] 15
となる。

同様に、平均値(mean)を求めるには
> mean(x)
[1] 3

最大値を求めるには
> max(x)
[1] 5
最小値は
> min(x)
[1] 1

統計的な値をみるにはsummaryを使うと、全体像がよく判る。

> summary(x)

Min.	1st Qu.	Median	Mean	3rd Qu.	Max.
1	2	3	3	4	5

また、箱ひげ図を使うと、直感的に、全体が俯瞰できる。
例えばこんな感じ。

> boxplot(x)

例題としては簡単過ぎるが、コマンドの意味と、それがどんな作業をするかを理解してもらえれば
嬉しいです。
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つまずかないR言語入門（代入とベクトルについて）

Ｒを電卓替りにつかう人はいるかもしれないが、一般には
統計処理に使うはずだ。

そこで、代入という考えが必要となる。
変数xに複数の数値（ベクトル）の1,2,3,4,5
を代入することを考えてみると、
> x<-c(1,2,3,4,5)

とすれば、xという箱に数字列1,2,3,4,5を代入できる。

xに何が代入されたかを確認しよう。

> x
[1] 1 2 3 4 5

ここで覚えておかなくてはならないのが、
<-

という不等号の
< 小なり、よりしょう、未満、レスザン（less than）
という不等号と、

-　マイナス記号。

これを組み合わせることで、左辺に右辺の数字列他が
代入可能となる。

同様に
> y<-c(6,7,8,9,10)
> y
[1] 6 7 8 9 10

としても、xとyの演算は可能となり、
> x+y
[1] 7 9 11 13 15

> x*y
[1] 6 14 24 36 50

> y-x
[1] 5 5 5 5 5

こんな感じです。

さらに、xのベクトルが３より大きいかと
いう演算では、

> x>3
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE

となり。後ろ２つの４，５が３より
大きいことが分かる。

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つまずかないR言語入門（除算以降、べき乗や平方根について）

前回までで、いわゆる四則演算の例をしめした。

除算の場合、余りを求めたいことがある。

それには%%を使う。

> 7%%2
[1] 1

という風に使える。

べき乗は

＾（アクサンシルコンフレックスと読むらしい）
を使う。

> 3^3 [1] 27

または**を使って
> 3**3
[1] 27
としても可能。

これで3*3*3=27
と同じ結果が得られる。

ルートはどうするか。

> 10^(1/2)
[1] 3.162278

もしくは、
> sqrt(10)
[1] 3.162278

と記述すれば平方根の計算が可能となる。
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つまずかないR言語入門（インストールから電卓替わりに使用するまで）

さて、Windows版をダウンロードすると、インストール する場所を聞いてくる。

一般的には、c:ドライブのsystemフォルダー にＲというフォルダーを作ってくれて、そこに インストールすると同時に、解凍を始める。

ここで問題になるのが、作業フォルダー。

Ｒで、使用したファイルなどを複数回使う ことがあり、それらを保管しておく場所を 作業フォルダーと呼ぶ。

この作業フォルダーをどこにおくかは あとの作業性にも影響するので、決めて おく必要がある。

ただし、この場所は、Windowsであれば、 Ｒのショートカットを右クリックし、プロパティ をみることで、確認可能だし、場合によっては プロパティを直接操作して、書き直すことも 可能なので、あまり心配しなくても良いかも しれない。

ちなみに、LINUX系（ＵＮＩＸ系）の場合は、 cdなどのコマンドをたたくことで、変更する ことは可能となる。

さて、Ｒの機能を知るうえで、電卓の 替わりになることを知っておくのも無駄 にはならない。 具体的には
>
のプロンプトがでるので、

通常使う四則演算は記録を残しながら、容易に実現できます。

加算
> 1+2
[1] 3

減算
> 4-1
[1] 3

乗算
> 1*3
[1] 3

除算
> 4/2
[1] 2

という感じです。

演算の順序も
> 1+2*3
[1] 7

> (1+2)*3
[1] 9

と、算数の公式通りに記述すれば良いようです。 計算を終了するときは

> q()
と入力すると、 別のWindowに 作業スペースを保存しますか？ と聞いてくるので、とりあえず、いいえ(N)を 押して終了しましょう。

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つまずかないR言語入門

Ｒ言語が注目を浴びている。 SPSS（IBM）やSASと同等な統計処理能力があるが、これら商用ソフトとことなり、 フリーソフトであることと、CUIが基本であるため、とつきにくいという点が 良く言われる。
そのため、その使用方法を解説する講座が、法外な（個人的な見解ですが）料金で 開催されていることがある。
いっそのこと、自分の備忘録を兼ねて、Ｒの入門から、ビジネスで必要と思われる 統計手法まで、ポツポツと書いていこうかと思い立った次第。

個人的背景でいえば、大学は理工系で、統計解析は当然授業で習った。 会社に入ってからは、マーケティングを主たる業務として、ダイレクトメール のレスポンス解析の必要性から、多次元分析に足を踏み入れ、その後「Ｒ」の 存在をしり、会社ではWindowsXPからWindows7に移行というか移植を敢行。

家庭では、UBUNTU上でのＲとWindowsでのＲを実践中。

このブログでは、メインと思われるWindows7上での「Ｒ」言語について、 説明したいと思う。

お約束通り、ソフトウェアのダウンロードから。

Ｒは、開発プロジェクトの本家であるThe R Project for Staticstical computingのサイトに多くの情報が集まっているが、ダウンロードに関してはCRAN（The Comprehensive R Archive Networkの略）のなかにミラーサイトが詳細に 記されているので、その中のJAPANの筑波大学あたり を利用するのが、インターネット資源の浪費をしないためにはいいのではないでしょうか。

上記にリンクすると

Download R for Linux
Download R for (Mac) OS X
Download R for Windows

とそれぞれ自分の環境に合わせた一覧がでるので、そいつをクリック。

ブログ執筆時点ではWindows版は R-3.1.2 for Windows (32/64 bit)が最新版となっており、

容量は５４MBとのことなので、説明の順番が逆になってしまったが、 自分のPCのハードディスクの容量を確かめておく必要があります。

つぎは、ダウンロードからインストールまで説明します。

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