1.1 基本データ

2.1 統計解析を主とした環境

• オープンソース
  • コードが公開されています
• クロスプラットフォーム
  • Windows, Mac, LinuxでもOK
• (基本的に)CUI
  • むしろ喜べ、コードを叩ける幸せを
• 非常に活発!!
  • 書籍やWebなど情報たくさん!
  • 全国各地で勉強会が開催!

2.2 Rのいいところ

• 基本無料
  • 無課金(?)でもいけるけど、学習コストなどは(場合によっては)他より発生するかも
• 実装がはやい
  • 世界中のいろんな人が開発してるので、大抵の分析は誰かが実装してる
• 自分で実装できる
  • やりたい分析がみつからない→「なら自分で作ればいい」
• 大抵のことはRで完結
  • 本当にいろんなことができます

2.3 Rでできるいろんなこと

• Office suite系も
  • ドキュメント作成、集計表、グラフ、プレゼンスライドもOK
• 普通は専用ソフトが必要なことも
  • テキストマイニング、シミュレーション、Webスクレイピング、地図統計もOK
• 疲れた時の気分転換も
  • ライフゲーム、数独、マインスイーパも…

2.4 Rのちょっと残念なところ

• 速くは、ない
  • 処理にもよるけど最速ではない
• 英語が中心
  • 特にヘルプは全て英語
• 文字コードの闇
  • ｳﾜｧｧｧｧ

3.1 Rのインストール

3.2 Windowsへの導入

• baseをダウンロードしてインストール
  • 日本語で可能です
  • よっぽどな理由がない限り32bit版は不要です
• Rtoolsもダウンロードしてインストール
  • 今後のことを考えて、入れておくことをおすすめします

3.3 MacOSへの導入

• Mavericks(10.9)以降
  • R-3.3.0.pkgをダウンロードしてインストール
• Snow Leopard(10.6)- Mountain Lion(10.8)
  • R-3.2.1-snowleopard.pkgをダウンロードしてインストール
• それより前
  • まじでかー
• Homebrewを使用する場合
  • おググりください

3.4 Linuxへの導入

大丈夫、君ならきっとできるさ。

4.1 Rの統合開発環境

• いろんなことが楽にできます
  • クロスプラットフォーム
  • 「プロジェクト」としてファイルを管理
  • 様々なファイルを編集可能
  • コード補完機能、データ読み込みなど
  • 出力もラクラク etc…

4.2 RStudioのインストール

• 安定版
  1. 「RStudio」で検索
  2. RStudio.comへ移動
  3. 該当するOSを選択してダウンロード→インストール
• preview版
  1. https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/preview/
  2. 該当するOSを選択してダウンロード→インストール

特に設定は(現時点で)考えなくていいです。さっそく起動させましょう

4.3 RStudioの画面

4.4 RStudioの各ペイン

4.5 RStudioの各ペイン

4.6 RStudioの各ペイン-右上

4.7 RStudioの各ペイン-右下

4.8 詳細は省略…

• RStudioは「Rを便利にするもの」
  • それ以上でもそれ以下でもない
  • Rが使えないと意味がない!!
• まずはRStudioチートシート(英語)を一読しましょう
  • RStudio IDE Cheat Sheat

5.1 Hello, World

コンソールの使い方

以下が「コマンド?」状態:

>

試しに以下のコードをコンソールに入力してEnter

1+1

ついでにこれもやってみよう

41^2*271^2

5.2 関数を使おう

2の平方根を算出するには?

sqrt(2)

## [1] 1.414214

• 関数とは「inputに対して決まった命令を実行してoutput」
• 上の場合、2という値を「その平方根を計算」して1.4142136を出す
  • この2を引数(Arguments)といいます
  • そして出てきた結果が出力(Value)です
• 関数は、関数名(引数, 引数, 引数, …)という感じで書きます

5.3 オブジェクトを使おう

Rは数値や文字などをオブジェクトという単位で管理

# 今夜のbeerは500円です
beer <- 500
# beerの値段をRに聞いてみる
beer

## [1] 500

• このbeerがオブジェクトです
  • 変数に感覚が近いです
  • いろんなものを入れて管理できます

5.4 オブジェクトに文字列を

# 文字列を入れるときは""で挟む
drink <- "beer"
drink

## [1] "beer"

# c()関数でまとめて入れることも可能
drink <- c("beer", "sake", "shochu")
drink

## [1] "beer"   "sake"   "shochu"

5.5 オブジェクトに数値を

# 数値もまとめて可能
price <- c(500, 650, 450)
price

## [1] 500 650 450

# こんなこともできます
seki <- 1:10
seki

##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

5.6 オブジェクトを操作

# 2つ目の要素にアクセス
price[2]

## [1] 650

# 平均価格を算出しましょう
mean(price)

## [1] 533.3333

# 税込価格を計算しましょう
price * 1.08

## [1] 540 702 486

5.7 data.frameとは

簡単に言えばスプレットシートみたいな形のデータ

head(iris, 4)

##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
## 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
## 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
## 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa

• 列が変数、行が1サンプル
• 列の長さは全て同じ(矩形)
• 扱い方は別途説明

6.1 パッケージって何?

• すごくざっくり言うと関数とかデータセットとかをまとめたもの
  • ツールセットみたいなイメージ
  • Rでできることを広げてくれます
• 現在CRANに登録されているパッケージ数はこれで調べられます:

nrow(available.packages())

6.2 パッケージのインストール

例としてggplot2を使ってみます

install.packages("ggplot2")

• これでインストールできます
• たまにエラーを返すことがあります
  • 多くはパッケージの依存関係が原因です
  • OSによって違ったり、そのマシンの環境によっても違ったり…
  • 難しかったら身近な詳しい人や「Rなんでも相談室」で聞きましょう

6.3 読み込みと実行

散布図を描きます

# パッケージをRで読み込む
library("ggplot2")

# この中のggplot()関数を利用
ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, col=Species)) +
  geom_point()

7.1 Webで資料を探す

• Rjpwiki
  • Rに関する日本のWiki。情報量膨大
• seekR
  • Rに特化した検索エンジン
• 山口大学教育学部心理学選修
  • オンラインセミナーでは動画でわかりやすく説明
    • RStudioについてもあります
  • Rチュートリアルセミナーテキストも公開
• RStudioチートシート集
  • RStudio IDEとBase Rはぜひ一度みてください。

7.2 おすすめの書籍

7.4 勉強会に出よう

7.5 SNSやチャットを活用

Twitter

• Rユーザーをフォローしてみよう
  • いろんな情報がガンガン垂れ流されてきます
• うまくいかないことをTLに流してみよう
  • 誰かがそっと教えてくれるかも?

r-wakalang

• “r-wakalang”もしくは“r-wakalang GitHub”で検索!
  • すごい人たちが質問を待ってます
  • 眺めているだけでも勉強になります

Enjoy!