2018/01/24 に実施した初心者向け講習会の資料です。参加者22名。

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https://www.r-project.org/about.html

3. 1: int main(int argc,char
2: int i=0;
3: char c;
4: while(i==0){
5: c=getchar();

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7. https://www.r-project.org/about.html

8. https://www.rstudio.com

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> 1+1
> 100/3
> 100/3*3
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> (3+5)*7
> 3+5*7 # 結果が違う

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✓
✓
✓
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> 2^16
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> sin(pi/2) #
> exp(1) #
> factorial(10) #
> choose(5,2) #
sin
⇡
2
10!
5C2
e1

16. > plot(c(5,5,4,3,3,4,1,1))
> x=c(5,4,3,3,1,4,1,1) # 変数に代入
> plot(x) # スッキリ
> plot(x,type="b") # これ、何のデータ？
> plot(x,type="b",ylim=c(6,1))
> yr=2010:2017
> plot(yr,x,type="b",ylim=c(6,1))

17. > x # 変数名のみ入れると内容の表示
> x+10 # 数学のベクトルとは違う
> x+c(10,100) # 長さが違うものを足すと？
> x[1] # 最初の数値を取り出す
> x[c(1,3,5)] # 1,3,5番目を取り出す

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21. > read.csv("carp.csv") # 画面に出ちゃう
> c=read.csv("carp.csv") # 変数cに保存
> c # 読めたか確認
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> c$身長 # 「身長」という名前の列
> c$身長[3] # その三番目の値
> mean(c$身長) # 身長の平均

22. > c$BMI=c$体重/(c$身長/100)^2 # BMI を計算
> c[c$BMI>30,] # BMI が30より大きい選手
BMI =
Weight(kg)
Height(m)
2

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25. ✓ summary(c)
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26. > # BMIが26より大きい選手のsummary
> summary(c[c$BMI>26,])
> # ポジションごとの身長のsummary
> tapply(c$身長,c$ポジション,summary)

28. > hist(c$身長)
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> # ヒラギノ角ゴシックをW3使うように指定
> par(family = "HiraKakuProN-W3")
> hist(c$身長)

29. > hist(c$身長) # 度数分布図
> barplot(table(c$ポジション))
> plot(c$身長,c$体重) # 散布図
> plot(c) # 散布図行列
> plot(c[,c(4,5,6,9)])
> boxplot(c$身長) # 箱ひげ図
> boxplot(c$身長[c$ポジション=="投手"],
c$身長[c$ポジション!="投手"],
names=c("投手","それ以外"),ylab="身長")

30. > install.packages("psych")
> library(psych)
> pairs.panels(c[,c(4,5,6,9)])

34. > plot(c$体重 ~ c$身長)
> result=lm(c$体重 ~ c$身長)
> abline(result)
> summary(result)

35. > summary(c$投)
> binom.test(13,13+56,0.1)
> cp=c[c$ポジション=="投手",]
> summary(cp$投)
> binom.test(11,11+23,0.1)

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