統計分析ソフトの使い方

ダウンロードとインストール

Rは変数宣言などをする必要がなく、コーディングもシンプルな言語です。
WEB上でたくさんのライブラリーを作られているので、そのライブラリーを呼び出すだけで、複雑な手法を使うことができる。
複雑なアルゴリズムなのにもかかわらず、わずか数行で記述することができる。
また、グラフィック描画にも優れており、ggplotというグラフィック描画ライブラリーを使うと非常に見やすいきれいなグラフを作ることができる。

ダウンロードとインストール

データの入力

プログラムをコンソールに直接入力して実行することもできますが、Rでは「スクリプト」にプログラムを記述して実行する
スクリプトにプログラムを書く⇒実行

• 実行の仕方：「Ctrl」+「R」（「Ctrl」を押しながら「R」）
• 保存：「Ctrl」+「S」
• やりなおし：「Ctrl」+「Z」
• 進む：「Ctrl」+「Y」

Rでのコメントアウトは”#”

データの入力

C( )で複数のデータをまとめて入力

平均・分散の計算

「R」では、平均・分散を簡単に計算することができる

• 平均を求める関数：mean()
• 分散を求める関数：var()

「R」では分散は「不偏分散」として定義されていることに注意

「Ｒ」での平均・分散の計算

データの視覚化

ヒストグラムや散布図を描いて視覚化することができる
ヒストグラムの作成
基本的な文法
hist()で利用できる主な引数

• breaks : 階級幅の設定
• prob: Y軸の取り方（頻度、確率）

成績データ
2つの学校A,Bにおいて、1年生の数学の学力の差があるかどうか調べるため、A校から8人、B校から7人を無作為に選んで、実力テストを実施したところ、次のような結果が出た。

次のプログラムでヒストグラムを描くことができる

A <- c(75,72,86,97,83,67,90,78)
B <- c(71,80,53,63,85,62,55)
par(mfrow=c(2,1))
br <- seq(40,100,10)
hist(A,breaks=br,prob=T)
hist(B,breaks=br,prob=T)

乱数の生成

Rでは、種々の乱数を発生させることができる
今回は、正規乱数を発生させて、そのヒストグラムを描きます

• 正規乱数を発生させる場合と同じ要領で、様々な乱数を発生させることができる

正規乱数を発生させるための関数
rnorm(n=標本数,mean=平均,sd=標準偏差)

次のプログラムでヒストグラムを描くことができる

data <- rnorm(n=1000,mean=0,sd=1)
hist(data,prob=T)

散布図を作成

基本的な文法
Plot(x,y)

成績データ
ある高校の無作為に抽出した7人の物理と数学のテスト結果である。

次のプログラムでヒストグラムを描くことができる

x <-c (55,70,75,65,80,60,81)
y <-c (65,70,80,70,90,65,95)
plot(x,y, xlab="物理",ylab="数学")