渡辺 利夫 (2010) (誰にでもできる) らくらく R言語

  • 渡辺 利夫, 2010: (誰にでもできる) らくらく R言語。京都: ナカニシヤ出版, 188 pp. ISBN 978-4-7795-0367-2.

まえおきは[兼子(2015)の本の読書メモ]と同じ。

本書は2010年に出た本。例文は Windows 上の R 2.9.2 を使っている。

前半(第3章まで)は、初心者むけのRの操作のてびき。

第1章では、コンソールから計算式をうちこむ方式で、とくに R でのベクトル変数や
行列(matrix)変数の使いかたの例を示す。その最後の節で、プログラムとデータをそれぞれファイルにつくっておいて読みこむ方法を説明し、あとの章ではその方法を使っている。第2章ではグラフィックス(R本体のグラフィックス機能)、第3章ではプログラミング言語としての機能の例を示す。

なお、第3章の最後の節では、「アンケート画面」で日本語文字を表示するためにまわりくどいことをやっているが、R処理系の新しいバージョンならばもっと単純にできるはずなので、ここは読みとばしたほうがよいだろう。

第4章から第8章は、統計学的手法 (仮説検定、分散分析、多重比較)のためのプログラミングで、基礎となる式は書いてあるが、統計学の教科書をあわせて勉強する人むけだろう。

折りかえしのあとに くわしい目次をつける。

== 目次 ==
はじめに
目次
1. らくらく R言語
– 1.1 R言語のインストールの方法
– 1.2 スカラーの演算
– – 1.2.1 Rの開始と終了の仕方
– – 1.2.2 加減乗除
– – 1.2.3 システム関数
– – 1.2.4 その他のシステム関数と実行したコマンドの保存
– 1.3 ベクトルの演算
– – 1.3.1 ベクトルの作成
– – 1.3.2 ベクトルの演算
– – 1.3.3 ベクトル形式のデータの統計量の算出
– 1.4 行列の演算
– – 1.4.1 行列の作成
– – 1.4.2 行列の演算
– – 1.4.3 固有値、固有ベクトル
– – 1.4.4 統計量の算出 (行の統計量、列の統計量)
– – 1.4.5 3次元配列
– 1.5 プログラムファイルとデータファイル
– – 1.5.1 プログラムファイルの作成
– – 1.5.2 データファイルの作成
2. R グラフィックス
– 2.1 座標軸に点をプロットする
– – 2.1.1 関数 plot
– – – 1) 引数 x, y
– – – 2) 引数 type
– – – 3) 引数 xlim, ylim
– – – 4) 引数 main, sub
– – – 5) 引数 xlab, ylab
– – 2.1.2 関数 par
– – – 1) 引数 bty, pty, tck, las, pin, fin
– – – 2) 引数 pch
– – – 3) 引数 lty と lwd
– – – 4) 引数 col, cex, font
– – – 5) 引数 mfrow
– – 2.1.3 関数 text
– – 2.1.4 関数 points
– – 2.1.5 関数 lines
– – 2.1.6 関数 abline
– – 2.1.7 関数 identify
– – 2.1.8 関数 locator
– 2.2 色の指定
– – 2.2.1 色番号
– – 2.2.2 色名
– – 2.2.3 関数 rgb, col2rgb
– – 2.2.4 関数 hsv, rgb2hsv
– – 2.2.5 グレースケール
– 2.3 形の指定
– – 2.3.1 関数 rect
– – 2.3.2 関数 polygon
– – 2.3.3 関数 grid.circle
3. R プログラミング
– 3.1 繰り返し文と条件文
– – 3.1.1 for文
– – 3.1.2 if文
– – 3.1.3 ifelse文
– – 3.1.4 while文
– 3.2 入出力
– – 3.2.1 入力文
– – 3.2.2 出力文
– 3.3 時間制御
– – 3.3.1 関数 proc.time
– – 3.3.2 関数 Sys.sleep
– 3.4 独自の関数の作成
– – 3.4.1 円を描くための関数 circle
– – 3.4.2 2次曲線を描くための関数 curve2
– – 3.4.3 統計の関数 sort.list2
– – 3.4.4 錯視実験用の関数 sakushi
– – 3.4.5 パラメータ推定のための関数 paraset
– 3.5 アンケート画面設計
– – 3.5.1 アンケートの画面の設計とアンケート項目の提示
– – 3.5.2 回答のキーボード入力
– – 3.5.3 複数のアンケート項目の提示
– – 3.5.4 複数の回答者による複数のアンケート項目の回答の保存
– – 3.5.5 回答をアンケート画面から入力する
4. 統計的仮説検定のための関数
– 4.1 χ2 検定のための関数
– – 4.1.1 適合度の検定
– – 4.1.2 独立性の検定
– 4.2 t検定のための関数
– – 4.2.1 2つの母集団の母分散は未知であるが、母分散が等しい場合
– – 4.2.2 2つの母集団の母分散は未知であるが、母分散は等しくなく、標本の大きさが等しい場合 (Cochran-Coxの方法)
– – 4.2.3 2つの母集団の母分散は未知であるが、母分散は等しくなく、標本の大きさが等しくない場合 (Welchの方法)
– – 4.2.4 対応のある t検定
– 4,3 回帰係数の検定のための関数
– 4.4 相関係数の検定のための関数
– – 4.4.1 無相関検定
– – 4.4.2 2つの相関係数の差の検定
– 4.5 F分布を利用した検定
– – 4.5.1 F分布を利用した分散の同質性の検定
– – 4.5.2 F分布を利用した関数の適合度の検定
5. 分散分析のための関数を作る (標本の大きさが等しい場合)
– 5.1 1要因分散分析のための関数
– – 5.1.1 対応のない1要因分散分析のための関数
– – 5.1.2 対応のある1要因分散分析のための関数
– 5.2 2要因分散分析のための関数
– – 5.2.1 対応のない2要因分散分析のための関数
– – 5.2.2 1要因において対応のある2要因分散分析の関数
– – 5.2.3 2要因において対応のある2要因分散分析の関数
6. 分散分析のための関数を作る (標本の大きさが異なる場合)
– 6.1 対応がなく、標本の大きさが異なる場合の1要因分散分析の関数
– 6.2 対応がなく、標本の大きさが異なる場合の2要因分散分析の関数
– 6.3 標本の大きさが異なる、1要因(要因2)において対応のある2要因分散分析の関数
7. 多重比較のための関数を作る
– 7.1 1要因分散分析後の多重比較 (WSD検定) のための関数
– 7.2 標本の大きさがすべて等しい場合の2要因分散分析後の多重比較 (WSD検定)のための関数
– 7.3 標本の大きさが異なる場合の2要因分散分析後の多重比較 (WSD検定)のための関数
8. データ解析を体験する
– 8.1 t検定を体験する
– 8.2 分散分析、および、多重比較を体験する
– 8.3 データ解析の解答例
– – 8.3.1 能力 V のデータの解析
– – 8.3.2 能力 W のデータの解析
R言語基本関数一覧

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