HiroshimaR5_Intro

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Information about HiroshimaR5_Intro

Published on September 18, 2015

Author: sakaue

Source: slideshare.net

1. 阪 上 辰 也 @sakaue ご挨拶:目的と活動内容

2. Agenda 1. 自己紹介 2. HiRoshima.R とは 3. お知らせとお願い

3. Agenda 1. 自己紹介 2. HiRoshima.R とは 3. お知らせとお願い

4. 1. 自己紹介 •阪上 辰也 (SAKAUE, Tatsuya) • 所属:         外国語教育研究センター • Nagoya.R /SappoRo.R 元主催, HiRoshima.R 主催 • 詳しくは...

5. 1. 自己紹介

6. Agenda 1. 自己紹介 2. HiRoshima.R とは 3. お知らせとお願い

7. Agenda 1. 自己紹介 2. HiRoshima.R とは 3. お知らせとお願い

8. 2. HiRoshima.Rとは • 広島・中国地域を中心とした R の勉強会 • 2-3ヶ月... いや半年に1度開催(目標) • 過去の参加者 : 多くは大学・教育関係者 • 企業にお勤めの方も...

9. なぜ HiRoshima.R? • R ユーザー(特に入門者)を増やしたい • HiRoshima.R を入り口・足場に • 悩める方はどうぞいらっしゃーい

10. なぜ HiRoshima.R? •異分野交流(Lightning Talks) • 人文科学・社会科学・自然科学の研究、 一般企業それぞれで何してますか? • 自分の活動・研究のヒントになるかも

11. HiRoshima.R で何をするか •入門者・初心者向け • インストール,起動・終了 • データ処理,関数の利用法,作図 • 統計の基礎,検定

12. •中級+ 者向け(発表者募集中) • 統計の理論解説 • パッケージ利用 • 高度なグラフィックス作成 • シミュレーション・プログラミング HiRoshima.R で何をするか

13. •今後も2部構成の予定 • 第1部:入門者講習 • 第2部:Lightning Talks • 希望の部にご参加ください HiRoshima.R で何をするか

14. Agenda 1. 自己紹介 2. HiRoshima.R とは 3. お知らせとお願い

15. Agenda 1. 自己紹介 2. HiRoshima.R とは 3. お知らせとお願い

16. •発表者になってください • 入門者講習の講師 • Lightning Talks • ネタは R にかすれば何でもOK • 時間は5分から 3. お知らせとお願い

17. •フィードバックをください • blog / twitter 経由 • #HiRoshimaR / @sakaue • 感想,要望,賞賛,批判 3. お知らせとお願い

18. •会場を貸してください • 東広島はちょっと不便 • 広島市内なら参加者増も期待 • 異分野交流をより盛んに 3. お知らせとお願い

19. one more thing…

20. 今後は http://hiroshimar.connpass.com へ移行します (のでメンバー登録だけでもどうぞ)

21. 2015-09-19 HiRoshima.R #5 @ Hiroshima University 入門者講習

22. Tweet Me! #HiRoshimaR

23. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用

24. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用

25.  とは何か • 統計処理を目的とするプログラミング言語 • 無償+オープンソースのソフトウェア • 作者:Ross Ihaka & Robert Gentleman (R & R) • Ross Ihaka and Robert Gentleman. R: A language for data analysis and graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 5(3):299-314, 1996. • http://biostat.mc.vanderbilt.edu/twiki/pub/Main/JeffreyHorner/JCGSR.pdf

26. 要するに 統計ソフト

27.   の何が良いのか •無償(IBM SPSS Statistics は約10万円で保守なし...) •統計処理の種類が豊富 •作図結果が美しい(簡素)

28. なぜ今  なのか • 経費や研究費の節約 • 分析手法の明確化 • 可視化による傾向把握

29.  の弱点 • 文字入力による操作 • プログラムを組む感覚を養成 • 確実に伝わるという利点も • 多方面の知識が必要 • 英語+統計+計算機 • 参考書籍がお高め...

30. モウダメダー

31. Excel や SPSS は... •高価(気軽に使えない) •処理が信頼できず • Excel 使うな(奥村先生@三重大) •作図結果が美しくない

32.   の基本操作 ‐Install / Update / Uninstall‐

33. 1. http://www.r-project.org/ にアクセス 2. “download R”をクリック 3. JAPAN の中から1つを選ぶ 4. OS に応じたリンクをクリック   のインストール

34.   のインストール • Windows: : http://cran.ism.ac.jp/bin/windows/base/ •「Download R 3.2.1 for Windows」をクリック • Mac OS X:http://cran.ism.ac.jp/bin/macosx/ •「R-3.2.1.pkg」をクリック

35.   のアップデート 1. http://www.r-project.org/ にアクセス 2. 自分が使っているバージョンより 新しいものが出ているか確認 3. 新規にインストール用ファイルを ダウンロードしてインストール

36.   のアップデート • セキュリティ上の問題がない限りは, むやみに更新しない • パッケージ(付加機能)の動作不良回避 • 新旧の共存は可能 • Windows/Mac: 別名でインストール • ただし何がどう共有されているかは不明

37.  のアンインストール • Windows 7/8 • コンパネ→プログラムのアンインストール • Mac OS X • /Applications にある    アイコンと /Library の中の Frameworks にある R. framework を削除(CleanApp 可)

38.   の起動 • Windows 7/8/10 • START → Program → R → R 3.2.2 を選択 • Mac OS X • /Applications 内の をダブルクリック

39. 「コンソール」の表示を確認

40.   の終了 • コンソールに「q()」と入力 • 今は「作業スペース」は保存しない • ウィンドウが消えれば終了

41.   で困ったら... •まずは Web 検索! • seekR: http://seekr.jp/ • R SEEK:http://www.rseek.org/ • RjpWiki: http://www.okada.jp.org/RWiki/ • R-Tips:http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html • 標準搭載の help(sth) でも確認可能

42.   で困ったら... •参照資料は豊富にあります • R オンラインガイド(山口大学教育学部教育心理学コース) • R 言語入門(ドットインストール) • はじめての「R」(林真広 氏) • R による統計処理(青木繁伸先生@群馬大学) • 最近は書籍も増えました

43.   概論まとめ •    は統計ソフト •無償+何でも統計+美しく作図 •困ったら Web 検索!!

44. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用

45. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用

46.  といえば 関数 が命

47. 関数とは 指定した値に対して 何らかの処理をして 結果を返すもの

48. sqrt():平方根 •> sqrt(2) •> sqrt(144) •> sqrt(104976)

49. 「関数(値)」が命 • には多数の関数がある •q() や help(sth) も関数 •必要な関数をしつこく実行

50.   といえば 変数 も命

51. 変数とは 1つ以上の値を まとめていれておく 「箱」のこと

52. では ベクトルとも呼ばれ 複数の値を1つに まとめたものを指す

53. 統計処理などを行うには 複数の値をまとめて扱う ことが必要で それを使い回すために 変数を使う

54. ちなみに 変数に数値を 入れることを 「代入」といいます

55. なにはともあれ 実行してみましょう

56. 変数の名前は“hako” •> hako <- c(1,2,3,4,5) •> hako • c() 関数:combine (cf. https://twitter.com/#!/sakaue/status/193708048030760960) • 値を1つにまとめる関数 • 逆に書いても(一応)OK

57. c()関数の“<-”は何? hako <- c(1,2,3,4,5) の“<-”は 左向きの矢印(←) を表現 (入れ替えても動きます)

58. コンソールで「+」が出たら... • 入力中に誤って[Enter] を押すと, 待機状態を示す「+」が出る • [STOP] ボタンでキャンセル • [Esc] キーでキャンセル

59. 履歴機能と補完機能 •履歴: [↑][↓] の矢印キー •補完: [Tab]キー

60. いま“hako”という名前の 「変数」の中に 1から5までの5つの数字が まとめて入っている状態

61. 以下の関数を実行 •> sqrt(hako) •> log(hako)

62. もし変数がなかったら 何度も関数を 繰り返す羽目になる sqrt(1), sqrt(2) ... sqrt(5) log(1), log (2) ... log (5)

63. 一括処理のために 変数(ベクトル)の 利用は不可欠

64. ここまでのまとめ •   は「関数」と「変数」が命 • 関数を使って数値を処理 • q(), help(), sqrt(), log(), c() • 変数を使って一括処理!

65. 覚える必要はなく メモ等を頼りに 実行できれば OK

66. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用

67. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用

68. Sub topics 1. 行列のおはなし 2. データフレーム 3. 外部データの読込

69. さきほど 一行で表せる数値を 扱いましたが

70. 実際のデータは 複数行あるはず

71. 例えば... •身長と体重 •年齢と年収 •覚えた単語数とTOEIC スコア

72. 表にすれば... 身長 体重 A 180 75 B 170 65 C 165 60 D 175 70 E 190 80

73. 複数の行や列で表される データを扱うために Rでは「行列」を使う

74. 行列とは 数値が縦横に並べられたもの

75. 1 2 3 4 5 6 7 8 9

76. 行

77. 1 2 3 4 5 6 7 8 9

78. 1 2 3 4 5 6 7 8 9

79. 1 2 3 4 5 6 7 8 9

80. 列

81. 1 2 3 4 5 6 7 8 9

82. 1 2 3 4 5 6 7 8 9

83. 1 2 3 4 5 6 7 8 9

84. ひとまず 「行列」という存在を 知ってやってください

85. 行列まとめ • 横方向が行、縦方向が列 • デフォルトでの数値の並びに注意 • 必要な要素を適宜取り出して値を確認

86. Sub topics 1. 行列のおはなし 2. データフレーム 3. 外部データの読込

87. データフレームとは • いろんなデータを突っ込んだもの • いろんな=質的データ+量的データ • 突っ込む=一緒に並んでいること

88. 名前 血液型 身長 体重 坂本 B 175 65 高橋 B 177 70 阿部 B 174 75 長野 A 179 70 松本 O 170 60 データフレームとは

89. データフレームとは • Excel の WS とほぼ同じイメージ • 既存データの読込>自力で作る • data.frame() 関数が使える

90. 1. 行列のおはなし 2. データフレーム 3. 外部データの読込 Sub topics

91. ここはトラブル多発地域です うまくいかない時は まず説明をお聴きください

92. おそらく... •Excel でデータ管理 •できればそのまま活かしたい

93. 作業ディレクトリの設定 •作業ディレクトリとは... •データを読み込む場所 •データを書き出す場所

94. 作業ディレクトリの設定 • Windows:ファイル → ディレクトリの変更 • “My Documents”にファイル移動 • Mac OS X:環境設定 → 一般(起動) • ホームディレクトリにファイル移動 • Linux:up to you...

95. 作業ディレクトリの設定 • コンソールからの確認・設定も可能 • getwd()関数:現在の設定を確認 • > getwd() • setwd()関数:現在の設定を変更 • > setwd("/Users/sakaue/Desktop/") • 実行注意!!

96. データの読込 その1 • read.csv() 関数 • CSV 形式のファイルを読み込む • CSV: Comma Separated Value

97. 1. hiro4.csv を作業ディレクトリへ移動 • XLS/XLSX 形式のものは保存時に変換 • CSV ファイルの文字コードは UTF-8 に 2. > test <- read.csv(choose.files(), header = TRUE) #Win # test <- read.csv(file.choose(), header = TRUE) #Mac 3.> test [Enter] で中身を確認 データの読込 その1

98. CSV 変換なんて面倒... という方に

99. データの読込 その2 • read.delim() 関数 • 表形式のデータ読み込む • delim: delimiter(区切り文字)

100. 1.hiro5.xls を開いてマウスで範囲指定 2.> test2 <- read.delim("clipboard") で代入 3.> test2 [Enter] で中身を確認 データの読込 その2 Mac の場合: read.delim(pipe("pbpaste"))

101. 読み込んだら関数で処理 > table(test[,3]) •度数分布を確認する > mean(test[,3]) •平均値を求める 3列目対象 3列目対象

102. 外部データの読込 • 作業ディレクトリの設定に注意 • CSV 形式に変換後,read.csv()関数で読込 • 必要な行 or 列を指定して処理

103. データを集めたら 数値要約だけでなく データの可視化も必要

104. というわけで 作図のお時間です

105. 基本的な作図手順 1. 変数に値を代入 2. 作図用の関数で処理

106. たった2段階 Excel や SPSS ではこうはいかない

107. • ヒストグラム • 散布図 • 棒グラフ • 折れ線グラフ • 箱ひげ図 作成できる図の種類

108. まずはヒストグラム 【事例】 得点のヒストグラムを 作成する

109. まずはヒストグラム > pretest <- (test$Pre) > hist(pretest)

110. 次は散布図 【事例】 事前テストの得点と 事後テストの得点を 比較し,伸びを見る

111. 続いて散布図 > pretest <- (test$Pre) > posttest <- (test$Post) > plot(pretest, posttest) > plot(pretest,posttest, ylim=c(0,100),xlim=c(0,100))

112. 続いて箱ひげ図 【事例】 事前テストの得点と 事後テストの得点の <幅>を比較する

113. 続いて箱ひげ図 > pretest <- (test$Pre) > posttest <- (test$Post) > boxplot(pretest, posttest, names=c("PRE", "POST"))

114. 箱ひげ図 > boxplot(pretest, posttest, names=c("Pre", "Post"), horizontal=T)

115. 箱ひげ図 > boxplot(pretest, posttest, names=c("Pre", "Post"), horizontal=T, ylim=c(0,100))

116. 箱ひげ図 > boxplot(pretest, posttest, names=c("Pre", "Post"), horizontal=T, ylim=c(0,100), col="blue")

117. 箱ひげ図 > boxplot(pretest, posttest, names=c("Pre", "Post"), horizontal=T, ylim=c(0,100), col="blue", xlab="SCORE", ylab="TEST", main="BOXPLOT")

118. 作図手順のまとめ 1.変数に値を代入する 2.作図用の関数を使って処理する 3.形式を指定して保存 +人に伝承(twitter, FB)

119. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用

120. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用

121. RStudioとは? • R を快適に使うための統合開発環境 (IDE) • ひとつの画面に複数の情報を配置 • 面倒(そう)なことがすぐできて(・ ・)イイ!! • 関数等の入力支援(tab) • 変数等の中身をすぐに確認(CLICK!) • Markdown によるレポート作成(割愛…)

122. RStudio のインストール (R そのものは事前のインストールが必要)

123. RStudio のインストール

124. RStudio のインストール

125. ↓OS に応じてダウンロード RStudio のインストール

126. コンソール エディタ 変数・履歴 いろいろ RStudio の起動直後

127. 画面 できること エディタ(左上) 関数などの入力・既存スクリプトを閲覧 Run でそのまま実行も可 コンソール(左下) 関数の実行・変数への代入など 素の R と同じ 変数・履歴(右上) 変数の中身や使用した関数を表示 ダブルクリックでコンソールに貼付 いろいろ(右下) ファイルの一覧表示 作図結果の表示 パッケージ管理 ひとつの画面ですべてのことを

128. なにはともあれ Project を作成 ↓New Directory を選択

129. なにはともあれ Project を作成 ↓Empty Project を選択

130. なにはともあれ Project を作成 ↓Directory name を入力し その名をつけた Directoryをどこに作るか選択

131. ちなみに配置は変更可能 Tools -> Global Options にある Pane Layout で配置は変更可能

132. http://www.slideshare.net/TakashiYamane1/rstudio 時間がないので 山根さんの資料を見ましょう (HiRoshima.R #2 での資料。40K views!) 改訂版は Hijiyama.R #3 にて (11/28)

133. いろいろと手助けしてくれる RStudio を使って R に慣れていきましょう

134. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用

135. Agenda 1. R の基本操作 2. 関数と変数が命 3. 外部データの読込と作図 4. RStudio で快適操作 5. パッケージの利用

136. Packageとは? • ある処理・機能に特化したプログラム • base(基本パッケージ)だけでも 1,000 以上 • 特殊な処理を行う際は,別の package を追加 • 言語処理に特化したものもある(ex. RMeCab)

137. 可視化の発展編 violin plot と beeswarm ―分布をより分かりやすく捉えるために―

138. violin plot ≒ boxplot+hist > install.packages("vioplot") > library("vioplot") > vioplot(pretest,posttest, names=c("Pre","Post"))

139. boxplot + beeswarm > install.packages("beeswarm") > library("beeswarm") > PrePost <- test[,c("Pre",“Post")] > boxplot(pretest, posttest, names=c("PRE", "POST")) > beeswarm(PrePost, add=TRUE)

140. おわりに

141. のススメ

142. • すべての処理・分析が R のみで完結 • <-> Editor + Excel (+ UNIX) + R + なんやかんや • プログラミングの基礎養成に有効 • --> Python, Perl, ... どこでも使える • 作図が美しい(+Mac ならフォントも) • Excel の作図は一般に (‘A`)ヴァ- のススメ

143. 参考文献

144. 参考文献(続)

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