Rクックブック 第2版

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TOPICS
クックブック , Programming , Database , R
発行年月日
PRINT LENGTH
584
ISBN
978-4-87311-885-7
原書
R Cookbook, 2nd Edition
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Rを使って統計解析、グラフィックス作成、データ分析などを行う際に、頻繁に遭遇すると思われる約300の問題とその解決策を収録したレシピ集です。RとRStudioのインストール、言語仕様、基本操作などの基礎的なことから、高度なプログラミングテクニックやさまざまな回帰分析の種類とその使い方まで、扱う内容は多岐にわたります。初心者にとっては、環境設定や文法、入出力などでつまずきやすいポイントを的確にフォロー。中級者以上にとっては日々の作業をより生産的、効率的にする「使える」レシピを多数用意しています。リファレンスとして手元に置いておきたい、Rユーザ必携の一冊です。

目次

目次

Rクックブック第2版へようこそ

1章 Rを始める、ヘルプを見る
    レシピ1.1 Rのダウンロードとインストール
    レシピ1.2 RStudioのインストール
    レシピ1.3 RStudioの起動
    レシピ1.4 コマンドの入力
    レシピ1.5 RStudioの終了
    レシピ1.6 Rの中断
    レシピ1.7 付属ドキュメントを読む
    レシピ1.8 関数のヘルプを入手する
    レシピ1.9 付属ドキュメントを探す
    レシピ1.10 パッケージのヘルプを見る
    レシピ1.11 Web上のヘルプを探す
    レシピ1.12 関連する関数とパッケージを探す
    レシピ1.13 メーリングリストを探す
    レシピ1.14 Stack Overflowまたはコミュニティに質問を投稿する

2章 Rの基本

    レシピ2.1 画面に表示する
    レシピ2.2 変数の設定
    レシピ2.3 変数の一覧を表示する
    レシピ2.4 変数の削除
    レシピ2.5 ベクトルを作成する
    レシピ2.6 基本統計量を求める
    レシピ2.7 数列を作る
    レシピ2.9 ベクトルを比較する
    レシピ2.9 ベクトルの要素を選択する
    レシピ2.10 ベクトル演算を行う
    レシピ2.11 演算子の優先順位を理解する
    レシピ2.12 少ない入力で大きな成果を上げる
    レシピ2.13 関数呼び出しのパイプを作成する
    レシピ2.14 よくある間違いをなくす

3章 Rを操作する
    レシピ3.1 作業ディレクトリを取得し、設定する
    レシピ3.2 新たなRStudio Projectを作成する
    レシピ3.3 ワークスペースを保存する
    レシピ3.4 コマンド履歴を見る
    レシピ3.5 先に実行したコマンドの結果を保存する
    レシピ3.6 サーチパスを使って読み込んだパッケージを表示する
    レシピ3.7 インストールされているパッケージの一覧を表示する
    レシピ3.8 パッケージの関数にアクセスする
    レシピ3.9 組み込みデータセットにアクセスする
    レシピ3.10 CRANからパッケージをインストールする
    レシピ3.11 GitHubからパッケージをインストールする
    レシピ3.12 デフォルトのCRANミラーサイトを設定または変更する
    レシピ3.13 スクリプトを実行する
    レシピ3.14 バッチスクリプトを実行する
    レシピ3.15 Rのホームディレクトリの場所を探す
    レシピ3.16 Rの起動をカスタマイズする
    レシピ3.17 RとRStudioをクラウドで使う

4章 入力と出力
    レシピ4.1 キーボードからデータを入力する
    レシピ4.2 出力する桁数を減らす(または増やす )
    レシピ4.3 出力をファイルにリダイレクトする
    レシピ4.4 ファイルの一覧を表示する
    レシピ4.5 Windowsの「ファイルが開けません」に対応する
    レシピ4.6 固定幅レコードを読み込む
    レシピ4.7 表形式データファイルを読み込む
    レシピ4.8 CSVファイルから読み込む
    レシピ4.9 CSVファイルに書き出す
    レシピ4.10 Webから表形式データまたはCSVデータを読み込む
    レシピ4.11 Excelからデータを読み込む
    レシピ4.12 Excelにデータフレームを書き出す
    レシピ4.13 SASファイルからデータを読み込む
    レシピ4.14 HTMLテーブルのデータを読み込む
    レシピ4.15 複雑な構造のファイルを読み込む
    レシピ4.16 MySQLデータベースから読み込む
    レシピ4.17 dbplyrを使ってデータベースにアクセスする
    レシピ4.18 オブジェクトの保存や移動を行う

5章 データ構造
    レシピ5.1 ベクトルにデータを追加する
    レシピ5.2 ベクトルにデータを挿入する
    レシピ5.3 リサイクル規則を理解する
    レシピ5.4 ファクタ(カテゴリ変数)を作成する
    レシピ5.5 複数のベクトルを1つのベクトルとファクタに合成する
    レシピ5.6 リストを作成する
    レシピ5.7 位置を使ってリスト要素を選択する
    レシピ5.8 名前を使ってリスト要素を選択する
    レシピ5.9 名前と値の連想リストを作成する
    レシピ5.10 リストから要素を削除する
    レシピ5.11 リストをベクトルに変換する
    レシピ5.12 リストからNULL要素を削除する
    レシピ5.13 条件を使ってリスト要素を削除する
    レシピ5.14 行列を初期化する
    レシピ5.15 行列演算を行う
    レシピ5.16 行列の行と列に記述名を付ける
    レシピ5.17 行列から1行または1列を選択する
    レシピ5.18 列データでデータフレームを初期化する
    レシピ5.19 行データでデータフレームを初期化する
    レシピ5.20 データフレームに行を追加する
    レシピ5.21 位置を使ってデータフレームの列を選択する
    レシピ5.22 列名を使ってデータフレームの列を選択する
    レシピ5.23 データフレームの列名を変更する
    レシピ5.24 データフレームからNA値を削除する
    レシピ5.25 名前で列を除外する
    レシピ5.26 2つのデータフレームを結合する
    レシピ5.27 共通列でデータフレームをマージする
    レシピ5.28 あるアトミック値を別のアトミック値に変換する
    レシピ5.29 ある構造化データ型を別の構造化データ型に変換する

6章 データ変換
    レシピ6.1 各リスト要素に関数を適用する
    レシピ6.2 データフレームのすべての行に関数を適用する
    レシピ6.3 行列のすべての行に関数を適用する
    レシピ6.4 すべての列に関数を適用する
    レシピ6.5 並列ベクトルや並列リストに関数を適用する
    レシピ6.6 データのグループに関数を適用する
    レシピ6.7 条件に従って新しい列を作成する

7章 文字列と日付
    レシピ7.1 文字列の長さを取得する
    レシピ7.2 文字列を連結する
    レシピ7.3 部分文字列を抽出する
    レシピ7.4 区切り文字で文字列を分割する
    レシピ7.5 部分文字列を置換する
    レシピ7.6 文字列の対となるすべての組合せを求める
    レシピ7.7 現在の日付を取得する
    レシピ7.8 文字列を日付に変換する
    レシピ7.9 日付を文字列に変換する
    レシピ7.10 年、月、日を日付に変換する
    レシピ7.11 ユリウス日を取得する
    レシピ7.12 日付の要素を抽出する
    レシピ7.13 日付の列を作成する

8章 確率
    レシピ8.1 組合せを数える
    レシピ8.2 組合せを求める
    レシピ8.3 乱数を生成する
    レシピ8.4 再現可能な乱数を生成する
    レシピ8.5 無作為標本を生成する
    レシピ8.6 乱数列を生成する
    レシピ8.7 ベクトルの順序をランダムに変える
    レシピ8.8 離散分布の確率を求める
    レシピ8.9 連続分布の確率を求める
    レシピ8.10 確率を分位数に変換する
    レシピ8.11 密度関数をプロットする

9章 一般統計学
    レシピ9.1 データを要約する
    レシピ9.2 相対度数を求める
    レシピ9.3 ファクタを表にして分割表を作成する
    レシピ9.4 カテゴリ変数の独立性を検定する
    レシピ9.5 データセットの分位数(および四分位数)を求める
    レシピ9.6 分位数を反転させる
    レシピ9.7 データをZ値に変換する
    レシピ9.8 標本の平均を検定する(t検定)
    レシピ9.9 平均値の信頼区間を求める
    レシピ9.10 中央値の信頼区間を求める
    レシピ9.11 標本比率を検定する
    レシピ9.12 比率の信頼区間を求める
    レシピ9.13 正規性を検定する
    レシピ9.14 連検定を行う
    レシピ9.15 2つの標本の平均を比較する
    レシピ9.16 2つの標本の位置をノンパラメトリックに比較する
    レシピ9.17 相関の有意性を検定する
    レシピ9.18 グループの比率が同じかどうかを検定する
    レシピ9.19 グループ平均の多重比較を行う
    レシピ9.20 2つの標本の分布が同じかどうかを検定する

10章 グラフィックス
    レシピ10.1 散布図を作成する
    レシピ10.2 タイトルとラベルを追加する
    レシピ10.3 グリッドを表示/非表示にする
    レシピ10.4 ggplotグラフにテーマを適用する
    レシピ10.5 複数グループの散布図を作成する
    レシピ10.6 凡例を表示/非表示にする
    レシピ10.7 散布図の回帰直線をプロットする
    レシピ10.8 各変数と他のすべての変数の組合せをプロットする
    レシピ10.9 各グループに対して1つの散布図を作成する
    レシピ10.10 棒グラフを作成する
    レシピ10.11 棒グラフに信頼区間を追加する
    レシピ10.12 棒グラフに色を付ける
    レシピ10.13 xとyの点から線を描画する
    レシピ10.14 線の種類、幅、色を変更する
    レシピ10.15 複数のデータセットを描画する
    レシピ10.16 鉛直線や水平線を追加する
    レシピ10.17 箱ひげ図を作成する
    レシピ10.18 ファクタ水準ごとの箱ひげ図を作成する
    レシピ10.19 ヒストグラムを作成する
    レシピ10.20 ヒストグラムに密度推定を追加する
    レシピ10.21 正規Q-Qプロットを作成する
    レシピ10.22 その他のQ-Qプロットを作成する
    レシピ10.23 変数を複数の色でプロットする
    レシピ10.24 関数をグラフ化する
    レシピ10.25 1ページに複数の図を表示する
    レシピ10.26 プロットをファイルに書き出す

11章 線形回帰とANOVA
    レシピ11.1 線形単回帰分析を行う
    レシピ11.2 線形重回帰分析を行う
    レシピ11.3 回帰統計量を取得する
    レシピ11.4 回帰要約を理解する
    レシピ11.5 切片なしで線形回帰分析を行う
    レシピ11.6 従属変数と相関の高い変数だけに回帰分析を行う
    レシピ11.7 交互作用項のある線形回帰分析を行う
    レシピ11.8 最適な回帰変数を選ぶ
    レシピ11.9 データの部分集合に回帰分析を行う
    レシピ11.10 回帰式の中で式を使う
    レシピ11.11 多項式回帰分析を行う
    レシピ11.12 変換データに回帰分析を行う
    レシピ11.13 最適なべき変換を見つける(ボックス=コックス法)
    レシピ11.14 回帰係数の信頼区間を求める
    レシピ11.15 回帰残差をプロットする
    レシピ11.16 線形回帰を診断する
    レシピ11.17 影響力の大きい観測値を特定する
    レシピ11.18 自己相関の残差を検定する(ダービン=ワトソン検定)
    レシピ11.19 新しい値を予測する
    レシピ11.20 予測区間を求める
    レシピ11.21 一元配置分散分析を行う
    レシピ11.22 交互作用プロットを作成する
    レシピ11.23 グループ間の平均の差を求める
    レシピ11.24 頑健なANOVAを実行する(クラスカル=ウォリス検定)
    レシピ11.25 ANOVAを使ってモデルを比較する

12章 便利なテクニック
    レシピ12.1 データの一部を表示する
    レシピ12.2 割り当ての結果を出力する
    レシピ12.3 行や列を合計する
    レシピ12.4 データを列で出力する
    レシピ12.5 データを分類する
    レシピ12.6 特定の値の位置を見つける
    レシピ12.7 ベクトルのn番目ごとの要素を選ぶ
    レシピ12.8 最小値や最大値を見つける
    レシピ12.9 複数の変数のすべての組合せを求める
    レシピ12.10 データフレームを変換する
    レシピ12.11 データフレームをソートする
    レシピ12.12 変数から属性を削除する
    レシピ12.13 オブジェクトの構造を明らかにする
    レシピ12.14 コードの実行時間を測定する
    レシピ12.15 警告やエラーメッセージを隠す
    レシピ12.16 リストから関数引数を取り込む
    レシピ12.17 独自の二項演算子を定義する
    レシピ12.18 起動メッセージを隠す
    レシピ12.19 環境変数の取得と設定
    レシピ12.20 コードセクションを使う
    レシピ12.21 ローカルでRを並列に実行する
    レシピ12.22 リモートでRを並列に実行する

13章 高度な数値計算と統計
    レシピ13.1 単一パラメータ関数の最小値または最大値を求める
    レシピ13.2 複数パラメータ関数の最小値または最大値を求める
    レシピ13.3 固有値と固有ベクトルを求める
    レシピ13.4 主成分分析を行う
    レシピ13.5 簡単な直交回帰を実行する
    レシピ13.6 データ内のクラスタを見つける
    レシピ13.7 二値変数を予測する(ロジスティック回帰)
    レシピ13.8 統計量にブートストラップを行う
    レシピ13.9 因子分析

14章 時系列分析
    レシピ14.1 時系列データを表す
    レシピ14.2 時系列データをプロットする
    レシピ14.3 最も古いまたは最も新しい観測値を抽出する
    レシピ14.4 時系列データの部分集合を作成する
    レシピ14.5 複数の時系列データをマージする
    レシピ14.6 時系列データのフィリングやパディングを行う
    レシピ14.7 時系列データの時間をずらす
    レシピ14.8 階差を求める
    レシピ14.9 時系列データの計算を行う
    レシピ14.10 移動平均を求める
    レシピ14.11 カレンダー期間で関数を適用する
    レシピ14.12 ローリング関数を適用する
    レシピ14.13 自己相関関数をプロットする
    レシピ14.14 時系列データの自己相関を検定する
    レシピ14.15 偏自己相関関数をプロットする
    レシピ14.16 2つの時系列データ間の遅れ相関を見つける
    レシピ14.17 時系列データのトレンドを除去する
    レシピ14.18 ARIMAモデルをフィットする
    レシピ14.19 有意でないARIMA係数を削除する
    レシピ14.20 ARIMAモデルを診断する
    レシピ14.21 ARIMAモデルから予測する
    レシピ14.22 予測をプロットする
    レシピ14.23 平均回帰を検定する
    レシピ14.24 時系列データを平滑化する

15章 シンプルなプログラミング
    レシピ15.1 2つの選択肢から選ぶ:if/else
    レシピ15.2 ループを使って反復処理する
    レシピ15.3 関数を定義する
    レシピ15.4 ローカル変数を作成する
    レシピ15.5 複数の選択肢から選ぶ:switch
    レシピ15.6 関数パラメータのデフォルトを定義する
    レシピ15.7 エラーを通知する
    レシピ15.8 エラーから保護する
    レシピ15.9 匿名関数を作成する
    レシピ15.10 再利用可能な関数群を作成する
    レシピ15.11 コードのインデントを自動的に直す

16章 R Markdownと公開
    レシピ16.1 新しいドキュメントを作成する
    レシピ16.2 タイトル、著者、日付を追加する
    レシピ16.3 ドキュメントテキストの書式を設定する
    レシピ16.4 ドキュメント見出しを付ける
    レシピ16.5 リストを挿入する
    レシピ16.6 Rコードの結果を表示する
    レシピ16.7 表示するコードや結果を制御する
    レシピ16.8 プロットを挿入する
    レシピ16.9 表を挿入する
    レシピ16.10 データ表を挿入する
    レシピ16.11 数式を挿入する
    レシピ16.12 HTMLを生成する
    レシピ16.13 PDFを生成する
    レシピ16.14 Microsoft Wordを生成する
    レシピ16.15 プレゼンテーション用ファイルを作成する
    レシピ16.16 パラメータ付きレポートを作成する
    レシピ16.17 R Markdownのワークフローを作成する

付録A 日本語環境
    レシピA.1 ggplot2グラフ内での日本語表示
    レシピA.2 Markdownを利用して、PDF文書を作成したい。
    レシピA.3 Markdown文書から、Beamerを利用してPDFスライドを作成したい

索引