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グラフによるデータ解析： ExcelとR †第8回授業の獲得目標：
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| 演算子 | 意味 | 使用例 |
| + | 足し算 | > 4+3 [1] 7 |
| - | 引き算 | > 4-3 [1] 1 |
| * | 掛け算 | > 4*3 [1] 12 |
| / | 割り算 | > 4/3 [1] 1.333333 |
| ^ | 累乗 | > 4^3 [1] 64 |
| %/% | 整数商 | > 7%/%3 [1] 2 |
| %% | 剰余 | > 7%%3 [1] 1 |
Rでは、好きな名前をつけたオブジェクト（"もの"）に、数値や文字列などのデータを代入できます。オブジェクトには大文字小文字の区別があります。
> x = 3 #xに3という数字を代入した > X = 4 #Xに4という数字を代入した > x + X #xとXの足し算 （なお、#の後はコメント文と呼ばれ、処理には関係の無い説明を書いておける）
なお、上では"="を使って数値を代入しましたが、 "<-"を使っても同じことができます。
> x <- 3 > X <- 4 > x+X
(Rの代入はもともと "<- " だけだったが、比較的最近、 " = " も使えるようになった。この授業では=を使う）
![[smile]](image/face/smile.png)
†みなさんは、沢山のデータを１まとめにして扱う方法をすでに知っている。 例えばエクセルを使った計算では、
| 10.4 | 5.6 | 3.1 | 6.4 | 21.7 |
という表を使ってデータを一まとめにし、sum()関数をつかったり、1つのセルに5を足すという計算結果を全部のセルにコピペして、全ての値に5ずつ０足した結果を得たりした。
でも、Rのように、命令文を1行ずつ入力して計算するソフトウェアの場合、データをまとめて扱うにはどうすればいいだろうか？
もちろん、下のように１行ずつ計算式を打ち込んでも答えはでるが、データの数が多くなると、面倒すぎる。
(こんなやり方だと面倒くさい) > 10.4+5.6+3.1+6.4+21.7 > 10.4+5 > 5.6+5
そこで、Rでは、たくさんのデータを一まとめにして扱うときには、カンマで区切って横１行に並べて使う。このようなデータの構造をベクトルと呼ぶ。ベクトルとうと、高校の数学でやった「大きさと方向をもった量」を思い出すと思うが、
Rで使うベクトルは、同じ種類のデータに順番をつけて並べたもの
と定義しておこう。これは、Rが沢山のデータをまとめて処理するために用いる、データの構造だ。例えば、
(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)
というデータの集まりは、同じタイプのデータに順番をつけてひとまとめにしたものであり、Rでいうところのベクトルだ。
そして、Rでデータを一まとめにして使うときに必要なのが、c()という関数。
| Rを使う上で、これだけは絶対に覚えておこう |
| Rでデータを一まとめにして扱うときには、 c( ) という関数を使う |
例えば、上のデータを、x というオブジェクトに代入したいときには、
x=c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)
という命令を使う。上の命令を入力した後、「 x 」とだけ入力すると、xの内容が表示される。
> x [1] 10.4 5.6 3.1 6.4 21.7
上の結果に表示された[1]は何だろうか？これは、表示された行の最初の数字が、ベクトルの1番目の要素だということを意味している。では、次のようなベクトルをyに代入して、内容を表示させてみよう。
> y=c(1984,1985,1986,1987,1988,1989,1990,1991,1992,1993, 1994,1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001)
ウィンドウの大きさによって表示のされ方は異なるが、もし１行に収まらなければ、
> y [1] 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 [15] 1998 1999 2000 2001
というように、２行目の始まりに[15]というような数字が表示される。これは、2行目が15番目の要素から始まっていることを示している。
「ベクトル」とは、同じタイプのデータに順番をつけて一まとめにしたものだった。では、一まとめの中から、例えば、「５番目の要素」だけを取り出すにはどうすればいいだろうか？勘のいい人はもう気づいているかもしれないが、
> y[5] [1] 1988
と、オブジェクトの名前に順番を[]に入れたものをくっつける事で、目的の要素を取り出すことができる。
では、Rで、沢山のデータを一まとめにして、いろいろ計算してみよう。
まずはおさらい。上で出てきた、 c() という関数を使って、オブジェクトにデータを代入でする。
> x=c(1,2,3,4,5,6,7) >
entterキーを押しても何もおこらない？いえいえ。エラーメッセージが何も表示されず、新しいプロンプトが表示されたら大成功。
（もし、上のようにならなかった人は、半角・全角の文字の違いとコンマやカッコに注意してもう一度やってみよう。）
では、プロンプトの後に"x"と入力して、結果を見てみよう。
>x [1] 1 2 3 4 5 6 7
上の様に表示されれば「xというオブジェクトに(1,2,3,4,5,6,7)が代入されたことになる。では、このデータを対象に、統計解析の基本である平均値の計算を計算してみよう。
mean()という関数（meanは英語で平均値の意味）で一まとめにしたデータ（ベクトル）の平均値が計算できる。 命令の入力に自信の無い人は、下の囲みの中をコピー・ペースト。 >mean(x) [1] 4
平均値"4"が表示されれば大成功（これで、あなたがRを使って行う、初めての統計解析は、無事に成功した）
では、数値をもう少し変えて、自分の好きな値で計算してみよう。。。
上で説明したように、キーボードの"↑"記号を何回か押してみると、
> x=c(1,2,3,4,5,6,7)
と表示された。そしたら"←"と"Back space"などを使って、数値を好きに変更して、最後に"Enter"キーを押そう。
> x=c(1232,223.33,3 ,4 , 5666)
半角文字であるかぎり、別にスペースがいくつ入っていても大丈夫。入力したら、上と同じことをしてみると、
> x [1] 1232.00 223.33 3.00 4.00 5666.00 > mean(x) [1] 1425.666
これで、自分の好きな値を入力して、平均を計算することができた。
†では、いよいよ、Rで簡単なグラフを描いてみよう。まずやらなければならないのは、
オブジェクトにデータを代入
データは、前回授業で用いた死亡率の表を使う。扱いやすいように、エクセルファイルにしたものを、ここに添付しておくので、ダウンロードして開いてみよう。
演習2資料.xlsx
（クリックすると拡大されます）practice3.csv![[worried]](image/face/worried.png)
#data1にデータを入力
data1 = read.table("＜ファイルへのパス＞practice3.csv", header = TRUE, sep=",")
##ファイルへのパスを知るには、ダウンロードしたpractice3.csvを、Rのファイルメニューから
「ソースを開く」で開いてみる。コンソールに、パス（ファイルの場所を示す文字列）が表示される
pairs(data1)
Rplot.pdf こんなグラフが表示されたはず。年のデータ data1$year 癌のデータ data1$cancer 年・癌のプロット plot(data1$year,data1$cancer)
まず、年、結核、心疾患のそれぞれの男女別のデータを、それぞれ
年 を year に 結核・男 を m_k 結核・女 を f_k 心疾患・男 を m_h 心疾患・女 を f_h
に代入しよう。
このとき、上でつかったc()という関数を使うのではなく、scan()という関数を使うと、エクセルからのコピーペーストで値をオブジェクトに代入できる。
まず、1986-2006の年のデータをyearに入れるには、
> year = scan() #ここでEnterを押す 1:
すると、「1:」という表示になるので、、エクセルのシートから1986から2006までのデータをペーストすると
1: 1986 2: 1987 3: 1988 4: 1989 5: 1990 6: 1991 7: 1992 8: 1993 9: 1994 10: 1995 11: 1996 12: 1997 13: 1998 14: 1999 15: 2000 16: 2001 17: 2002 18: 2003 19: 2004 20: 2005 21: 2006 22: #最後にEnterを押す
これで21年分の年のデータが、yearに入った。試しに
>year
と入力してみよう。下のようになるはずだ。
[1] 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 [16] 2001 2002 2003 2004 2005 2006
男性の結核のデータをm_kというオブジェクトに入力する場合、 > m_k = scan() 1: #ここで、男性の結核のデータをペースト.
. 22: #最後にEnterを押す
> year [1] 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 [16] 2001 2002 2003 2004 2005 2006 > m_k [1] 3112 2959 2954 2676 2745 2449 2514 2424 2290 2267 2064 1955 1977 2114 1876 [16] 1715 1584 1615 1555 1579 1517 > f_k [1] 1058 1063 918 851 919 876 833 825 804 911 794 787 818 821 780 [16] 776 733 722 775 717 752 > m_h [1] 72072 72566 78640 77901 81774 83646 86384 88309 78868 69718 68977 69776 71134 [14] 73979 72156 72727 74986 77989 77465 83979 82811 > f_h [1] 70509 71343 79280 78930 83704 85232 89162 91988 80711 69488 69252 70398 71986 [14] 77100 74585 75565 77532 81556 82160 89146 90213
それでは最も基本的なグラフ作成関数であるplot()を使ってみよう。操作は、以下のように入力するだけ。
>plot(year,m_k)
下のようなグラフが表示されただろうか？
&ref(): File not found: "#6_2.gif" at page "授業/H26/情報処理/07";
折れ線グラフにしたければ、こうやってみるといい。
> plot(year,m_k, type="l")
それでは、男女の結核による死亡者数の推移を、１つのグラフ上に表示させたい。 Rでは、２つのグラフを重ねる という操作をして、２つの異なるデータを１つのグラフ上に表示させる。
> plot(year,m_k, type="l") > plot(year,f_k, type="l")で描くことができる。
> plot(year,m_k, type="l")> par(new=T)
> plot(year,f_k, type="l")
> plot(year,m_k, xlim=c(1986, 2006), ylim=c(0,4000), type="l", lty=2)
ann=F, axes=F ##それぞれ、annは軸ラベル(xlabやylabで後ほど指定）、axesは軸目盛り
> plot(year,m_k, xlim=c(1986, 2006), ylim=c(0,4000), type="l", lty=1, ann=F, axes=F) > par(new=T) > plot(year,f_k, xlim=c(1986, 2006), ylim=c(0,4000), type="l", lty=2, xlab="Year", ylab="No. of death")
col="red"というオプションを追加
> plot(year,m_k, xlim=c(1986, 2006), ylim=c(0,100000), type="l", lty=1, ann=F, axes=F)
> par(new=T)
> plot(year,f_k, xlim=c(1986, 2006), ylim=c(0,100000), type="l", lty=1, ann=F, axes=F, col="red")
> par(new=T)
> plot(year,m_h, xlim=c(1986, 2006), ylim=c(0,100000), type="l", lty=2, ann=F, axes=F)
> par(new=T)
> plot(year,f_h, xlim=c(1986, 2006), ylim=c(0,100000), type="l", lty=2, xlab="Year",
ylab="No. of Death", col="red")plot(year,m_k, xlim=c(1986, 2006), ylim=c(0,4000), type="l", lty=1, ann=F, axes=F) par(new=T) plot(year,f_k, xlim=c(1986, 2006), ylim=c(0,4000), type="l", lty=1, col="red", xlab="Year", ylab="No. of Death") par(new=T) plot(year,m_h, xlim=c(1986, 2006), ylim=c(0,100000), type="l", lty=2, ann=F, axes=F) par(new=T) plot(year,f_h, xlim=c(1986, 2006), ylim=c(0,100000), type="l", lty=2, ann=F, axes=F, col="red") axis(4)
まず最初に参考書の紹介だが、Rには様々な参考書が出版されているので、どれか一冊を選んで買ってきて、随時参照しながら操作をするといいだろう。フリーのオンライン情報だけを使って使いたい人は、次のようにするといい。
1. Rの命令一覧が載っている説明書のPDF（上記）を画面に表示させる 2. Adobe Readerの検索機能を使って、行いたい処理を検索 3. 説明を読んで入力すべき命令文をコピー 4. Rにペーストして、値を編集して実行
こうやって、常に説明書を参照しながら操作すれば、命令を覚える必要は無い。
演習3資料.csv 594件
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演習2資料.xlsx 1497件
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practice3.csv 1225件
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example2.jpg 1273件
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example.jpg 1219件
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Rplot.pdf 1303件
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