参考
予備知識
| 語句 | 説明 | 英単語 |
|---|---|---|
seq |
連続する値 | sequence |
命名規則
変数
参考はこちらです。
データ型
データ型は4つです。
| データ型 | 説明 | |
|---|---|---|
| 1 | numeric | 数値型 |
| 2 | character | 文字列型 |
| 3 | factor | 因子型 |
| 4 | logical | 論理値型 |
データ構造
データ構造は6つです。
主に使用されるのは、vector と data frame の2つです。
| データ構造 | 説明 | 詳細 | 使用方法 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | vector | ベクトル | ベクトルは、1次元の配列です。要素が1つだけのベクトルは Scalar (スカラー) とも呼ばれます。 | c() |
| 2 | matrix | 行列 | ||
| 3 | array | 配列 | ||
| 4 | data frame | データフレーム | ||
| 5 | list | リスト | ||
| 6 | table | テーブル |
関数
データの「中心」を計算する関数
| 関数 | 説明 | 引数 |
|---|---|---|
mean() |
平均値を計算します。 | |
median() |
中央値を計算します。 | |
summary() |
平均値・中央値などまとめて計算します。Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. の計算です。 |
データの「ばらつき」を計算する関数
| 関数 | 説明 | 引数 |
|---|---|---|
var() |
不偏分散を計算します。 | |
sd() |
標準偏差を計算します。 | |
IQR() |
四分位偏差を計算します。 |
データの「関連」を計算する関数
| 関数 | 説明 | 引数 |
|---|---|---|
cov() |
共分散を計算します。 | |
cor() |
相関係数を計算します。 | |
lsfit() |
最小二乗法を用いた回帰分析です。 | |
lm() |
線形モデルを用いた回帰分析です。 Estimate Std. Error t value Pr(> | t |
glm() |
一般線形モデルを用いた回帰分析です。 |
その他
| 関数 | 説明 | 引数 |
|---|---|---|
sqrt() |
平方根を計算します。 | |
hist() |
ヒストグラムを作成します。標準では「値1より大きくて値2以下」という階級を設定します。第一引数にデータベクトル、breaksでヒストグラムのビン（区間）の境界、mainでタイトル、xlabでx軸のラベル、ylabでy軸のラベル、その他の引数でさらにパラメータを与えます。 | `hist(x, breaks, main, xlab, ylab, ...) |
| ` | ||
seq() |
データを与えられた間隔で分割します。第一引数に開始値、第二引数に終了値、第三引数に間隔を与える。 | seq(from, to, by) |
scale() |
データをz得点に変換します。 | |
log() |
対数変換をします。 | |
ifelse() |
ダミー変数の作成に使用します。 |
hist_object[["element"]]
hist() メソッドで作成されたヒストグラムオブジェクトは、いくつかのプロパティをもちます。利用可能なキー（プロパティ）には以下のようなものがあります：
| プロパティ | 説明 |
|---|---|
breaks |
ビンの境界値のベクトル。 |
counts |
各ビンに含まれるデータの数（度数）。 |
density |
各ビンの密度。 |
mids |
各ビンの中心値。 |
xname |
元のデータの名前。 |
equidist |
ビンが等間隔かどうかを示す論理値。 |