現場ですぐに使える！ R言語プログラミング逆引き大全 350の極意 （単行本）
R言語は、ソースコードを書いたら即、実行できる「スクリプト言語」です。データマイニング向けに開発された言語であるため、データマイニングのためのデータ構造と、分析処理を高速に行う関数が用意されています。本書は、R言語のデータ構造、基本的な文法と便利なウラ技、統計分析のテクニックを全350項目にわたって解説した、やりたいことから引ける逆引きテクニック集です。統計分析の基礎から活用運用の方法までよくわかります！
【サポートはこちら】→https://www.shuwasystem.co.jp/support/7980html/5362.html
【サポートはこちら】→https://www.shuwasystem.co.jp/support/7980html/5362.html
第1章 開発環境の用意とRプログラミングの基礎
1-1 Rで開発するための開発環境の用意
001 Rとは何か
002 RStudioとは
003 Rをインストールする
004 RStudioをインストールする
005 RStudioの画面構成
1-2 Rプログラムの実行
006 RStudioを関数電卓として使う
007 Rの「ステートメント」
008 コンソールの出力結果の読み取り方
009 ソースファイルにコードを書いて実行する
010 Rプログラムを保存する
011 過去に実行したソースコードを呼び出す
1-3プロジェクト
012 プログラム開発用のフォルダーを作る
013 プログラムの保存／終了と再開
014 外部のパッケージをインストールする
第2章 データ操作の極意
2-1 ベクトルとデータ型
015 データに名前を付ける
016 データのかたちを知る
017 ベクトルの型を調べる
018 integer、doubleを指定してベクトルを初期化する
019 関数を使って明示的にベクトルを生成する
020 ベクトルのデータ型や動作モードを変更する
021 ベクトルに複数の値を代入する
022 ベクトルを破棄する
023 ベクトルの長さを調べる
024 ベクトルの要素を取り出す
025 ベクトルの要素を置き換える
026 ベクトルの要素を削除する
027 複数のベクトルを結合して1つのベクトルにまとめる
028 指定した位置に別のベクトルを挿入する
029 ベクトルの要素に名前を付ける
2-2 ベクトルの生成と操作
030 規則性のある数値を自動作成する
031 サイズを指定して等差数列を自動生成する
032 整数のパターンを繰り返す数列を生成する
033 要素を繰り返す回数を指定して数列を生成する
034 要素を繰り返すパターンを細かく指定して数列を生成する
035 ベクトルの要素をランダムに生成する
036 サンプリングの条件を指定する
037 ベクトルの特定の値の位置を見つける
038 ベクトルの中の最小値や最大値の位置を見つける
039 複数のベクトルから最小値と最大値を見つける
040 ベクトルのペアから要素ごとの最小値／最大値を見つける
041 ベクトルの負の値を0にする
042 条件に一致した要素を取り出す
043 ベクトルに含まれる欠損値NAをすべて0に置き換える
044 ベクトルのすべての要素を関数で処理する
045 ベクトルどうしで演算する
046 同じ演算を繰り返したり一括して演算する
047 ベクトルのリサイクル規則を理解する
048 ベクトル要素の合計、平均、中央値を求める
049 論理ベクトルを作成する
050 論理ベクトルを計算する
051 ベクトルのサイズを変更する
052 ベクトルの要素を昇順／降順で並び替える
053 ソートしたときの順番をインデックスで取得する
054 ベクトル要素の重複をチェックする
055 ベクトル要素の出現回数を取得する
056 重複している要素を削除する
057 もとのベクトルはそのままに要素のみを書き換える
058 数値を比較する
059 ベクトル要素が等しいかをチェックする
2-3 ファクター
060 ベクトルからファクターを生成する
061 ファクターを使って因子をグループ化する
062 水準ラベルと水準値を指定してファクターを生成する
063 数値ベクトルを区間ごとに分割する
064 区間分割する際に上限／下限のデータを正しく含める
2-4 ベクトルの行列／配列への変換
065 ベクトルを行列にする
066 ベクトルを多次元配列にする
2-5 文字列ベクトル
067 数値を文字列に変換する
068 数値を書式指定して文字列に変換する
069 数値を表示するときの表示幅を調べる
070 数値の表示桁数を指定する
071 文字列ベクトルを生成する
072 引用符を含む文字列をベクトル要素にする
073 A～Zやa～zのアルファベット、英月名を自動生成する
074 規則的な文字列を自動生成する
075 stringrパッケージのstr_c()関数で連結文字列を生成する
076 文字列の文字数をカウントする
077 空の文字列をチェックする
078 指定した範囲の文字を抽出する
079 指定した範囲の文字を置き換える
080 文字列の特定の部分をカットする
081 指定した文字が出現するところで文字列を分割する
082 特定の文字を検索して置き換える
083 文字列の中から前後のアルファベットを置き換える
084 文字列の中から前後の数字を置き換える
085 パターンに一致したら要素ごと取り出す
086 文字列の中から前後の数字、またはアルファベットだけを抽出する
087 パターンにマッチする文字列の有無を調べる
088 正規表現のパターンを作る
2-6 リスト
089 リストを使って住所録を作る
090 リストの要素を取り出す
091 リスト要素のベクトルやリストの中から要素を取り出す
092 リストの要素をリストに加工して取り出す
093 リストをベクトルに変換する
094 リストの要素を変更する
095 リストの要素を削除する
096 リストからNULL要素を削除する
097 リスト要素を「名前＝値」のペアで管理する
098 既存のリスト要素に名前をつける
2-7 行列
099 行列(matrix)を作成する
100 ベクトル要素を行列の横方向に並べる
101 行列をベクトルにする
102 行列のサイズ(行数、列数)を調べる
103 複数のベクトルを列単位で連結して行列を作る
104 複数のベクトルを行単位で連結して行列を作る
105 ゼロ行列を作る
106 コンソールから行列の成分を入力する
107 行列の行名／列名を設定する
108 行列の要素を取り出す
109 行列の成分を行列として取り出す
110 行列から列単位で抽出する
111 行列の列／行の合計を求める
112 列の成分や行の成分の平均を求める
113 行列のキホンを知る
114 対角線上に並んだ成分を取り出す
115 対角行列を作る
116 行列どうしを足し算／引き算する
117 行列の定数倍
118 行列どうしで掛け算する
119 単位行列を作る
120 ゼロ行列と単位行列の積の法則
121 行列の行と列を入れ替える
122 行列の割り算
123 固有値・固有ベクトルを求める
124 配列を作成する
125 名前付きの配列を作成する
126 配列要素の取り出し
127 抽出した要素を置き換える
128 条件に一致する要素を取り出す
129 条件に一致する要素を置き換える
130 配列の次元ごとに計算する
131 多次元配列を2次元配列に統合する
132 配列を転置する
133 データフレームとは
134 列データでデータフレームを作成する
135 列データで名前付きデータフレームを作成する
136 行データでデータフレームを作成する
137 行データで格納したリストを使ってデータフレームを作成する
138 データフレームの1列を位置を使って取り出す
139 データフレームの複数の列を位置を使って取り出す
140 データフレームの列を位置を使って除外する
141 データフレームの1列を名前を使って取り出す
142 データフレームの複数の列を名前を使って取り出す
143 データフレームの列を名前で除外する
144 データフレームの行を位置を使って取り出す
145 データフレーム行を位置を使って除外する
146 データフレームの行列や行名を設定／変更する
147 データフレームの特定の範囲を位置を指定して取り出す
148 条件を指定してデータフレームの列を取り出す
149 エディターを使ってデータフレームを編集する
150 データフレームから欠損値NAを取り除く
151 データフレームに列を追加する
152 データフレームに行を追加する
153 2つのデータフレームを行方向で結合する
154 2つのデータフレームを行方向で結合する
155 共通の列でデータフレームをマージする
156 異なる列に登録されている内容でマージする
157 データフレームの列を加工する
158 データフレームの列ごとの合計を求める
159 データフレームの行ごとの合計を求める
160 データフレームの列ごとの関数を適用する
161 データフレームの行ごとに関数を適用する
162 データフレームをソートする
163 縦長のデータフレームを横長に変換する
164 データフレームの列を水準ごとに分解または統合する
165 データフレームを条件式を使って分割する
2-8 データ変換
166 ベクトルの値を別のデータ型に変換する
167 構造化されたデータ型を別の構造化データに変換する
2-9 日付
168 現在の日付を取得する
169 日付データを文字列に変換する
170 文字列を日付データに変換する
171 連続した日付データを作る
第3章 ファイル操作の極意
3-1 テキストファイルの操作
172 テキストファイルのタブ区切りデータを表示する
173 CSVファイルのデータを表示する
174 ビューの文字化けを解消する
175 タブ区切りのテキストファイルをデータフレームに読み込む
176 テキストデータの列名をデータフレームの列名にする
177 タブ区切りのデータファイルをもっと簡単に読み込む
178 CSV形式のファイルをデータフレームに読み込む
179 CSV形式のファイルをもっと簡単に読み込む
180 タブ区切りファイルをカンマ区切りのCSVファイルに書き込む
3-2 Excelデータの読み込み
181 Excelのデータをクリップボード経由で読み込む
182 Excelファイルを直接、読み込む
第4章 基本プログラミングの極意
4-1 プログラムの制御
183 「もしも」で処理を分ける
184 負の値が出現したら正の値に置き換える
185 「そうでなければ」を実行するelseステートメント
186 すべての条件が不成立のときの受け皿になる処理をする
187 同じ処理をぐるぐる繰り返す
188 「ファイルからデータフレームに読み込み」→「ベクトルに代入」を自動化する
189 ループを中断／終了する
190 引数の並びを順番に渡して関数を実行する
191 データフレーム名を繰り返し取得して1つに結合する
192 関数の引数に関数を指定してベクトルの要素どうしを計算する
193 関数の引数に関数を指定して「畳込み」の計算を行う
4-2 関数の作成
194 関数の3つのタイプと作り方のキホン
195 処理だけを行う関数を定義する
196 引数を受け取る関数を定義する
197 戻り値を返す関数を定義する
198 作成した関数を別のプログラムで実行できるようにする
199 関数のパラメーターにデフォルトの値を設定する
200 引数が渡されなかった場合にエラーメッセージを表示する
201 エラーを捉えて後処理までを行う
202 エラーが発生してもプログラムを止めないようにする
第5章 基本記述統計
5-1 記述統計量
203 データの平均を求める
204 「外れ値」を除いて平均を求める
205 率の平均を求める
206 往路／復路の平均を求める
207 異なる母数を持つ平均値の平均を求める
208 異なる母数の複数の平均値から平均を求める
209 データの平均から距離「偏差」を求める
210 偏差を2乗した「偏差平方」を平均して「分散」を求める
211 不遍分散を求める
212 標準偏差を求める
5-2 順序統計量
213 最大値／最小値を求める
214 複数のデータの最大値／最小値をまとめて求める
215 データの「ど真ん中」の値を見つける
5-3 複数列の計算
216 データを要約する
217 summary()の結果をわかりやすく表示する関数を作る
218 入力データの5数要約を出力する
219 複数の列の基本統計量を求める
220 専用の関数で合計／平均を求める
221 特定の列に対してグループ別の基本統計量を求める
222 複数の列に対してグループ別の基本統計量を求める
223 複数の列をグループ別にしてデータフレーム専用関数を適用する
224 複数列でグループ化して集計する
225 グループ化して集計する際の基準列が多い場合に結果を縦に並べる
226 データフレームを丸ごとグループ化して集計する
5-4 ヒストグラム
227 度数分布表を作る
228 相対度数分布表を作る
229 カテゴリごとの度数だけを素早く求める
230 連続する値をカテゴリ化して度数分布表を作る
231 データの分布状況を棒グラフにする
232 階級幅を独自に指定してヒストグラムを作る
233 グループ別に作成したヒストグラムを1枚のPDFに出力する
234 グループ間の比較に最適な「箱ひげ図」を作成する
235 グループ間の比較をシンプルにドットで表す
第6章 正規分布
6-1 標準正規分布と一般的な正規分布
236 そのデータは「優秀」なのか「並」なのかを知る
237 平均からの離れ具合でデータの特殊性を知る
238 標準正規分布のグラフを作る
239 上位5％でしか出現し得ないデータを見つける
240 売上の平均が38万円のとき45万円以上売り上げる確率を求める
241 「偏差値」を求める
242 偏差値が70以上の人は全体の何パーセントを占めるのかを求める
243 平均60点、標準偏差10点のときの得点80の合否を判定する
244 2つのデータを合わせたときの標準偏差の意味を考える
第7章 統計的推定
7-1 点推定
245 母集団の平均と分散をピンポイントでズバリ当てる
246 大数の法則、中心極限定理を実践する
247 標本平均を限界まで取り続けてその平均で母平均を推定する
248 サンプルサイズを大きくして標準誤差を限界まで下げる
249 標本平均の分散で母集団の分散を推定する
250 不遍分散の平均で母集団の分散を推定する
7-2 区間推定
251 大標本を使って母集団の平均を幅付きで推定する
252 小標本を使って母集団の平均を幅付きで推定する
253 母集団のデータの比率を区間推定する
第8章 統計的仮説検定
8-1 χ2検定
254 χ2 検定とは
255 統計的仮説検定の手順とは
256 店舗の売上比率に差はあるかを検定する
257 クロス集計されたデータ間に差はあるかを検定する
258 分散が等しいと仮定できる場合の平均の差をt検定で確かめる
259 異なるテスターによる評価の平均に差があるかをt 検定で確かめる
260 p値を求めてt 検定を行う
261 t.test()関数で検定統計量tの実現値を求める
262 分散が等しくない場合の平均の差をt検定で確かめる
263 A店、B店の満足度に開きがあるとき、両店舗の満足度は本当に違うかを検定する
264 対応のある2群の差のt検定
265 ダイエットサプリ摂取前後の体重の変化を検定する
266 P値を求めて対応のあるt 検定を行う
267 t.test()関数で対応のあるt検定を行う
8-2 分散分析
268 なぜt 検定が3群以上の差の検定に使えないのか
269 3群以上の差の検定には分散分析を使う
270 oneway.test()で1要因、対応なしの分散分析を実施する
271 aov()関数で1要因、対応なしの分散分析を実施する
272 anova()関数で1要因、対応なしの分散分析を実施する
273 分子と分母の自由度を指定してF分布のグラフを描く
274 群間、群内の平方和と平均平方から検定統計量F の期待値を求める
275 多重比較を行う
276 対応がある場合の対応ありの検定が必要な理由
277 対応がある1要因の分散分析を実施する
278 対応ありとなしで違いが出た理由とは
279 要因を2つに増やした場合の分散分析はどうなるのか
280 対応がない2要因の分散分析を実施する
281 2要因とも対応ありの分散分析を実施する
282 2要因のうち1要因のみ対応ありの分散分析を実施する
第9章 回帰分析
9-1 相関分析
283 グラフを描いてデータ間の関連性を知る
284 2つのデータの関係の強さを表す値を求める
9-2 線形単回帰分析
285 線形回帰分析を実行する
286 分析のもとデータと予測値、残差を一覧で表示する
9-3 線形重回帰分析
287 線形重回帰分析とは
288 重回帰分析にかける変量の相関を調べる
289 立地、面積、競合店とアンケート結果から売上を予測する
290 当てはまりが良好なモデルを探し出して分析する
291 説明変数を減らさずに変数の交互作用だけを減らして分析する
292 交互作用を段階的に減らしてAIC値を求める
9-4 非線形回帰分析
293 急激に上昇カーブを描く普及率を予測する
294 ロジスティック関数SSlogis()をモデル式に埋め込んで分析する
295 非線形の分布を線形の分布と同じように分析する
296 日射量、風力、温度の値でオゾンの量を説明する
297 モルモットの実験データからビタミンCの投与方法を推定する
第10章 多変量解析
10-1 クラスター分析
298 1か月の学習時間から同じ学習パターンの人をグループ分けする
299 距離の求め方を変えて最近隣法やウォード法を試してみる
300 大量のデータを的確にグループ分けする
10-2 判別分析
301 計測値から花の品種を判別する
302 判別分析の結果を詳しく見る
10-3 主成分分析
303 主成分分析
304 主成分が持つ情報量を確認する
305 主成分負荷量をプロットして変量間の関係性を見る
306 すべての主成分得点をプロットする
307 主成分負荷量と主成分得点を1つの図で表現する
308 主成分分析の考え方
309 オーディション参加者の適正を主成分分析で見極める
10-4 因子分析
310 5変量を因子分析して傾向を読み取る
311 因子軸を回転させて因子の解釈を容易にする
312 20人のテスト結果の因子得点を推定する
313 直交回転後の因子得点に因子負荷量を投影する
314 因子軸を斜交回転させる
315 斜交回転後の因子間の相関を見る
第11章 時系列分析
11-1 時系列オブジェクト
316 時系列オブジェクトを生成する
317 時系列データをプロットする
318 時系列の時間軸を戻しつつデータをプロットする
319 最新、または最古の観測値を抽出する
320 時系列オブジェクトに対する数値演算
321 階差を求める
322 時系列データの時間をずらす
323 時系列の合併と共通部分の多変量時系列への変換
324 時系列オブジェクトの情報を取得する
325 時系列オブジェクトの部分時系列を得る
326 時系列データを部分的に集約する
327 時系列データの自己共分散と自己相関係数を求める
328 時系列データのスペクトル密度関数を推定する
11-2 ARモデル
329 時系列へのARモデルの当てはめ
330 ARモデルから予測する
331 1変量の時系列データにARIMAモデルをフィットする
332 適切なモデル次数を自動で特定してARIMAモデルをフィットする
333 ARIMAモデルから予測する
第12章 グラフィックス
12-1 グラフィックスの基本
334 散布図を作成する
335 タイトルとラベルを設定する
336 グリッドを追加する
337 x軸とy軸の範囲を指定する
338 x軸とy軸の比率を指定する
339 垂直線や水平線を追加する
12-2 複数のグループの描画
340 複数グループの散布図を作成する
341 凡例を追加する
342 散布図の回帰直線をプロットする
343 すべての変量の組み合わせをプロットする
344 因子の水準に対してそれぞれの散布図を作成する
12-3 棒グラフの作成
345 棒グラフを作成する
346 棒グラフに信頼区間を表示する
12-4 ヒストグラム、正規Q-Qプロット
347 棒の数を指定してヒストグラムを作成する
348 ヒストグラムに確率密度関数の曲線を表示する
349 正規Q-Qプロットを作成する
350 多項式回帰で分析する
COLUMN
R言語
Rのベクトル
数学上の行列
行列式についての法則
data.frameクラス
ソースコード（コメント部分）の文字化け
数学定数の「ネイピア数」
母集団と標本の関係のまとめ
t値
統計量F
内挿と外挿
多重共線性
クロス集計
1-1 Rで開発するための開発環境の用意
001 Rとは何か
002 RStudioとは
003 Rをインストールする
004 RStudioをインストールする
005 RStudioの画面構成
1-2 Rプログラムの実行
006 RStudioを関数電卓として使う
007 Rの「ステートメント」
008 コンソールの出力結果の読み取り方
009 ソースファイルにコードを書いて実行する
010 Rプログラムを保存する
011 過去に実行したソースコードを呼び出す
1-3プロジェクト
012 プログラム開発用のフォルダーを作る
013 プログラムの保存／終了と再開
014 外部のパッケージをインストールする
第2章 データ操作の極意
2-1 ベクトルとデータ型
015 データに名前を付ける
016 データのかたちを知る
017 ベクトルの型を調べる
018 integer、doubleを指定してベクトルを初期化する
019 関数を使って明示的にベクトルを生成する
020 ベクトルのデータ型や動作モードを変更する
021 ベクトルに複数の値を代入する
022 ベクトルを破棄する
023 ベクトルの長さを調べる
024 ベクトルの要素を取り出す
025 ベクトルの要素を置き換える
026 ベクトルの要素を削除する
027 複数のベクトルを結合して1つのベクトルにまとめる
028 指定した位置に別のベクトルを挿入する
029 ベクトルの要素に名前を付ける
2-2 ベクトルの生成と操作
030 規則性のある数値を自動作成する
031 サイズを指定して等差数列を自動生成する
032 整数のパターンを繰り返す数列を生成する
033 要素を繰り返す回数を指定して数列を生成する
034 要素を繰り返すパターンを細かく指定して数列を生成する
035 ベクトルの要素をランダムに生成する
036 サンプリングの条件を指定する
037 ベクトルの特定の値の位置を見つける
038 ベクトルの中の最小値や最大値の位置を見つける
039 複数のベクトルから最小値と最大値を見つける
040 ベクトルのペアから要素ごとの最小値／最大値を見つける
041 ベクトルの負の値を0にする
042 条件に一致した要素を取り出す
043 ベクトルに含まれる欠損値NAをすべて0に置き換える
044 ベクトルのすべての要素を関数で処理する
045 ベクトルどうしで演算する
046 同じ演算を繰り返したり一括して演算する
047 ベクトルのリサイクル規則を理解する
048 ベクトル要素の合計、平均、中央値を求める
049 論理ベクトルを作成する
050 論理ベクトルを計算する
051 ベクトルのサイズを変更する
052 ベクトルの要素を昇順／降順で並び替える
053 ソートしたときの順番をインデックスで取得する
054 ベクトル要素の重複をチェックする
055 ベクトル要素の出現回数を取得する
056 重複している要素を削除する
057 もとのベクトルはそのままに要素のみを書き換える
058 数値を比較する
059 ベクトル要素が等しいかをチェックする
2-3 ファクター
060 ベクトルからファクターを生成する
061 ファクターを使って因子をグループ化する
062 水準ラベルと水準値を指定してファクターを生成する
063 数値ベクトルを区間ごとに分割する
064 区間分割する際に上限／下限のデータを正しく含める
2-4 ベクトルの行列／配列への変換
065 ベクトルを行列にする
066 ベクトルを多次元配列にする
2-5 文字列ベクトル
067 数値を文字列に変換する
068 数値を書式指定して文字列に変換する
069 数値を表示するときの表示幅を調べる
070 数値の表示桁数を指定する
071 文字列ベクトルを生成する
072 引用符を含む文字列をベクトル要素にする
073 A～Zやa～zのアルファベット、英月名を自動生成する
074 規則的な文字列を自動生成する
075 stringrパッケージのstr_c()関数で連結文字列を生成する
076 文字列の文字数をカウントする
077 空の文字列をチェックする
078 指定した範囲の文字を抽出する
079 指定した範囲の文字を置き換える
080 文字列の特定の部分をカットする
081 指定した文字が出現するところで文字列を分割する
082 特定の文字を検索して置き換える
083 文字列の中から前後のアルファベットを置き換える
084 文字列の中から前後の数字を置き換える
085 パターンに一致したら要素ごと取り出す
086 文字列の中から前後の数字、またはアルファベットだけを抽出する
087 パターンにマッチする文字列の有無を調べる
088 正規表現のパターンを作る
2-6 リスト
089 リストを使って住所録を作る
090 リストの要素を取り出す
091 リスト要素のベクトルやリストの中から要素を取り出す
092 リストの要素をリストに加工して取り出す
093 リストをベクトルに変換する
094 リストの要素を変更する
095 リストの要素を削除する
096 リストからNULL要素を削除する
097 リスト要素を「名前＝値」のペアで管理する
098 既存のリスト要素に名前をつける
2-7 行列
099 行列(matrix)を作成する
100 ベクトル要素を行列の横方向に並べる
101 行列をベクトルにする
102 行列のサイズ(行数、列数)を調べる
103 複数のベクトルを列単位で連結して行列を作る
104 複数のベクトルを行単位で連結して行列を作る
105 ゼロ行列を作る
106 コンソールから行列の成分を入力する
107 行列の行名／列名を設定する
108 行列の要素を取り出す
109 行列の成分を行列として取り出す
110 行列から列単位で抽出する
111 行列の列／行の合計を求める
112 列の成分や行の成分の平均を求める
113 行列のキホンを知る
114 対角線上に並んだ成分を取り出す
115 対角行列を作る
116 行列どうしを足し算／引き算する
117 行列の定数倍
118 行列どうしで掛け算する
119 単位行列を作る
120 ゼロ行列と単位行列の積の法則
121 行列の行と列を入れ替える
122 行列の割り算
123 固有値・固有ベクトルを求める
124 配列を作成する
125 名前付きの配列を作成する
126 配列要素の取り出し
127 抽出した要素を置き換える
128 条件に一致する要素を取り出す
129 条件に一致する要素を置き換える
130 配列の次元ごとに計算する
131 多次元配列を2次元配列に統合する
132 配列を転置する
133 データフレームとは
134 列データでデータフレームを作成する
135 列データで名前付きデータフレームを作成する
136 行データでデータフレームを作成する
137 行データで格納したリストを使ってデータフレームを作成する
138 データフレームの1列を位置を使って取り出す
139 データフレームの複数の列を位置を使って取り出す
140 データフレームの列を位置を使って除外する
141 データフレームの1列を名前を使って取り出す
142 データフレームの複数の列を名前を使って取り出す
143 データフレームの列を名前で除外する
144 データフレームの行を位置を使って取り出す
145 データフレーム行を位置を使って除外する
146 データフレームの行列や行名を設定／変更する
147 データフレームの特定の範囲を位置を指定して取り出す
148 条件を指定してデータフレームの列を取り出す
149 エディターを使ってデータフレームを編集する
150 データフレームから欠損値NAを取り除く
151 データフレームに列を追加する
152 データフレームに行を追加する
153 2つのデータフレームを行方向で結合する
154 2つのデータフレームを行方向で結合する
155 共通の列でデータフレームをマージする
156 異なる列に登録されている内容でマージする
157 データフレームの列を加工する
158 データフレームの列ごとの合計を求める
159 データフレームの行ごとの合計を求める
160 データフレームの列ごとの関数を適用する
161 データフレームの行ごとに関数を適用する
162 データフレームをソートする
163 縦長のデータフレームを横長に変換する
164 データフレームの列を水準ごとに分解または統合する
165 データフレームを条件式を使って分割する
2-8 データ変換
166 ベクトルの値を別のデータ型に変換する
167 構造化されたデータ型を別の構造化データに変換する
2-9 日付
168 現在の日付を取得する
169 日付データを文字列に変換する
170 文字列を日付データに変換する
171 連続した日付データを作る
第3章 ファイル操作の極意
3-1 テキストファイルの操作
172 テキストファイルのタブ区切りデータを表示する
173 CSVファイルのデータを表示する
174 ビューの文字化けを解消する
175 タブ区切りのテキストファイルをデータフレームに読み込む
176 テキストデータの列名をデータフレームの列名にする
177 タブ区切りのデータファイルをもっと簡単に読み込む
178 CSV形式のファイルをデータフレームに読み込む
179 CSV形式のファイルをもっと簡単に読み込む
180 タブ区切りファイルをカンマ区切りのCSVファイルに書き込む
3-2 Excelデータの読み込み
181 Excelのデータをクリップボード経由で読み込む
182 Excelファイルを直接、読み込む
第4章 基本プログラミングの極意
4-1 プログラムの制御
183 「もしも」で処理を分ける
184 負の値が出現したら正の値に置き換える
185 「そうでなければ」を実行するelseステートメント
186 すべての条件が不成立のときの受け皿になる処理をする
187 同じ処理をぐるぐる繰り返す
188 「ファイルからデータフレームに読み込み」→「ベクトルに代入」を自動化する
189 ループを中断／終了する
190 引数の並びを順番に渡して関数を実行する
191 データフレーム名を繰り返し取得して1つに結合する
192 関数の引数に関数を指定してベクトルの要素どうしを計算する
193 関数の引数に関数を指定して「畳込み」の計算を行う
4-2 関数の作成
194 関数の3つのタイプと作り方のキホン
195 処理だけを行う関数を定義する
196 引数を受け取る関数を定義する
197 戻り値を返す関数を定義する
198 作成した関数を別のプログラムで実行できるようにする
199 関数のパラメーターにデフォルトの値を設定する
200 引数が渡されなかった場合にエラーメッセージを表示する
201 エラーを捉えて後処理までを行う
202 エラーが発生してもプログラムを止めないようにする
第5章 基本記述統計
5-1 記述統計量
203 データの平均を求める
204 「外れ値」を除いて平均を求める
205 率の平均を求める
206 往路／復路の平均を求める
207 異なる母数を持つ平均値の平均を求める
208 異なる母数の複数の平均値から平均を求める
209 データの平均から距離「偏差」を求める
210 偏差を2乗した「偏差平方」を平均して「分散」を求める
211 不遍分散を求める
212 標準偏差を求める
5-2 順序統計量
213 最大値／最小値を求める
214 複数のデータの最大値／最小値をまとめて求める
215 データの「ど真ん中」の値を見つける
5-3 複数列の計算
216 データを要約する
217 summary()の結果をわかりやすく表示する関数を作る
218 入力データの5数要約を出力する
219 複数の列の基本統計量を求める
220 専用の関数で合計／平均を求める
221 特定の列に対してグループ別の基本統計量を求める
222 複数の列に対してグループ別の基本統計量を求める
223 複数の列をグループ別にしてデータフレーム専用関数を適用する
224 複数列でグループ化して集計する
225 グループ化して集計する際の基準列が多い場合に結果を縦に並べる
226 データフレームを丸ごとグループ化して集計する
5-4 ヒストグラム
227 度数分布表を作る
228 相対度数分布表を作る
229 カテゴリごとの度数だけを素早く求める
230 連続する値をカテゴリ化して度数分布表を作る
231 データの分布状況を棒グラフにする
232 階級幅を独自に指定してヒストグラムを作る
233 グループ別に作成したヒストグラムを1枚のPDFに出力する
234 グループ間の比較に最適な「箱ひげ図」を作成する
235 グループ間の比較をシンプルにドットで表す
第6章 正規分布
6-1 標準正規分布と一般的な正規分布
236 そのデータは「優秀」なのか「並」なのかを知る
237 平均からの離れ具合でデータの特殊性を知る
238 標準正規分布のグラフを作る
239 上位5％でしか出現し得ないデータを見つける
240 売上の平均が38万円のとき45万円以上売り上げる確率を求める
241 「偏差値」を求める
242 偏差値が70以上の人は全体の何パーセントを占めるのかを求める
243 平均60点、標準偏差10点のときの得点80の合否を判定する
244 2つのデータを合わせたときの標準偏差の意味を考える
第7章 統計的推定
7-1 点推定
245 母集団の平均と分散をピンポイントでズバリ当てる
246 大数の法則、中心極限定理を実践する
247 標本平均を限界まで取り続けてその平均で母平均を推定する
248 サンプルサイズを大きくして標準誤差を限界まで下げる
249 標本平均の分散で母集団の分散を推定する
250 不遍分散の平均で母集団の分散を推定する
7-2 区間推定
251 大標本を使って母集団の平均を幅付きで推定する
252 小標本を使って母集団の平均を幅付きで推定する
253 母集団のデータの比率を区間推定する
第8章 統計的仮説検定
8-1 χ2検定
254 χ2 検定とは
255 統計的仮説検定の手順とは
256 店舗の売上比率に差はあるかを検定する
257 クロス集計されたデータ間に差はあるかを検定する
258 分散が等しいと仮定できる場合の平均の差をt検定で確かめる
259 異なるテスターによる評価の平均に差があるかをt 検定で確かめる
260 p値を求めてt 検定を行う
261 t.test()関数で検定統計量tの実現値を求める
262 分散が等しくない場合の平均の差をt検定で確かめる
263 A店、B店の満足度に開きがあるとき、両店舗の満足度は本当に違うかを検定する
264 対応のある2群の差のt検定
265 ダイエットサプリ摂取前後の体重の変化を検定する
266 P値を求めて対応のあるt 検定を行う
267 t.test()関数で対応のあるt検定を行う
8-2 分散分析
268 なぜt 検定が3群以上の差の検定に使えないのか
269 3群以上の差の検定には分散分析を使う
270 oneway.test()で1要因、対応なしの分散分析を実施する
271 aov()関数で1要因、対応なしの分散分析を実施する
272 anova()関数で1要因、対応なしの分散分析を実施する
273 分子と分母の自由度を指定してF分布のグラフを描く
274 群間、群内の平方和と平均平方から検定統計量F の期待値を求める
275 多重比較を行う
276 対応がある場合の対応ありの検定が必要な理由
277 対応がある1要因の分散分析を実施する
278 対応ありとなしで違いが出た理由とは
279 要因を2つに増やした場合の分散分析はどうなるのか
280 対応がない2要因の分散分析を実施する
281 2要因とも対応ありの分散分析を実施する
282 2要因のうち1要因のみ対応ありの分散分析を実施する
第9章 回帰分析
9-1 相関分析
283 グラフを描いてデータ間の関連性を知る
284 2つのデータの関係の強さを表す値を求める
9-2 線形単回帰分析
285 線形回帰分析を実行する
286 分析のもとデータと予測値、残差を一覧で表示する
9-3 線形重回帰分析
287 線形重回帰分析とは
288 重回帰分析にかける変量の相関を調べる
289 立地、面積、競合店とアンケート結果から売上を予測する
290 当てはまりが良好なモデルを探し出して分析する
291 説明変数を減らさずに変数の交互作用だけを減らして分析する
292 交互作用を段階的に減らしてAIC値を求める
9-4 非線形回帰分析
293 急激に上昇カーブを描く普及率を予測する
294 ロジスティック関数SSlogis()をモデル式に埋め込んで分析する
295 非線形の分布を線形の分布と同じように分析する
296 日射量、風力、温度の値でオゾンの量を説明する
297 モルモットの実験データからビタミンCの投与方法を推定する
第10章 多変量解析
10-1 クラスター分析
298 1か月の学習時間から同じ学習パターンの人をグループ分けする
299 距離の求め方を変えて最近隣法やウォード法を試してみる
300 大量のデータを的確にグループ分けする
10-2 判別分析
301 計測値から花の品種を判別する
302 判別分析の結果を詳しく見る
10-3 主成分分析
303 主成分分析
304 主成分が持つ情報量を確認する
305 主成分負荷量をプロットして変量間の関係性を見る
306 すべての主成分得点をプロットする
307 主成分負荷量と主成分得点を1つの図で表現する
308 主成分分析の考え方
309 オーディション参加者の適正を主成分分析で見極める
10-4 因子分析
310 5変量を因子分析して傾向を読み取る
311 因子軸を回転させて因子の解釈を容易にする
312 20人のテスト結果の因子得点を推定する
313 直交回転後の因子得点に因子負荷量を投影する
314 因子軸を斜交回転させる
315 斜交回転後の因子間の相関を見る
第11章 時系列分析
11-1 時系列オブジェクト
316 時系列オブジェクトを生成する
317 時系列データをプロットする
318 時系列の時間軸を戻しつつデータをプロットする
319 最新、または最古の観測値を抽出する
320 時系列オブジェクトに対する数値演算
321 階差を求める
322 時系列データの時間をずらす
323 時系列の合併と共通部分の多変量時系列への変換
324 時系列オブジェクトの情報を取得する
325 時系列オブジェクトの部分時系列を得る
326 時系列データを部分的に集約する
327 時系列データの自己共分散と自己相関係数を求める
328 時系列データのスペクトル密度関数を推定する
11-2 ARモデル
329 時系列へのARモデルの当てはめ
330 ARモデルから予測する
331 1変量の時系列データにARIMAモデルをフィットする
332 適切なモデル次数を自動で特定してARIMAモデルをフィットする
333 ARIMAモデルから予測する
第12章 グラフィックス
12-1 グラフィックスの基本
334 散布図を作成する
335 タイトルとラベルを設定する
336 グリッドを追加する
337 x軸とy軸の範囲を指定する
338 x軸とy軸の比率を指定する
339 垂直線や水平線を追加する
12-2 複数のグループの描画
340 複数グループの散布図を作成する
341 凡例を追加する
342 散布図の回帰直線をプロットする
343 すべての変量の組み合わせをプロットする
344 因子の水準に対してそれぞれの散布図を作成する
12-3 棒グラフの作成
345 棒グラフを作成する
346 棒グラフに信頼区間を表示する
12-4 ヒストグラム、正規Q-Qプロット
347 棒の数を指定してヒストグラムを作成する
348 ヒストグラムに確率密度関数の曲線を表示する
349 正規Q-Qプロットを作成する
350 多項式回帰で分析する
COLUMN
R言語
Rのベクトル
数学上の行列
行列式についての法則
data.frameクラス
ソースコード（コメント部分）の文字化け
数学定数の「ネイピア数」
母集団と標本の関係のまとめ
t値
統計量F
内挿と外挿
多重共線性
クロス集計
