6. R の利用
1 目的
- R での統計グラフ作成を経験する
2 R に触れてみる
- R の終了: q()
計算など
> 100 + 200 [1] 300 > 100 + 200 - 123 / (275 + 345) [1] 299.8016 > pi [1] 3.141593 > print(pi) > sqrt(2) [1] 1.414214 > x <- 123 > x [1] 123 > print(x) [1] 123 > sqrt(x) [1] 11.09054
ベクトル
> x <- 10:60 > x [1] 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 [36] 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 > x <- c(0, pi/4, pi/2, pi/4*3, pi) > x [1] 0.0000000 0.7853982 1.5707963 2.3561945 3.1415927 > sin(x) [1] 0.000000e+00 7.071068e-01 1.000000e+00 7.071068e-01 1.224647e-16 > length(x) [1] 5 > sum(x) [1] 7.853982 > mean(x) [1] 1.570796 > x[1] [1] 0 > x[2] [1] 0.7853982 > x[2:3] [1] 0.7853982 1.5707963
3 R を用いてデータファイルからグラフを作成
- R の起動とグラフィックス・デモの表示： demo(graphics)
- ヘルプコマンド: help()
- カレントディレクトリの確認と変更
getwd() setwd("current_directory_name") データファイルの読み込み
- タブ文字区切りの表形式ファイルは read.table 関数で読み込みできる。
- CSV 形式のファイルは read.csv 関数で読み込みできる。使い方は read.table と同様。
(sample_score.txt の一行目に科目名を記入，あるいは # を外すと， 1行目に列タイトルがあり，1列目に行の名前が入ったデータファイルになる)
> a <- read.table("sample_score.txt", header=TRUE, row.names=1) > a箱ひげ図とヒストグラムの描画
> summary(a) > boxplot(a) > boxplot(a, ylab="Score", ylim=c(0,100)) > a$sugaku > hist(a$sugaku) > hist(a$sugaku, xlab="Score", main="Math")
- グラフのファイル保存
- グラフのウィンドウのメニューから，直接グラフをファイルに保存できる
- png や pdf など，様々なファイル形式が選択可能
4 練習
資料ページにある gardens.txt には 3 つの場所における10日間のオゾン濃度(ozone concentration) の測定値が pphm (parts per hundred million) 単位で入っているとする。 このデータの箱ひげ図 (boxplot_gardens_gnuplot.pdf 参照）を R で描きなさい。 また，gardenA のヒストグラムを描きなさい。 箱ひげ図とヒストグラムを png 形式でファイルに保存し，提出しなさい。 なお，gardens.txt はタブ区切りのテキストデータなので read.table 関数で読み取り可能であるが， 行の名前の列はないので row.names オプションを指定しないこと。