HiRoshima.R #1 のまとめ

じゅんさま @junsama48

アウトプットでどうやるんだろう? #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

一括処理のために変数 (ベクトル) の利用は不可欠である。 #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

summary()、table()、sum()、length()とかもやってみよー。 #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

mean(), max(), min(), median(), sd() とかいろんな関数の紹介。 #HiRoshimaR

じゅんさま @junsama48

summary()のアウトプットにsdとか全部一気に出てくるような便利な関数がありそうだな。#HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

次は作図。 #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

身長のヒストグラムを書いてみよう。 #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

height<-c(160,160,160,165,170,170,170,170,175,175,180,185,185,185,190) #HiRoshimaR

kosGITti.47.0 @kosugitti

たしかに、初めてhist()関数を使う人は簡単すぎてびっくりするよね。 #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

Excelでヒストグラム書いてる暇なんてないよねー。 #HiRoshimaR

kosGITti.47.0 @kosugitti

Mac版R Consoleは入力補助とか関数のヘルプとかが自動的にでてきたりするのか・・・？それともカスタマイズによるものなのか。 #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

散布図。TOEICのスコアと英作文の語数の相関を見てみよう! #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

> score<-c(600,500,720,430,500,550,430,500,850,400) > words<-c(340,190,465,170,130,225,140,310,580,120) > plot (score,words) #HiRoshimaR

kosGITti.47.0 @kosugitti

勝手に補遺）二つの変数の散布図を描くのだけど、もちろん二つの変数の長さが違うとエラーが出るので要注意。 #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

散布図も簡単だねー。plot (変数1, 変数2) これだけだもん。 #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

こんな感じできれいな散布図ができました。 #HiRoshimaR http://t.co/gBnQjUo

だいひこ @daihiko

箱ひげ図。 #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

> nns<-c(350,285,315,340,210,185,120,740,425,155) #HiRoshimaR

kazutan @kazutan

欠損データがある時の、レコードの対応ってRでどうやるんだろう？空のデータを入れとかないといけなんだろうか？ #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

> ns<-c(365,570,645,540,645,665,880,550,410,585) > boxplot(nns,ns,names=c("NNS","NS")) #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

で、こんなきれいな箱ひげ図ができる。 #HiRoshimaR http://t.co/ESob00x

だいひこ @daihiko

boxplot(変数1,変数2,names=c("変数1の名前","変数2の名前") #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

NNS (ノンネイティヴスピーカーの語数)、NS (ネイティヴスピーカーの語数) の議事データでした。 #HiRoshimaR

だいひこ @daihiko

円グラフ。 #HiRoshimaR

kosGITti.47.0 @kosugitti

円グラフはあんまり描いたことないなぁ。でも関数はpie(),それだけか。#HiRoshimaR