私たちのR: ベストプラクティスの探求
紹介 『私たちのR』は宋財泫（SONG Jaehyun）と 矢内勇生が共同で執筆するRプログラミングの「入門書」である。統計学の本ではない。 また、本書はデータ分析の手法の解説書でもない。Rを用いたデータ分析については他の本を参照されたい。私たちが専門とする政治学におけるデータ分析については、以下の本を勧める。 浅野正彦, 矢内勇生. 2018. 『Rによる計量政治学』オーム社. 飯田健. 2013.『計量政治分析』共立出版. 今井耕介（粕谷裕子, 原田勝孝, 久保浩樹 訳）2018.『社会科学のためのデータ分析入門（上）（下）』岩波書店. 本書が想定するのは、次のような希望をもつ読者である。 分析に入るまでの段階、つまりデータの入手やクリーニング方法が知りたい 分析結果を自分の思いどおりに可視化したい 複数のモデルを効率的に分析したい Rでシミュレーションがしたい Rと友達になりたい 本
卒業論文のためのR入門
Chapter 1 はじめに この文書は、卒業論文を書くためのRの使い方をできるだけコンパクトにまとめたものです。 読者は立命館大学総合心理学部森ゼミの学生をピンポイントに想定しています。 Rを用いた演習として「心理学データ解析法」の履修を推奨していますが、履修していなくてもわかるように構成しています。 卒業論文自体はWordで作成する想定で、Rで得られた結果をWordに貼り付ける（簡便な）方法を説明します。 一般的なRの入門文書としても参照できます。 説明の都合上、厳密さよりわかりやすさを重視した記述が多々あります。ご了承ください。 1.1 この文書で学ぶこと 具体的には、以下の項目を学習します。 R, RStudioをインストールし、基本的な操作ができるようになる データをRStudioにインポートする インポートしたデータを分析可能な形に前処理する 記述統計を整理する データを可視化
ggplot2のチートシートをirisデータで試してみた - Qiita
はじめに ggplot2 の Cheat Sheet をirisデータの例で試してみました。 CheatSheet：https://github.com/rstudio/cheatsheets/blob/master/data-visualization-2.1.pdf 目次 データの準備 Geoms GRAPHICAL PRIMITIVES geom_blank() geom_curve() geom_path() geom_polygon() geom_rect() geom_ribbon() LINE SEGMENTS geom_abline() geom_hline(), geom_vline() geom_segment() geom_spoke() ONE VARIABLE continuous geom_area(stat = "bin") geom_density() ge
ggplot2をインストールし美しいグラフを作るまでの基礎知識【入門編】
ggplot(…)の最初の引数の指定ggplot(…)の最初の引数は必ず”data=…”です。ここで可視化するためのデータセットを指定します。例えば、ソースコードでしめした”data=data_iris”はRに「データは’data_iris’を使用する」と伝えています。 2番目の引数の指定2番目の引数はx軸、y軸の変数です。ソースコードの”mapping=aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Length)”の部分です。 2.geometric objectsの指定次に、プロットさせるためにgeometric objectsを指定します。geometric objectsとは、描画するグラフのことです。 ここではgeom_point（散布図）を指定します。 コードの書き方は、ggplot()にgeom_point()を＋で連結することで描画できます。 # 散布図 ggpl
Rで推定する回帰モデル入門
Rで行う回帰分析入門．もともとR入門などに書いていた内容をこちらに移しました．パッケージのサンプルコードをコピー&ペーストしただけの部分も数多くあります． Standard/classical regression はじめに「y = Xb」の形式で記述される標準的な回帰モデルの推定を行います． 余談ですが，回帰モデルの説明変数選択の際には，互いに独立ではない／相関の高い変数（多重共線性）に注意する必要があります．前者については，カテゴリカル変数で全カテゴリーについて {0, 1} インディケータをモデルに投入することはもちろん，割合のデータ（組成データ）で複数カテゴリの割合を同時に投入すること，さらには地理空間データでは複数の距離指標を同時に投入することなども該当します（cf. Wang et al. (2015, IJCESCAE)）．さらに因果構造を考慮しない変数の選択によって共線性が
WindowsにR言語をインストールする方法
概要 WindowsにR言語をインストールする方法を紹介します。 環境 Windows 11 21H2 R 4.1.2 Rのインストールについて R言語(以下Rとします)は、統計や解析処理向けのプログラミング言語です。私自身、おもに統計処理でRを利用しています。 Rは、WindowsやmacOS、Linuxなどで様々な環境で動作させることができます。今回、Windows上でRを利用したいということがあり、WindowsにRの環境をインストールしました。 Rのインストールにはいくつか方法がありますが、代表的なものは専用のインストーラーを使う方法です。しかし今回はこちらのインストーラーを直接使わずにRをインストールします。インストーラーを使わない理由は、Rのバージョンが新しくなった際に自動で追従したいと考えているからです。 ちなみに、インストーラーは次のURLから取得できます。 Downloa
Rを用いた データ解析の基礎と応用2022
Step 3：データを可視化しよう！ データ可視化の重要性 ggplot2でデータを眺めよう geom_histogram ヒストグラム geom_density 密度分布 geom_point 散布図 aes(color) 色を表現する facet_wrap, facet_grid グラフを分ける geom_boxplot 箱ヒゲ theme_*** 全体の雰囲気を変える color（aesの外） 線を特定の色にする fill（aesの外） 特定の色で塗りつぶす color（aesの中） 線を値に応じた色にする coord_cartesian 軸の範囲を変える labs タイトルや軸ラベルを書く／書き換える theme 文字の大きさなどを細かく設定 ggsave() 図をファイルとして保存 その他のグラフの描き方を知りたい方は ggplot2公式サイト Jaehyun Songさんの解説
おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary
2021/9/10 追記: 改めて更新された話を統合して整理して書き直しました. 以降はこちらを参考にしてください: ill-identified.hatenablog.com 2021/1/15 追記: RStudio 1.4 がリリースされたのでなるべくアップデートしましょう 2020/12/06 追記: Japan.R で今回の話の要約+新情報を『Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck』として発表した. ハイライトは「近々出るRStudio 1.4 があれば fontregisterer はほぼいらなくなる」 2020/10/31 追記: geom
R言語入門（裏口）-- Landscape with R -- - Qiita
この記事はR Advent Calendar 2018の22日目の記事として書きました。 それなりにチカラを入れて書いたのですが、まだまだ推敲の余地がある状態となってしまいました。 今後、断りなく内容を加筆・改訂する場合があります。 はじめに Rユーザー勉強会@東京 Tokyo.R1の運営用の団体口座を作りに某大手銀行窓口に行った際（平日に半休を取りました..）、1時間ほど待ってから手続き窓口に案内され、担当していただいた方にホゲホゲコレコレと書類を耳を揃えてお渡したところ、「はい。グループ名はTokyo.Rですか。はい。えーと、はい。R？この、Rって何ですか？」と聞かれて、「え？あ〜そうですね...、Rって何だろうか...」となってしまいました。くっ、これが二天一流の一寸の見切りが可能とする後の先、と思いましたね。Rって何でしょうか...。「プログラミングの勉強会？ですか。はい。それで、
ggplot2: きれいなグラフを簡単に合理的に
“The Grammer of Graphics” という体系に基づいて設計されたパッケージ。 単にいろんなグラフを「描ける」だけじゃなく「一貫性のある文法で合理的に描ける」。 Rのグラフ描画システムにはgraphicsとgridの2つが存在しており、 R標準のboxplot()やhist()などは前者の上に、 本項で扱うggplot2は後者の上に成り立っている。 使い方が全く異なるので、前者を知らずにいきなりggplot2から始めても大丈夫。 tidyverse に含まれているので、 install.packages("tidyverse") で一括インストール、 library(tidyverse) で一括ロード。 初学者向け講義資料2023 https://ggplot2.tidyverse.org https://r-graphics.org/ https://r4ds.hadle
散布図に近似直線(回帰直線)を付ける
概要 Rで散布図を書くときに、回帰直線と、その相関係数のR二乗値を書くやり方をメモ的に記載しています。 例1 x<-1:1000+runif(1000,0,300) y<-1:1000+runif(1000,0,300) plot(x,y,pch=".") lm.obj<-lm(y~x) abline(lm.obj,col=2) #下詰め #text(0,0,substitute(paste(R^2,"=",x),list(x=round(summary(lm.obj)$r.squared,digits=5))),col=2,adj=0) #上詰め mtext(substitute(paste(R^2,"=",x),list(x=round(summary(lm.obj)$r.squared,digits=5))),line=-1,col=2,adj=0) 結果はこんな感じ。 substi
ggplot2を初歩から要点押さえて使いこなす チュートリアルとコード集
ggplot2で魅せる・役立つ・引き立つグラフを！ 上から順に、コードを実行しながら読んでいただけたら、 およそ必要なスキル(日常で使える大体のグラフ)は出力できるようになっているはずです。
Tidyverse
The tidyverse is an opinionated collection of R packages designed for data science. All packages share an underlying design philosophy, grammar, and data structures. Install the complete tidyverse with: install.packages("tidyverse") See how the tidyverse makes data science faster, easier and more fun with “R for Data Science”. Read it online, buy the book or try another resource from the community
Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics
Overview ggplot2 is a system for declaratively creating graphics, based on The Grammar of Graphics. You provide the data, tell ggplot2 how to map variables to aesthetics, what graphical primitives to use, and it takes care of the details. # The easiest way to get ggplot2 is to install the whole tidyverse: install.packages("tidyverse") # Alternatively, install just ggplot2: install.packages("ggplot
データの可視化
初期準備 まず，ggplot2パッケージをインストールしましょう。 ggplot2はtidyverseパッケージに包含されているので，以下のようにtidyverseをインストール・ロードすることをおすすめします。最後に述べますが，dplyrやforcats等，tidyverseに包含されている他のパッケージと併用したときに，ggplot2の真価は発揮されます。 もちろん，ggplot2を単体でインストールすることも可能です。 install.packages("tidyverse") library(tidyverse) もう一つだけ準備をしましょう。ggplot2は，幾重にも絵具を重ねて最終的に一枚の絵を描く，油絵のような描画システムです。そこで，まずは新品のキャンバスを用意しましょう。以下のコードでは，新品のキャンバスを，gというオブジェクトに格納しています。 print(g)と入力す
ggplot2を使って、散布図を作る-1 - Mukku John Blog
R グラフィックス クックブック １０回目 ggplot2パッケージを利用して、散布図を作成していきます。 散布図 - Wikipedia こんなデータです。 > head(heightweight[, c("ageYear","heightIn")]) ageYear heightIn 1 11.92 56.3 2 12.92 62.3 3 12.75 63.3 4 13.42 59.0 5 15.92 62.5 6 14.25 62.5 > str(heightweight[, c("ageYear","heightIn")]) 'data.frame': 236 obs. of 2 variables: $ ageYear : num 11.9 12.9 12.8 13.4 15.9 ... $ heightIn: num 56.3 62.3 63.3 59 62.5 62.5 59
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