佐賀大学農学部 生物生産学科　動物生産学分野　和田研究室

統計パッケージR入門 II

デモを見てみよう

いろいろなデモが用意されています。グラフィックスの機能を 見てみましょう。 
> demo()
Use `demo(topic)' where choices for argument `topic' are:
      topics     
 [1,] "graphics" 
 [2,] "image"    
 [3,] "lm.glm"   
 [4,] "glm.vr"   
 [5,] "nlm"      
 [6,] "recursion"
 [7,] "scoping"  
 [8,] "is.things"
 [9,] "dyn.load" 

> demo("graphics")


        demo(graphics)
        ---- ????????

Type     to start :

HELPを見てみよう

Rからコマンドの説明を見ることができます。WindowsのRgui.exeからは PDFファイルのマニュアルを読むことができます。また、マニュアルや HELPを日本語に翻訳しているグループもあります。 
>help(cor)
cor                   package:base                   R Documentation

Correlation and Covariance Matrices

Description:

     Compute the correlation or covariance matrix of the columns of `x'
     and the columns of `y'.

Usage:

     cor(x, y=x, use="all.obs")
     cov(x, y=x, use="all.obs")

Arguments:

       x: a matrix or data frame.

       y: a matrix or data frame.

     use: a character string giving the method for handling missing
          observations. This must be one of the stringss `"all.obs"',
          `"complete.obs"' or `"pairwise.complete.obs"' (abbreviations
          are acceptable).

Details:

     If `use' is `"all.obs"', then the presence of missing observations
     will cause the computation to fail. If `use' has the value
     `"complete.obs"' then missing values are handled by casewise
     deletion.  Finally, if `use' has the value
     `"pairwise.complete.obs"' then the correlation between each pair
     of variables is computed using all complete pairs of observations
     on those variables. This can result in covariance or correlation
     matrices which are not positive semidefinite.

See Also:

     `cov.wt' for weighted covariance computation.

Examples:

データの加工

ファイルから入力したデータを加工することもできます。 最初の例はseiとBodyWeightだけの新しいデータフレームを作成します。 次の例はseiがfemaleであるデータだけを抜きだしたデータフレームを 作成します。 
> qdata[ 1:2 ]
           sei BodyWeight
2000-01   male      100.5
2000-02 female      105.4
2000-03   male       98.9
2000-04   male      116.2
2000-05 female      120.2
2000-06 female      127.4
2000-07 female      112.6
2000-08 female      109.8
2000-09   male       97.1
2000-10   male      102.3

> qdata[ qdata[1]=='female', ]
           sei BodyWeight AgeAtFirstEggs NumberOfEggs
2000-02 female      105.4           40.5         31.3
2000-05 female      120.2           52.5         48.4
2000-06 female      127.4           49.6         43.2
2000-07 female      112.6           45.6         39.0
2000-08 female      109.8           43.5         37.1

データのソート（並べ替え）

データフレーム内のデータをソートするときは、まずorder関数でソート後の順序を出力したあと、その順序にそってデータフレームを並べ替えます。

この例では、sortlistにBodyWeightの昇順の順序で行番号が格納されています。

そして、qdata[sortlist, ]によって、データフレームqdataをsortlistの順に並べ替えています。 

> sortlist <- order(qdata$BodyWeight)
> sortlist
 [1]  9  3  1 10  2  8  7  4  5  6

> qdata2 <- qdata[sortlist, ]
> qdata2
           sei BodyWeight AgeAtFirstEggs NumberOfEggs
2000-09   male       97.1             NA           NA
2000-03   male       98.9             NA           NA
2000-01   male      100.5             NA           NA
2000-10   male      102.3             NA           NA
2000-02 female      105.4           40.5         31.3
2000-08 female      109.8           43.5         37.1
2000-07 female      112.6           45.6         39.0
2000-04   male      116.2             NA           NA
2000-05 female      120.2           52.5         48.4
2000-06 female      127.4           49.6         43.2

データフレームの指定

attach(qdata)

一元配置分散分析

BodyWeightはseiによって違いがあるかどうかを検定します。 
> lmresult <- lm( BodyWeight ? sei )
> anova(lmresult)
Analysis of Variance Table

Response: BodyWeight
          Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)  
sei        1 364.82  364.82  5.4215 0.04828 *
Residuals  8 538.33   67.29                  
---
Signif. codes:  0  `***'  0.001  `**'  0.01  `*'  0.05  `.'  0.1  ` '  1 

>

大学院生、編入学生、転学生、募集中！

最終更新年月日 2006年4月10日

佐賀大学農学部動物生産学研究室ywada@cc.saga-u.ac.jp