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Updating R from R (on Windows) – using the {installr} package
Windows用Rのバージョンアップ
install.packages("installr")
library(installr)
updateR()
str() 関数はいろいろできるらしいのだけれど……
str(obj)
10進数を二進数のベクトルに変換する
パッケージ sfsmisc のインストールが必要
> library(sfsmisc)
> mydigits <- digitsBase(1101, base=2)
> mydigits
Class 'basedInt'(base = 2) [1:1]
[,1]
[1,] 1
[2,] 0
[3,] 0
[4,] 0
[5,] 1
[6,] 0
[7,] 0
[8,] 1
[9,] 1
[10,] 0
[11,] 1
> mydigits <- digitsBase(1101, base=2,13) ← ベクトルの長さを指定したいとき
二進数に限らず利用できる
> sample(0:20,3) [1] 0 11 6
0から20のうちランダムに3つの数字を重複せずに取り出す
万能ではないかもしれない
さらに、これは、車輪の再発明になっているかもしれない
（が、round down が見つけられなかったのよ）
sprintf を使うと、round されてしまう
統計量は round ではなく切り捨てがよいことも多いので
（四捨五入したら有意になってしまうかもしれない*1）、
文字列の操作とすることにして round down を実現する
文字数を数えて、最終的な文字列の長さを決める
元々の小数点以下桁数がわからないものを、小数点以下 dp桁に切り捨てる
マイナス記号が付くと文字列が長くなるので……
関数化しておくとよいのはわかるけれど、
後々のメンテナンスを考え（ブラックボックス化すると面倒なので）
関数化はしないでおく*2
切り捨て桁（dp）がデータより小さい場合でも 0 fill はしません
作ってはみたものの、今のところ使い途がない気がしている……
mynum <- -0.052745
dp <- 3 # decimal places 小数点以下
# dp <- 9
mynumchar <- as.character(mynum)
if(mynum < 0) {
minusvalue <- 1
mynum <- round(-1 * mynum)
} else {
minusvalue <- 0
mynum <- round(mynum)
}
if( (mydigit <- log10(mynum)+1) < 0 ){ mydigit <- 1 }
mynum <- as.double(substr(mynumchar, 1, (minusvalue+mydigit+dp+1)))
# -0.052 になる
# dp <- 9 のときは元の -0.052745 になる
文字列が一致のときは、match が integer の 1 を返す
文字列が不一致のときは、match が integer の NA を返す
NA は FALSE の代りにはならないので、is.na() を利用
if(!is.na(match(myed1, myed2)){
# 一致したときの処理をココに
}
cat は concatenate （結合、連結）であって猫ではない（← お約束事として書いておく）
cat("\n
All Data: Courtship Latency > 4
\n")
mystring は、list でも、dataframeの要素でもよい
gsub は、同じ文字列に繰り返し適用
正規表現が使えるらしい
mystring <- sub("Re", "", mystring)
mystring <- gsub("-", "/", mystring) # - を / に変える
mystring <- gsub(".", "", mystring) # 全ての文字を消す
文字列の結合をするにはこれ
cat ではない！
デフォルトのセパレータは空白。指定するときは、sep= で
paste("char1", "char2", "char3", "char4")
# "char1 char2 char3 char4"
paste("char1", "char2", "char3", "char4", sep="")
# "char1char2char3char4"
様々な object を格納できる。入れすぎると使い勝手は悪くなるけども。
下の例では、2×2分割表のデータと検定結果を格納
mydata <- matrix(c(4,6,3,4), nr=2)
library(exact2x2) #fisher.exact()
library(Exact) # exact.test()
library(DescTools) # GTest()
mylist <- list(mydata,
fisher.exact(mydata,midp=TRUE),
fisher.exact(mydata),
fisher.test(mydata, workspace=20000000),
exact.test(mydata, to.plot=FALSE), # Barnard's exact test
chisq.test(mydata),
chisq.test(mydata, correct=FALSE),
GTest(mydata,correct="williams"),
GTest(mydata) # correction is NOT in default
)
sink("out.txt")
# この部分のコマンドの結果がファイル出力される
sink()
サイズを黄金比 \(\left(1:\frac{1+\sqrt{5}}{2}\right)\) にしてみた
pdf("myout.pdf", width=(7*(1+sqrt(5))/2), height=7, pointsize=5)
# この部分の描画の結果が出力される
dev.off()
データなどをダブルクォーテーションで囲まず、タブ区切り、 カラム名と行名入り、上書き
write.table(
mydata,
"myout.txt",
quote=FALSE, # ダブルクォーテーションで囲まない
sep="\t",
row.names=TRUE,
col.names=TRUE,
append=FALSE # 上書き
)
何らかの関数がエラーが出る場合を含むとき、 そこで処理が止まってしまうと困る、 そんなときに
try(何らかの関数)
tryCatch(
{何らかの関数}
, error = function(e){return("")} # e にはエラーメッセージが格納されている
)
Emacs Speaks Statistics：Emacs で R を使う
Emacs には後からインストールをする必要あり
install-memo5.1を参照
M-x R
コマンド入力後
C-c C-j C-m （改行）
で、１行ずつコマンドを実行する。
> q() ← quit
> source("commands.R") ← コマンドを書き込んだソースを読み実行
> sink("out.txt") ← ファイルに出力
> sink() ← 出力をコンソールに戻す
> objects() ← 現在あるオブジェクトを表示
> mydata <- read.table("data.txt", header=TRUE) ← ファイルからデータを読み込む
> library(ctest) ← ライブラリを使う
> t.test(A, B) ← t検定（unpaired）。※ A、Bにはデータを入れておく
> var.test(A, B) ← F検定
> t.test(A, B, var.equal=TRUE) ← t検定、等分散
> wilcox.test(A, B) ← U検定（＝Wilcoxon test）
> ks.test(A, B) ← Kolmogorov-Smirnov test
> getwd() ← working directoryの表示
> setwd("c:/cygwin/home/tomaru/stats") ← working directoryの変更
追記 12 July 2013
> length(X) ← データの数 > mean(X) ← 平均 > sd(X)/(length(X)^0.5) ← 標準誤差
追記 22 February 2015
> help.start() ← htmlヘルプを起動
cygwin shell または、コマンドプロンプトで
rscript command.R rscript command.R & ← バックグラウンドで実行する場合
※ pathを通しておかなければなりません（MS-DOS！のようですが）。
参考：R の入出力画面を経由せずに実行：他のプログラムからの呼び出し
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