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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