統計Rを使うための基本コマンドの書式と簡単な使用例を一覧表示します。使用例は動作確認済みです。
1つの変数の基本書式
| 目的 | 関数（書式） | 使用例 |
|---|---|---|
| データの値を結合させる | c(データ) | 銘柄 <- c(“C”,”B”,”B”) 株価 <- c(13,14,7) |
| 度数分布（表）を作成する | table(データ) | table(銘柄) |
| ヒストグラムを描く | hist(データ) | hist(株価) |
| 合計する | sum(データ) | sum(株価) |
| データの個数を求める | length(データ) | length(株価) |
| 平均を求める | maen(データ) | mean(株価) |
| 中央値を求める | median(データ) | median(株価) |
| 平方根を求める | sqrt(データ) | sqrt(株価) |
| 不偏分散を求める | var(データ) | var(株価) |
| 標準偏差を求める | sd(データ) | sd(株価) |
| 絶対値を求める | abs(データ) | abs(株価) |
| 最大値を求める | min(データ) | min(株価) |
| 最小値を求める | max(データ) | max(株価) |
２つの変数の基本書式
| 目的 | 関数（書式） | 使用例 |
| データの値を結合する | c(データ） | 株価1 <- c(6,10,6,10,5) 株価2 <- c(10,13,8,15,8) 銘柄a <- c(“嫌”,”嫌”,”好”,”好”) 銘柄b <- c(“好”,”嫌”,”好”,”嫌”) |
| 散布図を描く | plot(x,y) | plot(株価1,株価2) |
| 共分散を求める | cov(x,y) | cov(株価1,株価2) |
| 相関関数を求める | cor(x,y) | cor(株価1,株価2) |
| クロス集計表を描く | table(x,y) | table(銘柄a,銘柄b) |
| 場合分けをする | ifelse(条件,真,偽) | ifelse(銘柄a==”好”,1,0) |
母集団と標本
| 目的 | 関数（書式） | 使用例 |
| 小数点を切り上げる | ceiling(データ) | ceiling(4.5) |
| 一様分布の乱数発生 | runif(n,min,max) | runif(n=10,min=0,max=6) # 0から6までの範囲の一様乱数を10個発生 |
| 決まったパターン（種）の乱数発生 | set.seed(seed) | set.seed(1) # 乱数の種を1に設定する。 |
| 棒グラフ作成 | barplot(height,names.arg) | barplot(c(2,1),names.arg=c(“男”,”女”)) #高さ2,1の棒に男、女のラベル |
| 関数の曲線を描く | curve(func,from,to) | curve(dnorm(x),from=-3,to=3) # 標準正規分布を描く |
| 正規分布の確率密度関数 | dnorm(x,mean,sd) | dnorm(0,mean=0,sd=1) # 標準正規分布におけるx=0の時の確率密度 |
| 正規分布に従う乱数発生 | rnorm(n,mean,sd) | rnorm(n=10,mean=50,sd=10) # N(50,10^2)に従う乱数を10個発生 |
| 数値格納場所の確保 | numeric(length) | a <- numeric(length=10000) # 変数aに数値データ10,000個格納 |
| 連続データ作成 | x <- a:b | x <- 0:20 # 0から20までの整数連続データを作り、変数xへ格納 |
| 同じ処理の繰り返し | for(i in データ) | for(i in 1:100){rnorm(n=10)} # { } 内の処理を100回繰り返す |
仮説検定
| 目的 | 関数（書式） | 使用例 |
| 標準正規分布で下側確率に 対応する値を求める |
||
| 標準正規分布で 下側確率を求める |
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| t分布で下側確率に 対応する値を求める |
||
| t分布で 下側確率を求める |
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| t検定を行う | ||
| 無相関検定を行う | ||
| カイ二乗分布で下側確率に 対応する値を求める |
||
| カイ二乗分布で 下側確率を求める |
||
| カイ二乗検定を行う | ||
| 図に直線を追加する | ||
| t分布の確率 | ||
| カイ二乗分布の 確率密度関数 |
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