サルでもわかる機械学習

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===== R Studioとは？ =====

統計の計算をしたいのであれば、よほどのことをしない限りは、[[http://www.jichi.ac.jp/saitama-sct/SaitamaHP.files/statmed.html|
EZR]]で十分です。

<html>

<iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" src="//rcm-fe.amazon-adsystem.com/e/cm?lt1=_blank&bc1=000000&IS2=1&bg1=FFFFFF&fc1=000000&lc1=0000FF&t=twosquirrel-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=4524261583&linkId=2275e88771bd3b0493ba4eddb4c17520"></iframe>

</html>


ところが、データを追加したり、間違っていたところを１つでも訂正したりすると、統計処理を最初からやり直さなければいけません。

やり直しをすることが、他のミスの発見にもつながることもあるのですが、できれば、

（1）計算の過程を記録に残し、

（2）元データに変更があっても、自動的に再計算してくれる

ようなシステムを構築できれば、理想的です。

これは、R Markdownというシステムを用いることで可能となります。デメリットとしては、R言語の勉強が必要であること、日本語での利用には、文字化けなどにやや難があることですが、R Markdownをマスターしたあかつきには、きっと、統計処理を含むレポート作成がラクチンになることでしょう。（筆者は、まだ、全く、その域に達しておりません。）

そして、R Markdownを利用するためのプラットフォームとして、R Studioという統合開発環境（IDE）、つまりコンピューターソフト上で、R Notebookファイルを作成していく方法が有用です。

以下のサイトには、R Markdownの使用方法が分かりやすく記載されています。

連載\\
R Markdownで楽々レポートづくり\\
http://gihyo.jp/admin/serial/01/r-markdown

このサイトでは、上記サイトの内容その他を、R Studioで実行する方法を記載させていただきたいと思います。

もちろん、初めて統計をしようとする人にとっては、『どのようなときに、どの手法を使えばよいのか？』というところが分からないものです。そのような方は、まずは、2015年に発売された[[http://amzn.to/2zVgALx|初心者でもすぐにできるフリー統計ソフトEZR(Easy R)で誰でも簡単統計解析]]を読んで、具体的な実例とともに、例えば、t検定を行ってよい条件や、実際のt検定のやり方、結果の解釈の仕方などを理解する必要があります。

R Markdownは、統計についてはある程度理解した上で、Rプログラミングをやってみようと思う人、特に同じようなレポートを何回も書かなければならない人にお勧めです。

R Markdownを用いて論文を作成した場合は、論文のMethodには、

<code>

All statistical analyses were performed with R 2.13.0 (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria).

</code>

と記載すればよいようです。

===== 開発環境 =====
Windows 8.1 Pro (64-bit)\\

あらかじめ、EZRがインストールされているものとします。\\
(EZRがインストールされていれば、Rがインストールされています。)

EZRをインストールしていない場合は、Rをインストールしてください。




===== WindowsにRStudioをインストール =====

以下のサイトからインストーラーをダウンロードしてインストールするだけです。

https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
{{:pasted:20171211-233645.png}}

上記の"Download"をクリックすると、以下のような画面になるので、
"Installers"の、"RStudio 1.1.383 - Windows Vista/7/8/10"をクリックして、インストーラーをダウンロード。
{{:pasted:20171211-233821.png}}

約86MBですので、ダウンロードに数十秒かかります。\\
ダウンロードした、"RStudio-1.1.383.exe"をダブルクリックしてインストール。

{{:pasted:20171211-234114.png}}

{{:pasted:20171211-234129.png}}

{{:pasted:20171211-234151.png}}

{{:pasted:20171211-234224.png}}

インストールが完了したら、Windowsのスタートボタンから、RStudioを起動します。

{{:pasted:20171211-234439.png}}

これで、R Studioのインストールは完了です。

試しに、Console画面で、足し算などを行ってみます。

"1+1"と入力してから、"Enter"ボタンを押したりすると、以下のように計算ができます。

{{:pasted:20171212-000747.png}}

インストールができたら、まずは、以下のスライドと、サイトを軽く読んでおくことをお勧めします。

Rの導入とRStudio事始め(改訂版)\\
Takashi Yamane\\
Published on Nov 30, 2015\\
https://www.slideshare.net/TakashiYamane1/rrstudio\\
<html>
<iframe src="//www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/IiQmrfLsLADFy" width="595" height="485" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" style="border:1px solid #CCC; border-width:1px; margin-bottom:5px; max-width: 100%;" allowfullscreen> </iframe> <div style="margin-bottom:5px"> <strong> <a href="//www.slideshare.net/TakashiYamane1/rrstudio" title="Rの導入とRStudio事始め(改訂版)" target="_blank">Rの導入とRStudio事始め(改訂版)</a> </strong> from <strong><a href="https://www.slideshare.net/TakashiYamane1" target="_blank">Takashi Yamane</a></strong> </div>
</html>

http://plaza.umin.ac.jp/~takeshou/R/RStudio1st.html
{{:pasted:20171211-235146.png}}

こちらの動画も雰囲気をつかむのに非常にお勧めです。

<html>
<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/6b8pFctsBog" frameborder="0" gesture="media" allow="encrypted-media" allowfullscreen></iframe>
</html>
===== 参考文献 =====
2014-02-21 RStudioでRを直感的に使おう\\
http://togotv.dbcls.jp/20140221.html

Rの導入とRStudio事始め(改訂版) - SlideShare\\
https://www.slideshare.net/TakashiYamane1/rrstudio

Rの初歩\\
https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/first.html


連載\\
R Markdownで楽々レポートづくり\\
http://gihyo.jp/admin/serial/01/r-markdown

@etet-etet
2016年08月23日に更新
RとRStudioのインストールからpsychの使い方、クラスター分析までやってみる\\
https://qiita.com/etet-etet/items/92284541a445f24fed16

dplyr入門\\
http://www.jaysong.net/dplyr_intro/


【日本語訳】生物医学研究文献の誰でも見つけられる20の統計学的誤り\\
www.ronbun.jp/point/follow_jp.html


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