サルでもわかる機械学習

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、 EZRで十分です。

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、

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

と記載すればよいようです。

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。

作成中

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/

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