Windowsへインストールしてみます。
Rのアーカイブサイトからダウンロードします。
特にダウンロードに関しては問題ないですが、
64bit版Windowsでは以下のように選択しておきます。
後は、ダウンロードを続行して終了後、インストール。
GIS教材ではiris（アヤメ）のデータはデフォルトで用意されていますが、ここでは外部ファイルとしてハンドリングします。
データはUC Irvine Machine Learning Repository から取得します。
取得したデータには列名がついていないので、ExcelやLibreOffice（Calc）などで読み込んで、カラム名を付けておきます。
Sepal.Length,Sepal.Width,Petal.Length,Petal.Width,Species
CSV形式で保存。
例：C:¥R¥iris.csv
Rを起動
CSVファイルをフルパスで指定して、読み込みます。
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1 |
＞iris<-read.csv('c://R/iris.csv') |
Rで計算
#irisのヘッダーを確認する。
＞head(iris)
#irisのがくの長さの平均値
＞mean(iris$Sepal.Length)
#全ての最小値、第一四分位数、中央値、平均値、第三四分位数、最大値
四分位数：データの値を大きさの順に並べたとき、４等分する位置の値
小さい方から順に第一(Q1)、第二(中央値と同じ値、Q2)、第三(Q3)、第四(Q4)となる
＞summary(iris)
Rでグラフ作成
#ヒストグラムを作成
＞hist(iris$Sepal.Length)
#一変数の散布図
＞plot(iris$Sepal.Length)
#二変数の散布図
＞plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width)
GIS教材でやってること
こういうデータを使っています。
データは14人の学生の英語と数学のテストの採点表です。
やってみます。
データを読み込んでみます。
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1 |
＞read.csv('C://R/test.csv') |
データセットに読み込んでみます。
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1 2 |
＞test <- read.csv('C://R/test.csv') ＞test |
x軸とy軸を指定して、plotを実行
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1 |
＞plot(english~math,data=test,xlim=c(0,100),ylim=c(0,100)) |
散布図を作成
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1 2 |
＞lm <- lm(english~math,data=test) ＞abline(lm) |
相関関係があるようには見えないんだけど…….。
サマリーです。
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1 |
＞summary(lm) |
各人の採点の分布をプロット
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1 |
＞plot(test$english,test$math) |
どっちの出来もいいのが４人
どっちかの成績のいいのが５人
どっちの出来も悪いのが５人
といったところ
点数の合計を計算
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1 2 |
＞test2 <- test$english+test$math ＞test2 |
minやmaxで、英語の最低点数や最高点数を求めることができます。
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1 2 |
＞min(test$english) ＞max(test$english) |
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