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今回使った関数や文の主なものをまとめます (A selected summary of functions and statements used in the 5th practice is shown here.)
| 関数名(name) | 機能(effect) | 使い方(usage) |
|---|---|---|
| attach() | データフレーム利用宣言 | これ以降，そのデータフレーム（実はリストでもいい）内の変数はデータフレーム名＄を付けなくても参照できる。例えば，airqualityというデータフレームの中の変数Windは，attach(airquality)後はairquality$Windとしなくても，たんにWindで参照できる。ただし，実は新しい環境に変数がコピーされるだけなので，そこでWind[1] <- 100などと付値すると，Wind[1]とairquality$Wind[1]が違う内容になってしまう。なお，airquality$Windに対して付値してデータを書き換えても，組み込みデータ自体は不変で，あくまでもメモリ上のコピーが変化するだけなので，Rをいったん終了して再起動すればairquality$Windの中身は元通りである。利用が終わったら必ず終了宣言(detach)する癖をつけておくといい。 |
| detach() | データフレーム利用終了宣言 | attach()により利用開始宣言したデータフレームの利用を終了する。元のデータフレームは変化しない。 |
| function() { } | 関数定義 | plus <- function(A,B) { A+B }を実行すると，例えばplus(5,7)で12が返される。{ }の中は複数行になっても構わないが，返り値は最終行の値。第3回の一覧も参照。 |
| as.integer() | 整数型扱いさせる | as.integer(1.5)で1が返る。as.integer("141")で141が返る。as.integer("A")はNAとなるが，as.integer(factor(c("C","B","Z")))はc(2, 1, 3)という整数ベクトルを返す。 |
| sum() | 合計を求める | |
| ifelse() | 条件により異なる値を返す | X <- c("M","F","F","M"); Z <- ifelse(X=="M",1,2)とすると，Zにはc(1, 2, 2, 1)という整数ベクトルが入る。 |
| c() | ベクトル定義 | {16, 18, 11}という3つの要素をこの順でもつ整数ベクトルを定義するには，c(16, 18, 11)とする。但し連続した整数のベクトルを作る時はc()を使わず，":"を使う方が楽である。例えば，1から10までの整数を要素とするベクトルは，1:10で定義できる。 |
| layout() | グラフィック画面の配置設定 | 行列を指定できるので，画面分割を自由に設定できる。例えば，グラフィック画面を1:4で上下に分割し，上ウィンドウを左右に3:1で分割したいなら，５行４列に分割して同じウィンドウには同じ数字を入れればいいので，layout(matrix(c(rep(1,3),2,rep(3,16)),5,4,byrow=TRUE))としてからプロットすれば，最初のプロットが左上，次のプロットが右上，３番目のプロットが下の大きな分割に描画される。 |
| matrix() | 行列の定義（ベクトルを行列にする） | |
| for () {} | ()の間{}の処理を繰り返し | |
| barplot() | 棒グラフを描く | |
| table() | カテゴリ変数の度数分布表を計算 | |
| paste() | 文字列にする | |
| names() | 名前付きベクトルやデータフレームから名前を取りだす | |
| while () {} | ()の間{}の処理を繰り返し | for () {}との違いは，()の繰り返し回数が決まっていないこと。無限ループになる可能性があるので注意 |
| choose() | 組み合わせ数 | |
| ^ | 累乗 | 5^2は5の2乗なので25となる |
| curve() | 定義域を指定して関数の曲線を描く | 使い方は，curve(関数名, 定義域の下限, 定義域の上限)。つまり，-πからπまでのサインカーブを描かせるには，curve(sin(x),-pi,pi)とする。 |
| dbinom() | ２項分布の確率（密度）関数 | |
| dnorm() | 正規分布の確率密度関数 | |
| qnorm() | 正規分布の分位点関数 | |
| pnorm() | 正規分布の確率母関数 | |
| rnorm() | 正規分布に従う乱数を発生させる | |
| dchisq() | カイ二乗分布の確率密度関数 | |
| qchisq() | カイ二乗分布の分位点関数 | |
| pchisq() | カイ二乗分布の確率母関数 | |
| dt() | t分布の確率密度関数 | |
| qt() | t分布の分位点関数 | |
| pt() | t分布の確率母関数 | |
| df() | F分布の確率密度関数 | |
| qf() | F分布の分位点関数 | |
| pf() | F分布の確率母関数 | |
| read.delim() | タブ区切りテキスト形式データファイルの内容をデータフレームとして読み込む | |
| shapiro.test() | 分布の正規性についてShapiro-Wilkの検定を行う | |
| qqnorm() | 正規確率プロットの描画 | 数値ベクトルを引数として与え，正規確率プロット(Normal Q-Q plot)を行う。もしデータが正規分布していれば直線に乗るはずで，その直線を描かせるにはqqline()を用いる |
| library(fmsb) | fmsbライブラリをメモリに読み込む | |
| geary.test() | 分布の正規性についてGearyの検定を行う（注：fmsbライブラリを読み込んだ後で実行） | |
| tapply() | 条件別に同じ関数をデータベクトルに適用 | tapply(11:15,factor(c("M","F","M","F","F")),mean)とすると，2番目の引数には"M"と"F"の2水準あるので，1番目の引数であるデータをその2水準によってグループ分けし，グループごとに，平均値を求める関数mean()を適用してくれる。tapplyの引数にする時は，関数名に()は付けないことに注意。この例を実行すると，という結果が出る。つまり，2番目の引数の値が"F"となっている，1番目の引数に与えられたデータベクトル11:15の2, 4, 5番目の値である{12, 14, 15}の平均値である13.66667と，2番目の引数の値が"M"となっている1, 3番目の{11, 13}の平均値である12.00000が，その順番で計算され表示される。F M 13.66667 12.00000 |