![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
R †フリーの統計解析ソフト。普通にこの手のソフトを買うと10万円とかとられるので懐にやさしい(stata価格, EViews価格)。かなり高機能。 ダウンロード †以下のCRAN(The Comprehensive R Archive Network)ミラーのうち、お好きなところで（提供をやめてしまったところが多い）。 インストール・使い方 †以下を参照。「R-x.x.x-win.exe」のような名前のファイル(Windowsの場合)をダウンロードして実行するだけ。
まず、デスクトップ用のアイコンを右クリック-プロパティで起動オプションを設定しておこう。「リンク先」の最後に「 --no-save」を追加すると、最後の保存確認が省略される。「作業フォルダー」はデータやスクリプトを置く場所になるので、適当に設定しておこう。 次に、メニューの 編集-GUIプリファレンス からFONTをMS Gothicに変更してSave...を押すと、Rconsoleというファイルが保存される。これをテキストエディターで編集して MDIsize = 800*600+100+50 のような行を追加する。これで起動時のウィンドウサイズ・位置を調整できる（「800*600」がサイズ、「+100+50」がウィンドウの左上の位置）。 追加パッケージのダウンロード先（CRANミラー）の設定はC:\Program Files\R\R-x.x.x\etc（例）にある「Rprofile.site」に local({r <- getOption("repos")
r["CRAN"] <- "https://cran.ism.ac.jp/"
options(repos=r)})
と追記しておく（統計数理研究所にアクセスする場合）。 また、RコマンダーというGUI環境が用意されているので、使いたい場合は install.packages("Rcmdr")
library(Rcmdr)
のように入力（インストールは初めてのときのみ）するとRコマンダーが起動する。最初の起動には分析に必要なパッケージを沢山ダウンロード＆インストールするので、多少時間がかかる。Rコマンダーについては
を参照。 オンライン・ドキュメント（PDF） †
他にもぐぐるといっぱい出てくる。CRANには他にもマニュアル等が あたりに置いてある。英語が多いが、日本語・中国語などのもあり。本については を参照。 データの操作 †データの読み込み †「data.csv」というcsvファイルを「dataframe」という名前で読み込む。 dataframe <- read.csv("data.csv", stringsAsFactors = FALSE)
データの書き出し †data.csvという名前で保存する場合、以下のようにする。 write.table(dataframe, "data.csv", sep=",", na="", quote = T, col.names = T, row.names = F, append = F) データの抽出 †column列が「hoge」となっている行を抽出。 dataframe2 <- subset(dataframe, column == "hoge") データフレームの指定 †
カテゴリカルデータ †アンケートデータでは数値自体の意味がないことが多い。 n <- ncol(origdata) idx <- 1:n factordata <- lapply(origdata[idx], as.factor) 参照 †
欠損値の処理 †参照 †
空白の処理 †「gsub」を使う。 参照 †
プログラミング †演算子 †
多重ループ †「expand.grid」や「outer」を使うといいらしい。 分散分析 †Wilcoxson検定(Mann-Whitney検定) †標準のwilcox.testは近似計算になるらしいので、 install.packages("exactRankTests")
library(exactRankTests)
wilcox.exact(A群,B群)
のようにすると正確な値が出る。 install.packages("coin")
library(coin)
wilcox_test(c(A群,y) ~ factor(c(rep("A群",length(A群)),rep("B群",length(B群)))), distribution = "exact")
とするらしい。 カイ二乗検定 †dataframeのvar1とvar2でカイ二乗検定したい場合、まず「xtabs」で分割表（クロス表）に集計する。分割表をMtrxとすると、以下のようになる（「addmargins」で合計欄を付加して表示させている）。 Mtrx <- xtabs(~var1 + var2, data = dataframe) addmargins(Mtrx) カイ二乗検定は「chisq.test」で分割表（行列形式）を指定してやる（使用するのは合計のない方）。 chisq.test(Mtrx) 参照 †
計量経済 †分析毎に必要なパッケージ類が
でまとめられているので、これをインストールすれば楽。計量経済学のためには
を入れる。入れ方は install.packages("ctv")
library(ctv)
install.views("Econometrics")
でおけ。
Robustな標準誤差 †以下のように書く。 kaiki <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = hogedata) coeftest(kaiki, vcov=vcovHC(kaiki, type = "HC1")) オプションのデフォルトはHC3。HC1にすると「回帰では」Stataと同じ結果を得る（Stataではregでvce(robust)オプション）。
順序Logit †summary(kaiki)だとt値しか出力してくれないので、screenregで有意かどうかを*で出している。 library(MASS) kaiki <- polr(y ~ x1 + x2 + x3, data = hogedata, method = "logistic") library(texreg) screenreg(kaiki)
パネルデータ分析 †plmを使う。モデルはwithin, random, ht, between, pooling, fdを指定できる。ランダム効果モデルではswar(標準), amemiya, walhus, nerlove, kinlaの5つを指定できる。 library(plm) outcome <- plm(y ~ x1 + x2, data = hoge, model = "random", random.method = "amemiya") のように書く。
欠損値について †
分析結果の出力 †
ログの保存 †ファイル - ファイルの保存 で保存できる。 わかりやすく書くために †
ChromebookでR †LinuxでRをインストールすればいいが、RStudioまで入れれば見た目もWindowsで動かすのと変わりない。ただし、パッケージのインストールには（コンパイル作業があるようで）Windowsより時間がかかる可能性がある。時間があるときにパッケージのインストールだけやっておくのがよさそう。
その他 †適当なリンク。
|
