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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。
以下のCRAN(The Comprehensive R Archive Network)ミラーのうち、お好きなところで。
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。
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。
「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)
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)
column列が「hoge」となっている行を抽出。
dataframe2 <- subset(dataframe, column == "hoge")
with(dataframe, ・・・)
kaiki.kekka <- lm(y ~ x, data = dataframe)
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)
「gsub」を使う。
「expand.grid」や「outer」を使うといいらしい。
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。
これも古くなったらしく、代わりに
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。
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)
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。
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Stataと同じ結果を得る(Stata13と比較)。
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)
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。
ファイル - ファイルの保存 で保存できる。
適当なリンク。
