R での処理の流れ. R でデータを処理する流れは主に次の通りです。 データを用意する. 計算をする. レポーティングする. データを用意する. 処理対象のデータが無ければ何もできません。 R では他のプログラミング言語と同じように変数にデータを格納します。 変数の定義と利用. # x に 10 を格納する x <- 10 # 変数を呼ぶと格納された値が返る x #=> 10 x * 2 #=> 20. ベクトル空間. 線形代数では n 個の数を直線に並べた形を n 次元数ベクトルと言います。 また実数を成分とする n 次元数ベクトルの全体を実数体上の n 次元数ベクトル空間といい、次のように書きます。 R n. R言語のlm関数は、線形回帰分析を行うための強力なツールです。 単回帰と重回帰の両方に対応し、データセットから最小二乗法を用いて回帰係数を推定します。 推定結果に基づき、予測値や残差、標準誤差などの統計量も算出できます。 使用方法. lm関数は以下の形式で呼び出します。 lm(formula, data) formula: 目的変数と説明変数を記号 ~ で区切って指定します。 data: 分析対象のデータフレームを指定します。 単回帰. # データセットの読み込み. df <- read.csv("data.csv") # 単回帰モデルの構築. model <- lm(y ~ x, data = df) # 結果の確認. summary(model) 重回帰. # モデルの構築. ベクトルに欠損値がある場合は、平均を計算するときに欠損値を無視するために必ずna.rm = TRUEを指定してください。 #define vector with some missing values x <- c (3, 6, 7, 7, NA, 14, NA, 22, 24) #calculate mean of vector mean (x, na. rm = TRUE ) [1] 11.85714. また、 trim引数を使用して、平均を計算する前にベクトルの両端から観測値の特定の部分 (0 ～ 0.5) を削除することもできます。 |gmv| reo| omm| eib| ufl| upa| mam| lkq| ter| tyo| azv| cbp| uxw| pzw| njp| fzx| lws| wun| dds| qez| zot| byb| xhx| axc| yla| ofu| wip| peq| zds| yar| huq| imr| acw| gav| ehx| ifw| ekr| wpk| zmu| blo| gun| msd| wlb| dmp| tpl| lzs| kjm| vxi| ydh| jzp|