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diff --git a/ja-jp/r-jp.html.markdown b/ja-jp/r-jp.html.markdown new file mode 100644 index 00000000..3e6621f5 --- /dev/null +++ b/ja-jp/r-jp.html.markdown @@ -0,0 +1,775 @@ +--- +language: R +contributors: + - ["e99n09", "http://github.com/e99n09"] + - ["isomorphismes", "http://twitter.com/isomorphisms"] +translators: + - ["akirahirose", "https://twitter.com/akirahirose"] +filename: learnr-jp.r +lang: ja-jp +--- + + +R は統計計算用の言語です。 +データの取得やクリーニング、統計処理やグラフ作成をするために便利な、たくさんのライブラリがあります。また、LaTeX文書からRコマンドを呼び出すこともできます + + +```python +# コメント行は、#で開始します + + +# 複数行をまとめてコメントにすることはできないので、 +# コメントを複数の行に分けたい場合、このように、単に毎行をコメントにしてください + + +# WindowsやMacでは、 COMMAND-ENTERで、コマンドを1行実行できます + + + + + + +############################################################################# +# プログラミングがわからなくとも使えるコマンド類 +############################################################################# + + +# この節では、プログラミングがわからなくとも使える便利なRコマンドを紹介します +# 全てを理解できなくとも、まずはやってみましょう！ + + +data() # 既にロードされているデータを閲覧します +data(rivers) # "北米にある大きな川の長さ"データを取得します +ls() # "rivers" がワークスペースに表示されました +head(rivers) # データの先頭部分です +# 735 320 325 392 524 450 + + +length(rivers) # 何本の川がデータにある? +# 141 +summary(rivers) # 統計的に要約するとどうなる? +# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. +# 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0 + + +# 茎葉図（ヒストグラムに似た図）を描く +stem(rivers) + + +# The decimal point is 2 digit(s) to the right of the | +# +# 0 | 4 +# 2 | 011223334555566667778888899900001111223333344455555666688888999 +# 4 | 111222333445566779001233344567 +# 6 | 000112233578012234468 +# 8 | 045790018 +# 10 | 04507 +# 12 | 1471 +# 14 | 56 +# 16 | 7 +# 18 | 9 +# 20 | +# 22 | 25 +# 24 | 3 +# 26 | +# 28 | +# 30 | +# 32 | +# 34 | +# 36 | 1 + + +stem(log(rivers)) # このデータは、正規分布でも対数正規分布でもないので、注意！ +# 特に正規分布原理主義のみなさん + + +# The decimal point is 1 digit(s) to the left of the | +# +# 48 | 1 +# 50 | +# 52 | 15578 +# 54 | 44571222466689 +# 56 | 023334677000124455789 +# 58 | 00122366666999933445777 +# 60 | 122445567800133459 +# 62 | 112666799035 +# 64 | 00011334581257889 +# 66 | 003683579 +# 68 | 0019156 +# 70 | 079357 +# 72 | 89 +# 74 | 84 +# 76 | 56 +# 78 | 4 +# 80 | +# 82 | 2 + + +# ヒストグラム作成 +hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # これらのパラメータをつかいます +hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) # いろいろな使い方ができます + + +# 別のロード済データでやってみましょう。Rには、いろいろなデータがロードされています。 +data(discoveries) +plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year", + main="Number of important discoveries per year") +plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Year", + main="Number of important discoveries per year") + + +# 年次のソートだけではなく、 +# 標準的な並べ替えもできます +sort(discoveries) +# [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 +# [26] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 +# [51] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 +# [76] 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 8 9 10 12 + + +stem(discoveries, scale=2) +# +# The decimal point is at the | +# +# 0 | 000000000 +# 1 | 000000000000 +# 2 | 00000000000000000000000000 +# 3 | 00000000000000000000 +# 4 | 000000000000 +# 5 | 0000000 +# 6 | 000000 +# 7 | 0000 +# 8 | 0 +# 9 | 0 +# 10 | 0 +# 11 | +# 12 | 0 + + +max(discoveries) +# 12 +summary(discoveries) +# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. +# 0.0 2.0 3.0 3.1 4.0 12.0 + + +# サイコロを振ります +round(runif(7, min=.5, max=6.5)) +# 1 4 6 1 4 6 4 +# 私と同じrandom.seed(31337)を使わない限りは、別の値になります + + +# ガウス分布を9回生成します +rnorm(9) +# [1] 0.07528471 1.03499859 1.34809556 -0.82356087 0.61638975 -1.88757271 +# [7] -0.59975593 0.57629164 1.08455362 + + + + + + +################################################## +# データ型と基本計算 +################################################## + + +# ここからは、プログラミングをつかうチュートリアルです +# この節ではRで重要なデータ型（データクラス）の、整数型、数字型、文字型、論理型と因子（ファクター）型をつかいます +# 他にもいろいろありますが、これらの必要最小限なものから始めましょう + + +# 整数型 +# 整数型はLで指定します +5L # 5 +class(5L) # "integer" +# (?class を実行すると、class()関数について、さらなる情報が得られます) +# Rでは、この5Lのような1つの値は、長さ1のベクトルとして扱われます +length(5L) # 1 +# 整数型のベクトルはこのようにつくります +c(4L, 5L, 8L, 3L) # 4 5 8 3 +length(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # 4 +class(c(4L, 5L, 8L, 3L)) # "integer" + + +# 数字型 +# 倍精度浮動小数点数です +5 # 5 +class(5) # "numeric" +# しつこいですが、すべてはベクトルです +# 1つ以上の要素がある数字のベクトルも、作ることができます +c(3,3,3,2,2,1) # 3 3 3 2 2 1 +# 指数表記もできます +5e4 # 50000 +6.02e23 # アボガドロ数 +1.6e-35 # プランク長 +# 無限大、無限小もつかえます +class(Inf) # "numeric" +class(-Inf) # "numeric" +# 例のように、"Inf"を使ってください。integrate( dnorm(x), 3, Inf); +# Z-スコア表が必要なくなります + + +# 基本的な計算 +# 数を計算できます +# 整数と整数以外の数字を両方使った計算をすると、結果は整数以外の数字になります +10L + 66L # 76 # 整数足す整数は整数 +53.2 - 4 # 49.2 # 整数引く数字は数字 +2.0 * 2L # 4 # 数字かける整数は数字 +3L / 4 # 0.75 # 整数割る数字は数字 +3 %% 2 # 1 # 二つの数字を割った余りは数字 +# 不正な計算は "not-a-number"になります +0 / 0 # NaN +class(NaN) # "numeric" +# 長さが1より大きなベクター同士の計算もできます +# どちらかが長い場合、短い方は何度も繰り返して使われます +c(1,2,3) + c(1,2,3) # 2 4 6 + +# 文字 +# Rでは、文字列と文字に区別がありません +"Horatio" # "Horatio" +class("Horatio") # "character" +class('H') # "character" +# 上記は両方とも、長さ1のベクターです +# 以下は、より長い場合です +c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he') +# => +# "alef" "bet" "gimmel" "dalet" "he" +length(c("Call","me","Ishmael")) # 3 +# 正規表現処理を文字ベクターに適用できます +substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15) # "multis " +gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.") # "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis." +# Rはいくつかの文字ベクターを組み込みで持っています +letters +# => +# [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s" +# [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z" +month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec" + + +# 論理 +# Rでは、Booleanは論理（logical）型です +class(TRUE) # "logical" +class(FALSE) # "logical" +# 以下は比較演算子の例です +TRUE == TRUE # TRUE +TRUE == FALSE # FALSE +FALSE != FALSE # FALSE +FALSE != TRUE # TRUE +# 無いデータ (NA) も論理型です +class(NA) # "logical" +# 以下のようにすると、複数の要素を持つ、論理型ベクターが返ります +c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Zorro" # FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE +c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Z" # TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE + + +# 因子（ファクター） +# 因子型は、カテゴリカルデータ用の型です +# 因子には、子供の学年のように順序がつけられるものか、性別のように順序がないものがあります +factor(c("female", "female", "male", "NA", "female")) +# female female male NA female +# Levels: female male NA +# "levels" は、カテゴリカルデータがとりうる値を返します +levels(factor(c("male", "male", "female", "NA", "female"))) # "female" "male" "NA" +# 因子ベクターの長さが1ならば、そのlevelも1です +length(factor("male")) # 1 +length(levels(factor("male"))) # 1 +# 因子型は、この後で紹介するデータフレーム（というデータ型）内で、よくみられます +data(infert) # "Infertility after Spontaneous and Induced Abortion" +levels(infert$education) # "0-5yrs" "6-11yrs" "12+ yrs" + + +# NULL +# "NULL" は特殊な型なのですが、ベクターを空にするときに使います +class(NULL) # NULL +parakeet +# => +# [1] "beak" "feathers" "wings" "eyes" +parakeet <- NULL +parakeet +# => +# NULL + + +# 型の強制 +# 型の強制とは、ある値を、強制的に別の型として利用する事です +as.character(c(6, 8)) # "6" "8" +as.logical(c(1,0,1,1)) # TRUE FALSE TRUE TRUE +# さまざまな要素が入っているベクターに対して型の強制を行うと、おかしなことになります +c(TRUE, 4) # 1 4 +c("dog", TRUE, 4) # "dog" "TRUE" "4" +as.numeric("Bilbo") +# => +# [1] NA +# Warning message: +# NAs introduced by coercion + + +# 追記: ここで紹介したのは、基本的な型だけです +# 実際には、日付（dates）や時系列（time series）など、いろいろな型があります + + + + + + +################################################## +# 変数、ループ、もし/ほかに（if/else） +################################################## + + +# 変数は、ある値を後で使うために入れておく、箱のようなものです +# 箱に入れることを、変数に値を代入する、といいます +# 変数を使うと、ループや関数、if/else 分岐を利用できます + + +# 変数 +# 代入する方法はいろいろあります +x = 5 # これはできます +y <- "1" # これがおすすめです +TRUE -> z # これも使えますが、ちょっとわかりにくいですね + + +# ループ +# forでループできます +for (i in 1:4) { + print(i) +} +# whileでループできます +a <- 10 +while (a > 4) { + cat(a, "...", sep = "") + a <- a - 1 +} +# Rでは、forやwhileは遅いことを覚えておいてください +# ベクターを丸ごと処理する（つまり、行全体や、列全体を指定して処理する）か、 +# 後述する、apply()系の関数を使うのが、速度的にはお勧めです + + +# IF/ELSE +# ごく普通のif文です +if (4 > 3) { + print("4 is greater than 3") +} else { + print("4 is not greater than 3") +} +# => +# [1] "4 is greater than 3" + + +# 関数 +# 以下のように定義します +jiggle <- function(x) { + x = x + rnorm(1, sd=.1) #すこしだけ（制御された）ノイズを入れます + return(x) +} +# 他の関数と同じように、呼びます +jiggle(5) # 5±ε. set.seed(2716057)をすると、jiggle(5)==5.005043 + + + + + + +########################################################################### +# データ構造: ベクター、行列、データフレーム、配列 +########################################################################### + + +# 1次元 + + +# まずは基本からです。ご存じベクターからです +vec <- c(8, 9, 10, 11) +vec # 8 9 10 11 +# 特定の要素を、[角括弧]による指定で取り出せます +# (Rでは、最初の要素は1番目と数えます) +vec[1] # 8 +letters[18] # "r" +LETTERS[13] # "M" +month.name[9] # "September" +c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3] # 7 +# 特定のルールに当てはまる要素を見つけることもできます +which(vec %% 2 == 0) # 1 3 +# 最初か最後の数個を取り出すこともできます +head(vec, 1) # 8 +tail(vec, 2) # 10 11 +# ある値がベクターにあるかどうかをみることができます +any(vec == 10) # TRUE +# ベクターの数より大きなインデックスを指定すると、NAが返ります +vec[6] # NA +# ベクターの長さは、length()で取得できます +length(vec) # 4 +# ベクター全体、または1部に対して、操作ができます +vec * 4 # 16 20 24 28 +vec[2:3] * 5 # 25 30 +any(vec[2:3] == 8) # FALSE +# R には、ベクターにある値を要約するための様々な関数があります +mean(vec) # 9.5 +var(vec) # 1.666667 +sd(vec) # 1.290994 +max(vec) # 11 +min(vec) # 8 +sum(vec) # 38 +# 他にも、ベクター関連ではいろいろな関数があります。以下はベクターをつくるための方法です +5:15 # 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 +seq(from=0, to=31337, by=1337) +# => +# [1] 0 1337 2674 4011 5348 6685 8022 9359 10696 12033 13370 14707 +# [13] 16044 17381 18718 20055 21392 22729 24066 25403 26740 28077 29414 30751 + + +# 2次元配列 (すべての値が同じ型の場合) + + +# 同じ型の値が含まれる2次元配列は、このように作れます +mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6)) +mat +# => +# [,1] [,2] +# [1,] 1 4 +# [2,] 2 5 +# [3,] 3 6 +# ベクターとは違い、2次元配列の型名は"matrix"です。 +class(mat) # => "matrix" +# 最初の行 +mat[1,] # 1 4 +# 最初の列に対する操作 +3 * mat[,1] # 3 6 9 +# 特定のセルを取り出し +mat[3,2] # 6 + + +# 2次元配列全体を転置します +t(mat) +# => +# [,1] [,2] [,3] +# [1,] 1 2 3 +# [2,] 4 5 6 + + +# 2次元配列の積 +mat %*% t(mat) +# => +# [,1] [,2] [,3] +# [1,] 17 22 27 +# [2,] 22 29 36 +# [3,] 27 36 45 + + +# cbind() は、複数のベクターを、別々の列に並べて2次元配列を作ります +mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog")) +mat2 +# => +# [,1] [,2] +# [1,] "1" "dog" +# [2,] "2" "cat" +# [3,] "3" "bird" +# [4,] "4" "dog" +class(mat2) # matrix +# ここでいま1度、2次元配列内の型について注意してください! +# 2次元配列にある値は、すべて同じ型にする必要があります。そのため、すべて文字型に変換されています +c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2])) + + +# rbind() は、複数のベクターを、別々の行に並べて2次元配列を作ります +mat3 <- rbind(c(1,2,4,5), c(6,7,0,4)) +mat3 +# => +# [,1] [,2] [,3] [,4] +# [1,] 1 2 4 5 +# [2,] 6 7 0 4 +# 全ての値は同じ型になります。上記例は幸い、強制変換がされないものでした + + +# 2次元配列 (いろいろな型を含む場合) + + +# 異なる型の値を含む配列をつくりたい場合、データフレームを使ってください +# データフレームは、統計処理を行うプログラムをする際にとても便利です +# Pythonでも、 "pandas"というパッケージにて、似たものが利用可能です + + +students <- data.frame(c("Cedric","Fred","George","Cho","Draco","Ginny"), + c(3,2,2,1,0,-1), + c("H", "G", "G", "R", "S", "G")) +names(students) <- c("name", "year", "house") #カラム名 +class(students) # "data.frame" +students +# => +# name year house +# 1 Cedric 3 H +# 2 Fred 2 G +# 3 George 2 G +# 4 Cho 1 R +# 5 Draco 0 S +# 6 Ginny -1 G +class(students$year) # "numeric" +class(students[,3]) # "factor" +# 行と列の数をみます +nrow(students) # 6 +ncol(students) # 3 +dim(students) # 6 3 +# このdata.frame() 関数は、デフォルトでは文字列ベクターを因子ベクターに変換します +# stringsAsFactors = FALSE に設定してからデータフレームを作成すると、変換されません +?data.frame + + +# データフレームの1部を取り出すには、いろいろな（変な）、似たような方法があります +students$year # 3 2 2 1 0 -1 +students[,2] # 3 2 2 1 0 -1 +students[,"year"] # 3 2 2 1 0 -1 + + +# データフレームの拡張版が、データテーブルです。 +# 大きなデータやパネルデータ、データセットの結合が必要な場合には、データテーブルを使うべきです。 +# 以下に駆け足で説明します +install.packages("data.table") # CRANからパッケージをダウンロードします +require(data.table) # ロードします +students <- as.data.table(students) +students # 若干異なる出力がされることに注意 +# => +# name year house +# 1: Cedric 3 H +# 2: Fred 2 G +# 3: George 2 G +# 4: Cho 1 R +# 5: Draco 0 S +# 6: Ginny -1 G +students[name=="Ginny"] # name == "Ginny"の行を取り出します +# => +# name year house +# 1: Ginny -1 G +students[year==2] # year == 2の行を取り出します +# => +# name year house +# 1: Fred 2 G +# 2: George 2 G +# データテーブルは、二つのデータセットを結合するのにも便利です +# 結合用に、生徒データが入った別のデータテーブルをつくります +founders <- data.table(house=c("G","H","R","S"), + founder=c("Godric","Helga","Rowena","Salazar")) +founders +# => +# house founder +# 1: G Godric +# 2: H Helga +# 3: R Rowena +# 4: S Salazar +setkey(students, house) +setkey(founders, house) +students <- founders[students] # 二つのデータテーブルを、"house"をキーとして結合します +setnames(students, c("house","houseFounderName","studentName","year")) +students[,order(c("name","year","house","houseFounderName")), with=F] +# => +# studentName year house houseFounderName +# 1: Fred 2 G Godric +# 2: George 2 G Godric +# 3: Ginny -1 G Godric +# 4: Cedric 3 H Helga +# 5: Cho 1 R Rowena +# 6: Draco 0 S Salazar + + +# データテーブルは、要約を作るのも簡単です +students[,sum(year),by=house] +# => +# house V1 +# 1: G 3 +# 2: H 3 +# 3: R 1 +# 4: S 0 + + +# データフレームやデータテーブルから列を消したい場合は、NULL値を代入します +students$houseFounderName <- NULL +students +# => +# studentName year house +# 1: Fred 2 G +# 2: George 2 G +# 3: Ginny -1 G +# 4: Cedric 3 H +# 5: Cho 1 R +# 6: Draco 0 S + + +# データテーブルから行を消す場合は、以下のように除く行を指定すればできます +students[studentName != "Draco"] +# => +# house studentName year +# 1: G Fred 2 +# 2: G George 2 +# 3: G Ginny -1 +# 4: H Cedric 3 +# 5: R Cho 1 +# データフレームの場合も同様です +students <- as.data.frame(students) +students[students$house != "G",] +# => +# house houseFounderName studentName year +# 4 H Helga Cedric 3 +# 5 R Rowena Cho 1 +# 6 S Salazar Draco 0 + + +# 多次元 (すべての値が同じ型の場合) + + +# 配列を並べて、N次元の表を作ります +# 配列なので、すべての値は同じ型にする必要があります +# ちなみに、以下のようにすれば2次元配列・2次元表も作成可能です +array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4)) +# => +# [,1] [,2] [,3] [,4] +# [1,] 1 4 8 3 +# [2,] 2 5 9 6 +# 2次元配列を並べて、3次元配列を作ることもできます +array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2)) +# => +# , , 1 +# +# [,1] [,2] +# [1,] 2 8 +# [2,] 300 9 +# [3,] 4 0 +# +# , , 2 +# +# [,1] [,2] +# [1,] 5 66 +# [2,] 60 7 +# [3,] 0 847 + + +# リスト（多次元、不完全または複数の型が使われているもの) + + +# ついにRのリストです +list1 <- list(time = 1:40) +list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # random +list1 +# リストの要素は以下のようにして取得できます +list1$time # ある方法 +list1[["time"]] # 別の方法 +list1[[1]] # また別の方法 +# => +# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 +# [34] 34 35 36 37 38 39 40 +# 他のベクターと同じく、1部を取り出すことができます +list1$price[4] + + +# リストは、Rで1番効率的なデータ型ではありません +# 特別な理由がない限りは、リストの代わりにデータフレームを使うべきです +# リストは、線形回帰関数の返値として、しばしば使われています + + +################################################## +# apply() 系の関数 +################################################## + + +# matは覚えていますよね？ +mat +# => +# [,1] [,2] +# [1,] 1 4 +# [2,] 2 5 +# [3,] 3 6 +# apply(X, MARGIN, FUN) は、行列Xの行（MARGIN=1で指定)または列（MARGIN=2で指定)に対して、関数FUNを実行します +# Rで、このように指定してXの全行または全列に関数を実行するのは、forやwhileループを使うよりも、遥かに速いです +apply(mat, MAR = 2, jiggle) +# => +# [,1] [,2] +# [1,] 3 15 +# [2,] 7 19 +# [3,] 11 23 +# 他にも便利な関数があります。?lapply, ?sapply で確認してみてください + + +# apply()系関数の使い方は、ちょっとややこしいです（みんなそう思ってます）。なので、あまり怖がりすぎないでください + + +# plyr パッケージは、*apply() 系の関数を置き換えて（さらに改善して）いこうとしています +install.packages("plyr") +require(plyr) +?plyr + + + + + + +######################### +# データロード +######################### + + +# "pets.csv"は、インターネット上に置いてあるファイルです +# (しかし、自分のPCにあるのと同じぐらい簡単に扱う事ができます) +pets <- read.csv("http://learnxinyminutes.com/docs/pets.csv") +pets +head(pets, 2) # 最初の2行 +tail(pets, 1) # 最後の行 + + +# データフレームか行列をcsvファイルとして保存します +write.csv(pets, "pets2.csv") # 新しくcsvファイルを作ります +# ワーキングディレクトリを、setwd()で設定します。 ワーキングディレクトリは getwd()で確認可能です + + +# ?read.csv や ?write.csv を入力すると、よりたくさんの情報を確認できます + + + + + + +######################### +# プロット +######################### + + +# Rに組込まれているプロット関数をつかいます +# 散布図! +plot(list1$time, list1$price, main = "fake data") +# 回帰図! +linearModel <- lm(price ~ time, data = list1) +linearModel # outputs result of regression +# 回帰直線を既存の図上に引きます +abline(linearModel, col = "red") +# いろいろな散布図をつくって、確認できます +plot(linearModel) +# ヒストグラム！ +hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle") +# 棒グラフ！ +barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow")) + + +# GGPLOT2 +# 上記の組込み関数を使うよりも、もっときれいな図を描くこともできます +# ggplot2 パッケージを使って、より多くのよい図を描いてみましょう +install.packages("ggplot2") +require(ggplot2) +?ggplot2 +pp <- ggplot(students, aes(x=house)) +pp + geom_histogram() +ll <- as.data.table(list1) +pp <- ggplot(ll, aes(x=time,price)) +pp + geom_point() +# ggplot2 には、素晴らしい関連ドキュメントがそろっています (http://docs.ggplot2.org/current/) + + + + + + +``` + + +## Rの入手方法 + + +* RとR GUIはこちら [http://www.r-project.org/](http://www.r-project.org/) +* [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) 別のGUI
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