Rプログラミングの小ネタ

【1つのもの】(「&」と「|」) 　ベクトルのそれぞれの要素を評価 > c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE) & c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE) [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE 【2つのもの】(「&&」と「||」) 　ベクトルの1つ目の要素のみ評価 > c( TRUE , TRUE, FALSE, FALSE) && c( TRUE , FALSE, TRUE, FALSE) [1] TRUE 前者はRの演算子や関数ではおなじみの挙動ですよね。 この動きについては、ヘルプを見れば書いてあります。呼び出し方は以下↓ > ?"&" starting httpd help server ... done 訳は私によるアバウトなもの。 & and && indicate logical AND and | and || indicate logical OR. 「&」と「&&」は論理積（AND）を、 「|」と「||」は論理和（OR）を表します。 The shorter form performs elementwise comparisons in much the same way as arithmetic operators. 短い方の形式は、他の算術演算子と同じように、要素ごとの比較を行う。 The longer form evaluates left to right examining only the first element of each vector. 長い方の形式は、左から右へと評価を行い、両者のベクトルの最初の要素のみを比較する。 Evaluation proceeds only until the result is determined. 評価は結果が確定するまでしか行われない。 The longer form is appropriate for programming control-flow and typically preferred in if clauses. 長い方の形...

Rでplot関数を使った場合、デフォルトではプロット文字は○（白丸）になりますが、それ以外を使いたい場合は、pchオプションに0から25の数字を指定すればOKです。 で、どの数字を指定すればどのプロットキャラクターになるかというのは、こちらにまとめられています。 53. グラフィックスパラメータ（弐） | R-Source でも、実際にプロットしたときの見え方や印象も確認したいですよね。cex指定との兼ね合いもあるし。 ということで、自分の環境で一気にplotしてみて、見え方を確認してみる、なんてのはどうでしょうか。 いろいろなpch指定とcex指定 sizes <- seq ( 0.5 , 2.0 , 0.25 ) plot ( 0 , 0 , type= "n" , xlim= c ( 0 , 25 ) , ylim= c ( 0.5 , 2.0 ) , xlab= "" , ylab= "" ) for ( i in sizes ) { par ( new =T ) plot ( 0 : 25 , rep ( i , 26 ) , pch= 0 : 25 , cex=i , ylim= c ( 0.5 , 2.0 ) , xlab= "pch" , ylab= "cex" ) } なんだか目の検査みたい。あと、pch=11のダビデの星（六芒星）はどう見ても不恰好で、一生使うことはないでしょう。 曲線をプロットした感じは、こんな風になります↓ いろいろなpch指定で曲線をプロット # プロットする曲線の定義 f <- function ( x ) { 2 * ( sin ( x - 0.5 * pi ) + 1 ) }   x <- seq ( 0 , 2 * pi , length = 30 ) plot ( 0 , 0 , type= "n" , xlim= c ( 0 , 2 * pi ) , ylim= c ( 0 , 30 ) , xlab= "...

曲線のグラフを塗りつぶすやり方を前に書いたんですが↓ Rのsegments関数でグラフを塗りつぶす - Rプログラミングの小ネタ Rのpolygon関数でグラフを塗りつぶす方法を理解する - Rプログラミングの小ネタ 上記は曲線とx軸に囲まれた領域に着色するというものでしたが、ほとんど同じやり方で曲線と曲線に囲まれた領域の色塗りもできますよね、という話。 curve ( sin ( x ) , 0 , 4 * pi ) # サイン曲線を描画 curve ( cos ( x ) , 0 , 4 * pi , add=T ) # コサイン曲線を描画   n <- 1000 # x軸上に取る点の数 x <- seq ( pi , 3 * pi , length =n ) # プロットするx座標を求める y1 <- sin ( x ) # 曲線上のy座標を求める 曲線1 y2 <- cos ( x ) # 曲線上のy座標を求める 曲線2   # 曲線1上→曲線2上の順で、頂点を指定する polygon ( c ( x , rev ( x ) ) , c ( y1 , rev ( y2 ) ) , col = "gray" ) 上記は曲線上にたくさんの点を置いていき、それらを頂点とする多角形をpolygon関数で描画するというやり方。頂点の列がクロスしても、そのように塗りつぶしてくれるので、どちらの曲線が上にくるとか下にくるとか気にしなくてもOKです。 ↓もう一つのやり方 # polygon関数のところ以外は前述の例と同じコードを実行後   # 曲線1上の点と曲線2上の点を結ぶ線分で領域を埋め尽くす segments ( x , y1 , x , y2 , col = "gray" ) setmentsは、曲線1の上にとった点と曲線2の上にとった点を線分で結ぶ関数なのですが、点を多数とると、この線分で領域が埋め尽くされて、まるで塗りつぶしたようになるというやり方。線分は上から下に引いても、下か...

例えば17人のテストの点数のデータがあって、↓こんなだったとしましょう。 x <- c ( 40 , 45 , 50 , 55 , 60 , 62 , 63 , 64 , 65 , 66 , 67 , 68 , 70 , 75 , 80 , 85 , 90 ) そのまま、boxplotを使うと↓こんな感じになります。 boxplotの表示結果（外れ値扱い 有り） boxplot ( x ) で、 　　「この小っちゃい丸は何だ？」 　　「外れ値です」 　　「外すなよ」 みたいなこともあると思います。 外れ値と言っても、プロットされているわけだから情報が落ちているわけじゃないし、構わないような気もしますが、まあ、特別扱いしたくないって時もあるでしょう。 で、ヒゲをどこまで伸ばすかというのは、boxplot関数のrangeオプションで指定します。デフォルトだと、箱の長さの1.5倍までとなっております。 このrangeをめちゃくちゃ大きくしておけば、事実上、ヒゲは最大のデータ、最小のデータまで伸びることになりますが、そんなことしなくても、特別な値 0 を指定することで、最大・最小まで伸ばすことができます。 boxplotの表示結果（外れ値扱い 無し） boxplot ( x , range = 0 ) rangeの指定によって、ヒゲの長さがどう変化するか見てみましょう。 boxplotで外れ値扱いの範囲を変化させたもの（外れ値の表示 有り） par ( mfrow= c ( 1 , 4 ) ) stripchart ( x , vertical=T , pch= 1 , main= "散布図" ) boxplot ( x , range = 1 , main= "range=1" ) boxplot ( x , range = 1.5 , main= "range=1.5（デフォルト）" ) boxplot ( x , range = 2.0 , main= "range=2.0" ) 一番左のはデータを...

読者からの質問に答えるコーナーを作ろうと思いましたが、そんなものは届かないので、Yahoo知恵袋に寄せられた質問に勝手に答えることにしてみました。 統計ソフトRにおいて『ベクトル(1,3),(2,6),(3,10)の中からランダムに一つとり、そ... - Yahoo!知恵袋 統計ソフトRにおいて『ベクトル(1,3),(2,6),(3,10)の中からランダムに一つとり、そのベクトルをxとする』ということをしたいのですが、可能でしょうか？ すでにベストアンサーが選ばれており、↓こんなやり方が提示されておりました。 a = matrix ( c ( 1 , 3 , 2 , 6 , 3 , 10 ) , 2 , 3 ) x = a [ , floor ( runif ( 1 , min = 1 , max = 4 ) ) ] このスクリプトは、質問者の要望どおりに動きます。 では、私は何をすれば・・・？ （心の声： ケチをつければいいんじゃよ） そうします。 回答者は、選択肢となる複数のベクトルが列ベクトルになっているような行列を作って、その中からランダムに列を選択するという方法をとっています。 でも、もっと単純に、複数のベクトルから成るリストを作って、その要素から選択するという方が、理解しやすいように思います。 また、runifという連続型の確率分布の関数を使って、その結果をfloor関数で離散値（整数）に変えています。最初から離散型のsample関数を使えばいいのでは？ あと、代入に「 = 」（イコール）を使っていますが、推奨されている 「 <- 」 を使ったほうがいいかなあって。これは、「左辺と右辺は等しい」のような意味ではなく、「左辺に右辺を代入する」って意味だぞってことを明確にするためです。 で、私のお勧めするスクリプトは下記です↓ a <- list ( c ( 1 , 3 ) , c ( 2 , 6 ) , c ( 3 , 10 ) ) x <- unlist ( sample ( a , 1 ) ) # リストaの要素から1つ選ぶ リストの要素をsample関数で取り出すと、部分リストとして値が返されるみたいなので、unlist関数でベ...

Rで、y = f(x) という形の関数のグラフを描きたければ、curve関数を使えばいいですよね。 curve関数で描いた3次曲線のグラフ curve ( x^ 3 - x , from=- 1.5 , to= 1.5 , asp= 1 ) で、簡単にいきそうにないのは、f(x,y) = 0 という形。陰関数ってやつですね。x^2 + y^2 = 1とかも一例ですね。この例みたいな円の方程式くらいだったら、yについて解いちゃうとか、x=cos(t),y=sin(t)みたいに媒介変数を使う方法もあるんですが、この方法が任意の陰関数について使えるというわけではない。 で、どうやるかというと、答えは↓ここにあります。 陰関数で表された曲線の描画 - 裏 RjpWiki z = f(x,y) みたいに考えて、xy平面の各格子点に対してzの値を計算する。そして、contour関数を使って等高線を引く。その際、levels=0とオプション指定すれば、f(x,y) = 0のところに線が引かれるという、ちょっとトリッキーなやり方ですが、これで任意の陰関数のグラフが描けるので、とてもうれしいです。 この手法を理解するために、あえて簡単なサンプルをあげてみます。 contour関数で描いた円のグラフ n <- 10 # メッシュ分割数 x <- seq ( - 1 , 1 , length = n ) y <- seq ( - 1 , 1 , length = n ) z <- matrix ( 0 , n , n ) for ( i in 1 :n ) { for ( j in 1 :n ) { z [ i , j ] <- x [ i ] ^ 2 + y [ j ] ^ 2 # ここに陰関数を書く } } contour ( x , y , z , drawlabels = F , levels = 1 , asp= 1 ) 円がちょっと多角形っぽく見えるのはnが小さいからです。大きくすればなめらかな曲線になります。 この手法、contour関数を使ったことないとピンとこないですよ...

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そういえば、偏差値を気にしなくてはいけなかった頃（中高生とか）、私は偏差値の意味を理解してなかったなあ、なんて。 今回の模試は易しい問題が多くて、全受験者の平均点が前回よりも○点高くなった、なんてことはよくある話なので、テストの点数自体は何の指標にもならないですよね。 でも、平均と標準偏差を基準に合わせるように調整すれば、複数回の模試を比較できるじゃん、って発想ですよね。で、偏差値というのは、平均が50、標準偏差が10になるように調整した点数であると。 さて、↓この「学年ビリのギャル」（注：写真は本人ではありません）は、偏差値を40上げたらしいけど、それってどれくらいすごいのか。 学年ビリのギャルが1年で偏差値を40上げて慶應大学に現役合格した話 同じ「偏差値40アップ」でも、20→60と、30→70では具合が違います。調べてみると、どうやら約30→約70みたいな感じだったようです。（60じゃ慶應入れませんものね） 偏差値という指標が有効だという発想は、テストの点数が正規分布に近い分布をしているという前提に基づいていますよね。つまり、偏差値に換算したときに、↓こんな感じに分布しているであろうという。 curve ( dnorm ( x , mean = 50 , sd = 10 ) , from= 0 , to= 100 ) 偏差値、30と70のところに線を書いてみます↓ curve ( dnorm ( x , mean = 50 , sd = 10 ) , from= 0 , to= 100 ) abline ( v= 30 , col = "red" ) abline ( v= 70 , col = "blue" ) 最初、赤線のあたりにいたのが、真ん中の山のあたりにいる有象無象どもを追い抜いて、青線のあたりまで来たという感じです。 横軸が、y = 0 のところにないので、正規分布曲線の下側の領域の面積が分かりにくいですね。ということで、 polygon関数でグラフを塗りつぶす方法を理解する - Rプログラミングの小ネタ の方法にしたがって、色をつけてみました↓ n <- 100 ...