Rメモ

データ取り込み
a <- read.delim("clipboard", header=T)

基本統計量
sum()
mean()
sd()
cor(x,y)
summary()

データ集計
---
#1要因
a <- read.delim("clipboard", header=F)#header無しで

library(psych)
b <- describeBy(a\\$V2, list(a\\$V1), mat=T)

b

par(mar=c(5, 4, 4, 2)) #x軸のラベルが切れる場合は1要素目を変更

c <- barplot(b\\$mean, names.arg=b\\$group1,

ylim=c(0,max(b\\$mean+b$se)), las=3)

arrows(c, b\\$mean-b\\$se, c, b\\$mean+b\\$se, angle=90, length=0.1)
arrows(c, b\\$mean+b\\$se, c, b\\$mean-b\\$se, angle=90, length=0.1)

library(agricolae)

anova <- aov(V2 ~ V1, data=a)

summary(anova)

(HSD.test(anova, "V1", group=T))


#2要因

a <- read.delim("clipboard", header=F)#header無しで

library(psych)

b <- describeBy(a\\$V3, list(a\\$V1, a\\$V2), mat=T)

b

par(mar=c(5, 4, 4, 2))
#x軸のラベルが切れる場合は1要素目を変更

c <- barplot(b\\$mean, names.arg=paste(b\\$group2, b\\$group1, sep=", "), ylim=c(0,max(b\\$mean+b\\$se)), las=3)

arrows(c, b\\$mean-b\\$se, c, b\\$mean+b\\$se, angle=90, length=0.1)

arrows(c, b\\$mean+b\\$se, c, b\\$mean-b\\$se, angle=90, length=0.1)

library(agricolae)

anova <- aov(V3 ~ V1*V2, data=a)

summary(anova)

a2 <- cbind(paste(a\\$V1, a\\$V2, sep="_"), a)

colnames(a2) <- c("treatment", "treatment1", "treatment2", "measurement")

anova2 <- aov(measurement ~ treatment, data=a2)

(HSD.test(anova2, "treatment", group=T))

#3要因

a <- read.delim("clipboard", header=F)#header無しで

library(psych)

b <- describeBy(a\\$V4, list(a\\$V1, a\\$V2, a\\$V3), mat=T)

b

par(mar=c(5, 4, 4, 2))
#x軸のラベルが切れる場合は1要素目を変更

c <- barplot(b\\$mean, names.arg=paste(b\\$group3, b\\$group2, b\\$group1, sep=", "), ylim=c(0,max(b\\$mean+b\\$se)), las=3)

arrows(c, b\\$mean-b\\$se, c, b\\$mean+b\\$se, angle=90, length=0.1)

arrows(c, b\\$mean+b\\$se, c, b\\$mean-b\\$se, angle=90, length=0.1)

-----
結果をコピーしエクセルのシートに張り付けたら、「テキストウィザードで編集」を選択し、スペース区切りを選ぶ

split(a, a\\$V1)#カテゴリごとに分割

a[a\\$V1=="F" & a\\$V2>160]#Fで160以上の行を表示

subset(a, V1=="F")#Fの行を表示

by(a\\$V2, a\\$V1, mean)#カテゴリごとに集計

aggregate(a\\$V2, list(a\\$V1), mean)#カテゴリごとに集計

aggregate(a[,c(1:4)], list(a[,c(1:2)]), mean)#カテゴリごとに集計

等分散検定

var.test(x1, x2)

t検定

t.test(x, y, paired=F, var.equal=T)

分散分析
----
#1要因

measurement<-"measurement"

treatment<-"treatment"

a <- read.delim("clipboard", header=T)

library(agricolae)

anova <- aov(measurement ~ treatment, data=a)

summary(anova)

(HSD.test(anova, treatment, group=T))


#2要因

measurement<-"measurement"

treatment1<-"treatment1"

treatment2<-"treatment2"

a <- read.delim("clipboard", header=T)

library(agricolae)

anova <- aov(measurement ~ treatment1*treatment2, data=a)

summary(anova)

a2 <- cbind(paste(a\\$treatment1, a\\$treatment2, sep="_"), a)

colnames(a2[,1]) <- "treatment"

anova2 <- aov(measurement ~ treatment, data=a2)

(HSD.test(anova2, "treatment", group=T))

----

x<-factor(x)

anova <- aov(y ~ x1*x2, data=a)

summary(anova)

TukeyHSD(anova)

library(agricolae)

(HSD.test(anova, "x", group=T))

相関

cor(x, y)

cor.test(x, y, method="pearson or spearman")

回帰

plot(x, y)

result <- lm(y~x)

summary(result)

abline(result)

データ書き出し

write.table(a, "filename", sep="\t", quote=F, append=F, row.names=F)

グラフ

plot(x, y, xlim=c(0,1), xlab="letter", log="x")#散布図

hist(x)#ヒストグラム

boxplot(x1, x2, names=c("x1", "x2")#箱ひげ図

par(new=T) #重ね合わせ

png(filename="xxx.png", width=480, height=480, pointsize=12, bg="white")#保存法

plot(1:10)

dev.off()

プログラム

for(i in 1:5){}

if(x<0){}else{}

演算子

== #equal

!= #not equal

\>=

<=

! #not

&& #and (numeric)

|| #or (numeric)

& #and (vector)

| #or (vector)

xor(x,y)

関数

round(x, digits=1)

ceiling()#切り上げ

floor()#切り捨て

signif(x, digits=6) #有効桁数

asin()

log()#e

log10()

log2()

log1p()#log(1+x)

exp()#e

sqrt()

sign()#符号

log(p/(1-p))#ロジット変換　P:比率


データの型

NULL 何もない

NA 欠損値

NaN　非数

Inf 無限大

集合

union(x, y)#和

intersect(x, y)#積

setdiff(x, y)#差

文字列

chrtr()#置換

paste()#結合

ベクトル

x[10 < x & x < 40]#条件に合うものを取り出し

マージ

merge(x, y, by.x="x", by.y="y", all.x=T)

b <- ifelse(a\\$V1=="F", 1, a$V2)#条件に合うもののみ処理する

b <-a[a\\$V1=="F", )#条件に合うもののみ処理する

b<-a[ ,colnames(a)=="treatment"]#条件に合う列名のデータを抽出する

d <- [order(d\\$V1, decreasing=T),]#降順、昇順はdecreasing=Tを書かない