DAA02
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- ほのか ゆきしげ
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3 c(var1,var2,...,varn) > x<-c(1,2,3,4) > x [1] > x2<-c(x,5,6,7,8) > x2 [1]
4 c(var1,var2,...,varn) > y=c('a0','a1','b0','b1') > y [1] "a0" "a1" "b0" "b1 > z=c(x,y) > z [1] "1" "2" "3" "4" "a0" "a1" "b0" "b1"
5 rep(x, times) > x<-rep(1,4) (1) [1] > x<-rep(c(1,7,87),3) (2) [1,7,87] [1] > x<-rep(1:4,3) (3) 1:4 seq [1] > x<-sort(rep(1:4,3)) (4) (3) [1]
6 seq(start, end, increment/decrement) > x<-seq(1,4,1) [1] > x<-seq(0,40,10) [1] > x<-seq(10,2,-2) [1] > x<-1:4 # [1] > x<-10:1 # - [1]
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8 > a=1:10 [1] > which(a<5) [1] > b=10:1 [1] > which(b<5) [1]
9 > x<-matrix(1:8, nrow=2) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] [2,] > x<-matrix(1:8, nrow=2,byrow=t) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] [2,]
10 data01<-data.frame(score = c(2,4,3,4), dose = c(rep(10,2),rep(100,2)), condition = rep(c('exp','control'),2)) > data01 score dose condition exp control exp control
11 dat01<-read.csv(" header=t) > dat01 x y z
12 dat02<-read.csv(" header=t, row.name=1) > dat02 x y z katsuo wakame tarachan
13 > dat03<-read.table(" header=t, row.name=4) > dat03 x y z sazae masuo tarachan
14 matrix M[ ] > dat03 x y z sazae masuo tarachan > dat03[1,1] #1 1 [1] 11
15 n M[n, ] m M[, m] > dat03 x y z sazae masuo tarachan > dat03[2,] # x y z masuo > dat03[,1] #1 [1]
16 M$varName > dat03 x y z sazae masuo tarachan > dat03$x [1] > dat03$y [1] > dat03$z [1]
17 > dat03 x y z sazae masuo tarachan > colnames(dat03)<-c("var1","var2","var3") > dat03 var1 var2 var3 sazae masuo tarachan
18 Dat03 score dat03 var1 var2 var3 Name Conditionn, var1, var2, var3 > dat04 score name condition 1 11 sazae var1 > dat masuo var2 var1 var2 var tarachan var3 sazae sazae var1 masuo masuo var tarachan var3 tarachan sazae var masuo var tarachan var3
19 score var1 var2 var3 Name Conditionn, var1, var2, var3 > dat04<-data.frame(score=c(dat03$var1,dat03$var2,dat03$var3), name=rep(rownames(dat03),3), condition = rep(c("var1","var2","var3"),3))
20 dat<-read.csv(" > head(dat) shoesize header=t); h gender M M M M F F > head(dat) shoesize height (meter) gender M M M M F F
21 mean(dat$shoesize[dat$gender == "M"]) [1] # mean(dat$shoesize[dat$gender == "F"]) [1] # mean(dat$shoesize[dat$h > 180]) [1] 27.5 # 180cm
22
23 v1 = seq(-3,3,0.1) v2 = v1^2 > plot(x = v1, y = v2) y x col= color > plot(v1, v2, col = 'red') y x
24 marker pch = N > plot(v1, v2, col= red ) > plot(v1, v2, col= red, pch = 20) # N: 0~25 # help(points)
25 marker cex = N > plot(v1, v2, col= red, pch = 20) > plot(v1, v2, col= red, pch = 20, cex = 3)
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27 type= style > plot(v1, v2) > plot(v1, v2, type = l ) # style: p:points l:line b:both (points & line) o:overlay (points & line) n:none
28 lty = N #N: 1~6 lwd = W > plot(v1,v2,type='l',lty=4,lwd=3) y x
29 plot(v1, v2, main = "THIS IS THE TITLE", xlab = "Label for X-axis", ylab = "Label for Y-axis") THIS IS THE TITLE Label for Y-axis Label for X-axis
30 plot(v1, v2, main = "THIS IS THE TITLE", cex.lab = 1.5, xlab = "Label for X-axis",ylab = "Label for Y-axis")
31 X Y plot(v1, v2, main = "TITLE", xlab = "X here",ylab = "Y here", xlim = c(-3.5, 3.5), TITLE ylim = c(-0.5, 10)) Label for Y-axis THIS IS THE TITLE Y here Label for X-axis X here
32 plot(v1, v2, col = "blue", type = "o", lty = 2, pch = 19, cex.lab = 1.5, lwd = 3, main = "Y=X*X", xlab = "X", ylab="x*x", xlim=c(-3.5,3.5), ylim=c(-0.5, 10))
33 Histogram > dat<- read.csv(" > hist(dat$h)
34 Histogram > hist(dat$h, breaks = 20, main = Histogram of Height, xlab = "Height", col = 'blue', xlim = c(140, 190))
35 dens<-density(dat$h); # hist(dat$h, main = "Histogram of Height", xlab = "Height", xlim = c(140,190), probability = T) lines(dens, lwd = 2, col = red, lty=2) # Histogram of Height Density Height
36 #lines plot(v1, v2, col = "blue", type = "l", pch = 19, cex.lab = 1.5, lwd = 3, xlab = "X", ylab="f(x)", xlim=c(-3.5,3.5), ylim=c(-0.5, 10)) lines(v1, v1^3, col='red',lwd = 3)
37 #legend legend("bottomright", c("x^2","x^3"), col=c('blue','red'), lwd=2)
38 > boxplot(dat$h,main="boxplot of Height", ylab="height", col='cyan', ylim=c(140,190)) > boxplot(dat$h,main="boxplot of Height", xlab="height", col= ornage', horizontal=t) Boxplot of Height Height
39
40 boxplot(dat$h ~ dat$gender, main="distribution of Height by Gender", ylab="gender", xlab="height", col=c('blue','cyan'), ylim=c(140,190), horizontal=t) Distribution of Height by Gender Gender F M
41 dat<-read.table(" boxplot(dat$h ~ dat$gender + dat$affil, main="distribution of Height by Gender and Affiliation", ylab="gender x Affiliation", xlab="height", col=c('blue,'cyan,'red,'magenta'), ylim=c(140,190),horizontal=t) Distribution of Height by Gender and Affiliation Gender x Affiliation F.cs M.cs F.psy M.psy Height
42 interaction.plot(dat$gender, dat$affil, dat$h, Y pch=c(20,20), col=c("skyblue","orange"), xlab="gender", ylab= height", lwd=3,type='b',cex=2, trace.label="affiliation") Legend X
43 Distribution of Height by Gender and Affiliation Gender x Affiliation F.cs M.cs F.psy M.psy Height
44 HISTOGRAM par(mfrow=c(1,2)) # figure Dist. of Height for Female Participants Dist. of Height for Male Participants Density Density Height Height
45 HISTOGRAM hist(dat[dat$gender=='f',]$h, main="dist. of Height for Female Participants", xlab="height", xlim=c(140,190), probability=t) dens.f = density(dat[dat$gender=='f',]$h) lines(dens.f, col='blue',lwd=2) hist(dat[dat$gender== M,]$h, main= Dist. of Height for Male Participants, xlab= Height, xlim=c(140,190), probability=t,ylim=c(0,0.08)) dens.m = density(dat[dat$gender=='m',]$h) lines(dens.m, col='green', lwd=2)
46 HISTOGRAM Dist. of Height for Female Participants Dist. of Height for Male Participants Density Density Height Height
47 par(mfrow=c(1,1)) plot(dens.f,col='blue',lwd=2, ylab='density', xlim=c(140,190), main="dist. of Height by gender",xlab='height') lines(dens.m,col='green',lwd=2) legend("topleft", c('female','male'), col=c('blue','green'), cex=1.5,lwd=2)
48 # text(x,y, TEXT ) text(157.5, 0.04, 'Female', col='blue', cex=2) text(170, 0.04,'Male', col='green', cex=2) Dist. of Height by gender density Female Male Height
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50 # plot(x,y, ) plot(dat$shoesize, dat$h, main="relationship b/w shoesize and height, xlab = 'shoesize, ylab='height, pch=19, col='red ) Relationship b/w shoesize and height height shoesize
51 txt = paste("r =",round(cor(dat$shoesize,dat$h), 4)) > txt[1] "r = 0.875" a=1:3 paste("s",a) => [1] "s 1" "s 2" "s 3" paste( s, a, sep= ) => [1] "s1" "s2" "s3"
52 txt = paste("r =", round(cor(dat$shoesize,dat$h), 4)) text(22, 175, txt, cex = 1.5) Relationship b/w shoesize and height height r = shoesize
53 abline: abline(h = mean(dat$h), col='blue'); abline(v = mean(dat$shoesize), col='green'); Relationship b/w shoesize and height H V height r = mean height mean shoesize shoesize
54 abline(lm(dat$h~dat$shoesize), lty=2, lwd=2) Relationship b/w shoesize and height height r = shoesize
55 plot(dat[dat$gender=='f',]$shoesize, dat[dat$gender=='f',]$h, main="relationship b/w shoesize and height", xlab='shoesize', ylab='height', cex.lab=1.5, pch=19, col='blue', xlim=c(20,29), ylim=c(140,190)) Relationship b/w shoesize and height height Female Male shoesize
56 lines(dat[dat$gender=='m',]$shoesize,dat[dat$gender=='m',]$h, type = 'p', pch = 15, col = 'green') legend("topleft", c('female','male'), pch =c(19,15), col = c('blue','green'), cex = 1.5) height Female Male Relationship b/w shoesize and height shoesize
57 plot(dat.reg, pch=20, col=c('blue')) material price design sales
58 plot(dat.pca, pch = rownames(dat.pca), cex = 1.7, col = 'blue') writing a b c d e f g h i a b c d e f g h i a b c d e f g h i thesis a b c d e f g h i a b c d e f g h i a b c d e f g h i interview
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