Rと統計学を学ぶ（2）・・・Rでの列の加工と1変量データの扱い方

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宣言をしてみる

継続は力なり、1冊を読破せよということで、毎日の進捗をここにメモることにした。今回で2回目。

秘密基地で密かに進められる基礎知力の強化

前回まで。

mnoguti.hatenablog.com

本日の進捗は以下の通り。

RおよびRStudio

現在の進捗は以下の通り。

• 第6章終了：パイプ関数、列データの扱いについて

Key words:パイプ関数（%>%）、文字列接続（paste）、列の追加（mutate）、列名変更（rename）、列の選択（select）

列データの扱いは、変数データを加えたりする時に必ず必要になるのでしっかり押さえておきたい。

明日以降、列データの扱いを復習してから、行データの加工に入る。

Rでらくらくデータ分析入門 ~効率的なデータ加工のための基礎知識

Rでらくらくデータ分析入門～効率的なデータ加工のための基礎知識～ [ 西田典充 ]

Rで統計学

現在の進捗は以下の通り。

• 第1章終了：1変量データの扱い方、箱ひげ図などのグラフの利用について

Key words:サンプルサイズ、ヒストグラム、平均（算術、幾何など）、分散、偏差、階級数、スタージェスの公式、分位点、箱ひげ図、モード、欠損値

実は、Rの記述方法にOS依存の部分がそれなりにあり、本書はWindows想定で書かれているので、エラーが出る時がたまにある。そのような時はMac用の記述方法をネットで探すわけだが、その際いろいろな記述方法を見たりするので、統計学を学ぶだけでなく、Rの記述方法も勉強になったりしている。

明日、練習問題を解いた後、第2章 多変量データの記述に入る。

Rで学ぶ確率統計学 実データ分析編

Rで学ぶ確率統計学　実データ分析編 [ 神永正博 ]

おわりに

時間に追われているわけではないのでじっくり取り組めるのがいい。いつまで続きますか。

ではまた明日。