試験公開中

このエントリーをはてなブックマークに追加

R言語入門

近代科学社Digital

2,970円 1,485円 (1,350円+税) 《特価》

本書は,Rを学ぶ入門書として執筆されました.データ解析等を行うため,Rの使い方,解析する方法を学ぶことを目的としています.ワード,エクセル等と同様に情報リテラシーとしてRを学習(実習)しておくことは大変役立ちます.

【注意】本書のEPUB版は固定レイアウト型になっております。文字の大きさの変更や検索、引用などはお使いいただけません。画面の大きい端末でご利用ください。

関連サイト

本書の関連ページが用意されています。

内容紹介

本書は,Rを学ぶ入門書として執筆されました.データ解析等を行うため,Rの使い方,解析する方法を学ぶことを目的としています.ワード,エクセル等と同様に情報リテラシーとしてRを学習(実習)しておくことは大変役立ちます.また,データ解析を理解するには具体例について計算し,実行してみることが必要です.本書は,Rを利用して実際に計算し,解析手法を会得するための実習書にもなります.

第1章では,R の導入と基本操作について述べています.第2章では扱うデータの入出力と演算について書いています.次に,第3章ではR でのプログラミングについて述べています.第4章ではR を使用してのデータの要約について,数値でのまとめ方とグラフ化に分けて書いています.第5章ではR コマンダーの使用法について,例題を通して説明しています.第6章では,検出力の観点からサンプル数の計算について書いています.さらに,付録としてRSudio の利用についても記載しています.

本書を通して,Rの理解を深めていただければと思います.

書誌情報

  • 著者: 長畑 秀和, 中川 豊隆, 山西 佑季
  • 発行日:
  • 最終更新日: 2023-04-28
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 236ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: 近代科学社Digital

対象読者

R言語,情報リテラシー,プログラミング,Rコマンダー,Rstudio,データ解析,統計,モザイクプロット,箱ひげ図,ヒストグラム,レーダーチャート,パイ図,多変量連関図,データ入力,演算に興味がある人

著者について

長畑 秀和

岡山大学名誉教授,博士(理学)
1979年 九州大学大学院理学研究科数学専攻前期博士課程修了。
1980年 九州大学大学院理学研究科数学専攻後期博士課程中退。
1980年 大阪大学基礎工学部教務職員,1985年 大阪大学基礎工学部助手,1987年 作陽短期大学 助教授,1990年 兵庫県立姫路短期大学助教授,1991年 岡山大学教育学部助教授,1999年 岡山大学経済学部教授,2020年3月 岡山大学退職(岡山大学名誉教授),2020年 環太平洋大学経営学部教授,2023年 同大学退職。
専門は統計学。著書に『Rで学ぶマーケティングリサーチ』(日科技連出版社,2022),『Pythonで理解を深める統計学』(共立出版,2021),『Rで学ぶデータサイエンス』(朝倉書店,2018),『Rで学ぶ多変量解析』(朝倉書店,2017),『Rで学ぶ実験計画法』(朝倉書店,2016)などがある。

中川 豊隆

岡山大学学術研究院社会文化科学学域教授,博士(経済学)
2005年 名古屋大学大学院経済学研究科産業経営システム専攻博士後期課程修了。
2005年 岡山大学経済学部助教授,2007年 岡山大学大学院社会文化科学研究科准教授,2021年 岡山大学学術研究院社会文化科学学域教授。
専門は財務会計,制度会計。著書に『会計アノマリーの研究』(御茶の水書房,2020),『Rコマンダーで学ぶ統計学』(共立出版,共著,2013),『財務情報の信頼性-会計と監査の挑戦-』(税務経理協会,分担執筆,2008)がある。

山西 佑季

熊本県立大学総合管理学部准教授,博士(経済学)
2010年 名古屋大学大学院経済学研究科産業経営システム専攻博士後期課程修了。
2010年 熊本県立大学総合管理学部講師,2014年 熊本県立大学総合管理学部准教授。
専門は財務会計。著書に『総合知の地平』(九州大学出版会,分担執筆,2014)がある。

目次

第1章 R入門

  • 1.1 Rの導入と基本操作
  • 1.2 Rの設定

第2章 データの入出力と演算

  • 2.1 データと変数
  • 2.2 データの入出力
  • 2.3 四則演算
  • 2.4 数学関数
  • 2.5 ベクトル
  • 2.6 行列

第3章 関数とプログラミング

  • 3.1 簡単な計算など
  • 3.2 プログラミング

第4章 データの要約

  • 4.1 数値によるまとめ
  • 4.2 グラフ化

第5章 Rコマンダーについて

  • 5.1 Rコマンダー入門
  • 5.2 Rコマンダーの利用
  • 5.3 Rコマンダーの利用例

第6章 検出力の適用

  • 6.1 検出力の計算
  • 6.2 検出力の利用例(パッケージの活用)
  • 6.3 シミュレーションによる検出力の計算

付録A RStudioの利用

  • A.1 RStudioとは
  • A.2 RStudioのインストール
  • A.3 RStudioの使い方