Rでの解析・作図の作業について主に解説しています。
| 目次 ①はじめに ②Rの使い方 ③ヒストグラム・散布図・相関行列・相関係数・ヒートマップ ④2群の検定・箱ひげでの比較 ⑤折れ線グラフ・時系列データ ⑥主成分分析 ⑦クラスター分析 ⑧回帰分析 ⑨対応分析 ⑩生存時間解析 ⑪ベン図・アップセット図（UpSet図） ⑫R関連書籍紹介 |
①はじめに
・はじめに -Rでプレゼンテーション
・無料で使える統計解析ソフトウェア Rの魅力
・はじめに -Rでプレゼンテーション
・無料で使える統計解析ソフトウェア Rの魅力
②Rの使い方
・RとRStudioのインストール方法
・RStudioの基本的な使い方 ー作業場所とデータの管理・保存についてー
・Rでのデータ取り込みとデータ作成 ーCSVファイル(read.csv)ー
・RとRStudioのインストール方法
・RStudioの基本的な使い方 ー作業場所とデータの管理・保存についてー
・Rでのデータ取り込みとデータ作成 ーCSVファイル(read.csv)ー
・Rにデータ取り込み ーCSV(read.csv), TSV(read.delim), Excel(readxlパッケージ, read_excel)ー
・Google Colaboratory上でのRの作業方法＋Google Driveのデータの保存・読み込み方法
・Rで作図を高解像度に保存する方法について -png(), ggsave() など-
・Google Colaboratory上でのRの作業方法＋Google Driveのデータの保存・読み込み方法
・Rで作図を高解像度に保存する方法について -png(), ggsave() など-
③ヒストグラム・散布図・相関行列・相関係数・ヒートマップ
・Rでヒストグラム（度数分布）ーhistー
・Rで散布図 ー相関関係の確認ー
・Rで相関行列 ーPearsonの相関係数, corrplotの使い方ー
・Rで相関係数のヒートマップによる可視化：新型コロナ陽性者数の都道府県別動向
・Rでヒストグラム（度数分布）ーhistー
・Rで散布図 ー相関関係の確認ー
・Rで相関行列 ーPearsonの相関係数, corrplotの使い方ー
・Rで相関係数のヒートマップによる可視化：新型コロナ陽性者数の都道府県別動向
④2群の検定・箱ひげでの比較
・対応のある2群のt検定 ー箱ひげ図, ggpairedの使い方ー
・Rで対応のない2群検定：Student t 検定, Welch’s t検定, 箱ひげ図, バイオリンプロット,ビースウォームプロット
・Rで対応のない2群検定：Mann-Whitney U検定、Wilcoxon Rank-Sum 検定、箱ひげ図、バイオリンプロット
・対応のある2群のt検定 ー箱ひげ図, ggpairedの使い方ー
・Rで対応のない2群検定：Student t 検定, Welch’s t検定, 箱ひげ図, バイオリンプロット,ビースウォームプロット
・Rで対応のない2群検定：Mann-Whitney U検定、Wilcoxon Rank-Sum 検定、箱ひげ図、バイオリンプロット
⑤折れ線グラフ・時系列データ
・Rで時系列データの折れ線グラフ ーggplot2による熊本の気温変化の分析ー
・Rで両側2軸を異なるスケールに設定した折れ線グラフ ーgeom_line, scaleパッケージの使用ー
・Rでggplotによる時系列データの可視化：新型コロナ陽性者数の県別動向
・Rで時系列データの折れ線グラフ ーggplot2による熊本の気温変化の分析ー
・Rで両側2軸を異なるスケールに設定した折れ線グラフ ーgeom_line, scaleパッケージの使用ー
・Rでggplotによる時系列データの可視化：新型コロナ陽性者数の県別動向
