プログラミングチュートリアル - ページ 8

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Rプログラムバーグラフ

Rプログラムバーグラフ

皆さん、こんにちは。R プログラミング言語に関する別のビデオ レッスンへようこそ。今日のチュートリアルでは、R を使用して単純な棒グラフを作成する方法を学びます。

まず、6 つの値を持つ「cars」というベクトルを定義しましょう。これを実現するには、「cars」という名前の変数を作成し、値 2、4、7、5、10、12 を割り当てます。このベクトルは、棒グラフで視覚化するデータ ポイントを表します。

それでは、実際の棒グラフの作成に進みましょう。 R で棒グラフを作成するために特別に設計された「barplot()」関数を利用します。入力パラメータとして「cars」ベクトルを関数に渡します。

コードを実行すると、画面の右側に棒グラフが生成され、「cars」ベクトルの 6 つの値が個別の棒として表示されます。

R プログラミング言語での単純な棒グラフの作成に関するこの短いビデオ チュートリアルが役に立ち、有益であると感じていただければ幸いです。ご質問がございましたら、お気軽にコメント欄に残してください。次回のビデオでは、さらにエキサイティングなトピックを掘り下げていきますので、ご期待ください。

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線形回帰 R プログラムによる予測の作成

線形回帰 R プログラムによる予測の作成

皆さん、こんにちは。R プログラミング言語に関するこのビデオ チュートリアルへようこそ。

このチュートリアルでは、データ分析について詳しく説明し、線形回帰モデルを使用した予測に焦点を当てます。線形回帰は、スカラー従属変数 (Y) と 1 つ以上の独立変数 (X) の間の関係を直線方程式の形式でモデル化するための強力なツールです。

まず、予測に適したデータセットを選択しましょう。 R には多数の組み込みデータセットが用意されており、data() と入力して利用可能なオプションを調べることでアクセスできます。このチュートリアルでは、アメリカ人女性の平均身長と体重の値が含まれる「女性」データセットを使用します。 「View(women)」と入力してデータセットを調べ、15 行と 2 列 (身長と体重) の構造を観察できます。

私たちの目標は、女性の身長に基づいて女性の体重を予測することです。これを達成するために、線形モデルを利用します。まず、「linear_model」という変数を作成し、それに lm() 関数の結果を割り当てます。この関数には、従属変数 (Y) と独立変数 (X) の指定が必要です。この場合、体重 ~ 身長という構文で示されるように、体重が従属変数 (Y)、身長が独立変数 (X) になります。さらに、データ パラメーターを使用してデータセットを指定する必要があります。これを「女性」として設定します。

線形モデルを定義したら、その係数を調べることができます。これらの係数は、方程式 Y = MX + B の傾き (M) と切片 (B) に対応します。この場合、係数はそれぞれ -87.52 と 3.45 です。したがって、予測される体重 (Y) は、高さ (X) に傾き (3.45) を乗算し、切片 (-87.52) を加算することで計算できます。

予測をテストするために、高さの値 59 インチを使用してみましょう。これに傾き (3.45) を乗算し、切片 (-87.52) を追加すると、予測重み 116.03 が得られます。これは、期待値 117 に近い値です。

次に、データと線形回帰直線を視覚化してみましょう。 Y 値と X 値を指定し、データ パラメーターとしてデータセットを指定して、plot() 関数を使用してデータセットをプロットできます。線形モデルで abline() 関数を呼び出すことにより、プロット上に回帰直線を重ね合わせることができます。

結論として、R の線形回帰モデルを使用して予測を行うプロセスを調べました。このチュートリアルで使用されるデータセットは比較的小さく、わずか 15 行で構成されていることに注意することが重要です。現実のシナリオでは、より正確な予測を行うために、通常、より大きなデータセットが使用されます。それにもかかわらず、このデモンストレーションは線形回帰プロセスを理解するのに役立ちます。

このビデオチュートリアルをご覧いただきありがとうございます。ご質問がございましたら、お気軽にコメント欄に残してください。次のビデオをお楽しみに！

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R パッケージをインストールする方法

R パッケージをインストールする方法

皆さんこんにちは。このビデオへようこそ。今日は、R にパッケージをインストールするプロセスについて説明したいと思います。

特に、データ視覚化に広く使用されている ggplot2 パッケージをインストールする方法を説明します。まず、ggplot2 パッケージが現在ライブラリで利用できないことに気付きました。 library(ggplot2) を使用してインポートしようとすると、ggplot2 というパッケージが存在しないことを示すエラー メッセージが表示されます。

この問題を解決するには、ggplot2 パッケージをインストールする必要があります。幸いなことに、R へのパッケージのインストールは簡単です。 install.packages() 関数の後に引用符で囲んだパッケージ名を使用できます。この場合、コマンド install.packages("ggplot2") を実行し、Enter キーを押します。

インストール プロセスが開始され、R は Comprehensive R Archive Network (CRAN) から ggplot2 パッケージに必要なファイルとデータのダウンロードを開始します。この手順では、インターネットに接続していることが重要です。

ggplot2 パッケージは、視覚的に魅力的でカスタマイズ可能なグラフィックスを作成できることで知られています。グラフィックスの文法を利用して階層化されたプロットを構築し、データ視覚化に優れた柔軟性を提供します。

インストールが完了したら、環境への ggplot2 パッケージのロードに進むことができます。これを行うには、library() 関数を使用し、引数として「ggplot2」を渡します。 library(ggplot2) を実行すると、パッケージが正常にインストールおよびロードされたことを示す以前のエラー メッセージが表示されなくなりました。

R でのパッケージのインストールに関するこのビデオ チュートリアルをご覧いただきありがとうございます。ご質問がある場合は、お気軽にコメント セクションに残してください。このビデオを「いいね！」し、他のコンテンツを視聴するにはチャンネル登録を忘れずに、次のビデオ レッスンにご期待ください。

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Rプログラムバーチャートの色

Rプログラムバーチャートの色

皆さん、R プログラミング言語に関するこのビデオ チュートリアルへようこそ。このセッションでは、RStudio を使用して、R プログラミング言語を使用して視覚的に魅力的な棒グラフを作成します。

まず、RStudio を開いて環境をセットアップしましょう。棒グラフを作成するという特定の目的はすでに念頭にあります。ただし今回は、見た目をより美しくすることに重点を置きます。

ここで、7 つの値を持つ「cars」というベクトルを定義しましょう。これを実現するには、「cars」という名前の変数を作成し、それに 7 つの要素を含むベクトルを割り当てます。値 3、5、8、6、11、12、4 を使用してみましょう。

次に、前と同じように「barplot()」関数を利用して棒グラフを作成します。ただし、今回は、グラフの外観を改善するためにパラメータをいくつか追加します。

まず、チャートにタイトルを追加しましょう。 「main」パラメータを使用して「Cars」に設定し、棒グラフにわかりやすいタイトルを付けます。

さらに、y 軸にラベルを付けて、値が車の重量を表すことを示します。これを実現するには、「ylab」パラメータを指定し、それを「Weight」に設定します。

さらに、各バーが異なるタイプの車を表すことを示すために、X 軸にラベルを付ける必要があります。 「xlab」パラメータを使用して「Type」に設定します。

最後に、視覚的な魅力を加えるために、バーに異なる色を使用してみましょう。 「col」パラメータを「rainbow(7)」に設定して、7 つの異なる色の虹を作成します。

コードを実行すると、画面の右側に棒グラフが表示されます。タイトルは「Cars」で、Y 軸に重量値、X 軸にさまざまなタイプの車が表示されます。バー自体は、鮮やかな虹のパレットを使用して色付けされます。

このビデオチュートリアルが役に立ち、楽しいものであると感じていただければ幸いです。ご質問がございましたら、お気軽にお問い合わせください。忘れずに以下にコメントを残してください。できる限り対応させていただきます。次のビデオでさらにエキサイティングなチュートリアルをご覧ください。

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R プログラミングのヒストグラムの例

R プログラミングのヒストグラムの例

皆さん、R プログラミング言語に関するこのチュートリアルへようこそ。このビデオでは、R を使用して単純なヒストグラムを作成する方法を説明します。早速見ていきましょう。

まず、7 つの要素を持つ「suv」と呼ばれるベクトルを定義します。これを実現するには、「suv's」という名前の変数を作成し、値 5、5、5、5、8、8、19、45、100 を含むベクトルをそれに割り当てます。

SUV のベクトルを設定したので、ヒストグラムの作成に進むことができます。これは「hist()」関数を使用して実行できます。 「suv」のベクトルをパラメーターとして関数に渡します。

コードを実行すると、画面の右側にヒストグラムが表示されます。 Y 軸は周波数を表し、X 軸は値の範囲を表します。この場合、0 ～ 20 の範囲の頻度が 5 であることがわかり、その範囲内に値が 5 回出現することがわかります。同様に、40 ～ 60 と 80 ～ 100 の範囲の頻度はそれぞれ 3 と 1 です。

このビデオチュートリアルが有益でわかりやすいものであると感じていただければ幸いです。 R を使用してヒストグラムを作成することは、データの分布を視覚化するのに便利な方法です。ご質問やご意見がございましたら、お気軽に以下にご記入ください。次のビデオでさらにエキサイティングなチュートリアルをご覧ください。

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R プログラミング サブセット

R プログラミング サブセット

皆さん、R プログラミング言語に関するこのビデオへようこそ。このチュートリアルでは、データの特定のサブセットを抽出するサブセット化について説明します。始めましょう！

値 12、13、56、4、5、および 89 を含む「X」というベクトルがあるとします。このベクトルをコンソールに出力して、その内容を確認します。

ここで、値が 10 より大きいデータのサブセットを抽出したいとします。これは、「X > 10」という式を使用することで実現できます。これにより、すべての値が 10 より大きいデータのサブセットが得られます。

次に、これらの選択した値を 4 に変更するとします。「X[X > 10] <- 4」という式を使用して、先ほど取得したサブセットに値 4 を割り当てるだけです。これにより、「X」内の 10 を超えるすべての値が 4 に置き換えられます。

変更された「X」を出力すると、10 を超える値が実際に 4 に変更されていることがわかります。

次に、外部データを操作してみましょう。デスクトップ上に CSV ファイルがあり、それを「データセット」と呼ばれるデータ フレームに読み込みたいと考えています。 「read.csv()」関数を使用して、ファイルのパスと名前を指定してCSVデータをインポートします。 「データセット」を印刷すると、ディメンション (153 行、6 列) が表示され、「NA」とラベル付けされた欠損値が特定されます。

次に、このデータを使用したさまざまな操作を見てみましょう。 「head()」関数を使用して、「データセット」と必要な行数 (2) を指定して、データセットの最初の 2 行を抽出できます。あるいは、「dataset[1:2, ]」または「dataset[c(1, 2), ]」を使用して行と列によるインデックスを使用することもできます。これらのメソッドはすべて、最初の 2 行を取得する場合と同じ結果を提供します。

データセット内の行数を決定するには、「nrow()」関数を使用し、「データセット」を引数として渡すことができます。これにより、行数が 153 になります。

データセットの最後の 2 行を抽出するとします。これを実現するには、「tail()」関数を「dataset」とともに使用し、行数 (2) を指定します。最後の 2 行が返されます。

ここで、47行目の「ozone」列の値を求めてみましょう。 「dataset[47, 'ozone']」や「dataset[47, 1]」などのインデックスを使用して直接アクセスできます。これにより、値 21 が取得されます。

あるいは、列インデックスの代わりに列名を使用することもできます。たとえば、「dataset[47, 'ozone']」も 21 を返します。

「オゾン」列の欠損値を見つけたいとします。 「subset()」関数を使用してデータセットのサブセットを作成できます。サブセットは、「オゾン」列の値が「NA」である行で構成されます。サブセットを出力すると、「オゾン」列には「NA」値のみが含まれていることがわかります。

「ozone」列の欠損値の数を確認するには、サブセットに対して「nrow()」関数を使用します。これにより、答えは 37 になります。

データセットから欠損値を削除したい場合は、「na.omit()」関数を使用して「データセット」を引数として渡すことができます。これにより、欠損値が削除されたデータセットが返されます。

これを実現するもう 1 つの方法は、引数として「dataset」を指定して「complete.cases()」関数を使用することです。 「NA」値を持つ行を削除した場合と同じ結果が得られます。

次に、5 月の「オゾン」列の最大値を見つけてみましょう。 「subset()」関数を使用してデータセットのサブセットを作成できます。サブセット関数内で、月が 5 (5 月を表す) である必要があり、「オゾン」列に欠損値が含まれないという条件を指定します。サブセットを出力すると、フィルタリングされたデータが表示されます。

視覚的に検査せずにこのサブセットから最大値を取得するには、「apply()」関数を使用できます。 「max()」関数をサブセットの列に適用することで、最大値を取得します。今回は「オゾン」列に適用します。 5月の最大オゾン値は115であることがわかりました。

結論として、条件に基づいたサブセットの抽出、インデックス付けを使用した特定の要素へのアクセス、欠損値の処理、サブセットの計算の実行など、R のさまざまなサブセット化テクニックについて説明しました。このチュートリアルがお役に立てば幸いです。ご質問やご意見がございましたら、お気軽に以下にご記入ください。さらに多くの R プログラミング チュートリアルを購読することを忘れないでください。ご視聴いただきありがとうございます。次のビデオでお会いしましょう!

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R プログラム サブセット 2

R プログラム サブセット 2

皆さん、R プログラミング言語に関するこのビデオへようこそ。このチュートリアルでは、「iris」データセット内の種「virginica」のがく片の長さの平均を見つけます。まずは、R の事前定義されたデータセットを調べてみましょう。利用可能なデータセットを表示するには、引数なしで 'data()' 関数を使用します。これにより、R で提供されるデータセットのリストが表示されます。分析では、「iris」データセットを使用します。

「data(iris)」と入力して「iris」データセットをロードしましょう。これにより、150 行と 5 つの列 (がく片の長さ、がく片の幅、花弁の長さ、花弁の幅、種) からなるデータセット全体がロードされます。 「virginica」種のみを含むサブセットを抽出するには、「iris_subset」という新しい変数を作成します。サブセット操作を使用して、種が「virginica」に等しいすべての行が必要であることを指定します。すべての列も必要なので、列の指定を省略します。

「iris_subset」を出力すると、「virginica」種のみを含む「iris」データセットのサブセットができていることがわかります。次に、このサブセットのがく片の長さの平均を計算することに興味があります。がく片の長さの列に焦点を当てるために、「iris_subset」を変更してがく片の長さの列のみを含めます。

次に、「iris_subset」を行列に変換しましょう。 「as.matrix()」関数を使用して、変換された行列を「iris_subset_matrix」という新しい変数に代入します。これを行列に変換することで、特定の列に数学的演算を適用できます。 「iris_subset_matrix」は元のサブセットに似ていますが、行列オブジェクトになっています。

がく片の長さの平均を計算するには、「iris_subset_matrix」のがく片の長さ列で「mean()」関数を使用します。これにより、「virginica」種のがく片の長さの平均値は 6.588 になります。

「subset()」関数を使用してサブセットを実行する別の方法があることに言及する価値があります。ただし、このチュートリアルでは、サブセットを抽出し、それらを行列に変換し、計算を実行することで、R でデータを操作する別のアプローチを示しました。これらの技術により、データ分析に柔軟性がもたらされます。

ご清覧ありがとうございました！ご質問やご意見がございましたら、以下に残してください。ビデオを「いいね！」し、R プログラミング チュートリアルをもっと見るためにチャンネル登録することを忘れないでください。次のビデオをお楽しみに！

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JSON R プログラミングの読み取り

JSON R プログラミングの読み取り

皆さん、R プログラミング言語に関するこのチュートリアルへようこそ。このビデオでは、JSON (JavaScript Object Notation) から情報を抽出する方法について説明します。これを実証するために、バックグラウンドで GitHub API を使用し、すべてのリポジトリに関する情報を表示します。私の GitHub ユーザー名が強調表示され、別のリポジトリからフォークした「awesome-tensorflow」を含むリポジトリのリストが表示されます。

このデータを抽出して操作するには、R の「jsonlite」ライブラリを使用します。まず、JSON からデータを取得します。 「json_data」という変数を作成し、「fromJSON()」関数を使用して特定の URL からデータを取得します。 GitHub API URL をコピーし、引数として「fromJSON()」関数に渡します。

このコードを実行すると、データ フレームが取得されます。 「json_data」のクラスを確認するには、「class()」関数を使用します。これにより、それが実際にデータ フレームであることがわかります。

次に、「json_data」変数の内容を調べてみましょう。 「names()」関数を使用して、データ フレーム内の属性の名前を取得できます。 「names(json_data)」と入力すると、各リポジトリの名前を表す「name」を含む属性のリストが取得されます。

すべてのリポジトリの名前を抽出するには、構文「json_data$name」を使用して「name」属性に直接アクセスします。これにより、合計約 30 個のすべてのリポジトリの名前が明らかになります。

次に、「iris」データセットなどのデータ フレームを JavaScript Object Notation (JSON) 形式に変換するシナリオを考えてみましょう。これを実現するには、「toJSON()」関数を使用します。たとえば、「my_json」という変数を作成し、「toJSON()」関数を「iris」データセットに適用してみましょう。さらに、「pretty」パラメーターを含めて、結果として得られる JSON が視覚的に心地よい方法でフォーマットされるようにすることができます。

「my_json」を出力すると、JSON が適切なインデントできちんとフォーマットされていることがわかります。 「がく片の長さ」、「がく片の幅」、「花びらの長さ」、「花びらの幅」、および「種」の属性が、「6.3」、「4.8」、「1.8」、「」などの対応する値とともに表示されます。ヴァージニカ』。

「pretty」パラメータを削除して JSON を再生成すると、JSON は読みにくくなり、長さが原因で切り詰められます。したがって、より適切に視覚化するには、「pretty」パラメーターを使用することをお勧めします。

次に、JSON をデータ フレームに変換する方法を見てみましょう。これを実現するには、「fromJSON()」関数を使用し、パラメータとして「my_json」変数を指定します。このコードを実行すると、元のデータ フレームが返され、変換プロセスが事実上元に戻ります。

ご清覧ありがとうございました！コメントやご質問がございましたら、お気軽に以下にご記入ください。皆様のご意見をお待ちしております。さらに多くの R プログラミング チュートリアルをご覧になるには、チャンネル登録を忘れないでください。次のビデオをお楽しみに！

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RでCSVファイルを読み取る

RでCSVファイルを読み取る

皆さん、R プログラミング言語に関するこのビデオ チュートリアルへようこそ。このチュートリアルでは、R を使用して CSV ファイルを開く方法を説明します。開始するには、画面の右側にある R ヘルプ ドキュメントを開いてあります。このタスクに使用できる「read.csv()」という関数があることがわかります。デフォルトでは、この関数はファイルにヘッダーがあり、値がカンマで区切られていると想定します。

CSV ファイルのデータを保存するための「my_data」という変数を作成しましょう。 「read.csv()」関数を使用してファイルを読み取ります。ファイルパスを関数の引数として指定できます。ファイル パスを取得するには、Kaggle Web サイトから取得した住宅データを含む CSV ファイルを用意します。ファイルを右クリックして「プロパティ」に移動し、ファイルの場所をコピーします。 RStudio に戻り、引用符内にファイル パスを貼り付けます。

ここで、ファイル パスにファイル名を含める必要があります。ファイル パスの後にスラッシュを追加し、ファイル名を貼り付けます。 Windows マシンを使用しているため、ファイル パスにはバックスラッシュが含まれていることに注意することが重要です。ただし、R にはスラッシュまたはエスケープされたバックスラッシュが必要です。ここでコードを実行すると、バックスラッシュが原因でエラーが発生します。これを解決するには、スラッシュを手動で逆にします。

Enter キーを押してコードを実行しましょう。その結果、1,460 個の観測値または行と 81 個の特徴または列を含む「my_data」という名前のデータ フレームが得られます。これは、「my_data」で「nrow()」関数と「ncol()」関数を使用することで確認できます。

データを調べるには、環境ペインで変数「my_data」をダブルクリックするか、コンソールでコマンド「my_data」を使用します。ただし、コンソールでデータ フレーム全体を表示すると、あまり読みにくい場合があります。したがって、「my_data」をダブルクリックして、適切にフォーマットされたテーブルを表示することをお勧めします。

このチュートリアルはこれで終わりです。ご清覧ありがとうございました。お役に立てば幸いです。ご質問やコメントがございましたら、お気軽に以下に残してください。さらに多くの R プログラミング チュートリアルをご覧になるには、チャンネル登録を忘れないでください。次のビデオをお楽しみに！

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R での重線形回帰

R での重線形回帰

皆さん、R プログラミング言語に関するこのビデオへようこそ。今日は、多重線形回帰について説明し、それを RStudio で実装する方法を示したいと思います。まず、分析用のデータセットが必要です。オンラインで入手した「real_estate.csv」という CSV ファイルがすでにあります。このデータセットをダウンロードするためのリンクは、以下の説明にあります。

まず、「my_data」という変数を作成し、「read.csv()」関数を使用して CSV ファイルを RStudio に読み込みましょう。ファイルの場所と名前を指定する必要があります。場所を取得するには、ファイルを右クリックし、[プロパティ] をクリックしてファイルの場所をコピーします。場所を貼り付けたら、引用符で囲みます。さらに、スラッシュの後にファイル名を含め、Windows マシンに必要な形式に一致するようにスラッシュを反転してください。このコードを実行すると、781 行と 8 列を含む「my_data」データ フレームが作成されます。

次に、データ フレームを詳しく見てみましょう。 「MLS」（複数掲載サービス番号）、「場所」、「価格」、「ベッドルーム」、「バスルーム」、「サイズ」（平方フィート単位の家のサイズ）、「価格/平方フィート」など、いくつかの列があります。および「ステータス」(販売タイプ)。重線形回帰を実証するために、数値列のみを使用し、「場所」と「ステータス」を除外します。

新しいデータ セットを作成するには、「my_data」を「my_data2」という新しい変数に割り当て、列 1、3、4、5、6、7 を選択します。この新しいデータ セットには 781 行と 6 列が含まれています。

それでは、線形モデルの作成に進みましょう。 「lin_mod」という変数を作成し、それを線形モデルを表す「lm()」関数と等しく設定します。 「MLS」、「ベッドルーム」、「バスルーム」、「サイズ」、「価格/平方フィート」などの特徴に基づいて「価格」を予測したいと考えています。 「Price」を従属変数として指定し、他の特徴を含めることにより、「my_data2」データセットを使用して線形モデルを構築できます。

線形モデルの概要を取得するには、「lin_mod」の「summary()」関数を使用します。概要では、残差、係数、および p 値に関する情報が提供されます。変数の重要性は星を使用して視覚的に判断でき、星が 3 つある場合は重要性が高いことを示します。

線形モデルが完成したので、予測を行ってみましょう。 「price」という変数を作成し、切片係数から 7.34 を引いたものに、変数の係数と表の最後の行のそれぞれの値を乗算したものに等しく設定します。たとえば、「MLS」値にその係数を乗算し、方程式に追加します。同様に、「寝室」、「バスルーム」、「サイズ」、「価格/平方フィート」を予測式に含めます。

予測価格を出力し、データセットの最後の行の実際の価格と比較してみましょう。予想価格は約110万ドルとなるはずだ。コードを実行すると、予測価格は 1,023,000 ドルとなり、実際の価格より約 77,000 ドル低くなります。この違いは大きいですが、100万ドルの住宅を検討している購入者にとっては大きな懸念事項ではないかもしれません。

このビデオが有益で楽しいものであると感じていただければ幸いです。ご質問やご意見がございましたら、以下に残してください。このビデオを「いいね！」して、さらなるチュートリアルにご期待ください。ご視聴いただきありがとうございます。また次回でお会いしましょう。