R言語はシンプルな文法と「ベクトル」と呼ばれる機能を使った柔軟な処理が可能で、配列やリスト、テーブル、集合など数値計算に強いものです。

本書では、RStudioという投稿型の開発環境を使って快適にプログラミングを学ぶことができます。他言語の経験者はもちろん、初めての人でも使いこなすことができるようになるように内容をまとめました。

統計や機械学習の手法や考え方を学んだあとに、コードを記述して実践するというステップで、Rを身に付けることができるように構成しています。

本書は、RやRStudioを使ってデータ分析や統計解析を学びたい人のための入門書です。

「Rの本は、読みにくくて、わかりにくい…」

そんな風に困っている人を手助けするための1冊です。

本書ではまず1章で、RとRStudioをインストールするところから説明をスタート。それぞれの環境で、どうやってスクリプトを実行したり、結果を確認したりするのかを丁寧に教えています。

（興味のある方向けに、ColaboratoryでのRの実行方法も説明しています）

続いて2章では、Rの文法をしっかりと勉強します。Rの入門書ではおざなりにされがちな文法解説ですが、文法を理解していないと、各スクリプトで何をしているかの理解が深まらず応用が効きません。本書ではRの文法や、プログラミングの考え方もしっかり伝えます。

3章からはいよいよ、スクリプトを動かしながら、データの扱い方を学んでいきます。3章では、Rにおいて「たくさんのデータを扱うための仕組み」として用意されている「ベクトル」や「行列」について使い方を学びます。

4章では2次元のデータを柔軟に管理できる「データフレーム」の操作方法や、テキスト、CSV、Excelなどの各種ファイルからのデータの取り込みや操作方法、一般に配布されているデータセットの扱い方などについて学んでいきます。

5章、6章では、さまざまな視覚化の方法を学んでいきます。データにあったグラフの選び方や各種グラフの作成方法、グラフの細かな調整の方法を知ることができます。

7章からは統計処理について学びます。基本的な集計や、データの特徴を知るための値の調べ方、標準化・正規化の方法や度数分布の作成方法などを身に付けます。

8章ではさらに、二項分布や正規分布、相関係数、検定、カイ二乗分布など、統計分析でよく使うさまざまな分析方法について学びます。

9章では、回帰分析や機械学習について学びます。回帰分析では、データセットを使いながら、単回帰、重回帰分析、さらに予測も行います。機械学習では、「訓練データ」と「テストデータ」に分けての学習と予測を行い、回帰分析以外の機械学習モデルについてもひととおり試します。

★紙面は分かりやすさを重視したフルカラー！

フルカラーの紙面によって、重要点がわかりやすく、読みやすい！ グラフィカルなデータなども色を確認しながら進められます。

★本書のスクリプトデータ付き

書籍全体が、スクリプトを入力して、結果を確認しながら進んでいくように設計されています。入力間違いなどを確認できる正しいスクリプトデータもダウンロードできます。

★特典PDF付き

本書に収まらなかった内容を購入者限定特典のPDFにしました。Rで地図上にデータを描画する方法をまとめた12ページのPDFです。

ご購入者皆さまにダウンロードしていただけます。

Chapter 1 Rの環境を整えよう

Chapter 2 値・変数・制御構文

Chapter 3 複雑なデータの扱い方

Chapter 4 データフレームとデータアクセス

Chapter 5 plotによるデータの視覚化

Chapter 6 その他のグラフ機能

Chapter 7 統計処理の基本

Chapter 8 データ分析の基本

Chapter 9 回帰分析と予測

★特典PDF付き（地図へのデータ描画）

統計学者によって開発された「R」は、データ解析のスタンダードになりつつあります。本書では補助ソフト「Rコマンダー」を用いた、コマンド入力のいらない解析の方法を紹介します。データの特徴の把握から、2変数間の相関の解析、回帰分析による最適なモデルの選択まで、実際のデータ解析の流れを体験することで、操作方法と統計の考え方が理解できる、初めての人に最適な一冊です。

世界標準の統計ソフト「R」を使ってみよう！

統計学者によって開発された「R」は、データ解析のスタンダードになりつつあります。本書では補助ソフト「Rコマンダー」を用いた、コマンド入力のいらない解析の方法を紹介します。データの特徴の把握から、2変数間の相関の解析、回帰分析による最適なモデルの選択まで、実際のデータ解析の流れを体験することで、操作方法と統計の考え方が理解できる、初めての人に最適な一冊です。

本書では、特設サイトからダウンロードできるサンプルデータを使用して実際のデータ解析を体験します。

記載された手順にそってソフトを動かすことで、散布図や棒グラフ・円グラフを描いて視覚的にデータの特徴をつかむ統計解析の初歩から、重回帰分析やロジスティック回帰分析といった高度な分析まで、スピーディーに学習することができます。また、実際のデータを「R」で解析しやすい形式にして取り込む方法もしっかり解説しています。

　【目次】

　　第1章「R」ってなに？

　　第2章 Rを使うための準備

　　第3章 Rコマンダーを使ってみよう

　　第4章 データ解析を始める前に

　　第5章 データの特徴を探る

　　第6章 変数間の関係を探る

　　第7章 平均に関する推定と検定

　　第8章 分散に関する検定

　　第9章 分散分析

　　第10章 回帰分析

　　第11章 比率に関する推定と検定

　　第12章 ロジスティック回帰分析

　　第13章 データセットの準備　

　　第14章 変数およびデータの管理

　付録

　　Rマークダウン機能について

　　有用な演算子一覧表

　　有用な関数一覧表

　　統計用語集

第1章「R」ってなに？

第2章 Rを使うための準備

第3章 Rコマンダーを使ってみよう

第4章 データ解析を始める前に

第5章 データの特徴を探る

第6章 変数間の関係を探る

第7章 平均に関する推定と検定

第8章 分散に関する検定

第9章 分散分析

第10章 回帰分析

第11章 比率に関する推定と検定

第12章 ロジスティック回帰分析

第13章 データセットの準備　

第14章 変数およびデータの管理

付録

　Rマークダウン機能について

　有用な演算子一覧表

　有用な関数一覧表

　統計用語集

Rパッケージの開発者として名高いKun Renが，R初心者およびRについてある程度は扱えるものの知識がアップデートされていない中級者へ向けて書いた入門書。モダンなアプローチでRの内容が平易に解説されている。前半はRの言語解説（オブジェクトやデータの扱い方等）についてページが割かれ，金融分野でRを扱ってきた著者の経験をふまえ，一部では難解ともいわれるRの言語仕様がわかりやすく書かれている。読者は文章に引き込まれながら読んでいくうちに自然とRに関する深い知識を身に付けることができるだろう。後半はRについての発展的な内容となっており，最近のdplyrやrlist，data.tableといったモダンなデータハンドリングパッケージ，他書では扱っていないメタプログラミング，RによりWebスクレイピングをいかにプログラミングしていくかなど，十分に読み応えのあるものとなっている。

多機能でありながら無料で使える統計解析ソフト「Ｒ」。その利便性からもＲによるデータ処理がますます広がっている。一方，統計学の入門的知識があっても，このソフトに敷居の高さを感じる人は少なくない。はじめてＲに触れる初学者対象に，Ｒを使っての統計解析の最初の一歩を踏み出すための説明をコンパクトにまとめた。

研究からビジネスまで、全世界で使われている「R」を最速で使えるようになる本！

〈メジャーアップデートしたR 4.2に対応！〉

データの特徴把握から解析法、最適モデルの選択まで、実例を用いてデータ分析のプロセスを体感できる！

統計学者が開発したフリーの統計処理ソフトとして爆発的人気を博し、いまやデータ解析のスタンダードとなった「R」。

本書最大の特徴は、「R」を使いこなすための補助ソフト「Rコマンダー」を用いた、難解なコマンド入力不要の解析手法を紹介する点にあります。

操作解説がわかりやすいことに加え、統計学の基本もていねいに説明されており、「R」の活用法と統計処理の基礎を一気に習得できます！

【実用に役立つ豊富な巻末付録も収録！】

・演算子一覧表

・関数一覧表

・統計用語集……ほか

著者紹介：

逸見 功（へんみ・いさお）

東京都生まれ。東京工業大学大学院総合理工学研究科博士後期課程修了。博士（理学）。専門は統計学および行動計量。日本赤十字看護大学看護学部教授などを経て、現在、日本赤十字看護大学名誉教授。著書に『ワークシート式 失語症言語訓練講座』（三輪書店）、訳書に『入門 時系列解析と予測』（シーエーピー出版）、『バーンズ＆グローブ 看護研究入門』（エルゼビア・ジャパン）などがある。

■第1部　【導入編】Rを始める

　第1章　Rプログラミングの考え方

　第2章　Rを始める

■第2部　【初級編】Rによるデータ分析の基本

［プログラミングの体験］

　第1章　データ分析を体験する

　第2章　3行プログラミングを構成する要素

［データの取り扱いの基本］

　第3章　データの型

　第4章　ベクトル・行列・配列

　第5章　データフレーム

　第6章　いろいろなデータ構造の使い分け

　第7章　入出力

［様々な計算・分析処理の事例］

　第8章　演算子と論理演算

　第9章　3行以下で終わる分析の例：集計編

　第10章　3行以下で終わる分析の例：変換編

　第11章　3行以下で終わる分析の例：可視化編

　第12章　確率分布

　第13章　3行以下で終わる分析の例：推測統計編

　第14章　外部パッケージの活用

■第3部　【中級編】長いコードを書く技術

［環境構築］

　第1章　Gitによるバージョン管理

［Rの構文の理解］

　第2章　条件分岐と繰り返し

　第3章　関数の作成と関数の活用

　第4章　関数の応用的な使い方

［実装時の工夫］

第5章　長いコードを書くときの工夫

■第4部　【応用編】Tidyverseの活用

［導入］

　第1章　Tidyverseの基本

［Tidyverseによるデータ処理］

　第2章　パイプ演算子

　第3章　データの読み込み

　第4章　データの抽出・変換・集計

　第5章　日付の操作

　第6章　データの可視化

　第7章　データの整形と結合

　参考文献

　索引

　Rリファレンス