授業の概要授業内容

Data Analysis and Experimental Design
授業の概要

データ解析と実験計画法に関する知識を、演習を通
して学習する
• データ解析データのまとめ、統計量例．平均、分散
• 実験計画法データの採取法と解析法の統計的方法論
ある手法の効果があることを客観的に証明するための
実験条件の組み立て方、及びそのデータの解析方法

説明にはRを使用
課題にはExcel等を用いても良い。

課題の達成度、出席、最終レポートの成績で評価
Data Analysis and Experimental Design
授業内容
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•
Rの使用法
相関と回帰
多変量解析
統計的検定
平均の差の検定
実験計画法
分散分析
一元配置法、二元配置法、多重比較、他
1
Data Analysis and Experimental Design
第1回 Rの使用法
Data Analysis and Experimental Design
> 1+3
[1] 4
> print(
+ x)
> 1+3; 4+5
> print(x)
> x
> cat(“I am Mori.¥n”)
> cat(“I am”, name, “.¥n”);
2
Data Analysis and Experimental Design
> # ここから行末までがコメント
> history()
> objects() #オブジェクト一覧表示
> rm(x) #オブジェクト削除
> x <- 5 #付値によりオブジェクトができる
Data Analysis and Experimental Design
:
公差±1の数列
c(x1, ..., xn)
N個の要素からなるベクトル
seq()
数列を生成する関数
rep()
指定された個数だけ複製を
生成する関数
length()
ベクトルの長さを返す
3
Data Analysis and Experimental Design
> x <- 3:8
> x[4]
[1] 6
> x[c(4,5)]
[1] 6 7
> x[c(-4,-5)]
[1] 3 4 5 8
> x
[1] 3 4 5 6 7 8
> x[4] <- 9
> x
[1] 3 4 5 9 7 8
#２要素の抽出
#削除
#以上は元ベクトルを変えない
#要素の変更
#元ベクトルが変わる
Data Analysis and Experimental Design
> data()
> print(women) #アメリカ人女性の身長と体重
height weight
1
58
115
2
59
117
3
60
120
4
61
123
…
4
Data Analysis and Experimental Design
> sink(“test.txt”) #ファイル出力開始
> print(x)
#画面には表示されない
> sink()
#ファイル出力終了
>
>
>
+
read.table(“test.txt”, header=TRUE)
#test.txtの内容をオブジェクトにいれるのであれば
t <- read.table(“test.txt”,
header=TRUE)
Data Analysis and Experimental Design
> help(sin)
> ?cos
> ?”+”
> args(rep)
function (x, times, ...)
NULL
>
> q()
5

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