年輪: Rで回帰分析へ

今日になって、亘香通商から10.4の納品書とライセンス番号の通知が届いた。しかし、昨夜までの奮闘で、今はMathematica10.4でのプログラミングは、原因不明のエラーが出て使い物にならない。それで、一時かそれいじょうかは不明だが、しばらく遠ざかることに。

小林夫妻の本の例題の8データだけは、data文で入力を受付、正解とは異なる値を出力して動くようにみえるが、同じデータ構造で20組とか36組のデータになると拒否してしまう。どうなっているんでしょうね。9.0に対してプログラムサイズが1.85倍近くおおきくなって、使い易くなったということもあり、相応の期待をしたのだが、これでは話にはならない。すでに10.4.1が発表されたということは、10.0から2年ほどで数回のマイナーチェンジをしているわけで、相対的に細かなバグも多いのかもしれない。いずれ、小生も報告するつもりだ。

で以前からやろう、やろうとしてできなかったRを少しまともにやることに。しかし、初めてのことであり、関門が控えている事ははじめから予想がついていた。すでに、昨日本屋さんに本格的なRの解説書を発注済み。

以前から集めていた解説`PDFを数本見てみるとどうもしっくりこない。それで新たにさがしていると、適当そう！？と思える解説に遭遇。

まず、外部データは適当な表計算データを用意し、しかるべき場所に保存するのは誰でも見当がつくことだが、デフォルトの場所や指定した場所がどこなのか、最初はまるきりわからない。Rの基本的なマニュアルには

『2.1.9 作業ディレクトリの変更

ファイルからデータやプログラムを読み込んだり,ファイルにデータを書き出したりする場所を作業ディレクトリという.起動時はホームディレクトリ ( R の実行ファイルがある場所) が作業ディレクトリとなっているが,変
更する場合はメニューの [File] − > [Change dir...] で指定するか,以下のような命令を与える. 􏰃􏰀
> setwd("c:\usr") # Windows では \ を指定しては駄目 Error in setwd(dir) : cannot change working directory > setwd("c:/usr") # 作業ディレクトリを指定
> getwd() # 現在の作業ディレクトリを表示
[1] "c:/usr"
􏰂􏰁

これ以後,指定した作業ディレクトリにデータがセーブされたり,プロットした図が保存される.』

とあるが、この解説では具体的にどうするかわからなかった。Mac版のファイルメニューには解説にあるような[File] − > [Change dir...] などは見当たらない。

検索に次ぐ検索をくり返して、ようやくディレクトリ変更の手口がわかるのに、半日を要してしまった。

最初のcsvデータの読み込みも簡単に解説しているが、<- header="T)</span" read.csv="" taikei.csv="">

とタイプしてもエラーが出て、その意味が分からない。

これが分かるようになったのはRStudioというアドインソフトをインストールしてからだった。

左のほうがそれであり、Rとは別にエディタやその他の補助をおこなってくれる。

Imported Datasetという項目で、あらかじめ読み込むデータの中身を参照できる。この機能のおかげで、それまで＜91＞などという2バイト文字がある、という意味が一目でわかり助かった。ただし、今日参照したcsv形式の解説は、項目に体重、身長などの漢字が使ってあり、日本語化したRならば問題がなかったであろうが、最新版を使ったせいか、日本語化もしていなくてそれで、読み込みでエラーが出てどうしようもなかった。

RStudioのツールメニューでImport Datasetを開きFrom Locale filewp選ぶと、自動的に読み込みたいデータを置いておきフォルダを開いて示してくれる。

この機能のおかげで、Rを開いたとき、最後の行に表示される

[履歴が次のファイルから読み込まれました /Users/macuser/.Rapp.history]の意味がよくわかった。/Users/macuser/の次は？

> getwd()

[1] "/Users/macuser/Documents"と出て、ここで初めて作業用ディレクトリは日本語でユーザの書類フォルダとわかるが、そういう対応関係だということは経験しないとわからない。

本日最初に注目したデータフォルダにいれるファイル形式でcsv形式に注目してしまったが、昔タブ分離とコンマセパレーテッドバリューを初めて知って以来妙に記憶に残り選んでしまったが、読み込みに何度も失敗する原因になってしまった。

原因を探っているとどうやら.txt形式が一番素直で、Rとは相性がいいらしい。