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2013年6月より統計解析向けプログラミング言語「R」を使い始めました.
きっかけは,仕事上のニーズです.しばらく前に仕事で簡単な統計解析のレポートを書いたのですが,そのときはエクセルとFortranプログラムで対応しました.しかしもう少し複雑な解析になってくると自分のプログラムでは心もとないし,エクセルを使って複雑なことをやる気はない,ということで,前から名前だけ知っていた「R」を試してみようと思った次第です.
使用環境はインストールしたままですが,自分が使う中での注意事項は今のところ以下のとおりです.
- 言語は英語のほうが良い.コマンドプロンプトで使うとき文字化けして何が書かれているかわからなくなるため.
- 64bit版と32bit版の両方をインストールする.コマンドプロンプトからrscriptを使う場合に64bitのみでは動作しない.
- 楕円の描画のため,package:ellipseを追加インストールする.
重回帰分析
ソースコードおよび関連文書
確率楕円
ソースコードおよび関連文書
主成分分析
ソースコードおよび関連文書
多次元尺度法
ソースコードおよび関連文書
クラスター解析
ソースコードおよび関連文書
判別分析
ソースコードおよび関連文書
水文統計解析
入力サンプルデータ
Q-Qプロット
ヒストグラムとGEV確率密度関数
Gumbel 確率紙プロット
棄却検定
FFT を用いた地震応答スペクトル計算
FFTを使うための基本的なRスクリプト
Rスクリプト事例
d <- scan("inp_FFT_1.csv",skip=3)
nn <- length(d)
z <- fft(d)
z1 <- Re(z)/nn
z2 <- Im(z)/nn
cc <- sqrt(z1*z1+z2*z2)
zz <- complex(re=z1*nn,im=z2*nn)
y <- Re(fft(zz,inverse=TRUE))/nn
out<- cbind(d,z1,z2,cc,y)
write.table(out,"out_FFT_1.txt",quote=F,append=F,row.names=F)
サンプル入力データ
Example
dt,1.0
ndata,16
5
32
38
-33
-19
-10
1
-8
-20
10
-1
4
11
-1
-7
-2
サンプル出力データ
d z1 z2 cc y
5 0 0 0 5
32 3.87961256380478 2.07134405386938 4.3979381344821 32
38 2.74448051533946 -4.19010191002141 5.00890480199445 38
-33 2.47896579998472 -5.9762205702964 6.46996783163006 -33
-19 -3.375 -4.375 5.52550902632509 -19
-10 -2.09400457708259 1.92803176917456 2.84642963584018 -10
1 -3.61948051533946 1.18489808997859 3.80849349278122 0.999999999999996
-8 1.98542621329309 2.47559639334034 3.17340428422712 -8
-20 1 0 1 -20
10 1.98542621329309 -2.47559639334034 3.17340428422712 10
-1 -3.61948051533946 -1.18489808997859 3.80849349278123 -1
4 -2.0940045770826 -1.92803176917456 2.84642963584018 4
11 -3.375 4.375 5.52550902632509 11
-1 2.47896579998472 5.9762205702964 6.46996783163006 -1
-7 2.74448051533946 4.19010191002141 5.00890480199445 -7
-2 3.87961256380478 -2.07134405386938 4.3979381344821 -2
地震応答スペクトル計算のためのコードと文書
入力地震波データ
入力地震波時刻歴
フーリエスペクトル
加速度応答スペクトル