Rによるハンズオンプログラミングの本の完全な翻訳-ギャレットグロレムンドロシア語。







素敵な読書を！

まえがき

データの分析方法を学習する場合、プログラミングの学習は非常に重要です。 間違いなく、「データサイエンス」は最新のコンピューターで実行する必要がありますが、既製のソフトウェア製品のグラフィカルインターフェイスを使用するか、既存の言語でプログラミングするかを選択できます。 私自身も、ギャレットも、現代世界でのプログラミングは、常にデータを扱う人にとって不可欠で不可欠なスキルであると確信しています。 グラフィカルインターフェイスは、その便利さにもかかわらず、優れたデータ分析を妨げます。

• 再現性 （以前の結果を再作成する機能）
• 自動化 （データ変更時に結果を迅速に取得する機能）
• コミュニケーション （コードは単なるテキストであるため、理解が容易です。学習、Googleグループ、メール、スタックオーバーフローなど、非常に簡単に助けを得ることができます）

プログラムすることを恐れないでください！ 誰でも正しいモチベーションでプログラムすることを学ぶことができ、この本はあなたのやる気を保つように構成されています。 これは参照ではありません。 これは3つの問題に関する本です。 この本は、R言語の魅力的な基礎を通してあなたを導き、さらにあなたが次のレベルの複雑さを見ることを可能にします。 これらのタスクは学習するための最良の方法です。なぜなら、あなたは文脈の外で機能を覚えておらず、現実世界の問題を解決するためにそれらを研究するからです。 タスクを完了する方法を学びます。



プログラミングを学ぶ過程で、あなたは失望/動揺します。 新しい言語を学ぶには時間がかかり、忍耐が必要です。 欲求不満は自然な感覚であり、その出現は記録され、ポジティブな瞬間として知覚されなければならないことを覚えておく価値があります。 失望は、脳が怠laになる方法であり、あなたの注意をよりシンプルで楽しいものに向けます。 本当に体調を整えたいのなら、体のすべての痛みにもかかわらず、仕事を続けなければなりません。 プログラミングの方法を本当に学びたい場合は、脳を集中させて関与させる必要があります。 この点を覚えておいてください。なぜなら、それはあなたがストレッチを始めたことを意味するからです-自分自身をストレッチする。 毎日前進することを強いると、すぐに自信のあるプログラマーになります。



ギャレットとの共同研究を読んで、あなたに喜びをもたらすことを願っています。

エントリー

この本は、Rでのプログラミング方法を説明します。あなたの旅は、データの読み込みから始まり、独自の機能（R言語の他のユーザーの機能を簡単に超える）の作成で終わります。 しかし、これはR.言語の一般的な紹介ではありません。私はあなたがコンピューター専門家であるだけでなく、 datologist（アナリスト）になるのを助けたいので、この本はdatologyの問題を解決するためのプログラミングスキルに焦点を当てます。



本の章は、3つの実用的なプロジェクトの実装の複雑さが増す順に分割およびソートされています。 これらのプロジェクトを選んだ理由は2つあります。 まず、R言語の幅広い可能性を示します。データのロード、オブジェクトの収集と解析、独自の関数の作成方法、if-elseコンストラクト、forループ、クラス、パッケージ、デバッグツールなど、Rで使用可能なすべてのツールの使用方法を学習します。 また、プロジェクトでは、Rの力を最大限に活用するベクトル化されたコードの作成方法も学習します。



ただし、最も重要なことは、プロジェクトがデータサイエンスの論理的な問題を解決する方法を教えてくれることです。そして、本当に多くの問題があります。 データを操作する場合、エラーを発生させずに値の大きな配列を保存、取得、および変更する必要があります。 学習プロセスでは、Rでプログラミングする方法だけでなく、プログラマースキルを使用して、datologistとしての作業を維持する方法も学習します。



すべてのプログラマーがダトロジストである必要はないため、すべてのプログラマーがこの本を役に立つとは限りません。 この本は、次のカテゴリのいずれかに該当する場合に役立ちます。

1. 既にRを統計ツールとして使用していますが、Rで独自の関数とシミュレーションを作成する方法を学習したいと考えています。
2. プログラミングの方法を学びたいので、データを操作できる言語を学習することのポイントを理解している

この本の大きな失望の1つは、従来のアプリケーション（モデルとグラフ）でのR言語の使用に関する言及と考慮の欠如です。 私はRを典型的なプログラミング言語として認識しています。 なぜそんなに狭い焦点ですか？ Rは、専門家がデータを分析するのに役立つツールとして設計されました。 グラフ作成とモデリングのための多くの優れた機能を備えています。 その結果、多くのエクストラはRを通常のソフトウェアであるかのように使用します。必要な機能のみを学習しますが、その他には注意を払いません。

部品番号1

プロジェクト1：ヘビーダイス

コンピューターを使用すると、昨日の科学者を驚かせるような速度でデータ配列などを収集、操作、視覚化できます。 要するに、コンピューターはあなたに科学的な超能力を与えます！ ただし、これらの超大国を最大限に活用する方法を学ぶには、プログラミングスキルを習得する必要があります。



データサイエンティストでプログラミングが可能な場合、次の分野でスキルを向上させることができます。

• 大きなデータ配列を記憶（保存）するには
• リクエストデータ
• 大量のデータで複雑な計算を実行する
• 退屈することなく繰り返しタスクを完了

コンピューターは、これらすべての問題を迅速かつ正確に解決することができます。これにより、意識が最善を尽くし、意思決定を行い、意味を与えることができます。



素晴らしいですね？ いいね！ 始めましょう。



大学生の頃、私はラスベガスに行くことを夢見ていました。 当時、私は統計を知ることで大きなジャックポットを獲得できると確信していました。 これがデータの科学を研究するきっかけとなったのであれば、座ってください。 悪い知らせがあります。 長期的には、統計でさえカジノで多くのお金を失います。 なぜなら、すべてのゲームで、カジノで勝つ可能性が大きいからです。 ただし、常に抜け穴を見つけることができます。 あなたはお金を稼ぐことができます-確実に。 あなたがする必要があるのは、カジノの所有者になることです。



信じられないかもしれませんが、Rはそれをお手伝いします。 本全体で、Rを使用して3つの仮想オブジェクトを作成します。 シャッフルして対処できるカードのデッキ。 実際のゲーム端末からゲームをシミュレートするスロットマシン。 その後、あなたがしなければならないことは、いくつかのグラフィックスを追加し、銀行口座を開設する（そしていくつかの州のライセンスを取得する）だけです。 残りの詳細を自分で理解します。



プロジェクトは取るに足らないように見えますが、実際にはそれぞれがRの「内部」を深く見ることができます。プロジェクトが完了すると、データ分析とデータ処理の分野の専門家になります。 データをコンピューターのメモリに保存する方法、処理する方法、別のタイプに変換する方法、変換を実行する方法などを学びます。 また、Rプログラムを自分で作成する方法を学習します。このプログラムは、データ分析とシミュレーションに使用できます。



スロットマシン（サイコロ、カード）のシミュレーションがあなたにとって子供の遊びのように思えるなら、これについて考えてください：スロットマシンで遊ぶことはプロセスです。 シミュレートできたら、他のプロセスをシミュレートできます。 これらのプロジェクトは、R言語のコンポーネントを使用する特定の例を提供します：オブジェクト、データ型、クラス、表記法、関数、環境変数、ループ、条件ステートメント、ベクトル化。 最初のプロジェクトでは、R言語の基本を紹介します。これは将来、上記のすべてを学ぶのに役立ちます。



最初のタスクは簡単です。2つのサイコロの投げをシミュレートするコードをRで記述します。 その後、より多く勝つようにサイコロの重みを変更します:)



このプロジェクトでは、次の方法を学習します。

• RとRStudioを使用する
• Rでコマンドを実行する
• オブジェクトを作成する
• 関数とスクリプトを書く
• パッケージをダウンロードして使用する
• テストデータを生成する
• チャートを作成する
• ドキュメントを使用する

情報が多すぎて、対処する時間がないと思うなら、恐れないでください。 これらのトピックは、2つおよび3つのプロジェクトで触れられます。

章番号1

基礎

この章はR言語の概要であり、遅延なくプログラミングを開始できます。 ランダムな値を生成する2つの仮想サイコロを作成します。 以前にプログラミングしたことがない場合は、この章で必要なすべてを説明します。



サイコロをシミュレートするには、それらのプロパティを記述する必要があります。 物理的なオブジェクトをコンピューターに配置することはありません。その場合、後で収集することはできませんが、オブジェクトに関する情報をコンピューターのメモリに保存することはできます。



どの情報を保存する必要がありますか？ サイコロには6種類の有用な情報があります。サイコロを転がすと、6つのうち1つの値（1、2、3、4、5、6）しか得られません。 このデータを整数値のセットとして保存できます。



最初にこれらの値の保存を扱い、次にサイコロを「投げる」方法を考えてみましょう。

ユーザーインターフェイスR

コンピューターに特定の値を保存するように依頼する前に、コンピューターとの対話方法を学ぶ必要があります。 そして、ここでRとRStudioが助けになります。 RStudioはコンピューターとの会話を可能にし、Rは話す言語です。 RStudioを起動します。







RStudioインターフェースはシンプルです。 RStudioコンソールにコマンドを入力し、Enterキーを押して実行します。 コンソールに入力するコードは、コンピューターに特定のアクションを実行するよう指示するため、 コマンドと呼ばれます。 コマンドが入力される行は、 コマンド行と呼ばれます。 コマンドラインに何かを入力してEnterキーを押すと、コンピューターはこのコマンドを実行し、結果を画面に表示します。 前のコマンドの結果の直後に、新しいRStudioクエリ行が表示されます。

たとえば、1 + 1と入力してEnterキーを押すと、RStudioは次を出力します。

> 1+1 [1] 2 >
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

おそらく、計算結果の直前に[1]に気付いたでしょう。 Rは、これが出力の最初の行であることを示しています。



一部のコマンドは複数の値を返し、複数の行にまたがる場合があります。 たとえば、コマンド100：130は31個の値を返します。 100〜130の整数のシーケンスが作成されます。角かっこ内の数字は、出力の1行目と2行目の先頭に表示されることに注意してください。 これらの値は、2行目がシーケンスの26個の値で始まることを示しています。 ほとんどの場合、角括弧内の値は無視できます。

 > 100:130 [1] 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 [26] 125 126 127 128 129 130 >
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

コロン演算子（:)は、2つの数値の間のすべての整数値を返します。 これは、整数シーケンスを作成する簡単な方法です。



コンパイルはいつ行われますか？

C / Java / C ++ / FORTRANなどの一部の言語では、実行する前に読み取り可能なコードをマシンコードに変換する必要があります。 以前にこれらの言語のいずれかでプログラミングしたことがある場合、Rでコードをコンパイルする必要があるかどうか疑問に思われるでしょう。答え：いいえ。 Rは動的プログラミング言語です。つまり、Rはコードを実行するとすぐに自動的に解釈されます。



不完全なコマンドを入力してEnterを押すと、Rは入力要求の継続-"+"を表示します。 コマンドを完了するか、Escを押して中止し、最初からやり直してください。

 > 5- + 1 [1] 4 >
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

Rが認識できないコマンドを入力すると、エラーメッセージが表示されます。 エラーメッセージが表示されても、パニックにならないでください。 Rは、何らかの理由で特定のコマンドを実行できなかったことを伝えます。 その後、次のコマンドラインで別のコマンドを試すことができます。

 > 3 % 6 Error: unexpected input in "3 % 6" >
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

コマンドラインで自由に作業できるようになったらすぐに、最も高度な計算機が行うことをすべて実行できます。 たとえば、基本的な算術から始めましょう。

 > 2 * 3 [1] 6 > 4 - 1 [1] 3 > 6 / (4 - 1) [1] 2 >
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

Rは特別な方法でハッシュタグ（＃）を処理します。 ハッシュタグ（＃）の後にコマンドは実行されません。 これにより、コードをコメント化または文書化するときにハッシュタグが役立ちます。 ハッシュタグはRでは「コメント文字」として知られています。



コマンドキャンセル

Rの一部のコマンドは、実行に時間がかかる場合があります。 ctrl + cで実行を中断できますが、コマンド自体の中断には時間がかかることを覚えておいてください。



Rの使用方法がわかったので、仮想サイコロを作成しましょう。 数ページ前にすでに会った「：」演算子を使用すると、1〜6の数字のグループを簡単に作成できます。



"："演算子は、 ベクター 、数値の1次元配列を返します。

 > 1:6 [1] 1 2 3 4 5 6
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

これは仮想サイコロのようです！ しかし、怒って急いではいけません、それだけではありません。 「1：6」コマンドを実行すると、整数ベクトルのみが作成および表示されますが、どこにも保存されません。 これらの数値を再利用できるようにするには、どこかに保存する必要があります。 これは、 オブジェクトを作成するのに役立ちます 。

オブジェクト

Rを使用すると、データをオブジェクトに保存できます。 オブジェクトとは何ですか？ 保存されたデータにアクセスするために使用される名前のみ。 たとえば、オブジェクトaまたはbにデータを保存できます。 Rがオブジェクトと出会う場所はどこでも、内部に保存されている値に置き換えられます。次に例を示します。

 > a <- 1 > a [1] 1 > a + 2 [1] 3
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

1. Rでオブジェクトを作成するには、オブジェクトの名前を作成し、「<-」記号を使用してデータを保存します。 Rはオブジェクトを作成し、名前を付け、「<-」の右側にあるすべてを保存します。



2. Rに「a」の内容を尋ねると、Rは保存されたデータを次の行に表示します。



3.作成されたオブジェクトを後続のコマンドで使用することもできます。



別の例として、以下のコードは、1〜6の数字を含むdieという新しいオブジェクトを作成します。オブジェクトに何が含まれているかを確認するには、オブジェクトの名前を入力してEnterを押します。

 > die <- 1:6 > die [1] 1 2 3 4 5 6
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

オブジェクトを作成すると、RStudio変数パネルに表示されます。 インターフェイスのこの部分では、RStudioが起動してから作成されたすべてのオブジェクトを見つけることができます。







Rのオブジェクトには好きな名前を付けることができますが、いくつかの基本的なルールがあります。 まず、オブジェクトの名前を数字で始めることはできません。 次に、名前に特殊文字-^、！、$、@、+、-、/、*を含めることはできません。

正しい名前	無効な名前
my_var	^意味
フー	2番目
b	悪い！

Rでは、変数Nameとnameは2つの異なる変数であることを思い出してください。



Rは、このアクションに対する許可要求なしで、オブジェクトに以前に保存された情報を上書きします。 したがって、既存の変数を再利用しないことをお勧めします。

 > my_number <- 1 > my_number [1] 1 > my_number <- 999 > my_number [1] 999
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

ls（）関数を使用すると、すでに使用されている変数名のリストを取得できます。

 > ls() [1] "a" "die" "my_number"
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

また、RStudioの変数バーを見て、どの変数名がすでに使用されているか、およびそれらに格納されているデータを確認することもできます。



これで、コンピューターのメモリに保存された仮想サイコロができました。 コマンドラインにdieと入力するだけで、いつでもアクセスできます。 あなたはサイコロで何ができますか？ かなりたくさん。 Rは、任意のコマンドでオブジェクトをそのコンテンツに置き換えます。 したがって、たとえば、サイコロの値に対してさまざまな算術演算を実行できます。 サイコロを投げるとき、数学はそれほど重要ではありませんが、多くのデータを扱うとき、それは不可欠なアシスタントになります。 どのようにして何ができるかを見てみましょう：

 > die - 1 [1] 0 1 2 3 4 5 > die / 2 [1] 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 > die * die [1] 1 4 9 16 25 36
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

もしあなたが線形代数の大ファンなら（そして誰がそうではないのか？）、あなたはおそらくRが行列乗算の規則に従わないことにおそらく気づいたでしょう。 代わりに、Rは要素の乗算を使用します。 一連の数値を使用する場合、Rは特定の操作を集合内の各要素に個別に適用します。 たとえば、 die-1を開始すると、Rはdieの各要素から1を引きます 。



演算で複数のベクトルを使用する場合、Rは最初にベクトルの長さを揃えてから、要素ごとに演算を実行します。 たとえば、 die * die操作を実行する場合、Rは2つのベクトルの長さを揃え、すべての要素が乗算されるまで、最初のベクトルの最初の値に2番目のベクトルの最初の値を乗算します。 この演算の結果は、両方の乗算ベクトルと同じ長さの新しいベクトルになります。







Rに異なる長さの2つのベクトルを渡すと、Rは、より長いベクトルと同じ長さになるまで、より短い長さのベクトルを「繰り返し」/「ループ」します。 小さいベクトルの変更は一定の変更ではなく（元のベクトルは変更されません）、操作の継続中のみ補足されます。 大きいベクトルの長さが小さいベクトルの長さの倍数でない場合、Rは警告を発行します。 この動作はベクトルリサイクルと呼ばれ、Rが要素ごとの操作を実行できるようにします。

 > 1:4 [1] 1 2 3 4 > die [1] 1 2 3 4 5 6 > die + 1:2 [1] 2 4 4 6 6 8 > die + 1:4 [1] 2 4 6 8 6 8 Warning message: In die + 1:4 : longer object length is not a multiple of shorter object length
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

要素単位の操作は、特定の順序で値のグループを処理できるため、Rでは非常に重要です。 多くのデータの操作を開始すると、段階的な操作により、ある観測からのデータが別の観測からのデータと正確に一致することが確認されます。 要素単位の操作により、Rでの独自の関数とプログラムの作成も簡素化されます。



ただし、Rでは従来のマトリックス製品を放棄したとは思わないでください。 正しい演算子を使用するだけです。



内部製品には％*％演算子を使用し、外部製品には％o％を使用します。

 > die %*% die [,1] [1,] 91 > die %o% die [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [1,] 1 2 3 4 5 6 [2,] 2 4 6 8 10 12 [3,] 3 6 9 12 15 18 [4,] 4 8 12 16 20 24 [5,] 5 10 15 20 25 30 [6,] 6 12 18 24 30 36
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

t関数を使用して行列を転置し、 det関数を使用して行列式を計算することもできます。



これらの機能に精通していなくても心配しないでください。 これらの説明はドキュメントで簡単に見つけることができ、さらに、この本ではそれらは必要ありません。



さて、さいころの値に対して数学的演算を実行する方法がわかったので、さいころをプログラムする方法を見てみましょう（さいころを回転）。 サイコロを振るには、基本的な算術演算よりも魔法的なものが必要です。 サイコロの値の1つをランダムに選択する必要があります。 しかし、このためには関数が必要です。

機能

Rには、最初に、たとえばランダムサンプルの生成などのタスクに使用できる、多くの便利で素晴らしい機能が含まれています。 たとえば、 round（）で数値を丸めたり、 factorial（）で数値の階乗を計算したりできます。 関数の使用は非常に簡単です。 使用する関数の名前を記述し、括弧内に計算を実行する必要があるデータを記述します。

 > round(3.1415) [1] 3 > factorial(3) [1] 6
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

関数に渡すデータは、関数引数と呼ばれます。 引数には、Rの生データ、オブジェクト、または他の関数を指定できます。後者の場合、Rは入れ子の降順に関数を実行します。

 > mean(1:6) [1] 3.5 > mean(die) [1] 3.5 > round(mean(die)) [1] 4
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

幸いなことに、Rにはダイスロールの実装を支援する機能があります。 サンプル関数を使用して、ダイスロールをシミュレートできます。 サンプル関数は、ベクトルxと名前パラメーターsizeの 2つの引数を取ります。 サンプル関数は、ベクトルxから要素のサイズを返します。

 > sample(x = 1:4, size = 2) [1] 2 1
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

サイコロをシミュレートし、結果として単一の数値を取得するには、 xをdieに設定し、1つのランダム要素を選択/選択します。

開始するたびに、異なる値になります。

 > sample(x = die, size = 1) [1] 2 > sample(x = die, size = 1) [1] 6 > sample(x = die, size = 1) [1] 1
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

Rの多くの関数は、割り当てられたタスクを完了するのに役立ついくつかの引数を受け入れます。 各引数がコンマで区切られるまで、好きなだけ引数を渡すことができます。



サンプルの特定の名前引数-xおよびsize関数にdieと1の値を割り当てたことにお気づきかもしれません。 関数Rの各引数には独自の名前があります。 前の例で示したように、どの引数に割り当てる値を指定できます。 1つの関数に多くのパラメーターを渡すときにこれを行うと非常に便利になります。 名前付き引数は、間違ったデータを間違った引数に渡すことによるエラーを排除します。 名前を使用することは全員の決定であり、必須ではありません。 Rのユーザーは、多くの場合、関数の最初の引数の名前を示していないことに気付くでしょう。 前のコードは次のように書き直すことができます。

 > sample(die, size = 1) [1] 2 > sample(die, 1) [1] 2
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

多くの場合、最初の引数の名前はあまり意味がなく、ほとんどの場合、最初に関数に転送する必要があるデータが明確です。



使用する引数名をどのように知るのですか？ 関数が予期しない名前を使用しようとすると、ほとんどの場合、エラーメッセージが表示されます。

 > round(3.1415, corners = 4) Error in round(3.1415, corners = 4) : unused argument (corners = 4)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

どの引数名を関数に渡すことができるかわからない場合は、 args関数を使用できます。この関数は、特定の関数のすべての可能な名前引数をリストします。 これを行うには、引数として関数名を括弧で囲みます-args（関数名） 。 たとえば、 round関数は2つの引数をとることがわかります。1つはxという名前で、もう1つはdigitという名前です。

 > args(round) function (x, digits = 0) NULL > args(sample) function (x, size, replace = FALSE, prob = NULL) NULL > args(args) function (name) NULL
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

round関数のdigit引数がデフォルトで0に設定されていることに気づきましたか？ 多くの場合、Rの関数は、 digitsなどのオプションのパラメーターを取ります。 これらの引数は既にデフォルト値が割り当てられているため、オプションと見なされます。 必要に応じて、このようなパラメーターに新しい値を渡すか、提供されているデフォルトを使用できます。 たとえば、デフォルトでは 、 roundは最も近い小数点以下0桁にきれいに丸められます。 デフォルト値を上書きするには、新しい値を渡します：

 > round(3.14151617, digits = 3) [1] 3.142
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

多くの引数を持つ関数を呼び出すときは、関数の最初または2番目の引数の後に名前付き引数を指定する必要があります。 なんで？ まず、あなたと他の開発者がコードを理解するのに役立ちます。 多くの場合、1番目と2番目の引数の送信データが何を指しているのかは明らかです。 ただし、Rのすべての既存の関数の後続のすべての引数名を記憶するには驚異的なメモリが必要になります。2番目に重要なことは、これにより迷惑なエラーが回避されることです。



名前付き引数を使用しない場合、Rは渡された順序で引数とパラメーターを自動的に一致させます。 たとえば、次の例では、最初のダイがxに割り当てられ、2番目のダイがsizeに割り当てられます 。

 > sample(die, 1) [1] 2
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

より多くの引数を渡すと、引数を渡す順番に矛盾が生じる可能性が高くなります。 結果として、値が間違った引数に渡される可能性があります。 名前付き引数はそのようなエラーを除外します。 Rは、それらが続く順序に関係なく、常に名前付き引数に値を正しく割り当てます。

 > sample(size = 1, x = die) [1] 4
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

回収サンプル

サイズを2に設定すると、サイコロの転がりがほぼシミュレートされます。 このコードを実行する前に、ちょっと考えてください、何が悪いのでしょうか？

サンプルは、サイコロごとに1つずつ、2つの数値を返します。

 > sample(size = 2, x = die) [1] 5 3
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

この方法は期待どおりに機能しないため、「ほぼ」と言いました。 上記のコードを数回実行すると、2番目の値が最初の値と決して一致しないことに気付くでしょう。つまり、2つのトリプルまたは2つの6をスローすることはできません。 何が起こっているの？



デフォルトでは、 サンプルは リカバリなしで選択します。 これが何を意味するかを理解するために、 サンプルがすべてのダイの値を骨ur（バスケット）に入れると想像してください。 次に、 サンプルは、バスケットから値を1つずつランダムに取得して、 サンプルを構築します。 サンプルが選択した値を使用した後、戻り値はなく、再利用できません。 したがって、値6が初めて低下した場合、2回目にはドロップアウトできません。 6はもうバスケットに入っていません。



この動作の副作用は、後続のスローが以前のスローに依存することです。 ただし、現実の世界では、サイコロを転がすと、各サイコロは互いに独立しています。 6が最初のサイコロに落ちた場合、これは2番目のサイコロで6の損失を防ぎません。 オプションのreplace = TRUE引数を渡すだけで、 サンプルでこの動作を再作成できます。

 > sample(die, size = 2, replace = TRUE) [1] 1 1
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

replace = TRUE引数は、 サンプル関数の操作を変更します。 最初のバスケットの例は、 サンプルが交換/回収の有無にかかわらずどのように機能するかを示す良い方法です。 バスケットから任意の値を選択した後の置換を含むサンプルは、それを返します。 その結果、望ましい効果を達成しました。



リカバリサンプリングは、独立したランダムサンプルを作成する簡単な方法です（何とか...）。 サンプルの各値はサイズ1のサンプルになり、他の値とは無関係です。 サイコロのロールをシミュレートする正しい方法：

 > sample(die, size = 2, replace = TRUE) [1] 6 4
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

自分を称賛できます。 Rでの最初のシミュレーションを実現しました！ サイコロをシミュレートする方法ができました。 サイコロの落ちた値を追加する場合は、 サンプルの結果を単にsum関数に渡すことができます。

 > dice <- sample(die, size = 2, replace = TRUE) > dice [1] 3 3 > sum(dice) [1] 6
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

dicを数回呼び出すとどうなりますか？ Rはスローごとに新しい値のペアを生成しますか？ 試してみましょう：

 > dice [1] 3 3 > dice [1] 3 3 > dice [1] 3 3
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

いや Rでdを呼び出すたびに、このオブジェクトに一度格納された値が結果として表示されます。



ただし、各スローシミュレーションで新しい値のペアを生成できるオブジェクトを持つことは論理的です。 独自のR関数を記述することでこれを実装できます。

独自の関数を書く

2つのサイコロのロールをシミュレートするRコードが既に動作していることを思い出してください。

 > die <- 1:6 > dice <- sample(die, size = 2, replace = T) > dice [1] 2 5
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

サイコロの新しいロールを実行するたびに、Rコンソールでこのコードを再入力できます。 ただし、これはかなり奇妙な方法です。 このコードを関数で一度使用してから呼び出すと、はるかに便利です。 これが私たちが今やることです。 仮想サイコロをシミュレートするために使用できるロール関数を作成します。 完了すると、関数は次のように動作します： roll（）が呼び出されるたびに、Rはスローされた2つのサイコロの値の合計を返します。

 > roll() > 8 > roll() > 3 > roll() > 7
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

関数は不思議で奇妙に見えるかもしれませんが、それらはRのオブジェクト型にすぎません。関数はデータではなくコードを含んでいます。 このコードは、他のプログラムで再利用できる形式で保存されます。

関数コンストラクター

Rの各関数は、名前、本体、引数のリストの3つの主要部分で構成されています。 独自の関数を作成するには、これらの3つの部分を作成し、 function（）functionを使用してオブジェクトに保存する必要があります 。

 my_function <- function() {}
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

functionは、左中括弧と右中括弧の間に配置したRコードから関数を作成します。 たとえば、以前のすべてのダイスロールコードを関数に転送できます。

 > roll <- function() { + die <- 1:6 + dice <- sample(die, size = 2, replace =T) + sum(dice) + }
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

中括弧を開いた後、コマンド行Rは、関数の右中括弧が見つかるまで残りのコマンドが入力されるのを待ちます。



関数functionの結果をRオブジェクトに忘れずに保存してください。このオブジェクトは関数になります。新しい関数を使用するには、括弧を開いたり閉じたりするオブジェクトの名前を入力します。

 > roll() [1] 7 > roll() [1] 10 > roll() [1] 11
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

オブジェクトの名前の後の括弧は、実行のためにオブジェクト内でコードを実行するトリガーと見なすことができます。括弧なしで関数の名前を入力すると、Rは関数オブジェクトに保存されているコードを直接表示します。

 > roll function() { die <- 1:6 dice <- sample(die, size = 2, replace =T) sum(dice) }
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

関数に配置するコードは、関数の本体と呼ばれます。Rで関数が実行されると、Rは関数の本体にあるすべてのコードを実行し、最後の行で計算される値を返します。最後の行に値が返されない場合、関数も何も返しません。



最後の行に実行後の結果を表示するコードは次のとおりです。

 > dice > 1 + 1 > sqrt(2)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

そして、最後の行で実行後に結果を表示しないコードは次のとおりです。

 > dice <- sample(die, size = 2, replace = TRUE) > two <- 1 + 1 > a <- sort(2)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

違いに気づきましたか？これらのコード行は、コマンドラインに値を返しません。オブジェクトに値を保存します。

引数

コードから1行削除し、die変数の名前をbonesに変更するとどうなりますか：

 > roll2 <- function() { + dice <- sample(bones, size=2, replace=T) + sum(dice) + }
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

ここでroll2関数を呼び出すと、エラーメッセージが表示されます。関数が正しく機能するには、ボーンオブジェクトが必要ですが、そのようなオブジェクトは存在しません。

 > roll2() Error in sample(bones, size = 2, replace = T) : object 'bones' not found
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

ボーンを引数としてroll2関数に渡すことができます。これを行うには、関数宣言の括弧内に引数名を指定します。

 > roll2 <- function(bones) { + dice <- sample(bones, size = 2, replace = TRUE) + sum(dice) + }
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

ボーンを渡すとroll2関数が機能するようになりました。これを利用して、さまざまな種類のサイコロを投げることができます。



2つのサイコロを振ることを忘れないでください：

 > roll2(1:4) [1] 5 > roll2(1:6) [1] 8 > roll2(1:20) [1] 12
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

bones引数に値を渡さない場合、呼び出されたときにroll2はエラーを返すことに注意してください。

 > roll2() Error in sample(bones, size = 2, replace = TRUE) : argument "bones" is missing, with no default
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

bones引数にデフォルト値を指定することにより、同様の呼び出しでこのエラーが発生するのを防ぐことができます。これは次のように実行できます。

 > roll2 <- function(bones = 1:6){ + dice <- sample(bones, size = 2, replace = TRUE) + sum(dice) + }
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

これで、2つのサイコロのロールをシミュレートするroll2を安全に呼び出すことができます。

 > roll2() [1] 8 > roll2(1:100) [1] 82
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

関数に無制限の数の引数を渡すことができます。これを行うには、関数を宣言するときに括弧の間にカンマを付けて名前をリストします。関数が起動するたびに、Rは引数名をそれに渡された値で自動的に置き換えます。値が渡されなかった場合、Rはデフォルト値を使用します。



要約すると、関数は R言語で独自の関数を宣言するために使用され、関数コードは2つの中括弧の間に配置されます。引数は関数名の後に指定され、2つの括弧の間にコンマで区切られます。



関数を作成した後、Rはそれを他の関数として認識します。どれほど便利で便利か想像してみてください。Excelの新しい関数を作成してメニューバーに追加しようとしたことがありますか？または、PowerPointの新しいオプションとしての新しい種類のアニメーションですか？プログラミング言語を使用すると、これらすべてが利用可能になります。R言語を学習しながら、あらゆる場面でカスタマイズ可能な、再現可能な新しいツールを作成する方法を学習します。3つのパートで、関数を詳しく見ていきます。



覚えておいてください：

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