{{counter}}
R
!!!R.package Rで便利なパッケージ
{{outline}}
!!パッケージのインストール
*たとえば、gplots を使いたい場合
{{pre
> install.packages("gplots", dependencies = T)
> library(gplots)
}}

!!stringr
!str_detect()
*該当する文字列があるかどうか調べる
 str_detect(データ, "正規表現")
*subset() と合わせて使うと便利
**データフレーム中の特定の列に「ある種の文字列」があるかどうかを調べて、その文字列を含む行だけを選び出す。
***「ある種の文字列」の例：小文字の連続で書かれている「単語」が複数あるもの
{{pre
fragJBnozeroMW <- subset(fragJBnozero, str_detect(fragJBnozero[,3], "[:lower:]+ +[^a-z]*[:lower:]+"), select=c("total","MW"))

> fragJBnozeroMW
     total                                MW
251    256                    a [NN] of [NP]
278    253                       do n't [VP]
285    252                  the [NN] of [NP]
291    219                       do not [VP]
306    235                      want to [VP]
325    240                             a lot
330    213                       for example
341    210                     a lot of [NP]
}}



!!psych
心理学系のパッケージ
基本的な記述統計量は <<summary(x)>>で出るが、
もう少し詳しく見るには、このパッケージをインストールして <<describe(x)>>を使う。
{{pre
> describe(x)
   vars   n mean   sd median trimmed  mad  min  max range  skew kurtosis   se
X1    1 100 0.06 1.06   0.04    0.07 0.87 -2.9 2.51  5.41 -0.04    -0.32 0.11
}}
*標準偏差、歪度、尖度、標準誤差なども出る。
!!tm
https://www.rdocumentation.org/packages/tm/versions/0.7-3

*Boost_tokenizer(x)
*MC_tokenizer(x)
*removePunctuation(tmp)
*removeNumbers(x)
----
{{pre
tmp.v <- Vectorsource(tmp)
tmp.c <- Corpus(tmp.v)
tmpc.td <- TermDocumentMatrix(tmp.c)
findFreqTerms(tmpc.td)
 findMostFreqTerms(tmpc.td)
$`1`
     the     said      and computer      its terminal 
      15        7        6        6        5        5 
}}
----

!!koRpus
https://reaktanz.de/R/pckg/koRpus/koRpus_vignette.html
*MTLD
 > library(koRpus)
 
 > ns002 <- tokenize(choose.files(), lang="en")
で、たとえば、NS002のテキストだけのファイルを読み込んで、

 > MTLD(ns002)
 Language: "en"
 
 Total number of tokens: 463
 Total number of types:  218
 
 Measure of Textual Lexical Diversity
                 MTLD: 87.62
    Number of factors: 5.28
          Factor size: 0.72
     SD tokens/factor: 36.8 (all factors)
                       30.05 (complete factors only)
 
 Note: Analysis was conducted case insensitive.

!!rpart

 >model1 = rpart(LMH ~ DD + SL + MDD, data = C3L2)
 
 > rpart.plot(model)

!!gplots
{{pre
install.packages("gplots", dependencies = T)
library(gplots)

> head(meanMHD)
  Group      MHD
1    C2 1.500000
2    C2 1.000000
3    C2 2.000000
4    C2 1.250000
5    C2 1.333333
6    C2 1.333333

attach(meanMHD)
plotmeans(MHD ~ Group)
detach(oneWayMHD)
}}
{{ref_image meanComparisonMHD.png}}