!![言語情報処理入門（2013年度前期木曜５時限目）|http://syllabus.gsid.nagoya-u.ac.jp/syllabus/2013/113.html]

!R による統計・言語処理入門（担当：杉浦）
+６月　６日　R による統計処理入門（R の基本的な使い方の説明）
+６月１３日　R による統計処理基礎（R を使った統計処理の紹介）
**（一週とばして）
+６月２７日　R による統計処理演習（具体的な分析事例の紹介と演習）
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{{outline}}

!!!1. Ｒによる統計処理入門
!!1.1 はじめに
![インストール|http://www.okada.jp.org/RWiki/?R%20%A4%CE%A5%A4%A5%F3%A5%B9%A5%C8%A1%BC%A5%EB]
*RjpWikiを検索
*http://www.r-project.org/
*（[RStudio|http://www.rstudio.com/]もインストールすると便利）
　

!起動と終了
　起動：「スタート」から選ぶ
　終了：「メニュー」の「ファイル」から「終了」を選ぶか、コマンド　<<q()>>
　　　　（作業スペースの保存　＝＞　パソコン室での作業の場合、自分のUSBメモリーに）

!コンソールでコマンド
　「R Console」という窓
　プロンプト　<<>>>　の右にコマンド（命令）を書く

コマンドを組み合わせて、ひとまとめにしてプログラムにする（「関数」とよぶ）

!データを「処理」する
　統計処理
　テキスト処理

処理する前に、データを整形する
　データは、文字か数字
　数字のデータを整形する
　　エクセルなどで、プログラムの「想定している」形式に合わせる。
　文字のデータを整形する
　　コーパス・データのフォーマット
　　　CHILDESのCHATフォーマットなど

!習得しないといけないこと
　自分に必要なコマンド・プログラムは何か
　それに合わせたデータの整形


!!1.2 Rを使った処理の実例紹介

!「学部の違う二つのクラスで同じ試験を実施した。学部によって成績に差があるか？
+エクセルにあるデータをタブ区切りのテキストで保存。（テキスト（タブ区切り）(*.txt）
+[データ|http://sugiura-ken.org/wiki/wiki.cgi/exp?page=R.data]を読み込む。
**データフレーム名 <- <<read.table>>(<<choose.files>>(), header = T)
**classes <- read.table(choose.files(), header = T)
+ｔ検定
**差がないと仮定する（差がないことがあり得るか）
**クラスごと別々の受講生のデータ（対応のないデータ）
** t.test(classes$ClassA, classes$ClassB)
***"Welch Two Sample t-test" （等分散でなくてもよい）
!「ある教材で学習したら成績が上がるか？：事前テストより事後テストの方が良い成績か？」

+エクセルにあるデータをタブ区切りのテキストで保存。（テキスト（タブ区切り））
+データを読み込む。
**データフレーム名 <- <<read.table>>(<<choose.files>>(), header = T)
**prepost <- read.table(choose.files(), header = T)
+ｔ検定
**差がないと想定する（差がないことがあり得るか）
***それぞれの学生ごとにデータがある（<<対応のあるデータ>>）
*** <<t.test>>(prepost$pre, prepost$post, <<paired=T>>)

!!1.3 用意されたデータを使った演習（自分でやってみる）
!データの種類・フォーマットについて確認
http://sugiura-ken.org/wiki/wiki.cgi/exp?page=R.data

!サンプルデータ
+学部別クラスデータ{{ref two-classes.xlsx}}
+事前・事後テスト　{{ref pre-post.xlsx}}
!!1.4 基礎的なコマンド
!参考
http://oscar.gsid.nagoya-u.ac.jp/~sugiura/ed/resource/introR.html
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!データを取り出す
A <- classes$ClassA
B <- classes$ClassB

*変数が、すでに使われている場合、上書きされてしまう。
*使われているかどうかは、変数を入れて「リターン」で確かめればよい。
*データの一覧を見るには　<<ls()>>

!データを見てみる。
*いくつ要素があるか見る
    length(x) 

*平均を出す
    mean(x) 

*レンジ（範囲）を出す
    range(x) 

*標準偏差を出す
    sd(x) 

*データの全体像を見る
    summary(x) 

!グラフにしてみる
[資料のちらばりを表す|http://www.toukei.metro.tokyo.jp/manabou/tyuu/sirou2/tokutyou2/ma1206t24h.htm]
*hisit()
*stem()
**縦棒の左側が１０（以上）のけた、右側が１のけた
*boxplot()
*barplot()
*plot()
[図を順にかさねていくわざ|http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/IntroductionPlot1.html]

!正規性の検定

!等分散の検定（F test）
!!1.5 今日の課題（宿題）
!山下先生担当の授業で使ったデータを使ってRで統計処理をしてみること。
+対応のあるサンプルの場合：「2013test.xlsx」で、事前テストと事後テストで平均点に差があるか？」
+独立したサンプルの場合　：「2013method1.xlsx」で、「二つのクラスの学力に差があるか？」


!!1.6 分散分析
![Rで分散分析はANOVA君できまり|http://www11.atpages.jp/~riseki/pukiwikiplus/index.php?ANOVA%B7%AF]