rmarkdownパッケージで楽々ドキュメント生成
@kohske
はじめに
Rマークダウンでドキュメントとコード書いて→ rmarkdown::render() します。
例：あやめの解析 (またかよ・・・orz)
あやめとは、
さかな植物の名前です。- おそらく、世界中でも最も多く解析にさらされた植物でしょう。
- 学名はIris sanguineaといいます。
- イリスではなくて、アイリスです。
- 大きい声では言えませんが今でも「イリス」と呼んでます。
データの雰囲気
ここでは先頭の6行を見てみましょう。
knitr::kable(head(iris), format = "pandoc", caption="あやめのデータ (1-6行)")| Sepal.Length | Sepal.Width | Petal.Length | Petal.Width | Species |
|---|---|---|---|---|
| 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | setosa |
| 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | setosa |
| 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | setosa |
| 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | setosa |
| 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | setosa |
| 5.4 | 3.9 | 1.7 | 0.4 | setosa |
データの解析
変数間の相関を調べてみましょう。
knitr::kable(cor(iris[, -5]), format = "pandoc", caption="あやめの相関")| Sepal.Length | Sepal.Width | Petal.Length | Petal.Width | |
|---|---|---|---|---|
| Sepal.Length | 1.0000 | -0.1176 | 0.8718 | 0.8179 |
| Sepal.Width | -0.1176 | 1.0000 | -0.4284 | -0.3661 |
| Petal.Length | 0.8718 | -0.4284 | 1.0000 | 0.9629 |
| Petal.Width | 0.8179 | -0.3661 | 0.9629 | 1.0000 |
データの可視化
ヒストグラムを作って、正規分布(\(\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} \exp\left(-\frac{\left(x-\mu\right)^2}{2\sigma^2}\right)\))と比べてみます。
par(mar=c(2.5, 2.5, 1.5, 1))
hist(scale(iris[, 1]), probability = TRUE, ylim=c(0, 0.5), main = NULL)
curve(dnorm(x), add=TRUE)
最後に
Enjoy!!