RStudio のインストールとRStudio を勧める理由

author: Hiroki Matsui date: 20150402

本日お話する内容

RStudio とは？
RStudio のインストール
RStudio の使い方
RStudio をお勧めする理由 ― 今後この勉強会でお伝えしたいこと

RStudio とは

R の統合開発環境(Integrated Development Environment: IDE)
RStudio のHP(http://www.rstudio.com/)
R の入力支援・開発管理・レポーティング

RStudio のインストール

まずは、Rをインストール CRAN
RStudio のHP(http://www.rstudio.com/)

RStudio の使い方(画面)

RStudio の使い方(入力支援)

Editor

Syntax Highlight
tab key: Auto complete
ctl + F: Search
ctl + Shift + c: comment out

Console

Editor select -> ctl+Enter

RStudio の使い方(Package install)

install

install
Check box: library load

RStudio の使い方(Hisotry)

History

To Source: Copy to editor
To Console: Copy to console

RStudio をお勧めする理由

解析結果の再現性

Reviewer からの指摘を受けて再解析 → 解析対象者が前と違う
コピペミス

意図しないねつ造の可能性

RStudio をお勧めする理由

解析結果の再現性を担保するには

Data
Code
Result
が一か所で適切に管理され、公開に耐えられるようにしておく必要性

RStudio をお勧めする理由

解析結果の再現性を担保するには

Data　← Fixed data
Code ← CUI によるdata handling, 解析
Result ← Reporting を含めた出力

RStudio をお勧めする理由

解析結果の再現性を担保するには

Data　← 臨床試験data, NDB等の公開
Code ← CUI によるdata handling, 解析
Result ← Reporting を含めた出力

RStudio ならできます。

RStudio の弱点

CUI なのでとっつきづらい。
日本語入力は基本問題ないが、たまにエラーが起こる。
一部機能がWindows で使用できない。

今後この勉強会でお伝えしたいこと

Rstudio のインストールと何故R をお勧めするのか？
R を用いたデータのハンドリング(naive)
R を用いたデータのハンドリング(dplyr)
SQLを用いたデータのハンドリング
R を用いたデータの可視化(naive)
R を用いたデータの可視化(ggplot2)
Web上からの情報の取得

今後この勉強会でお伝えしたいこと

Rstudio を用いたレポーティング
Git を用いた解析履歴の保存
R とArcGIS を用いたGeographic Information の解析
R を用いたPropensity Score Analysis
RStan を用いたベイズ統計
Python とPandas の話
R を用いた機械学習
R を用いたモデル構築とその可視化