このページについて |
概要:このページは、統計言語Rについての基本的な説明(インストール方法、関連リンク、基本的な操作方法など)を記述するページです。
親ページ:このページの親ページはRです。
目次 |
日本におけるRについての情報の中心は以下のサイトです。
Rについての紹介、インストール方法、使い方、関数紹介、その他、Rに関する情報はすべてここから得ることが出来ます。逆に、あまりに情報が多すぎて、どこになんの情報があるのかが収拾がつかない状態になっています。なぜならば、Rの進化スピードがめちゃくちゃ速いため、というのがひとつの理由です。それから、Rは計量経済学専用のツールではなく、統計解析をするために作られているため、というのがもうひとつの理由です。つまり、経済学だけでなく、社会学、工学などの学術領域の人たちも使っているツールなので、計量経済学をやるには要らない情報までこのサイトにはいっぱい記述されています。したがって、「Rについてはこのサイトを見ろ」の一言で片付けるのは、初心者には不親切です。そこで、計量経済学のツールとしてRを使いこなせるようになるために必要な情報を厳選してまとめたいと思います。
Wikiに慣れていないと、RjpWikiから必要な情報を見つけ出しにくいかもしれません。RjpWikiにおけるコンテンツの一覧は、 RjpWikiの"一覧"をクリックすると見ることが出来るということをまず知っておきましょう。これがRjpWikiの最上位概念(サイトマップ)と考えてもよいです。
はい、RjpWikiを使っていて、情報に溺れそうになったら、
を見ましょう。
Rは無料です。そしてインストールもそんなに時間はかかりません。その気になれば、10分後にあなたのPCにRはインストールできます。
RjpWikiの"R のインストール"→「Windows 版 R のインストール」 →「R-2.3.1(Windows)のインストール方法」をクリック。ここの「Windows版 R のセットアップ方法」を見れば、必ずRをインストールすることができます。
入門サイトはいっぱいあります。とりあえず、
から"R習得段階別厳選リンク集"をたどるのが良いような気がします。ここらへんのサイトを参考にしながら、Rの基本的な操作に慣れましょう。
Rの優れている点は、自分でプログラミングをしてデータ解析をすることが出来る点です。プログラミングをするためのテキストエディタは、汎用的なものとしては秀丸がよいです(別に Tera Padとかでも良い)。しかし、 Rでプログラミングをするために特化した、
がお勧めです。
プログラミングは、コツをつかめば誰でもすごく上手になれます。体系的にコツがまとめられているのが、このページです。
上達のための役立つメモを蓄積します。
以下のページでは、Rでベクトル、行列、配列、リスト、データフレームなどを扱うヒントが書かれており、重宝します。これらをうまく使うと、少ない行数で、速いプログラムが書けます。
コレスキー分解だってできちゃいます。
Rで欠損値を処理する上手な方法は、以下に書いてあります。
以下を参照。
ここで、さまざまなTips一覧が見られます。
ここを眺めていると、すごく役立つ情報を発見することが出来るでしょう。
Rのいじり方に慣れてきたら、次は計量分析が出来るようになりましょう。"Rをつかって計量経済学"みたいなサイトがいくつかあります。
ここら辺を見れば、スタンダードな計量経済分析は、Rでのやり方が説明されています。基本的には、自力で必要なページを探せる能力が重要ですが、以下に幾つか使えそうなページへのリンクを張っておきます。
計量経済学では、回帰分析が主要な分析の手法です。回帰分析などの解説サイトとして、既存のものとしては、
以下の二つは、計量経済学のために書かれたわけではないですが、やはり有用です。
二段階最小二乗法などについては、以下に書かれています。
以下を参照してください。
Rにはパッケージがすごくいっぱいある。その中で、経済学に関連するものを探すだけでも一苦労である。たとえば、最小二乗法をつかった回帰分析ってRでどうやるんだろう?とか、古典的仮定をチェックする仮説検定をやるには、どこのパッケージを見たらいいんだろう?とかいうことを、探すだけでも一苦労。そこで、以下のページに、「計量経済学に関連するパッケージを自動的に一式ダウンロードしてくれる方法」が書かれています。すごく便利。
初心者はこのパッケージで十分です。
CRAN Task Viewsに漏れがないとはいえません。本気なら、CRAN Task Views以外にも注意を払うべき。パッケージ一覧は
より見れます。あやしいのがあったら、インストールしましょう。
管理人が発見したものは以下。
ここまで、Rを使ってEconometrics Analysisする方法についての既存の解説ページを紹介してきました。丸投げばかりだったので、管理人(SUGIYAMA Shunsuke)によるオリジナルな解説ページを作ろうかな、と思いました。
Rを使っていると、必ず"こういう分析をしてくれるコマンドってなかったっけ"という状況にぶちあたります。そういう困ったときの対処法を体系的にまとめているのが、以下です。