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【R言語入門】統計学に必須な「R言語」について1から解説!

近年、コンピュータのハードウェア、ソフトウエアなどが飛躍的に発展し、新たなAIブームやビッグデータ解析の利活用ブームを巻き起こしています。

特に企業において、データの利活用への熱は高まっており、データの解析や解析結果の活用のために、統計解析に関する知識を持つ人材の需要はますます増えると考えられます。

会社や学校などで統計を扱う必要性が出てきたため、いろいろ調べている方も多いでしょう。

この記事では、統計解析の分野で広く利用されている「R言語」について、わかりやすく解説していきます。

R言語とは?

R言語とは、前身となったS言語やSchemeという言語の影響を受けて開発された、統計解析のために作られた言語です。

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近年、医療やビジネスで統計学が注目されていくにつれ、重要性が高まっています。

R言語は、世界規模の集合知に支えられたフリーソフトウェアで、ベクトル(リスト)処理という仕組みを持つことで、柔軟なデータ処理を実現しています。

また、データのグラフ化や図解化の機能が豊富で、さらに柔軟という特徴を持っています。

また、R言語は、統計家が環境の変化(大学などの教育機関から営利企業の研究所への転職など)による影響を受けにくい言語のため、実務分野での利用も拡大しています。

R言語を使うメリット・デメリットは?Pythonとの違いも!

ここではR言語のメリットとデメリットを簡単にまとめてみました。

メリット

・オープンソースのため、手軽に入手することができる。=手軽に利用し始めることができる。
・マルチプラットホームのため、環境の制限を気にしなくてすむ。
・解説サイトや参考書が豊富にある。
・統計解析のために作られた言語のため、統計関係の利用には抜群の威力を発揮する。
・描画(グラフ作成)機能に優れている。
・SASやSPSSなどのプログラミング言語にも対応している。
・関数を自作することができる。=使い勝手を自ら改善していくことができる。

デメリット

・高速な処理が苦手。
・統計解析に特化しているため、利用するには統計学の基礎的な知識が必要になる。
・pythonなどと違い、汎用的な用途には向かない。

なお、身近なExcel(エクセル)も、近年日本でも注目されるようになったpython(パイソン)も、統計解析を行うツールとして利用できます。

しかし、R言語が依然として世界中の多くの研究者やデータサイエンティスト達に利用され続けているのは、デメリットを甘受しても、あまりある数多くのメリットがあるためです。

R言語の使い方!インストール法や動作環境は?

R言語の強みは、なんといっても次の2つです。

1.Mac,Ubuntu,Windowsなどに対応した多様なプラットホーム
2.オープンソースなので無料で利用できる

以下、実際にR言語を使い始めるために必要なインストール方法や動作環境について、ご紹介します。

R言語のインストール方法

R言語のインストール方法ですが、こちらからR言語をダウンロードしてください。

CRANのトップページ画像

「Download and Install R」から、自分の利用OS(Windows、Mac、Linuxのいずれか)に合ったパッケージをダウンロードします。

ダウンロードが完了しましたら、インストーラの指示に従ってコマンドを入力し、インストールしてください。すぐに使えるようになります。

なお、R言語は頻繁にバージョンアップします。

インストールには最新のバージョンを使い、インストール後はこまめにアップデート情報を見ていくとよいでしょう。

日本語でインストール手順の解説が読みたい場合は、ネット上で検索し、できるだけ日付の新しいサイトの記事を参考にしてみてください。

R言語の開発環境は?

また、Rstudioという開発環境も無料で入手できます。

Rstudioのトップページ画像

この統合開発環境を導入することで、コマンド入力補助など、各種開発補助機能が使えるようになります。

R言語の本格的な利用を考えている方には、こちらの導入をお勧めします。

R言語を使ってできること

R言語を活用すると、何ができるのでしょうか?

言語は、次のような分野で広く活用されています。

・統計学から金融工学、機械学習、バイオインフォマティクスなどの応用統計の分野
・ゲノム系の研究分野…生命科学分野に特化したパッケージBioconductorが広く使われています。
・学校での統計教育…ほとんどの場合、Rで行われています。

近年のAIの発展、様々な分野に広がる機械学習やビッグデータ解析のブームなども考えあわせると、R言語の利用分野は、今後ますます広がっていきそうです。

統計にツールを活用する場合は「標準偏差をエクセルで求める方法と完璧なグラフの作り方!」をご参照ください。

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