「みんなのR」を紹介しよう

この記事は技術書献本大感謝AdventCalendar15日目の記事です。

私からは「みんなのR」を紹介させていただきたい。

まず最初に謝らなければならないのは、本書の発売は2015年06月30日である点。

つまり昨年である。今更なぜこれをという方もいるだろうが、なかなか書けなかった理由もあり、そのためにも今回このAdventCalendarに参加したので、ご容赦いただきたい。

そう。私が本書を献本いただいたのも、ちょうど昨年の今頃だったのだ。

訳者の一人、牧山さんのご好意により、冬の忘年会シーズンにいただいた記憶がある。

2016年、R界隈ではよりHadley Wickham氏の成果が凄まじく、HadleyVerseやtidyverseと呼ばれるように彼の成果によるパッケージに恩恵を受けているユーザーも多いことだろう。

みんなのRも元々はニューヨークのJared P. Landar氏による著書をTokyoRの有志メンバーが翻訳することで出版されたものだ。

1年半という歳月は流れたものの、まずRに触れてみるという観点において、この書籍が最も適していることは認めてもよいところだろう。

下記に目次の構成を示す。

目次

1章 Rを手に入れる

 1.1 Rのダウンロード

 1.2 Rのバージョン

 1.3 32bitと64bit

 1.4 インストール

 1.5 Revolution R Community Edition

 1.6 まとめ

2章 Rの環境

 2.1 コマンドラインインターフェイス(CLI)

 2.2 RStudio

 2.3 Revolution Analytics RPE(R Productivity Environment)

 2.4 まとめ

3章 Rパッケージ

 3.1 インストールパッケージ

 3.2 ロードパッケージ

 3.3 パッケージの作成

 3.4 まとめ

4章 Rの基本

 4.1 基本的な数学

 4.2 変数

 4.3 データ型

 4.4 ベクトル

 4.5 関数(Function)の呼び出し

 4.6 関数ドキュメント

 4.7 欠損値

 4.8 まとめ

5章 高度なデータ構造

 5.1 データフレーム(data.frame)

 5.2 リスト(List)

 5.3 マトリックス(Matrix)

 5.4 アレイ(Array)

 5.5 まとめ

6章 Rへのデータ取り込み

 6.1 CSVの読み込み

 6.2 Excelの読み込み

 6.3 データベースからの読み込み

 6.4 他社統計ツールからの読み込み

 6.5 Rバイナリファイル

 6.6 Rに入っているデータ

 6.7 Webサイトからの抽出

 6.8 まとめ

7章 統計的なグラフィクス

 7.1 基本グラフィクス

 7.2 ggplot2

 7.3 まとめ

8章 Rの関数を書く

 8.1 ハロー、ワールド！

 8.2 関数の引数

 8.3 値の返却

 8.4 do.call

 8.5 まとめ

9章 制御文

 9.1 ifとelse

 9.2 Switch

 9.3 ifelse

 9.4 複合テスト

 9.5 まとめ

10章 ループ：Rの方法ではない反復方法

 10.1 forループ

 10.2 whileループ

 10.3 ループの制御

 10.4 まとめ

11章 グループピング操作

 11.1 Applyファミリー

 11.2 aggregate

 11.3 plyr

 11.4 data.table

 11.5 まとめ

12章 データ整形

 12.1 cbindとrbind

 12.2 Join

 12.3 reshape2

 12.4 まとめ

13章 文字列操作

 13.1 paste

 13.2 sprintf

 13.3 テキストの抽出

 13.4 正規表現

 13.5 まとめ

14章 確率分布

 14.1 正規分布

 14.2 二項分布

 14.3 ポアソン分布

 14.4 その他の分布

 14.5 まとめ

15章 基本統計

 15.1 要約統計

 15.2 相関と共分散

 15.3 t検定

 15.4 分散分析

 15.5 まとめ

16章 線形モデル

 16.1 単回帰

 16.2 重回帰

 16.3 まとめ

17章 一般化線形モデル

 17.1 ロジスティック回帰

 17.2 ポアソン回帰

 17.3 その他の一般化線形モデル

 17.4 生存時間分析

 17.5 まとめ

18章 モデル評価

 18.1 残差

 18.2 モデル比較

 18.3 クロスバリデーション

 18.4 ブートストラップ

 18.5 ステップワイズ変数選択法

 18.6 まとめ

19章 正則化と縮小

 19.1 Elastic Net

 19.2 Bayesian shrinkage

 19.3 まとめ

20章 非線形モデル

 20.1 非線形最小二乗法

 20.2 スプライン

 20.3 一般化加法モデル

 20.4 決定木

 20.5 ランダムフォレスト

 20.6 まとめ

21章 時系列と自己相関

 21.1 自己回帰移動平均

 21.2 VAR

 21.3 GARCH

 21.4 まとめ

22章 クラスタリング

 22.1 K-means

 22.2 PAM

 22.3 階層型クラスタリング

 22.4 まとめ

23章 knitrパッケージによる再現性・レポートとスライドショー

 23.1 Latexプログラムのインストール

 23.2 Latex 入門

 23.3 Latexを使ったknitr

 23.4 マークダウンのヒント

 23.5 knitrとマークダウンの利用

 23.6 Pandoc

 23.7 まとめ

24章 Rパッケージの構築

 24.1 フォルダ構成

 24.2 パッケージファイル

 24.3 パッケージドキュメンテーション

 24.4 チェック、構築とインストール

 24.5 CRANへの登録

 24.6 C++コード

 24.7 まとめ

いかがだろうか。

強いて難点を挙げるとするのであれば、この1年半で進化したデータ操作に関する箇所は今の水準にはないかもしれない。

{dplyr}や{tidyr}などがないからだ。

また、DeepLerning系のパッケージやKaggleなどで流行ったxgboostなどもないが、それは次のステップでもよいだろう。

私がR入門者にオススメを聞かれても今の時点では本書をオススメするだろう。

ということで、本書のご恵贈を改めて感謝する次第だ。