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Knowledge As Practice

サービス経営の研究をしている社会人大学院生の統計分析勉強メモです。それ以外のネタは Medium に書いています。

旅人と RStudio

ノンプログラマーのためのR入門 統計分析 研究に役立つツール

このエントリーは RStudio Advent Calendar 2016 の23日目のエントリーです。ちなみ,本日は Osaka.stan 第2回に参加してきます。

 
さて,私は仕事柄,出張が多く,2016年は12月末までに224泊する予定です。だいたい1日ごとに移動しています。たぶん,日本でいちばんビジネスホテルで RStudio を使っている人間だと思います(なんの自慢にもならないですけどね!)。

 
せっかく出張が多いので,全国の名所でRStudioを使っている様子の写真を撮ってアップしようと企画したのですが,なんだか恥ずかしいのでやめました。

 
というわけで,本エントリーでは R や RStudio を付き合い始めてだいたい2年。日頃,とても勉強させていただいているRコミュニティーへの感謝も込めて,自分なりの学びや使い方を振り返ってみたいと思います。対象は例によって,統計分析やRを独学で学ばないといけなくて,ある程度時間よりもお金を少しかけられる人(つまり社会人)向けです。

 

パイプ演算子の出し方

RStudio のショートカットで %>% を出すには Mac の場合,シフト+コマンド+M です。でも,どーしてもこのショートカットが苦手なんです。いちいちキーボードを見ないと打てないし,ホームポジションから離れてしまう……。

 
で,現在は,Alfred Powerpac のスニペット機能を使っています。textexpander でもいいのでしょうが,月額課金よりは買い切り型でいろいろできる Alfred Powerpac を選びました。35英ポンド。

 
↓こんな感じでセミコロン2つで %>% が出るように設定しています。 f:id:hikaru1122:20161223023707p:plain

f:id:hikaru1122:20161223023730g:plain

 
他にも,よく読み込むパッケージを登録していたりします*1

 

R と RStudio に慣れるには

身近に詳しい人がいればいいのでしょうが,私の場合はいません。コツコツ学べる才能があればいいのでしょうが,私にはそんなにありません。やらざるを得ない環境というか,追い詰められないとできないタイプです。ある程度コストをかけると「やらねば!」という気持ちになるので,そうしています。私がけっこう勉強になったなぁと思うものを2つ挙げます。

 
1.DataCamp

無料でいくつか受講できます。例えば「Introduction to R」。最初に動画で簡単な説明があって,RStudio っぽい画面で操作をしていきます。英語ですが,だいたい雰囲気はつかめます。私は昨年,3ヶ月ほど課金していくつか受講しました。

www.datacamp.com

 
1ヶ月30ドルくらい。得るものと比べたら安いくらいです。3ヶ月やれば,だいたい「これできるようになりたいな〜」が受講しきれます。難しいのはやらないし。でも最近,またちゃんとやり直そうと思っています。

 
2.『RStudioではじめるRプログラミング入門』

簡単な例からスタートして,少しずつ難しくなっていきます。私が Rの 本で最後まで演習をしながら読み通せたのはこの本でした。「プログラミングとかよくわかんない」という私のようなものにはちょうどよく,勉強になりました。ただ,まったく未経験者にはいきなりこの本は難しいと思うので『はじめてのR』をざっと目を通してからのほうが無難です。

RStudioではじめるRプログラミング入門

RStudioではじめるRプログラミング入門

 
なお,いちいち本なんか読んでられないという方には近い内容のものがオンライン講座になって発売されています。こちらです↓

shop.oreilly.com

 
およそ160ドルですが,私の場合,たまたま何かのセールのときに99ドルでした。

 
英語はちょっと厳しいという場合は,Udemy がいいです。これもセールだったので登録しました(見てない)。いまもセールで1800円のようです。お得ですね。

www.udemy.com

 
上記のように,課題的なものがあるとか,ステップバイステップのものが私にはあっているようでした。

 

もし RStudio に飽きてしまったら…

最近はいろいろと選択肢があります。R のアドカレ15日目のように Atom内で動かせる Hydrogen もありますし,Jupyter notebook とか,nteract とか,Sublimetext 内で動かしたりとか。

hikaru1122.hatenadiary.jp

 
最近はもっぱら Beaker Notebook にしています。Jupyter と違って,初めから等幅フォントで分析結果が見やすかったし,なんだか雰囲気がいい。でも,ちょっと起動が遅い。今日,Osaka.stan で Beaker Notebook を使っているグレーのスーツを着ている人がいたら,それはたぶん私です。

beakernotebook.com

 

それでも RStudio を手放せない理由

実は個人的に RStudio でいちばん気に入っている機能はパッケージ管理です。新しく使うパッケージのインストールも更新も楽チン。しばらく放置していて,たくさん更新があると,一気にアップデートができるので気持ちがいい。かゆい所に手が届くというか,そういうのがRStudio のいいところだと私は思います。

f:id:hikaru1122:20161223024053p:plain

f:id:hikaru1122:20161223024110p:plain

 
以上,RStudio Advent Calendar 23日目でした。

*1:.Rprofile に書いておけ,という意見もあるでしょうが,毎回これらのパッケージを使うわけではないので,必要な時に読み込んでいます。

ミーハー.R

本エントリーは R Advent Calendar 2016 11日目のものです。
分析ネタではありません。日曜日なので箸休め的なエントリーにしようと思います。

 
さて,所属している社会人大学院のゼミに2ヶ月ほど前,新しい方が入ってきました。月1回のペースでゼミが始まる1時間ほど前に統計勉強会を有志と行っているのですが,初めてのその方が何気な〜く「Rって敷居高いですよね〜」と発したとき,私は頭が真っ白になってしまいました。「ええっ!? そんなことはない!!」と。

 
その後もモンモンとして,今に至ります。ひょっとして自分はRに浸りきっていて,もはや抜け出せない状態になってしまっているのかもしない。それは危険です(なんとなくそう思う)。せっかくの機会なので,その気持ちを整理したいと思います。

 

私が R に触れたキッカケ

ちゃんと統計分析を学んだのは専門職大学院に行ってからですが,そこで初めてアルファベット4文字の超有名分析ソフトに触れました。学籍があれば1年間1000円でのフル機能が使えたのです。課題ごとにレポートを提出していたのですが,そのソフトから出力されたグラフをワードにぺたっと貼ったときに,強烈にダサいと感じてなえたことがあります。

 
f:id:hikaru1122:20161211000526p:plain
(いま冷静に見たら,そうでもないかな)

 
きっとカッコよくする方法があるのだと思います。「いや,研究は中身が大事だ。外見は二の次」という意見もわかるのですが,でも,なんかもうダメ。ぜひカッコよくしてほしいです・・・・・・。

 
とはいえ,修論を書くときに手法として量的分析を選んだ*1ので,しばらく使っていました。修論ではSEMを使うことにしたのですが,追加料金なしでAMOSも使えたため,続けて使っていたのです。

 
そこでもう1つ衝撃的なものを見ました。こちらです。

 
f:id:hikaru1122:20161211000510p:plain

 
トラックですよ。トラック。大人のアソビゴゴロってやつですかね。ユニークかもしれないけど,まったくカッコよくない。

 
当時,心の余裕がなかった私はこれを理解できず,さらには分析がうまく進まないため(40個くらい変数があって,それをチマチマ動かして分析するのはたいへん),何か方法があるのではとRに走りました。結局,Rでもうまく行かなくて最終的にはMplusを使って修論を書き上げたのですが,これがRに触れるキッカケでした。

 

大胆な仮説

ここまで書いて気づきました。ひょっとして,ミーハーなだけなのでは,と。そこで大胆な仮説を立てみます。「Rユーザーはミーハーである」。

 
確かめるべく,5名に「こういう画面ってカッコよくないですか?」と投げかけたところ,1名だけが即答でイエスと答えてくれました(某Y社の偉い方)。こんな画面をカチャカチャいじっているのはカッコいいと思うんですよ。

 
f:id:hikaru1122:20161211000640j:plain
イメージ図

 
でも残念ながら,この仮説は採択されないようです。きっとこれはここで「イエス」と答えたら自分がミーハーであることを公言したような物ですから,みんな素直に答えてくれなかったんだと主言っています。だから,私の心の中では有意差があります。今後も調査を継続していきたいと思います。

 

これから tidyverse に慣れるなら

最後に少しだけまともな情報提供を。「Rの情報は基本,英語」というのが敷居が高いと思われるもっとも大きな理由の1つだと思います。おそらく,Rにそれほど抵抗がない人は英語がそれなりにできる(少なくとも読める)のではないでしょうか。アドベントカレンダーを見てる方なら,きっとそう。

 
というわけで,12月23日に “R for Data Science”という本が発売されます(国外で)。もとの原稿(?)が公開されていて,ちょくちょく読んでいるのですが,初級者(自称を除く)から脱却できそうレベルな人にちょうどよいと思います。purrrのやさしい解説があります。いっしょに勉強していきましょう!

R for Data Science

*1:「質的分析より先に量的分析に慣れておくべき。その逆はたいへんだから」という先生たちの教えより。

rstanで分析をするのに必要なR力(りょく)

Stan と R でベイズ統計モデリング ベイズデータ分析 統計分析 ノンプログラマーのためのR入門

Stan Advent Calendar 2016 の 4日目です。非マニア枠です。

 
本日のエントリーは Stan を普通に使える人、情報科学・データ科学な人を対象にしていません。少し R に慣れてきて、ベイズ統計モデリングにも興味を持ち始めた人向け。ずばりターゲットは次のようなレベルの人です。

 

  • いざ R を使って分析するときには使い方を忘れていて検索しながら使う。

  • dplyr の使い方に慣れておらず、めんどくさくなって結果エクセルを使ってしまう。

 
つまり私。そんな中途半端なレベルな人(私)向けに『Stan と R でベイズ統計モデリング』(以下,アヒル本とします*1)を読んでいるときにつまずくであろうところを書いておきます。アヒル本を読む・理解するには、適度に R と ggplot2 を使えるスキルが必要だからです。

 
さて,R を使った統計分析の本をいくつか読んで、簡単な分析をできるようになったという人が Stan を使ったベイズ統計モデリングをするときにつまずくのは次のようなところだと思います。

  1. 結果が出るまで待ち時間が長い。
  2. リスト形式でデータを渡すのを戸惑う。
  3. 結果が入ったオブジェクトを表示させたらズラーッと出てきてしまい、見たい結果を見るために必死に上へスクロールする。
  4. タイプミスする。
  5. 結果からほしいデータを取り出せない。

 

1. 待ち時間が長い

私の場合,簡単なモデルでも30秒くらいかかります。 f:id:hikaru1122:20161203224300p:plain

 
lm()と違って,パッと結果が帰ってこないので,学習のリズムが狂いますよね。これは仕方ない。オススメは BGM をかけることです。ガンダム UC で流れていた MOBILE SUIT です。無事ちゃんと結果が出るか,ドキドキ感が増します。

 

2.リスト形式にとまどう

真の R の初級者はあまりリスト形式に触れることはありません。だいたいデータフレーム形式で間に合うので。lm(y ~ x, data=d)な感じで。しかし,Stan を使う場合,

> data = list(N=row(d), A=d$A, Score=d$Score/200, M=d$M)

 
というように分析に使うデータを別に作らなければなりません。「リスト形式ってなんだよ、めんどくさい」となるんですよ*2

 
リスト形式とは、Todo リストみたいなものだと思ってください*3。Todo リストには、いろんな種類、内容を書けます。R のリスト形式も同じ。いろいろなデータをヒトマトメにできるのです。上の list だと N には1つの数値しか入っていませんが、A や Score にはたくさんの数値が入っています。そういうのをまとめて1つのものにするのがリスト。

 
Stan を使うには専用のデータを作ってあげる必要があって、それはリスト形式なんだと納得しましょう。慣れるしかありません。

 

 

3.結果の表示が多過ぎ!

(RStudioの場合)「サンプリングもうまくいった。よし,結果見てみよう」

> fit

 
f:id:hikaru1122:20161203174841g:plain
どばっと結果が出ます。そしてパラメータを確認したいので上へ必死にスクロール。

 
こういうのを10回くらいやっていて「ひょっとしたらいい方法あるんじゃないか」と思いました。ありました。たとえば、b1・b2 というパラメータを見たい場合は次のようにします*4

> print(fit, par="b")

Inference for Stan model: model5-6b.
4 chains, each with iter=2000; warmup=1000; thin=1; 
post-warmup draws per chain=1000, total post-warmup draws=4000.

     mean se_mean   sd 2.5%  25%  50%  75% 97.5% n_eff Rhat
b[1] 3.57       0 0.10 3.39 3.51 3.57 3.63  3.76   976 1.01
b[2] 0.26       0 0.04 0.19 0.24 0.26 0.29  0.34  1820 1.00
b[3] 0.30       0 0.15 0.01 0.20 0.30 0.40  0.59   967 1.01

Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Sat Dec  3 10:54:04 2016.
For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at 
convergence, Rhat=1).

 
事後対数尤度も見たいというなら、

> print(fit, par=c("b","lp__"))

 
便利ですね。Rhat を小数点とか細かく見てみたいなという場合は例えばprint(fit, par="b", digits=3)とすればOKです。詳しい人は「当たり前」と思ってしまうレベルですが、真の初級者にはこういう tips を知っておくと,途中でめんどくさくなってやめるリスクが減ります。

   

4.タイプミス

私の場合、1つの Stan ファイルを実行するのに4~5回くらいエラーが出ます。本当にささいなミスで。英単語のつづりが間違っていたとか、閉じカッコが足りなかったとか、引用符がなかったとか*5。これの解決法はわかりません。誰か教えてほしいです。print を pritn とやっちゃうくらいなので。

 

5.ほしいデータを取り出せない。

アヒル本にあるようにrstan::extract(fit)で結果を取り出せます。取り出せますが,そのデータをいじるのには慣れが必要です。「fit の中身ってどうなっているんだろうと」と思ってstr()を使ってもよくわからない。なんか表示結果に圧倒されてしまう・・・。

> ms = rstan::extract(fit)
> str(ms)
List of 4
 $ b     : num [1:4000, 1:3] 3.48 3.57 3.56 3.52 3.62 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ iterations: NULL
  .. ..$           : NULL
 $ lambda: num [1:4000, 1:50] 3.64 3.69 3.67 3.66 3.71 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ iterations: NULL
  .. ..$           : NULL
 $ m_pred: num [1:4000, 1:50] 34 40 54 32 43 32 32 40 36 40 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ iterations: NULL
  .. ..$           : NULL
 $ lp__  : num [1:4000(1d)] 6897 6896 6898 6898 6897 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 1
  .. ..$ iterations: NULL

 
数字とアルファベットがたくさんあって,イラッときますね。でも落ち着いて。普通にfit = stan(~~~)としたときは合計4000個のMCMCサンプルが入っています。$b のところを見ましょう。推定したパラメータ b はb1, b2, b3の3つある(「1:3」のところ)。4000行3列にまとまっている状態です。なので,b1 のヒストグラムhist(ms$b1[,1])で書けます。最大事後(MAP)推定値も max(ms$b1[,1]) で出ます。

 
ggplot を使うときはちょっとやっかいです。そもそもms$b[,1]はデータフレーム形式ではないから、そのまま ggplot には使えません。いったんデータフレーム形式に変換します。data.frame()のカッコの中が大事。データフレームを作ったときの列名をつけておきます。

> b1 = data.frame(b1 = ms$b[,1])
> str(b1)
'data.frame':  4000 obs. of  1 variable:
 $ b1: num  3.48 3.57 3.56 3.52 3.62 ...
> head(b1)
        b1
1 3.484667
2 3.572416
3 3.559215
4 3.521891
5 3.615658
6 3.657821

 
b1という列名がついた4000行1列のデータフレームになりました。ggplot でヒストグラムを作るなら

> ggplot(data=b1) + geom_histogram(aes(x=b1)) + theme_bw()

 
というように、いつもどおりの方法でできます。本エントリーの内容がわかっていれば,アヒル本のコードも読み解けるはず。コツコツ取り組んでいくと、Stan への理解が深まるだけでなく、R の操作や作図能力もぐっと上がると思います。

 

最後に

周りに統計に詳しくてすぐに質問できる人がいない社会科学系の社会人学生の方はいっしょにがんばっていきましょう! そして、積極的に読書会や勉強会に参加しましょう! 意外と年齢層高いから大丈夫。

Osaka.Stan は12月23日のようです(正式な募集はまだ)。

Hommachi.Stats は12月10日です。

*1:ほんとは Rstan 本なんでしょうけども,表紙がアヒルというのが衝撃だったので。

*2:これを解消するのに、glmmStan や rstanarm や brms を使えば大丈夫ですけど・・・。

*3:たしか、DataCamp でこんな説明が出てきた気がします。

*4:ひょっとしたら本の中にそういう記述があったかもしれない。

*5:RStudioなどは補完してくれますが、それでもつい消しちゃって足りないときもあるんです。

5章まで読了『StanとRでベイズ統計モデリング』

ベイズデータ分析 ノンプログラマーのためのR入門 Stan と R でベイズ統計モデリング

 
昨日はJapan.Rに初参加。4〜5時間ずっとスクリーンを見ていたので眼精疲労がスゴい。8割方よくわからなかった(領域が違うので)けれど,おもしろい収穫もありました*1

 
さて,『StanとRでベイズ統計モデリング』を5章まで読み進めました。私は出張が多いので,移動時間にちょくちょく読むスタイル。実際のコードは新幹線の中や在来線特急の中で動かしています。1つStanコードを動かすのに4〜5回は修正します。大文字にすべきところを小文字にしていたり,スペルミスだったり,セミコロンが抜けていたり・・・。根気よく慣れるしかないのでしょう。

 
とはいえ,4章・5章でキツいのは Stan そのものの理解というより,R・ggplot2 の理解のほうでした。だから1つ章を終わらせるのに,4週間ほどかかった・・・。特に ggplot2 はそんなに慣れていないから大変。geom_ribbon, geom_pointrange とかなんとか使ったことがないので,その理解に時間を費やしました。もう勢いで “ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis” も注文したくらい(まだ届いてないけど)*2

 

ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (Use R!)

ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (Use R!)

 
R・ggplot2 にそんなに慣れていない人が詰まりそうな部分がわかってきたので(自分のことなので),12月4日分の Stan Advent Calender で書く予定です。

Stan Advent Calendar 2016 - Qiita

*1:R Analytic Flowとかベイズの話とか発表者が不在でも発表ができるとか。

*2:修行が足りず,こういう本は電子書籍だと読めない派なのです・・・。

4章まで読了。『StanとRでベイズ統計モデリング』

統計分析 ベイズデータ分析 ノンプログラマーのためのR入門

当初1〜8章まででいいかなと目次を見てつぶやいたら,著者の方から「10章も読んだほういい」というアドバイスをいただきました(感謝です。読むモチベーションもあがります)。ということで,1〜8章+10章を読むことを目標にします*1。自分の復習として感想を記録しておきます。

 

環境構築

今年からMacを使うようになり,Stanを使える環境はまだ作っていませんでした。次のページのとおりにやれば,問題なく完了しました。
https://github.com/stan-dev/rstan/wiki/Installing-RStan-on-Mac-or-Linux
※「If using g++ version 4.9 or higher〜〜」のところは不要だった。

 

読む前に

これまで1人でコソコソ学んできて(Kobe.Rを中心に他のRの勉強会には参加したことがあります),久保先生の『データ解析のための統計モデリング入門(みどり本)』と豊田先生の『基礎からのベイズ統計学』をなんとか読み通しています。なので,「はじめに」に書いてある「前提とする知識」はなんとかクリアしていると思います。

 

1〜3章は在来線特急の中で読める。

今週の出張のお供として読んでいます。1〜3章までは実際にコードを書いてみるところはほぼないので,電車の中で揺られても読めます。読んでみた第1印象は「とってもていねい!」ということ。用語が1つ1つ説明されています。「thinning って何?」「lp__って何?」とこれまで疑問に思っていたのですが,解決することができました*2

 
3章2節には統計モデリングの手順があります。こういうことって,たぶん身近に詳しい人がいれば体得できるんでしょうが,私のような独学のものには助かります。

 

辛うじて突破の4章

Stanコードの書き方がていねいに解説されています。「そういう順番(やルール)で書けばいいのか」と目からウロコでした。私はプログラマでもデータサイエンティストでもなく,コードを書くときのルールをよく知らないので,こういう内容は助かります。

 
この章から実習があります。ついつい先を読んでしまいますが,ただ通読しているだけでは,わかった気になるので,実際に打ち込んで行きました。N とすべきところを n としていたり,ささいなことでエラーになるのを試行錯誤しながら,取り組んでいくことになるので,経験値が増えそうです。あと,model4-4.stan を読んでいて「このN_newって何? 突然出てきた!」と戸惑いましたが,サンプルコードを読んで解決できました。

 
52ページの解説は自分のR力のなさで,ちょっとぼんやりとした理解になりました(apply が苦手)。練習問題も(3)まではできたけど,R力のなさで(4)ができなかった…。残念。答えを見て,こんな簡単なものを解けない自分に自己嫌悪。

 
5章から先は少しずつやります。

*1:来年1月か2月までに読めたらいいなぁ,というゆっくりペースで行きます。JAGSを使った分析結果の論文を年内に書くのが優先なので。

*2:でも,正しいlp__の読み方は何だろう? 勝手に「えるぴーちょめちょめ」と読んでます。

統計的因果推論勉強会 第5回を開催しました!

統計的因果推論 統計分析 ノンプログラマーのためのR入門

経営学系統計分析エンドユーザーのため統計的因果推論勉強会第5回を行いました。最近週休3日制を打ち出した某有名大企業の新しいオフィス内での開催で,とても楽しかったです。参加者は7名(クローズド)。

speakerdeck.com

 
今回は宮川本の第5章(の特にバックドア基準)と星野本第4章「共変量選択と無視できない欠測」が勉強範囲でした。目的は2つ。1つは強く無視できる割り当て条件とバックドア基準が似たようなものであることを理解すること。もう1つはRでの実習。Rnotebookを使うと便利でした。配布する資料もカンタンに作れるので。

試用したものはこちらにあります。

github.com

 
Rでの実習は傾向スコアマッチングを星野本の巻末付録に載っているもので写経(使用したデータはいろいろねつ造したフィクションのものです),IPW法を岩波データサイエンス第3巻のサポートページに載っているもので写経しました。

 
c統計量(このcは大文字のほうがいいのか,小文字なのかわかりません・・・)については,私たちはお手軽に rms パッケージの lrm() でやったほうがラクです。「C」と記載されているところがc統計量です。

 
f:id:hikaru1122:20161029205730p:plain

 
星野本第4章までで,論文を読む・書くツールはだいたい出そろっているように思います。しかし,いろいろ謎は残ります。最大の謎は推定した因果効果の大きさ・小ささをどう判断したらよいか,です。効果量(effect size)のようにある程度の基準があれば便利なのですが・・・。

 
さて,最新の『行動計量学』には一般化傾向スコアを用いた論文が出ています。今度はそれもみんなで読んでみたいですね。

勉強会ツールとしての R Notebooks

統計分析 研究に役立つツール ノンプログラマーのためのR入門

RStudio をプロジェクタで映すと,ソースエディタが小さく見にくいです。必要なところだけを集中して,見やすくすることってできないだろうか,という動機から,もう1つの選択肢である R Notebooks(あーるのーとぶっく*1)を使えるようにしてみました。

RStudio Preview edition をインストールしてからの動作。

1. 左上の+ボタンから R Notebook を選ぶ。 f:id:hikaru1122:20161007013327p:plain  

2. 「田」のアイコンをクリックして Zoom Source をクリック。そうすると,R Notebook だけが表示されるようになって,プロジェクタに映すとき便利になる。 f:id:hikaru1122:20161007013345p:plain  

3. メニューの View から Zoon In をクリックして,望みの大きさにする。元の大きさに戻すときは Acutual Size をクリックすればOK。 f:id:hikaru1122:20161007013412p:plain

 
4. また元の4ペインに戻す場合は,「田」から Show All panes をクリック。 f:id:hikaru1122:20161007013424p:plain

 
勉強会のときはこれで乗り切れそう。

 

Jupyter Notebook と R Notebooks の使い分け

 
Jupyter Notebook はブラウザ内で動作するので,勉強会中にこのウェブページ見せたいとかよくネット検索するなら Jupyter が便利だと思います。R Notebooks などは次の補足を参考にしてください。

 

補足

 

R Notebooks がどんなものかを使う前に知りたいならこちら。

www.youtube.com

 

わかりやすい kazutan 先生のスライド

RStudioで R Notebook機能を試してみる

 

R Notebooks を使う準備

1.RStudio Preview edition をインストール。 ダウンロード先

www.rstudio.com

Desktop Version で OK。

 
2.基本 R Notebooks が使える状態になっている(2016年10月6日現在)。

 
3.でも,knit するときに「rmarkdown パッケージがないよ」と叱られるので,普通にインストールする。ただ特に分析結果を出力するつもりがないなら,インストールしなくてもいい思う。

*1:本当は複数形だけど,日本語に複数形はないので。

クリエイティブ・コモンズ・ライセンス
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