Lab-on article "Transition from Excel to R" Appendix

pokemontest.Rmd

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title: "pokemontest"
output: html_document
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## 列数
```{r}
#データの読み込み
df<-read.csv('../dataset/pokemon.csv',encoding = 'utf-8',sep='\t')
#列数の取得
nrow(df)
```

## 平均の計算
```{r}
#データの読み込み
df<-read.csv('../dataset/pokemon.csv',encoding = 'utf-8',sep='\t')
#平均を計算
colMeans(df[,c(5,6,7,8,9,10,11)])
```

## 要約統計量の計算
```{r}
#データの読み込み
df<-read.csv('../dataset/pokemon.csv',encoding = 'utf-8',sep='\t')
#要約統計量の計算
summary(df[,c(5,6,7,8,9,10,11)])
```

## 種族値合計のヒストグラム
```{r}
#データの読み込み
df<-read.csv('../dataset/pokemon.csv',encoding = 'utf-8',sep='\t')
#文字化け対策
par(family = "HiraKakuProN-W3")
#ヒストグラムの出力
hist(df$種族値合計)
```

## 世代と種族値合計の関係性
```{r}
#データの読み込み
df<-read.csv('../dataset/pokemon.csv',encoding = 'utf-8',sep='\t')
#回帰分析
result<-lm(df$種族値合計~df$世代)
#結果の取得
summary(result)
#グラフ描画用のパッケージの読み込み
require(ggplot2)
#散布図と回帰直線
g <- ggplot(
  df,                       # ggplot 用データフレーム
  aes (
    x = df$世代,                  # x 軸に df$x を指定
    y = df$種族値合計                   # y 軸に df$y を指定
  )
)
g <- g +  geom_point(
  shape = 20,               # プロットのタイプを指定
  size = 0.8,               # プロットのサイズを指定
  na.rm = TRUE              # 非数値を無視
)
g <- g + geom_smooth(method = "lm"  #近似線は回帰法によって求める
) + theme_bw(base_family = "HiraKakuProN-W3")
#描画
plot(g)
```