**R言語とは、統計解析に強みを持つインタプリタ型言語のプログラミング言語**です。インタプリタ型言語とは、人間がプログラミング言語で記載したソースコードを、コンピュータが理解できる機械語の形式へと逐次に翻訳しながら、プログラムを実行するプログラミング言語のことです。

例えば、Perl・PHP・Ruby・Python・BASIC・Lisp・JavaScriptなどもインタプリタ型のプログラミング言語です。また、*R言語はオープンソースのプログラミング言語であるため、誰でも利用できます。*以降で、R言語の特徴について詳しく紹介します。

【参考】：[R言語-公式サイト](https://www.r-project.org/)

R言語入門！概要や基礎、正規分布のグラフの作成方法について解説！

これまでにも説明しましたが、R言語は統計解析に特化したプログラミング言語であり、統計解析のためのライブラリや機能が多いことが特徴です。**データ解析を行いグラフを出力するなどの機能に優れている**ため、さまざまなグラフを出力するプログラムを簡単に作成できます。

### AIの発展により注目を浴びている

**R言語は機械学習の分野でも使用されることが多く**、生命科学の分野に特化したパッケージもよく利用されています。近年では少子高齢化の影響もあり、働き手不足からAIが注目を集めています。

特に*機械学習はAIと密接な関係があるため、ビッグデータの解析をする企業もR言語を採用*しています。以上のことから、R言語は年々学習する人が増加傾向にあるプログラミング言語の1つです。

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ここでは、R言語をパソコンにインストールして使用するまでの流れを説明します。まず、**R言語の公式サイトからインストーラーをダウンロードしてインストール**します。次に、R言語の統合開発環境であるRStudioをインストールします。

*R言語はコンソール上でも利用可能ですが、RStudioを使うとより効率的*です。RStudioの画面は4つに分かれており、スクリプトファイル、変数、コンソール、ファイルや実行結果の確認などができます。

【参考】：[R言語ダウンロード-公式サイト](https://cran.r-project.org/mirrors.html)

【参考】：[RStudiorダウンロード-公式サイト](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/)

**R言語は統計解析やグラフィックの分野に強みを持っています。**統計解析を行う際に、簡単なソースコードで複雑な統計の計算が実施できるパッケージも充実しています。ここでは、R言語を使用してできることついて詳しく紹介します。

R言語は統計解析用のプログラミング言語として開発が行われました。そのため、統計解析に非常に強みを持っています。**R言語を利用するための統合開発環境として、RStudioもあります。**

ライブラリは、最先端技術やアルゴリズムなどの研究成果から公表されることも少なくありません。*ライブラリに頼らなくてもデータ分析できる機能が最初から備わっている点も、R言語の特徴*と言えます。

**R言語では「MeCab」と「RMeCab」を使用して形態素解析を行い、テキストマイニングを行うことができます。**テキストマイニングとは、社内に蓄積している膨大なテキストデータを自然言語処理を活用して分析し、有益なデータを抽出することです。

R言語ではテキストデータから頻出語の抽出・ワードクラウド作成・単語の共起ネットワーク分析などを行うことができます。また、テキストマイニングソフトウェア「KH Coder」の一部にもR言語のソースコードが使用されています。

【参考】：[MeCab-公式サイト](https://taku910.github.io/mecab/)

【参考】：[RMeCab-公式サイト](http://rmecab.jp/wiki/index.php?RMeCab)

【参考】：[KH Coder-公式サイト](https://khcoder.net/)

**R言語では、統計分析する際に用いられるグラフを比較的簡単に出力することができます。**例えば「hist(data)」というソースコードのみで、ヒストグラムの作成が可能です。他にも「plot(x,y)」というソースコードを使用するだけで、散布図を作成できます。

t検定とは、帰無仮説が正しいと仮定する場合に、統計量がt分布に従うことを活用する統計学的検定法の総称のことです。R言語では、**2つの群における平均値の差のt検定は「t.test(group1, group2, var.equal=TRUE)」という簡単なソースコードで実行**できます。

また、t検定の実行結果の数値を活用して、95％信頼区間のグラフ作成を行うことも可能です。

R言語には、**統計解析のライブラリだけではなくベイズ統計のライブラリも充実**しています。ベイズ推定では、マルコフ連鎖モンテカルロ法を利用することがよくあります。R言語ではマルコフ連鎖モンテカルロ法を実行できます。

例えば*「bayesAB」というライブラリを利用すると、ABテストをベイズ統計手法で実施できます。*ABテストの結果分析はベイズ統計のほうが理解しやすいためおすすめです。他にもt検定のベイズ統計版パッケージなどもあり、ベイズ統計版の統計処理をR言語を使用して実行できます。

**R言語は統計解析に優れているため、統計学の勉強ツールとして利用できます。**机上の勉強に加えて取り入れることで、統計解析についての理解が深まるでしょう。

実際の統計解析で用いる計算をR言語を使用して実行しながら勉強すれば、より効率的に統計学を学ぶことができます。

例えば、平均値・中央値・分散・標準偏差・最小値・最大値などの基本統計量の算出にR言語を使用できます。また統計解析用のデータがあれば、ヒストグラム・箱ひげ図・散布図などのグラフも作成可能です。

*統計計算だけでなくデータの分布状況などを視覚的に理解できるため、勉強ツールとしてR言語を活用することもおすすめ*です。

## R言語のメリット・デメリット

ここでは、R言語を使用する上でのメリットとデメリットを紹介します。メリットとデメリットを両方理解し、R言語を活用する上での参考にしてください。

### 統計解析に優れている・仕様がシンプルなど

**R言語のメリットは、統計解析に便利な機能が数多く実装されている点**です。非常に多くのパッケージが一般に対して公開されているため、あらゆる統計解析を行うことができます。また、*R言語の文法や仕様は比較的シンプルであるため、学習コストが少なく済むのもメリット*と言えるでしょう。

近年では機械学習やビッグデータ分析が注目され、それに伴いR言語の需要が高くなっています。R言語を習得すれば、エンジニアとしての活動の場も広がると期待できます。

### 汎用性が低い・英語力が必要など

**R言語は統計解析に特化したプログラミング言語であるため、統計解析以外の機能が少ないのがデメリット**と言えます。例えば統計解析ではなく、Webアプリやスマホアプリを開発したい場合には、他のプログラミング言語を学習する必要があります。

また、*R言語の知識を深めたとしても、統計学の知識がない場合は上手く統計解析を行うことができない*のもデメリットと言えます。

さらに、R言語のリソースの多くは英語となっています。そのため、英語のリソースの意味を読解しながら勉強したり運用したりする必要があるのも難点です。

R言語と同じく統計解析に用いられるプログラミング言語にPythonがあります。ここでは、R言語とPythonの違いについて詳しく紹介します。

### Pythonの方が汎用性に優れている

**PythonはR言語に比べて汎用性が高いです。**R言語はこれまでにも説明したように、統計解析専門のプログラミング言語です。そのため、R言語だけではWebアプリやWebサービスを開発できません。

一方、Pythonは汎用性が高いプログラミング言語であるため、さまざまなものを開発できます。例えば、AI・ブロックチェーン・Webアプリ・スマホアプリなどが挙げられます。統計解析は、Pythonでできることの中の1つと言えるでしょう。

### R言語とPythonどちらを勉強すべきか

**統計解析に特化したR言語と汎用性が高いPythonでは、両方とも統計解析が可能です。**どちらのプログラミング言語を勉強したらよいか迷う方もいるのではないでしょうか。

R言語は統計解析を専門としているため、Pythonよりもデータ分析に関する機能が豊富に備わっているという特徴があります。一方Pythonは、統計解析だけではなく、さまざまなことができるため、覚えることが比較的多い傾向にあります。

例えば「統計解析の専門家・研究者を目指したい」「データサイエンティストになりたい」と考えている方は、R言語を勉強するのがおすすめです。

一方「統計解析だけではなく、Webアプリも作成できるようになりたい」「汎用性の高いエンジニアになりたい」と考えている方は、Pythonを学びましょう。*プログラミング言語を勉強する目的や将来のキャリアに応じて、学ぶプログラミング言語を選択することが重要*です。

Pythonでできること・できないことは？自動化のための入門編

ここでは、R言語を扱うITエンジニアの職種を紹介します。統計解析や機械学習に優れているR言語は、データ解析やAIなどの分野で活用されています。以下でそれぞれの職種について解説します。

データサイエンティストは、**ビッグデータから情報分析を行い、課題や課題の解決方法を提案する職種**です。具体的には、顧客情報や市場動向などを分析し、より良い商品やサービスなどの開発に活かします。

データサイエンティストの業務では*統計解析やデータ分析がメインとなるため、R言語もしくはPythonを使用することが多い*です。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

データエンジニアの仕事内容は、**データ分析のためのシステム、ツール、データベースなどの開発がメイン**です。システムの開発にはR言語やPythonを使用します。データエンジニアが開発したシステムを使って、データサイエンティストが情報分析をすることも多いです。

なお、データエンジニアはデータサイエンティストと混合されることもあります。両者の違いは、*データ分析のためのシステムを開発するのがデータエンジニア、データを分析し分析結果から課題を発見・解決するなどをするのがデータサイエンティスト*です。

機械学習エンジニアは、**機械学習システムの開発が主な仕事**です。設計や構築、運用までの一連の流れを担当します。*R言語は機械学習のためのパッケージも豊富*にあるため、R言語を使ってシステムを開発することも多いです。

また、開発したシステムの運用や保守も行います。使用するデータや目的によってシステムの用途が異なるため、開発後のフォローも重要な役割となっています。

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

## 統計解析に特化した人材になりたい方はR言語を学習しよう！

これまでに、R言語の特徴やメリット・デメリット、R言語でできること、R言語とPythonの違い、R言語を扱う職種について解説しました。**R言語とは、統計解析に強みを持っているインタプリタ型のプログラミング言語**のことです。

R言語を使用すれば、統計解析だけではなくテキストマイニング・グラフ作成・t検定・ベイズ統計などを行うこともできます。

R言語とPythonのプログラミング言語の大きな違いは汎用性です。どちらも統計解析を行うことはできますが、R言語のほうが統計解析に特化していて、Pythonのほうが汎用性が高いです。

そのため、自分のキャリアに合わせて学習するプログラミング言語を選択することが重要です。*統計解析に特化した人材を目指すなら、R言語の習得を視野に入れてはいかがでしょうか。*

R言語とは、統計解析に特化したインタプリタ型のプログラミング言語を指します。R言語は機械学習でも活用されており、近年のAIの発展と共に注目を集めています。当記事では、R言語の特徴やメリット・デメリット、R言語でできることなどについて解説します。

R言語は統計解析に強みを持つインタプリタ型のプログラミング言語

R言語を使用すれば統計解析・テキストマイニング・グラフ作成・t検定・ベイズ統計ができる

R言語とPythonのプログラミング言語の大きな違いは汎用性

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

**R言語とは、統計解析に特化したプログラミング言語の1つです。**そのためR言語は、統計に関する分野以外で使用されることは少ないです。よって他のプログラミング言語と比較して、R言語の学習コストは低いのが特徴です。ここでは、R言語の入門として概要やR言語とPythonの違いについて詳しく紹介します。

**R言語は、オープンソースのフリーソフトウェアであるため無償で使用することができます。またR言語は、統計解析やデータ分析に強みをもっているスクリプト型のプログラミング言語です。**

*スクリプト言語とは、曖昧な定義となっており、可読性が高く比較的簡単にソースコードを記述できる言語の総称を指します。*例えば、PHP・Ruby・Pythonなどもスクリプト言語と言えるでしょう。R言語のソースコードは主にC言語やFORTRANのプログラミング言語を使用して開発されています。

R言語は、統計解析に強みをもっているプログラミング言語です。*しかし、Pythonのプログラミング言語を利用しても統計解析を行うことはできます。*そのため、R言語とPythonのどちらを学習すべきか気になる方は少なくありません。

**R言語はデータ分析に特化したプログラミング言語であるため、単体でWebアプリケーションを開発することができません。**しかしPythonを使えば、Webアプリケーションの開発が可能です。またPythonはフレームワークが充実しており、機械学習に強みをもっているプログラミング言語でもあります。**そのため、Pythonは汎用性が高い言語と言えるでしょう。**

*しかし、統計解析の専門家を目指すならば、R言語のほうが機能が豊富で、学習コストが低いためおすすめです。一方で、まだやりたいことが定まっていない場合には、汎用性が高いPythonを学ぶことがおすすめと言えます。*

R言語は**統計解析に特化しているプログラミング言語**ということが分かりました。ここでは、R言語の基礎について詳しく紹介します。

**R言語を使用すれば、数字の列をベクトルとして扱うことで、多次元ベクトルを作成することができます。ベクトルを生成する際には「c()」と記述すれば簡単に作成することが可能です。**ここからは具体例を見ていきましょう。

上記では「x」というベクトルが作成できました。また、記述方法は他にもあります。例えば「x <- c(1:5,5:1)」と記述すれば「1 2 3 4 5 5 4 3 2 1」が「x」のベクトルの中に代入されることになります。*コロン「:」を活用すれば、連続した整数を扱うことが可能です。R言語の注意点として「<-」が代入を意味することが挙げられます。*例えば「x<-z」と記述すれば、「x」に「z」を代入することが可能です。

*また「rep」という関数を使用すると便利なこともあります。*「rep」は複製を意味する「replicate」の略称です。例えば「x <- c(rep(3,5))」と記述すれば、「3 3 3 3 3」が「x」のベクトルの中に代入されることになります。

**一般的なプログラミング言語では、整数同士の割り算を行うと演算結果も整数になります。しかし、R言語で整数同士の割り算を行うと演算結果は実数になります。**R言語では小数点以下を丸めるために使用できる関数も用意されているため、上手く活用することが大切です。代表的として「round(x, digits = 0)」「ceiling(x)」「floor(x)」「trunc(x)」などが挙げられます。それぞれの関数は、実数の丸め方が異なるため、必要に応じて使いこなすことが重要です。

他のプログラミング言語と同様に、R言語でもコメントを記述することができます。コメントをソースコードの中に記載しておけば、第3者がプログラムを確認するときに理解がしやすく、作業工数の削減につながるでしょう。**R言語でコメントを記述する際には「#」を使用します。「#」から行末までがコメントアウトされます。**コメントアウトされた記述はプログラムの実行結果に影響を与えません。

プログラミング言語を学ぶ上で配列は基礎と言えます。R言語でも配列という概念はありますが、他のプログラム言語と異なる点があるため、注意が必要です。一般的なプログラミング言語の場合、配列の初期値は「0」から始まることが多いです。**一方、R言語の場合、配列の初期値は「1」から始まります。**

そのため、他のプログラミング言語を学習した場合、間違って記述してしまうことがあるので注意しましょう。*R言語の独特の文法や記述方法に最初は戸惑う方が多いですが、慣れてしまえば非常にシンプルでわかりやすい言語です。*

## R言語で正規分布のグラフを作成

**R言語では、数多くの確率分布のグラフ・ヒストグラム・箱ひげ図などを簡単に作成することができます。**ここでは、一例としてR言語を使用して正規分布のグラフの作成方法について詳しく紹介します。

### 簡単な正規分布を作成する方法

正規分布を作成してみたいという方は、下記のプログラムを実行してみましょう。

```curve(dnorm,-10,10)       #curve(関数の式,横軸の最小値,横軸の最大値)```

これだけのプログラムで、標準正規分布のグラフを作成することができます。まず「-10,10」というのはグラフの横軸の範囲です。ここでは「curve()」と「dnorm()」という関数を使用しています。

**「curve()」の関数は、指定した関数のグラフをそのまま作成することが可能です。**その際に関数の式を入力する必要があります。*プログラムでは「curve(関数の式,横軸の最小値,横軸の最大値)」のように使用します。*ここからは具体例を見ていきましょう。

```curve(sin(x),-10,10,col=”blue”)　#「col=”blue”」によって色は青に指定しています。```

上記のプログラムでは、横軸が「-10」から「10」までの「y=sin(x)」のグラフを作成することが可能です。*またグラフの線の色を指定することもでき「col=”色の名前”」で指定します。*色の指定方法はさまざまであるため、インターネットの情報や書籍などを参考にしてください。

**また、「dnorm()」の関数は正規分布の確率点を返します。プログラムでは「dnorm(x,平均,標準偏差)」のように使用するのが一般的です。**これは、パラメータの平均と標準偏差を取ります。*ただしパラメータの指定がない場合には、自動で平均「0」分散「1」の標準正規分布の確率点を返すようになっています。*ここからは具体例を見ていきましょう。

```dnorm(7,10,15) #dnorm(x,平均,標準偏差)```

上記のプログラムでは、平均「10」標準偏差「15」の正規分布の「7」における確率点を求めることが可能です。この処理結果は「0.02606951」と出力されます。

### 平均と分散を指定して正規分布を作成する方法

先述したグラフでは「dnorm」のみ関数として記述し、パラメーターを特に指定しなかったため、標準正規分布のグラフとなりました。**パラメーターを指定すると、作成できるグラフの幅が広がります。**ここからは具体例を見ていきましょう。

```curve(dnorm(x,50,10),0,100) #横軸の範囲は0から100まで```

上記のグラフでは、横軸が「0」から「100」までで、平均「50」標準偏差「10」のグラフを作成することができます。

### 横軸や縦軸に名前をつけて正規分布のグラフを作成する方法

**グラフに軸に名前をつけることも簡単にできます。ここでは「xlab=”横軸の名前”」「ylab=”縦軸の名前”」を使用します。**具体例を見ていきましょう。

```curve(dnorm(x,170,6),150,190,xlab=”身長”,ylab=”その身長の方が全体に占める割合”)  #横軸は150から190まで```

上記のプログラムでは、横軸は「150」から「190」までで、平均「170」標準偏差「6」として身長に関する正規分布のグラフを作成することが可能です。*そして「xlab=””」と「ylab=””」によって軸に名前をつけることもできます。*

ここでは、複数のグラフを出力させる方法について紹介します。**プログラムを記述する際にオプションとして「add = TRUE」を追記すれば、複数のグラフを作成することが可能です。**以下で具体例をご紹介します。

```curve(dnorm(x,350.92,0.85),300,400,add = TRUE,col = “blue”) #横軸は300から400まで、色は青
curve(dnorm(x,350,3),300,400,add = TRUE,col = “green”) #横軸は300から400まで、色は緑```

*上記のプログラムでは「add = TRUE」を記述することによって、2本のグラフを作成することができます。*

## R言語を使用すれば統計解析やグラフの出力ができる！

これまでに、R言語の概要やPythonとの違い、R言語の基礎、正規分布のグラフの作成方法について解説しました。**R言語は統計解析に強みをもっているプログラミング言語です。**Pythonでも統計解析を行うことはできますが、統計解析に特化したいと考えている場合には、R言語を学習するのがおすすめです。

*R言語は独特の文法や記述方法があるため、他のプログラミング言語と比較して戸惑う方も少なくありませんが、慣れるとシンプルでわかりやすい言語です。特に配列の初期値は「1」から始まる点には注意しましょう。*

*今回は正規分布のグラフの作成方法について詳しく解説しましたが、他にもヒストグラムや箱ひげ図などのグラフも比較的簡単に作成することが可能です。*統計解析について興味がある方は、ぜひR言語を勉強してみましょう。

R言語は統計解析に強みをもっているプログラミング言語です。統計解析ができる言語であるPythonと比較されることも少なくありません。当記事では、R言語の概要やPythonとの違い、R言語の基礎、正規分布のグラフの作成方法について解説します。

R言語は統計解析に強みをもっているプログラミング言語

R言語で配列のプログラムを記述する場合、初期値は「1」から始まる

R言語ではさまざまなグラフを簡単に作成することができる

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