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R言語辞典 一覧ページ
| 初心者向け: 概要と特徴、学習順ガイド | R言語の概要・Pythonとの比較・学習順ガイド。 |
| 【環境構築】Rの開発環境 | Rのインストール・RStudioの導入・パッケージ管理の基礎。 |
| array()（多次元配列） | 3次元以上のデータを扱う多次元配列の作成と操作。 |
| <-（代入演算子） | <-・=・->・<<- の違いと使い分け。 |
| 基本データ型 | 5種類の基本データ型と型の確認方法。 |
| break / next | ループを終了する break と次の反復へ進む next。 |
| install.packages()（パッケージ管理） | CRANからパッケージをインストールし読み込む手順。 |
| データフレームの列追加・変更・削除 | データフレームの列の追加・変更・削除操作。 |
| apply() / tapply()（行列への関数適用） | apply() 系関数によるデータフレームへの関数適用。 |
| data.frame()（基本操作） | data.frame() による表形式データの作成と基本操作。 |
| merge() / rbind() / cbind()（結合） | merge()・rbind()・cbind() による複数データフレームの結合。 |
| NA（欠損値の処理） | is.na() と na.omit() による欠損値の確認と除去。 |
| データフレームのサブセット | [ ]・$・subset() によるデータフレームのサブセット抽出。 |
| 確率分布関数（rnorm / dnorm など） | r・d・p・q プレフィックスで扱う確率分布関数群。 |
| dplyr（データ操作） | tidyverse の dplyr による直感的なデータフレーム操作。 |
| group_by() / summarise()（集計） | group_by() と summarise() でグループ単位に集計。 |
| for ループ | for (変数 in ベクトル) 構文でベクトル要素を順番に処理。 |
| apply / lapply / sapply / mapply | apply・lapply・sapply・mapply による関数の一括適用。 |
| 関数の定義 | function() キーワードによる関数定義とデフォルト引数。 |
| 関数の戻り値 | return() による明示的な戻り値と暗黙の最終式返却。 |
| 変数のスコープと <<- | ローカルスコープと <<- による親環境への書き込み。 |
| ggplot2（応用：facet / theme / scale） | facet / theme / scale_* による ggplot2 応用。 |
| ggplot2（基本グラフ） | Grammar of Graphics に基づくレイヤー型グラフ構築。 |
| if / else if / else / ifelse() | スカラー条件分岐の if/else とベクトル条件分岐の ifelse()。 |
| list()（基本操作） | 異なる型を格納できるリストの作成と [[]] / $ によるアクセス。 |
| lapply() / sapply()（リスト操作） | lapply()・sapply()・vapply() によるリスト操作。 |
| unlist()（リストからベクトルへ） | unlist() でネストしたリストをフラットなベクトルに変換。 |
| matrix()（行列の作成） | matrix() による2次元数値データ構造の作成と確認。 |
| %*% / t() / solve()（行列演算） | %*%・t()・solve() による行列積・転置・逆行列の演算。 |
| |>（パイプ演算子） | データ処理を左から右へ連鎖させるパイプ演算子 |> と %>%。 |
| plot()（基本グラフ） | 散布図・折れ線グラフなどを描く汎用プロット関数 plot()。 |
| png() / pdf() / svg()（グラフの保存） | png()・pdf()・svg() でグラフをファイルに保存する手順。 |
| hist() / boxplot() / barplot() | hist()・boxplot()・barplot() による基本グラフの描画。 |
| print() / cat() | print() と cat() の動作の違いと用途の使い分け。 |
| save() / saveRDS()（オブジェクト保存） | save() と saveRDS() でオブジェクトを保存・復元。 |
| read.csv() / write.csv() | read.csv() でCSV読み込み、write.csv() で書き出し。 |
| readline() / scan()（標準入力） | readline() で1行入力、scan() で複数値を読み込む。 |
| readr（ファイル読み込みパッケージ） | tidyverse の readr による高速・安全なファイル読み込み。 |
| renv（再現可能な実行環境） | renv でプロジェクトごとのパッケージバージョンを固定。 |
| set.seed() / sample()（乱数制御） | set.seed() で乱数を再現し、sample() で無作為抽出。 |
| NA / NULL / NaN / Inf（特殊な値） | NA・NULL・NaN・Inf の意味の違いと検出・処理方法。 |
| sprintf()（書式付き文字列） | sprintf() による書式付き文字列の生成と数値フォーマット。 |
| mean() / var() / cor()（基本統計量） | mean()・var()・cor()・table() で基本統計量をすぐに計算。 |
| paste() / nchar() / substr()（文字列操作） | paste()・nchar()・substr() による文字列操作。 |
| grep() / grepl() / sub() / gsub()（パターン操作） | grep() / gsub() などによる正規表現検索と置換。 |
| strsplit() / trimws() / toupper() / tolower() | strsplit() で分割、trimws() で空白除去、大文字小文字変換。 |
| stringr（文字列操作パッケージ） | 統一された str_* 関数で文字列操作する tidyverse パッケージ。 |
| switch()（多分岐） | switch() による文字列キーまたは整数インデックスの多分岐。 |
| t.test() / lm()（t検定・線形回帰） | t.test() で平均差を検定し、lm() で線形回帰モデルを構築。 |
| pivot_longer() / pivot_wider()（縦横変換） | pivot_longer() と pivot_wider() で縦横変換。 |
| class() / is.*() / as.*()（型確認・変換） | class()・is.*()・as.*() による型の確認と変換。 |
| ベクトルの算術演算とリサイクルルール | ベクトル演算の要素単位適用とリサイクルルールの仕組み。 |
| c() / seq() / rep()（ベクトルの作成） | c()・seq()・rep() によるベクトルの作成と等差数列・繰り返し。 |
| sum() / mean() / median() / sd()（統計関数） | sum()・mean()・median()・sd() など統計関数群。 |
| 論理ベクトルと条件抽出 | 論理演算子でベクトルを評価し [ ] で条件に合う要素を抽出。 |
| names()（名前付きベクトル） | names() で各要素に名前を付け、名前でアクセスする仕組み。 |
| ベクトルのサブセット | 数値インデックス・論理ベクトル・要素名による [ ] サブセット。 |
| while / repeat | while で条件ループ、repeat で無限ループ＋break による制御。 |
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