[R]ベクタというデータ型

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ベクタは数列の形をしたデータ

ここでは複数個のデータが集まったベクタという概念を理解して下さい。

 

ベクタを具体的な例で言うと、複数人の患者から得られた体重のデータを1つの変数として扱うことができます。

 

5人の患者からそれぞれ次のデータが得られたとします。

 

Aさん:58kg
Bさん:79kg
Cさん:46kg
Dさん:60kg
Eさん:61kg

 

このデータを一つの変数として扱うときにベクタとします。

 

ベクタを作る一番基本的な方法はc()を使う方法です。

 

上記の患者データならこのようにするとベクタとして扱うことができます。

 

weight <- c(58, 79, 46, 60, 61)
weight
# [1] 58 79 46 60 61

 

ベクタデータをweightとという変数として保存しました。

 

()の内側はそれぞれのデータを半角数字でカンマ区切りにして入力します。

 

ベクタとして保存したデータは色々な計算を一括して行うことができます。

 

例えば上記の体重データの平均値を求めたいときはmean()関数を次のように使います。

 

mean(weight)
# [1] 60.8

 

関数を変えれば他にもvar()で分散を求めたり、median()で中央値を求めたりすることができます。

 

この他にベクタの特徴としてはそれぞれの値に対して簡単に計算ができるという点です。

 

例えば、この体重データを全てg(グラム)単位に変換したいときは、それぞれのデータを1000倍することになります。

 

これを実行するには次のようにすれば一度に計算できます。

 

weight * 1000
# [1] 58000 79000 46000 60000 61000

 

もし計算結果を保存して別のデータとして利用したいのであれば代入記号を使って変数として保管します。

 

weight.g <- weight * 1000
weight.g
# [1] 58000 79000 46000 60000 61000

 

変数には.(ドット)を使うことができるので、このように活用すると区別をつけやすくて便利です。

ベクタを2つ組み合わせる

体重のデータだけではそれぞれの体重を評価するのは難しいので、身長のデータと組み合わせてそれぞれの体重を評価してみます。

 

具体的にはBIM(ボディマスインデックス)という肥満度の指標を求めてみます。

 

[R]ベクタというデータ型

 

BMIはメートル単位の身長の2乗でキログラム単位の体重を割ると求められるので、ここではメートル単位の身長データを作成します。

 

Aさん:1.64m (164cm)
Bさん:1.73m (173cm)
Cさん:1.55m (155cm)
Dさん:1.80m (180cm)
Eさん:1.49m (149cm)

 

ベクタは同じようにc()で作成します。

 

height <- c(1.64, 1.73, 1.55, 1.80, 1.49)
height
# [1] 1.64 1.73 1.55 1.80 1.49

 

実際にBMIを求めるには公式通りに当てはめて入力します。

 

BMI <- weight / (height)^2
BMI
# [1] 21.56454 26.39580 19.14672 18.51852 27.47624

 

これで全ての患者のBMIを一度に求めることができました。

 

ベクタ同士の計算の場合は2つのベクタの1番目の要素同士、2番めの要素同士、・・・と言う具合にそれぞれの要素同士が計算されていきます。

 

この仕組のお陰でそれぞれの患者の体重と身長のデータが関連付けられているような動作をしました。

 

関連のないデータを扱うことはできませんが、集団のデータ解析を行う上ではベクタという概念が重要です。

c()以外のベクタの作り方

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