参考文献

Rについての教科書

R-tips(舟尾暢男 2016)

まずは、R-tipsから紹介します。R-tipsは2020年ぐらいまではWeb上で見ることができていた、Rの入門にちょうどいいホームページでした。かなり昔から教科書としても販売されていました。Rのプログラミングから統計の基礎まで網羅しており、入門編として必要十分な内容を備えています。

Rで楽しむ統計(奥村 and 石田 2016)

Rで楽しむ統計はもう少し統計よりの内容になった、Rの入門の教科書です。著者の奥村先生のホームページにはRのスクリプトを含む情報がたくさんあり、昔からお世話になっていたものです。

Rによるやさしい統計学(山田, 杉澤, and 村井 2008)

こちらも統計よりに近い内容の教科書です。内容はかなり統計よりになっていますが、平易な文章で書かれており、理解しやすいと思います。

Rによるデータサイエンス(金 2017)

こちらも基礎からRを学べる教科書です。上記の教科書よりかなり最近に書かれたものです。

私たちのR ベストプラクティスの探求(宋 and 矢内 2020)

Web版の教科書ですが、Rのプログラミング言語とした面について詳しく説明された教科書です。Web版でタダで読めますので、まずはこれでRに触れてみるのがよいでしょう。このテキストでは説明していないQuartoやRmarkdown、Webスプレイピングなどにも触れています。

生物統計学

こちらは昔からお世話になっている、Rに関する統計学的手法を取りまとめたホームページです。こちらを一通り読み通せば、Rや統計について一通りフォローできる内容になっています。

からだにいいもの

表題はともかく、このブログは10年ほど前からいろいろなRのライブラリを紹介し続けてくれているページとなっています。

実践的データサイエンス

こちらはUryuさんという方が書かれているものです。どちらかというとRというよりはデータサイエンスの基礎を押さえたものとなっており、内容は入門編としては少し難しめとなっています。

R for Data Science(Wickham, Mine, and Grolemund 2023)

英語の教科書では、まずHadley WickhamのR for Data Scienceを読んでみるのが良いでしょう。日本語版も英語の書籍版もありますが、Webサイトから読むと無料で利用できます。Hadley Wickhamはこの他にもWebで教科書を複数公開しており、英語さえできれば教科書を買うことなくRを学ぶことができます。

An Introduction to R

日本語版

RのマニュアルもRを学ぶ上で参考になるでしょう。最新のRの使い方（tidyverseやQuarto、Shinyなど）についての記載はありませんが、Rの基礎については十分に説明がされています。日本語版のマニュアルもあるため、一目通しておくとよいでしょう。

Hands-On Programming with R

英語のテキストは無数にあります。上に入門編のテキストから2つを紹介しておきます。日本語のテキストは少なく、どうしても落穂ひろいしてしまうことになりがちですが、英語さえできればほぼ無料で一通りRを学ぶことができます。

ggplot2

Rグラフィックスクックブック(Chang 2019)

ggplot2の教科書では、このRグラフィッククックブックに目を通すのがよいでしょう。ちょっと分厚いですが、ggplot2の端から端までよく記載されている教科書です。

ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis(Wickham 2016)

英語でもよければこちらのHadley Wickham謹製の教科書を読むのがよいでしょう。無料で読めますし、紙の媒体が欲しければAmazonでペーパーバックを購入することもできます。

plotly

Rによるインタラクティブなデータビジュアライゼーション: 探索的データ解析のためのplotlyとshiny(Sievert and 株式会社ホクソエム 2022)

plotlyに関してはほとんど日本語の資料がないのですが、こちらの教科書はかなり良く書かれていてわかりやすいものとなっています。Webアプリケーション作成ライブラリであるShinyについても少し紹介されています。

統計

統計学入門（基礎統計学Ⅰ）(東京大学教養学部統計学教室 1991)

統計の教科書の1冊目には、とりあえずこの教科書を選んでおくと問題ないでしょう。基礎からきちんと説明がされていて、常に手元に置いておくとよい教科書の一つです。東京大学教養学部統計学教室が出版している教科書には他にも2冊ありますので、一通り目を通すだけでも勉強になると思います。

データ分析に必須の知識・考え方　統計学入門(阿部真人 2021)

統計学入門よりもう少し簡単な内容で、入門編として読みやすい教科書です。統計も何も知らない方が読んでも読みやすい内容になっています。同様のデザインの教科書がソシムのデータサイエンスというシリーズで出版されており、どれも読みやすく理解しやすい内容となっています。

統計学入門

こちらも昔からお世話になっているホームページで、統計の基礎的なことでわからないことがあればとりあえずココで確認することが多いです。著者は統計の教科書も数冊書かれています。

R基本統計関数マニュアル

Rで統計を行うのであれば、とりあえずこのマニュアルに目を通すとよいでしょう。やや長いですが、基礎的な統計に関する関数の説明はほぼすべて記載されています。

回帰

データ解析のための統計モデリング入門(久保 2012)

回帰について基礎から理解したいなら、とりあえずこの教科書を読むとよいでしょう。MCMCに関してはWinBugsという、2006年に開発が終わって、今ではあまり使われていないソフトウェアが紹介されていますが、内容をStanに読み替えれば今でも十分に役に立つ教科書です。

統計モデルと推測(松井秀俊 and 小泉和之 2019)

こちらはもう少し最近になって出版された教科書です。統計モデルというのは統計を扱ったことがないとよくわからない概念なのですが、こちらを一通り読めばある程度把握できると思います。

Generalized Additive Models: An Introduction with R(Wood 2017)

Generalized Additive Model（GAM、一般化加法モデル）はかなり複雑で、何をやっているのかよくわからない非線形回帰モデルの一つですが、この教科書では入門から計算の要点、mgcvの使い方まで一通り説明されています。GAMの日本語の教科書はあまりなく、この教科書ほど内容が充実しているものは無いように思います。ただし、内容はかなり難しく、行列演算がわからないと何を書いているのかわからない部分も多いです。しかし、現状この教科書より分かりやすいものも無いので、興味のある方は挑戦してみるとよいでしょう。

時系列分析

時系列分析と状態空間モデルの基礎: RとStanで学ぶ理論と実装(馬場真哉 2018)

時系列の基礎から応用まで、一通りすべて説明されている教科書です。時系列についてとりあえず一冊買うなら、これを買って試してみるのがよいでしょう。

Rとstanではじめる　心理学のための時系列分析入門(小森政嗣 2022)

上の教科書よりもう少しとっつきやすい感じの教科書がこちらです。ただし、たどり着くところは上の教科書よりやや難しめです。

生存時間解析

Applied Survival Analysis Using R(Moore 2016)

生存時間解析を行うことはほとんどないですし、耐久性試験やがんの第II、III相治験にでも関わらない限りそれほど学ぶ理由もないと思うのですが、Rに関連して一冊読むならこの教科書が一番簡単で理解しやすいと思います。もちろん英語の教科書ですが、内容はそれほど難しくなく、生存時間解析の基礎についてRのスクリプトと共によく説明されています。

地理空間情報

Geocomputation with R

こちらも地理空間情報の取り扱いについて解説した教科書です。英語の原語版はこちらです。まだまだ情報が少ないsfパッケージの説明、leafletといった地理空間を取り扱うグラフィックライブラリの説明等の内容が充実しています。

実践Data Scienceシリーズ Rではじめる地理空間データの統計解析入門(村上 2022)

こちらは地理空間情報だけではなく、地理情報を用いた統計の手法を説明した教科書です。地理空間統計には興味があるのですが、あまりにもデータに触ることがないため知識がなく、このテキストにも記載はしていません。この教科書を読むと地理空間統計についてイメージしやすくなるのではないかと思います。

ネットワーク解析

ネットワーク分析第2版 (Rで学ぶデータサイエンス 8) (鈴木 2017)

Rでネットワーク解析を学ぶのであれば、とりあえずこれを1冊読むとよいでしょう。Rのネットワーク解析ライブラリであるsnaとigraphの両方について、ネットワーク解析の意味や手法を交えて基礎から詳しく記載されています。特にsnaについてはネット上にも情報が落ちていないので、きちんと学ぶのであれば他に選択肢がないように思います。ただし、同じ手法をsnaとigraphを用いて並行して説明されているので、やや読みにくい印象があります。

Rmarkdown・Quarto

再現可能性のすゝめ (Wonderful R 3) (高橋康介. and 石田 2018)

Rmarkdownについて一冊読むのであれば、この教科書が初心者でも読みやすいでしょう。RstudioとRmarkdownを用いた手法が一通り説明されています。やや独特の言い回しが多いので気になるかもしれませんが、手元に置いておけばRでのレポート制作の役に立つでしょう。

Rmarkdownについての教科書は他にも数冊出ていますので、手に取ってみて肌に合うものを読んでみるとよいと思います。

R Markdown: The Definitive Guide (J. J. Allaire and Grolemund 2023)

英語でも良ければR markdownの開発者であるDr. Yihui Xie謹製のこちらの教科書を読むのが良いでしょう。この教科書を含め、Posit.ioが公表している教科書はほぼすべてbookdownパッケージ(Xie 2024, 2016)、もしくはこの機能を引き継いだQuartoで作成されています。このR入門もQuartoで作成している教科書です。bookdownで作成された教科書の一覧も公開されていますので、R markdownだけでなく他のRの教科書を探すのにも便利です（ただし、日本語のものは上で紹介したものを除き、ほとんどありません）。

Quartoについてはあまり良い教科書がありません。QuartoのGuideを読むのが最も簡単に学ぶ方法だと思います。34章や上で紹介した日本語の教科書(宋 and 矢内 2020)から入門するのが最もよいでしょう。

Shiny

RとShinyで作るWebアプリケーション(梅津 and 中野 2018)

RでWebアプリケーションを作成するためのライブラリであるShinyに関する教科書は、特に日本語ではほぼありません。現状これがほぼ唯一の教科書で、Shinyについて学ぶのであればとりあえずこれを読むことになります。唯一の教科書ですが、内容は非常に充実していて、一通り読めば簡単なアプリケーションであればすぐに作成することができます。Shinyを用いれば（統計に関するWebアプリケーションを作る場合）、RubyのRailsや、PythonでDjangoやFlaskなどを学ぶよりも遥かに簡単にWebアプリケーションを作成することができます。とは言ってもPythonにはStreamlitという同等のフレームワークが開発されているため、ShinyよりStreamlitの方が主流になっていくのかもしれません。

その他

RとStanで始めるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門(馬場真哉 2019)

ベイズ統計入門としてはかなり読みやすい教科書になっています。上記の「データ解析のための統計モデリング入門」と共にベイズ入門編としてとても良い教科書だと思います。

StanとRでベイズ統計モデリング(松浦 and 石田 2016)

ベイズ入門後はこちらを読むとよいでしょう。具体的にベイズ統計でどのようなことができるのか、イメージするのに最適です。

岩波データサイエンス Vol.1~6(岩波データサイエンス刊行委員会 2015)

岩波データサイエンスシリーズは全6冊の薄めのテキストです。6冊それぞれにテーマ（ベイズとMCMC、自然言語処理、因果推論、地理空間、スパース、時系列）があり、テーマに基づいた解説がされています。教科書と連動したページもあります。比較的手に取りやすいので目を通しやすいテキストですが、内容は難しめです。

欠測データ処理(高橋将宜. and 渡辺 2017)

データの欠測とそれを補完する手法についてまとめた教科書です。欠測データを埋めるというのは通常の分析ではそれほど行われないと思うのですが、治験ではLOCFやBOCF、回帰モデルを用いた補完などの欠測データ補完が昔からよく用いられています。この教科書ではRを利用した欠測データの補完について解説されています。

Lead2Amazon

上記の教科書のReferenceは大体このページを利用してbibtexに変換して登録しています。ですので、Referenceのリンクは大体Amazonの販売ページに繋がっています。このテキストを読むことで、教科書の売り上げが1冊でも増えればいいなと思います。

(Rで)マイクロアレイデータ解析

Rの入門時にお世話になったページです。生物系でかつ、マイクロアレイやHiSeqを用いるような方以外にはあまり必要のないものですが、実際の多変量解析で必要となる様々な手順が記載されています。

実行環境

sessionInfo()

R version 4.4.0 (2024-04-24 ucrt)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64
Running under: Windows 11 x64 (build 22631)

Matrix products: default


locale:
[1] LC_COLLATE=Japanese_Japan.utf8  LC_CTYPE=Japanese_Japan.utf8   
[3] LC_MONETARY=Japanese_Japan.utf8 LC_NUMERIC=C                   
[5] LC_TIME=Japanese_Japan.utf8    

time zone: Etc/GMT-9
tzcode source: internal

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] htmlwidgets_1.6.4 compiler_4.4.0    fastmap_1.2.0     cli_3.6.2        
 [5] tools_4.4.0       htmltools_0.5.8.1 rstudioapi_0.16.0 rmarkdown_2.27   
 [9] knitr_1.46        jsonlite_1.8.8    xfun_0.48         digest_0.6.35    
[13] rlang_1.1.3       evaluate_0.23

文献

以下は文献のリストとなります。

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Atkins, Aron, Toph Allen, Hadley Wickham, Jonathan McPherson, and JJ Allaire. 2024. Rsconnect: Deploy Docs, Apps, and APIs to ’Posit Connect’, ’Shinyapps.io’, and ’RPubs’. https://CRAN.R-project.org/package=rsconnect.

Bache, Stefan Milton, and Hadley Wickham. 2022. Magrittr: A Forward-Pipe Operator for r. https://CRAN.R-project.org/package=magrittr.

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Chen, Tianqi, Tong He, Michael Benesty, Vadim Khotilovich, Yuan Tang, Hyunsu Cho, Kailong Chen, et al. 2023. Xgboost: Extreme Gradient Boosting. https://CRAN.R-project.org/package=xgboost.

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