Applied Statistics and Data Mining

大学院講義。

このファイル(昨年の課題)に収められたコードがすべて動くような環境を整えて下さい。

まずはRをダウンロードしてインストールします。CRANは、Rの開発組織が運営しているウェブサイトで、ここからのダウンロードは、とりあえず信用しても良いです。

• WindowsかMac OX Sなら、まずCRANにアクセスして下さい。
  1. Windowsなら、“Windows”の文字をクリックし、次に現れるページで“base”をクリックすると、“Download R X.Y.Z for Windows”という文字が見つかるので、それをクリックしてダウンロードし、実行する。
  2. Mac OS Xなら、“Mac OS X”の文字をクリックし、次に現れるページで “R-X.Y.Z.pkg (latest version)“という文字が見つかるので、それをクリックしてダウンロードし、実行する。
• Linuxなら、次の2行のどちらかが、インストールしてくれます。sudoが必要かも。

  yum install R R-*
  apt-get install r-base

次に、Rを起動して、必要なパッケージを追加します。今回は次の一つだけ。

• survivalパッケージをインストールするには、次の一行を実行します。

  install.packages(pkgs=c("survival"), repos='http://cran.md.tsukuba.ac.jp/')

この後、このファイルにあるコードをすべて実行してみてください。問題無く実行でき、赤い文字などでエラー(Error)やワーニング(Warning)が表示されなければ、成功です。

もしワーニングやエラーが表示されたら、山本まで、表示されたエラーメッセージなど、Rの出力画面の情報と共に、連絡を下さい。(ただし、メールアドレスの_at_は”@“に取り替えて、送信してください。)

この大学には、プライベートIPアドレスを持つPCが多くあります。それらには、NATルータやファイアウォールを介してインターネットに接続されているものと、NATルータなどは介さずにProxyサーバと呼ばれるサーバを経由してインターネットには接続せずに間接的に利用しているものがあります。以下は、この後者で発生する不具合への対応です。

プライベートIPアドレスを持ち、NATルータを介していないコンピュータからは、インターネットに直接アクセスすることはできず、PROXYを通す必要があります。 Windowsの場合は、Rを起動する際に

C:\Program Files\R\R-X.Y.Z\bin\Rgui.exe  (Xはバージョン、Yはメジャーリビジョン、Zはマイナーリビジョン)

となっているスタートメニュー内のショートカットの代わりに

"C:\Program Files\R\R-X.Y.Z\bin\Rgui.exe" --internet2

というショートカットを新たに作ると、

〔コントロールパネル〕→〔ネットワークとインターネット接続〕→〔インターネットオプション〕→〔接続〕→〔LANの設定〕→〔プロキシサーバー〕

で設定したプロキシを使用できます。

ダウンロードしたrats.datは、改行コードがUNIX用になっているため、一度、ブラウザで開いた上で、すべてをコピーし、メモ帳などに貼り付けてから、rats.datとして保存しないと、Rで読み込む際にエラーとなることがあります。

LaTeXで書いたテキストをdvipdfmxでPDFに変換すると、なぜか「~」の記号のフォントが、置き換えられてしまいます。見た目はほとんど変わりませんが、半角の「~」では無くなっています。改行コードが余計につくこともあります。 テキストのコードをそのままRに貼り付けると、プログラムとして認識できない文字が入力されたことになりますので、「~」は半角文字で打ち直すようにして下さい。 問題なく動作するコードを下に記します。

dimnames(rats)[[2]] <- c("id","start","stop","status","enum","trt")
rats$rtrunc <- rep(NA, nrow(rats))
rats$tstatus <- ifelse(rats$start == 0, 1, 2)
rats[1:12, c("id","start","stop","status","rtrunc","tstatus","enum","trt")]

NPfit <- coxph(Surv(start,stop,status)~1, data=rats, subset=(trt==0),method="breslow")
KM <- survfit(NPfit, type="aalen")
NA.MF <- data.frame(time=c(0,KM$time), na=-log(c(1,KM$surv)))
plot(NA.MF, type="l")

NPfit <- coxph(Surv(start,stop,status)~1, data=rats, subset=(trt==1),method="breslow")
KM <- survfit(NPfit, type="aalen")
NA.MF <- data.frame(time=c(0,KM$time), na=-log(c(1,KM$surv)))
lines(NA.MF, type="l")

NPfit <- coxph(Surv(start, stop, status)~trt, data=rats, method="breslow")
summary(NPfit)
KM <- survfit(NPfit, type="aalen")
NA.MF <- data.frame(time=c(0,KM$time), na=-log(c(1,KM$surv)))
plot(NA.MF)

NPfit <- coxph(Surv(start, stop, status)~trt+cluster(id), data=rats, method="breslow")
summary(NPfit)
KM <- survfit(NPfit, type="aalen")
NA.MF <- data.frame(time=c(0,KM$time), na=-log(c(1,KM$surv)))

library(survival)