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この演習はコースの一部です
この最初の章では、R のプログラミング環境に慣れていきます。ヘルプの参照方法、データセットの読み込み、パッケージを追加して機能を拡張する方法を学びます。abalone データセットを使い、dplyr のワークフローで記述統計を取り、ggplot2 で役立つ可視化を作成し始めます。
R の環境に慣れたら、次はデータオブジェクトを扱う R の多様性をさらに深めます。abalone データセットで変数を作成・変更する方法を学びます。ggplot2 による可視化スキルを活用して、abalone データ内のエラーを見つけ、分析やモデリングに使える最終的なクリーンデータを作成します。
データセットをクレンジングしたら、次は探索です。第3章では、記述統計の算出、変数間の関連（例：相関）の探索、二変量の統計検定（例：t 検定やカイ二乗検定）を行います。さらに、二変量の関連や群間比較の検定結果を示すグラフも作成します。
最終章では、R で最も汎用性の高いデータオブジェクト型の一つであるリストの扱い方を学びます。これにより、記述統計・関連分析・群間比較の計算結果を保存・操作できるようになります。さらに、R での ANOVA（分散分析）と線形回帰の実行方法も学びます。仕上げの演習では、習得したスキルを総動員して、性別・サイズ・重量測定から abalone の年齢を予測する最適なモデルを作成します。
現在の演習