廣江友哉
学籍番号：2125178
git clone https://github.com/tomoyahiroe/replication-project.gitで、このリポジトリを自分の環境に落とす- R のバージョンを 4.3 以上にする
- 以下のコードを、R RISP 環境もしくは RStudio コンソールで実行
source("src/admin/packages/admin.R")
source("src/admin/master/admin.R")src/build/[各課題フォルダ]/output/に最新のデータが rda 形式で生成されます。- 最終的なデータは、
src/build/master/output/master.rdaに格納予定です。
本来は .gitignore した方が良いと思うのですが、課題で結果のデータがあらかじめ github に上がっていた方が確認しやすいかなと思ったので、output フォルダにはあらかじめ自分が実行した結果得られたデータが格納されています。
出題時にいただいたmaster.csvファイルは、/src/build/master/output/master.csv に保存しています。本来自分がデータの整形をしていたらこのパスにデータが格納されているはずなので、このようにしました。
src/report/problem_set_2.pdf
- master.csv の整形
src/build/table_1/code/build.R - 記述統計
src/analyze/code/descriptive_statistics/* - 回帰分析
src/analyze/code/regression_analysis/analyze.R
- blank_result ブランチへ移動
画像などのデータを削除してあるブランチです。コードの挙動を確かめるのに使えると思います。
git checkout -b blank_result
git pull origin blank_result
- (できれば CLI で replication-project まで移動して R を実行)
最初に R セッションを開始すると、めちゃくちゃパッケージのインストールが始まります。(多分)
R
source("src/admin/master/admin.R")
上記のコードを実行すれば、必要な画像等のデータは output フォルダ内に出現するはずです。
- 表
src/analyze/output/table/* - 図
src/analyze/output/figure/*
src/report/problem_set_3.pdf
src/analyze/code/problem_set_3/*
Problem_Set_2 と同じです。
- 表
src/analyze/output/table/* - 図
src/analyze/output/figure/*
- renv と pacman
プロジェクトごとにパッケージを管理し他者と環境を共有するために renv パッケージを使用しています。また、煩雑な依存関係周りのエラーが減ることを祈って pacman パッケージを使用しています。
- .Rprofile ... セッション開始時に実行されます。
renv のアクティベートと、初期化ファイルを読み込んでいます。
source("renv/activate.R")
# source("src/admin/packages/admin.R")
source("src/admin/initialize/admin.R")
ファイルの中身は以下の通りで、Peanuts Data Projectを参考にしました。 個人的に追加したのは、perepare_japanese()でプロット内の日本語の文字化けを防ぐために、google-font を使用しています。
main <- function(){
set_error_to_English()
prepare_packages()
prepare_japanese()
}
set_error_to_English <- function(){
Sys.setenv(LANG = "en_US.UTF-8")
}
prepare_packages <- function(){
renv::restore()
#devtools::update_packages(packages = TRUE)
library(magrittr)
library(here)
# tinytex::install_tinytex()
ggplot2::theme_set(ggplot2::theme_light())
options(box.path = here::here("src/admin"))
}
prepare_japanese <- function() {
## Loading Google fonts (https://fonts.google.com/)
sysfonts::font_add_google("Gochi Hand", "gochi")
sysfonts::font_add_google("Schoolbell", "bell")
## Automatically use showtext to render text
showtext::showtext_auto()
}
main()
- box パッケージと
src/admin/functions/*
src/admin/functions/* に使い回せそうな関数を定義して、box パッケージを使用して別ファイルで使用できるように設定しています。
これもPeanuts Data Projectを参考にしました。
box パッケージの設定は、先ほどの初期化ファイルで行なっています。
master.csv の整形のために作成しました。
src/build/table_1
├── code
│ └── build.R
└── output
└── intermediate.csv
code フォルダ内に、descriptive_statistics, regression_analysis, problem_set_3という 3 つのフォルダがあります。
それぞれ、Problem_Set_2 の a、b, Problem_Set_3 に対応しています。
src/analyze/code
├── descriptive_statistics
│ ├── 4yr_gradrate_trend
│ │ └── analyze.R
│ ├── scatter_plot
│ │ └── analyze.R
│ ├── semester_rate_trend
│ │ └── analyze.R
│ └── table
│ └── analyze.R
├── problem_set_3
│ ├── 01_simulate
│ │ └── analyze.R
│ ├── 02_estimate
│ │ ├── analyze.R
│ │ ├── histgram
│ │ │ └── analyze.R
│ │ ├── kdensity
│ │ │ └── analyze.R
│ │ └── quantile_regression
│ │ └── analyze.R
│ └── 03_nonlinear
└── regression_analysis
└── analyze.R
latex で書いたレポートをコンパイルして pdf にしています。
src/report
├── problem_set_2.pdf
├── problem_set_2.synctex.gz
├── problem_set_2.tex
├── problem_set_3.pdf
├── problem_set_3.synctex.gz
├── problem_set_3.tex
└── report.synctex.gz
github.com/AlDanial/cloc v 1.98 T=0.06 s (470.0 files/s, 702276.1 lines/s)
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Language files blank comment code
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CSV 3 0 0 42361
R 23 141 176 457
TeX 3 67 4 123
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SUM: 29 208 180 42941
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