このページはひょっこり統計にアップし、Google Colab への導入に用いる。

1 Google Colab とは.

Google Colaboratoryは、Googleが提供している研究用の開発環境です。この開発環境ではPythonやRが利用でき、ファイルはGoogle Drive に保存されます。

Google Colabではノートブックの各セルにコードを記述していきます。データ分析に必要なパッケージが揃っており、Googleアカウントを持っていればすぐに利用できます。（無料版には容量や時間の制限があります）

1.1 接続方法.

googlecolabと検索しGoogle Colaboratory へようこそをクリック.
「ノートブックを開く」という画面になりますが、一旦キャンセルをクリックします.
「Colab へようこそ」のページで概要の説明があり、左にこのページの目次が表示されています.
ランタイムから「ランタイムのタイプを変更」をクリックすると、デフォルトではPythonになっていることが分かります.

1.2 Colab ノートブック.

Colab ノートブックは Google のクラウドサーバーでコードを実行します。そのため、パソコンの性能にかかわらず、GPU や TPU など Google ハードウェアの優れた機能を活用できます.

Google Colabのノートブックで、Rのプログラムコードを体験することができます。
デフォルトではPythonになっているので、ノートブックのランタイムのタイプをPython3からRに変更してください。.
統計塾の専攻科ページはコードを省かずに表示してあり、コードを Copy & Paste してプログラムを実行することができます。

Google Colabでプログラムの練習はできますが、レポートにまとめるには RStudio Cloud でRマークダウンを使う必要があります。
（Pythonでレポートを作るにはjupyter notebookを使う必要があり、RStudio Cloudで New Jupiter Project を選ぶ必要があります）.

2 情報科学.

サイトのコードから主要なものを選んで演習します.
下記項目のコードを Colab ノートブックに Copy & Paste して実行しましょう.

2.1 第１章.

2.1.1 hist.

2.1　c()内のデータを a とおく.
2.2　hist(a)でも十分動く。breaksは境目、borderは棒の枠色、axpは軸の目盛.
2.3　str() はどんな数値が格納されているか表示。h$mids はヒストグラムの階級値.
2.4　prob=T とすると縦軸は確率になる.

2.2 第２章.

2.2.1 rpois.

4.2.1　平均3.5 でポアソン分布に従う乱数を1000個出力します.
x <- rpois(1000, 3.5)　1000個の乱数をxとします.
head(x)　1000個のうち、はじめの6個を表示します.
head(x,100) とすると100個のデータが表示されます.
median(x) 中央値が表示されます.
table(x)　1000個のデータの度数分布表が出力されます.
names(which.max(table(x)))　度数が最大の階級値が表示されます.
h <- hist(x,prob=T)　ヒストグラムを表示、縦軸は確率です.
abline(v =　)でグラフの中に縦線を追加できます.

2.3 第３章.

2.3.1 dnorm.

6.1　dnorm(x, 5, 2) は平均5,標準偏差2 の正規分布関数であり、curveは関数のグラフを表示します. xlim,ylim はグラフの表示範囲を指定します.

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