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# 狩野裕・三浦麻子 (2002). AMOS, EQS, CALISによるグラフィカル多変量解析――目で見る共分散構造分析　第2版　現代数学者　
 # p2, 表1のデータより
kk <- c(89,99,128,98,52,47,40,39,38,48,27,23) # 価格
sk <- c(4.3,1.9,5.2,5.1,4.0,4.8,8.7,8.2,3.3,3.9,8.2,7.2) # 走行距離
jn <- c(5,4,2,3,6,8,7,7,10,6,8,8) # 乗車年数
skn <- c(24,18,13,4,15,24,3,6,14,0,24,24) # 車検
dat <- data.frame(kk, sk, jn, skn)
dat2 <- scale(dat)

summary(lm(kk~jn))

library(lavaan) # 残念ながら、相関行列をデータとしてうけとることはできないらしい
# p15、パス解析モデル1
model1 <- '
 sk ~ jn
 kk ~ sk + skn
'

model1sc <- '
 sk ~ jn
 kk ~ sk + skn
'

# p16、パス解析モデル2
model2 <- '
 sk ~ jn
 kk ~ sk + skn + jn
'

model2sc <- '
 sk ~ jn
 kk ~ sk + skn + jn
'

fit1 <- sem(model1, data=dat)
fit1sc <- sem(model1sc, data=dat2)
fit2 <- sem(model2, data=dat)
fit2sc <- sem(model2sc, data=dat2)
summary(fit1)
summary(fit1sc)
summary(fit2)
summary(fit2sc)

参考
Rosseel, Y. lavaan: an R package for structural equation modeling and more

libcdt-4.dllがない　などと言われて放置していたRgraphvizのインストール
こちらのページとこちらのページを参考にした。感謝

以下自分の覚書 (ほぼ上のリンクのコピペ)

1. http://www.graphviz.org/pub/graphviz/stable/windows/ より、graphviz-2.20.3a.msiをダウンロードしてインストール
## 以下、WindowsVistaでの設定
2. コントロールパネル -> システム -> システムの詳細設定 -> 詳細設定タブ -> 環境変数ボタン　クリック
3. "システム環境変数" (下側) で"新規" をクリック
4. "変数名" には  Path 
"変数値" には  C:\Program Files\Graphviz2.20\bin\ 
と入力。その後OK連打
5. コンピュータを再起動
## WindowsVistaの設定終了
6. Rを起動。コンソールに以下をコピペしてRgraphvizをインストール
  source("http://bioconductor.org/biocLite.R");biocLite("Rgraphviz")

## ためしてみよう
library("Rgraphviz")
set.seed(123)
V  <-  letters[1:10]
M  <-  1:4
g1  <-  randomGraph(V,  M,  0.2)
g1  <-  layoutGraph(g1)
renderGraph(g1)


## 以下、インストールできた環境
> sessionInfo()
R version 2.11.1 (2010-05-31)
i386-pc-mingw32

locale:
[1] LC_COLLATE=Japanese_Japan.932  LC_CTYPE=Japanese_Japan.932  
[3] LC_MONETARY=Japanese_Japan.932 LC_NUMERIC=C                 
[5] LC_TIME=Japanese_Japan.932   

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

other attached packages:
[1] Rgraphviz_1.26.0 graph_1.26.0   

loaded via a namespace (and not attached):
[1] tools_2.11.1

x <- rnorm(1000)

## 正規性の検定
hist(x)
qqnorm(x)
qqline(x)
shapiro.test(x) # p > .05なら正規分布

ks.test(x=x, y="pnorm", mean=mean(x), sd=sd(x))

## ks.testは「2群の分布が等しい」という帰無仮説を検定するもの。正規性の検定の場合、yに正規分布を指定している
x2 <- rexp(1000) # 正規分布じゃないやつ
ks.test(x=x, y=x2)


## 多変量正規性
library(mvnormtest)
data(EuStockMarkets)
C <- t(EuStockMarkets[15:29,1:4])
mshapiro.test(C)

semとか色々できるパッケージ
lavaan
http://lavaan.ugent.be/

マニュアルpdf (CRAN)
ユーザーガイド (著者HP)

x <- factor(c(c(10, 20, 30), "AA"))
x

x[x=="AA"] <- NA
mean(x) # 因子なのでエラー
x2 <- as.numeric(as.character(x))
x2
mean(x2, na.rm=T)