0. パッケージの読み込み

本稿はRの基本操作とtidyverseパッケージによるデータハンドリングができることを前提としている。tidyverseパッケージを用いたデータ処理については、以下の書籍などを参照。

使用するパッケージは以下のとおりである。GAMの実行は主にgamパッケージ(Hastie and Hastie 2018)を用い、結果の作図についてはggplotパッケージでGAMの結果を可視化することに特化したgratiaパッケージを用いる。

## GAM
library(mgcv)
library(gamlss)
library(gratia)
library(gstat)
library(MASS)
library(brms)
library(rstan)
library(cmdstanr)
library(DHARMa)
library(DHARMa.helpers)
## データハンドリング
library(tidyverse)
library(easystats)
library(data.table)
## グラフや表関連
library(sp)
library(plotly)
library(htmlwidgets)
library(ggnewscale)
library(GGally)
library(patchwork)
library(DT)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(dagitty)
library(ggdag)
library(ggforce)
library(concaveman)
library(ggsci)
library(lemon)
library(gganimate)
## フォント関連
library(extrafont)
require(systemfonts)
require(fontregisterer)

References

Chang W (2018) R graphics cookbook: Practical recipes for visualizing data. “O’Reilly Media, Inc.”
Hastie T, Hastie MT (2018) Package “gam.” GAM Package CRAN, cran r-project org/web/packages/gam/gam pdf
Wickham H, Grolemund G (2016) R for data science: Import, tidy, transform, visualize, and model data. “O’Reilly Media, Inc.”
松村優哉, 湯谷啓明, 紀ノ定保礼, 前田和 (2021) RユーザのためのRstudio[実践]入門 tidyverseによるモダンな分析フローの世界 改訂2版. 技術評論社