常連

### 前提・実現したいこと

pythonでプログラミングを勉強しています。pythonで理解する統計解析、という本を利用しています。https://github.com/ghmagazine/python_stat_sampleこのページにおいてあるデータを使用しています。npy形式で保存されたファイルを読み込み、表示しようとしています。使用している環境はgoogleColaboratoryです。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
Drive already mounted at /content/drive; to attempt to forcibly remount, call drive.mount("/content/drive", force_remount=True).
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-fb986393b9c0> in <module>()
      8 get_ipython().magic('precision 3')
      9 pd.set_option('precision',3)
---> 10 anscombe_data = np.load('drive/My Drive/dataB/ch3_anscombe.npy')
     11 print(anscombe_data.shape)
     12 anscombe_data[0]

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/npyio.py in load(file, mmap_mode, allow_pickle, fix_imports, encoding)
    455             # Try a pickle
    456             if not allow_pickle:
--> 457                 raise ValueError("Cannot load file containing pickled data "
    458                                  "when allow_pickle=False")
    459             try:

ValueError: Cannot load file containing pickled data when allow_pickle=False
```

### 該当のソースコード

```python
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

%precision 3
pd.set_option('precision',3)
anscombe_data = np.load('drive/My Drive/dataB/ch3_anscombe.npy')
print(anscombe_data.shape)
anscombe_data[0]
```

### 試したこと

調べたところallow_pickleがデフォルトでFalseになっているとのことなので
anscombe_data = np.load('drive/My Drive/dataB/ch3_anscombe.npy', allow_pickle=True)
としましたが
OSError: Failed to interpret file 'drive/My Drive/dataB/ch3_anscombe.npy' as a pickle
と表示されてしまいます。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
使用している環境はgoogleColaboratoryです。

pythonでのnpy形式のファイル読み込み及び表示

### 前提
統計学ソフトRでのエラーについてです。
解決策が分からないため質問させていただきます。

Windows11
R

### 実現したいこと
興行収入をスクレイピングしたcsvファイルにWeekend_Grossとnum_weekという興行収入と映画公開から何週間たったかを示す変数があります。この二つを散布図でplotしたいのですがエラーが出てしまいました。
ファイルの中身はこんな感じです。
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2022-11-26/0bb97911-d108-4ab4-bc6e-a52ae82d44e3.png)

csvファイルには100件以上の映画があるためnum_weekは同じ数字、特に１～6（1週間～６週間）の数値が多いです。縦軸にWeekend_Gross、横軸にnum_weekにしたいです。このままではよくわからにグラフになるので、Rのaggregate関数を使ってnum_weekの数値によってWeekend_Grossの平均をプロットしていこうと思いました。

イメージはこんな感じになるかと思います。
※このグラフは友達から提供してもらったものです。
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2022-11-26/da4eadc1-438e-4cea-b6ea-2e4c5fa52cd6.png)
そのコードが以下になります。

### 該当のソースコード

```R
data1 <- read.csv("2016week_favorite.csv",encoding = "UTF-8")

data1 <- filter(data1,num_week < 50) #外れ値削除 

mean_Gross <- aggregate(x=data1[c("Weekend_Gross")],by = list(data1$num_week),FUN = mean) #平均

plot(mean_Gross)


```


### 発生している問題・エラーメッセージ

しかしコードを実行すると

Error in `[.data.frame`(data1, c("Weekend_Gross")) : 
未定義の列が選ばれました

とのエラーが吐かれます。解決方法が見つけられなかったので皆さんの力をお借りできればなと思います。
よろしくお願いいたします。

### 回答者様のコードを実行
NamerikawaR様回答ありがとうございます！
コードを実行するとWeekend_Gross変数がないというエラーが出てきましたが（X.U.FEFF.Weekend_Grossに変換されている）、これはWindows特有のエラーだそうで「fileEncoding="UTF-8-BOM"」で読み込むことで解決しました！メモのためここに記しておきます。
そして本題ですが実行はできたもののWeekend_Grossの平均がnum_weekごとにとれていないようなグラフができました。
どうなっているのか、また解決方法はありますでしょうか。お力添えよろしくお願いいたします。
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2022-11-27/882435ec-1932-4578-b627-71b4f04ce67b.png)


### 解決法
皆様回答ありがとうございました！
単純なミスでありまして大変申し訳ございません。
Weekend_Grossがなぜか文字型になっていたためプロットできないでいました。
なのですべて数値型に変換した上で実行した結果グラフが描けました！
ありがとうございました。




Rのエラー、未定義の列が選ばれましたについて

### 実現したいこと

・二つ目の変数でグループ化した棒グラフを色や描画を用いてより見やすいデザインにしたい。

### 前提

Rで、下記のデータフレームを用いて、グループ化した棒グラフを作成したい。
・x軸をSize、y軸をAveとし、se（標準誤差）で各棒にエラーバーを付与した棒グラフ
・Treatmentを二つ目の変数としてグループ化し、8つの凡例がある状態
・棒グラフの色はAを青、aを赤に指定してAaを区別し、かつ、BbCcで4つの描画パターン（斜線や横線、縦線、塗りつぶしなど）をそれぞれ指定したい
・棒グラフ内部の背景色は白とし、枠線と描画（斜線、横線、縦線、塗りつぶしなど）のみに赤または青色を反映させたい。
・凡例はTreatmentの8パターンのみを表示したい
・棒グラフのグループ内の並び順は左から順にABC,ABc,AbC,Abc,aBC,aBc,abC,abcにしたい。


Treatment	Aa	BbCc	size	ave	se
ABC	A	BC	2000	10	1
ABc	A	Bc	2000	12	2
AbC	A	bC	2000	14	2
Abc	A	bc	2000	13	1
aBC	a	BC	2000	4	1
aBc	a	Bc	2000	6	2
abC	a	bC	2000	7	1
abc	a	bc	2000	6	1
ABC	A	BC	1000	8	2
ABc	A	Bc	1000	7	2
AbC	A	bC	1000	6	2
Abc	A	bc	1000	8	1
aBC	a	BC	1000	5	1
aBc	a	Bc	1000	7	2
abC	a	bC	1000	6	2
abc	a	bc	1000	8	2
ABC	A	BC	500	4	1
ABc	A	Bc	500	3	1
AbC	A	bC	500	4	2
Abc	A	bc	500	5	2
aBC	a	BC	500	10	1
aBc	a	Bc	500	10	1
abC	a	bC	500	11	2
abc	a	bc	500	9	2
ABC	A	BC	100	2	1
ABc	A	Bc	100	4	1
AbC	A	bC	100	3	2
Abc	A	bc	100	2	2
aBC	a	BC	100	4	2
aBc	a	Bc	100	4	1
abC	a	bC	100	3	1
abc	a	bc	100	4	2

### 発生している問題・エラーメッセージ

・グラフの枠線が表示されない
・エラーバーの位置が大きくずれる
・グラフ内の描画デザインが変わらない

以下の画像のようにグラフが生成されますが、ここから先どのようにコマンドを改善すればよいか見当がつかず手詰まり状態です。

![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2025-01-08/57b70252-a24e-492d-b817-4ef46a0e2e5d.png)


### 該当のソースコード

```R

Test_Data <- data.frame(
  Treatment = c("ABC", "ABc", "AbC", "Abc", "aBC", "aBc", "abC", "abc",
                "ABC", "ABc", "AbC", "Abc", "aBC", "aBc", "abC", "abc",
                "ABC", "ABc", "AbC", "Abc", "aBC", "aBc", "abC", "abc",
                "ABC", "ABc", "AbC", "Abc", "aBC", "aBc", "abC", "abc"),
  Aa = c(rep("A", 4), rep("a", 4),
         rep("A", 4), rep("a", 4),
         rep("A", 4), rep("a", 4),
         rep("A", 4), rep("a", 4)),
  BbCc = c("BC", "Bc", "bC", "bc","BC", "Bc", "bC", "bc",
           "BC", "Bc", "bC", "bc","BC", "Bc", "bC", "bc",
           "BC", "Bc", "bC", "bc","BC", "Bc", "bC", "bc",
           "BC", "Bc", "bC", "bc","BC", "Bc", "bC", "bc"),
  size = c(rep(2000, 8), rep(1000, 8), rep(500, 8), rep(100, 8)),
  ave = c(10, 12, 14, 13, 4, 6, 7, 6,
          8, 7, 6, 8, 5, 7, 6, 8,
          4, 3, 4, 5, 10, 10, 11, 9,
          2, 4, 3, 2, 4, 4, 3, 4),
  se = c(1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 1,
         2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2,
         1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2,
         1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2)
)

Test_Data$Treatment = as.factor(Test_Data$Treatment)
Test_Data$Aa = as.factor(Test_Data$Aa)
Test_Data$BbCc = as.factor(Test_Data$BbCc)
Test_Data$size = as.factor(Test_Data$size)

g_Test <- ggplot(Test_Data, aes(x = size, y = ave, fill = Treatment))+
    geom_bar_pattern(stat = "identity", position = "dodge",
                     aes(pattern = BbCc, pattern_fill = Aa, pattern_colour = Aa))+
    scale_pattern_fill_manual(values = c( A = "skyblue", a = "red"))+
    scale_pattern_color_manual(values = c(A = "skyblue", a = "red"))+
    scale_fill_manual(values = c("ABC" = "skyblue", "ABc" = "NA", "AbC" = "NA", "Abc" = "NA",
                                 "aBC" = "red", "aBc" = "NA", "abC" = "NA", "abc" = "NA"))+
    scale_color_manual(values = c("ABC" = "skyblue", "ABc" = "skyblue", "AbC" = "skyblue", "Abc" = "skyblue",
                                  "aBC" = "red", "aBc" = "red", "abC" = "red", "abc" = "red"))+
    geom_errorbar(aes(ymax = ave + se, ymin = ave - se), position = "dodge")+
    labs(x = "size", y = "ave")+
    theme_classic()+
    theme(text = element_text(size=16))

g_Test

```

8つの凡例を含む棒グラフを作成し、デザイン性を向上させたい。

### 実現したいこと

・Rで、y軸の方向を上向きではなく下向きに逆転させ、x軸をグラフの上側に配置した折れ線グラフを作りたい。

### 前提

下記のコードで作成できるデータフレームに関して、x軸を"Result"、y軸を"Depth"、凡例を"Treatment"とした折れ線グラフを作りたい。
その際、y軸の方向を下向きに逆転させ、かつ、x軸をグラフの上側に配置したグラフ、すなわち、最も一般的な折れ線グラフをx軸を軸に180度回転させたようなグラフを作りたい。

### 該当のソースコード

```R

Data <- data.frame("Treatment" = c(rep("A",5), rep("B", 5)), 
                   "Depth" = c(1:5, 1:5), 
                   "Result" = c(120, 130, 550, 880, 1000, 150, 260, 990, 1200, 1600))

g <- ggplot(Data, aes(x = Result, y = Depth, group = Treatment, linetype = Treatment ))+
    geom_line(linewidth = 1.0)+
    scale_x_continuous(limits = c(100, max(Data$Result)))+
    scale_y_continuous(breaks = seq(0, 5, length = 6),limits = c(0,5))+
    scale_x_discrete(position = "top")+
    labs(x = "Result", y = "Depth")+
    theme_classic()+ 
    scale_y_reverse()+
    theme(aspect.ratio = 1.5) 

print(g)

```

### 試したこと

上記のようなコードを作成し動かしてみたが、x軸が上手く表示されない。
色々と試してみたが、どうしても解決できなかったため、どなたかご教授いただきたく思います。
よろしくお願いします。


【R】y軸の向きが逆転、x軸がグラフの上側に配置された折れ線グラフを作りたい

3次元点群の曲面近似を最小二乗法などを用いたプログラムで行いたいと考えています。7000個の点群データがあり、この点群データの形を多項式で近似したいです。（卵を縦に半分に切ったような形です）

numpyのployfitは平面座標上の点群の近似をパラメータを変えるだけで簡単に次数を変えられますが、このように空間座標の場合でも簡単に高次の近似式を実装する手段はございますでしょうか。
もしくは曲面のフィッティング関数を定義し、引数に次数を与えることで高次の近似式を実装する（引数で与えた次数の近似式を実装）ことは可能でしょうか。

3次元点群の曲面近似を高次元の最小二乗法などで実現したい

### 実現したいこと
決定係数がマイナスの値をとるのは問題がないかどうかを確認する


### 発生している問題・分からないこと
pythonでデータ分析の練習をしていたところ、決定係数がマイナスの値を取りました。

こちらのページによれば、マイナスの値をとることもあるとの記載がありました。
https://manabitimes.jp/math/1016#3

計算式を見る限り、マイナスを取る場合もありそうですし、実際にマイナスの値をとっています。
しかし、決定係数は相関係数の2乗でもあると解説してあるページがありました。
https://www.stat.go.jp/naruhodo/10_tokucho/hukusu.html#:~:text=%E3%80%90%E5%8F%82%E8%80%83%E3%80%91%E6%B1%BA%E5%AE%9A%E4%BF%82%E6%95%B0%E3%81%A8%E7%9B%B8,%E3%81%AF%EF%BC%90%E4%BB%A5%E4%B8%8A%EF%BC%91%E4%BB%A5%E4%B8%8B%EF%BC%89%E3%80%82

２乗である以上、負の値をとることはないと思います。
これらの情報が矛盾しているように思うのですが、詳しい方ご解説頂けないでしょうか。







### 該当のソースコード

```
from sklearn.metrics import r2_score
～
r2_score_train=r2_score(y_train,train_pred)
～

（全ソースコードをあげることはできないので、決定係数の算出箇所のみ）




```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [ ] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
調査の結果、矛盾する2つの情報が得られたので判断に困っている。

### 補足
特になし

決定係数がマイナスの値をとる場合について

### 実現したいこと
X～N（μx , σx^2)の場合、Xが複数個ある場合、その複数が従う分布について

### 発生している問題・分からないこと

確率変数XがN(μx , σx^2)に従う場合、確率変数Xが複数存在する場合、その複数すべてを合わせた確率変数が従う分布はどういう分布になるのでしょうか？
仮に確率変数Xがa個ある場合、aXになり、aX～N(a＊μx , a^2 * σx^2)となるのでしょうか？

是非ご回答いただければ幸いです。よろしくお願いいたします。





### 該当のソースコード

```
特になし
```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [ ] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
参考書等にこれに関する説明が見当たらなかったため

### 補足
特になし

統計学　正規分布について

### 前提・実現したいこと

Rcmdrのパッケージをインストールしたいがエラーが起こりパッケージのインストールができない。

### 発生している問題・エラーメッセージ

Rcmdrのインストールを試みたがエラーメッセージが出てインストールできません。
以下はinstall.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE)を実行した直後に表示されたメッセージです。
```
> install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE)
 --- このセッションで使うために、CRAN のミラーサイトを選んでください --- 
 依存対象 (dependency) ‘desc’, ‘pkgbuild’, ‘rprojroot’, ‘ps’, ‘pkgload’, ‘praise’, ‘processx’, ‘clipr’, ‘BH’, ‘purrr’, ‘zip’, ‘DBI’, ‘testthat’, ‘farver’, ‘labeling’, ‘munsell’, ‘backports’, ‘assertthat’, ‘utf8’, ‘callr’, ‘coda’, ‘forcats’, ‘hms’, ‘readr’, ‘rlang’, ‘tidyselect’, ‘SparseM’, ‘MatrixModels’, ‘sp’, ‘curl’, ‘openxlsx’, ‘numDeriv’, ‘mitools’, ‘digest’, ‘glue’, ‘isoband’, ‘scales’, ‘withr’, ‘png’, ‘jpeg’, ‘RColorBrewer’, ‘checkmate’, ‘rstudioapi’, ‘viridisLite’, ‘stringi’, ‘rematch’, ‘cli’, ‘crayon’, ‘ellipsis’, ‘fansi’, ‘lifecycle’, ‘pillar’, ‘pkgconfig’, ‘vctrs’, ‘prettyunits’, ‘R6’, ‘httpuv’, ‘xtable’, ‘sourcetools’, ‘later’, ‘promises’, ‘fastmap’, ‘lazyeval’, ‘miniUI’, ‘webshot’, ‘arm’, ‘sandwich’, ‘haven’, ‘readstata13’, ‘carData’, ‘pbkrtest’, ‘quantreg’, ‘maptools’, ‘rio’, ‘survey’, ‘estimability’, ‘minqa’, ‘nloptr’, ‘Rcpp’, ‘RcppEigen’, ‘Formula’, ‘ggplot2’, ‘latticeExtra’, ‘acepack’, ‘gtable’, ‘gridExtra’, ‘data.table’, ‘htmlTable’, ‘viridis’, ‘htmltools’, ‘base64enc’, ‘evaluate’, ‘highr’, ‘stringr’, ‘yaml’, ‘xfun’, ‘zoo’, ‘mime’, ‘mvtnorm’, ‘TH.data’, ‘cellranger’, ‘tibble’, ‘progress’, ‘htmlwidgets’, ‘jsonlite’, ‘shiny’, ‘magrittr’, ‘crosstalk’, ‘manipulateWidget’, ‘tinytex’, ‘matrixcalc’, ‘mi’, ‘RcmdrMisc’, ‘car’, ‘effects’, ‘tcltk2’, ‘abind’, ‘relimp’, ‘lme4’, ‘aplpack’, ‘colorspace’, ‘e1071’, ‘Hmisc’, ‘knitr’, ‘leaps’, ‘lmtest’, ‘markdown’, ‘multcomp’, ‘nortest’, ‘readxl’, ‘rgl’, ‘rmarkdown’, ‘sem’ もインストールします 

 警告:   リポジトリー https://cran.ism.ac.jp/bin/macosx/el-capitan/contrib/3.6 に対する索引にアクセスできません :
   URL 'https://cran.ism.ac.jp/bin/macosx/el-capitan/contrib/3.6/PACKAGES' を開けません 
ソースコードの形でのみ利用可能なパッケージです，C/C++/Fortran でコンパイルの必要があるかもしれません : ‘ps’ ‘pkgload’ ‘processx’ ‘purrr’ ‘zip’ ‘testthat’ ‘farver’ ‘backports’
  ‘utf8’ ‘readr’ ‘rlang’ ‘tidyselect’ ‘SparseM’ ‘sp’ ‘curl’ ‘openxlsx’ ‘digest’ ‘glue’ ‘isoband’ ‘png’ ‘jpeg’ ‘checkmate’ ‘stringi’ ‘ellipsis’ ‘fansi’
  ‘vctrs’ ‘httpuv’ ‘sourcetools’ ‘later’ ‘promises’ ‘fastmap’ ‘lazyeval’ ‘haven’ ‘readstata13’ ‘quantreg’ ‘maptools’ ‘minqa’ ‘nloptr’ ‘Rcpp’ ‘RcppEigen’
  ‘acepack’ ‘data.table’ ‘htmltools’ ‘base64enc’ ‘yaml’ ‘zoo’ ‘mime’ ‘mvtnorm’ ‘tibble’ ‘jsonlite’ ‘lme4’ ‘colorspace’ ‘e1071’ ‘Hmisc’ ‘leaps’ ‘lmtest’
  ‘markdown’ ‘readxl’ ‘rgl’ ‘sem’
Do you want to attempt to install these from sources? (Yes/no/cancel) Yes
 ソースパッケージ ‘desc’, ‘pkgbuild’, ‘rprojroot’, ‘ps’, ‘pkgload’, ‘praise’, ‘processx’, ‘clipr’, ‘BH’, ‘purrr’, ‘zip’, ‘DBI’, ‘testthat’, ‘farver’, ‘labeling’, ‘munsell’, ‘backports’, ‘assertthat’, ‘utf8’, ‘callr’, ‘coda’, ‘forcats’, ‘hms’, ‘readr’, ‘rlang’, ‘tidyselect’, ‘SparseM’, ‘MatrixModels’, ‘sp’, ‘curl’, ‘openxlsx’, ‘numDeriv’, ‘mitools’, ‘digest’, ‘glue’, ‘isoband’, ‘scales’, ‘withr’, ‘png’, ‘jpeg’, ‘RColorBrewer’, ‘checkmate’, ‘rstudioapi’, ‘viridisLite’, ‘stringi’, ‘rematch’, ‘cli’, ‘crayon’, ‘ellipsis’, ‘fansi’, ‘lifecycle’, ‘pillar’, ‘pkgconfig’, ‘vctrs’, ‘prettyunits’, ‘R6’, ‘httpuv’, ‘xtable’, ‘sourcetools’, ‘later’, ‘promises’, ‘fastmap’, ‘lazyeval’, ‘miniUI’, ‘webshot’, ‘arm’, ‘sandwich’, ‘haven’, ‘readstata13’, ‘carData’, ‘pbkrtest’, ‘quantreg’, ‘maptools’, ‘rio’, ‘survey’, ‘estimability’, ‘minqa’, ‘nloptr’, ‘Rcpp’, ‘RcppEigen’, ‘Formula’, ‘ggplot2’, ‘latticeExtra’, ‘acepack’, ‘gtable’, ‘gridExtra’, ‘data.table’, ‘htmlTable’, ‘viridis’, ‘htmltools’, ‘base64enc’, ‘evaluate’, ‘highr’, ‘stringr’, ‘yaml’, ‘xfun’, ‘zoo’, ‘mime’, ‘mvtnorm’, ‘TH.data’, ‘cellranger’, ‘tibble’, ‘progress’, ‘htmlwidgets’, ‘jsonlite’, ‘shiny’, ‘magrittr’, ‘crosstalk’, ‘manipulateWidget’, ‘tinytex’, ‘matrixcalc’, ‘mi’, ‘RcmdrMisc’, ‘car’, ‘effects’, ‘tcltk2’, ‘abind’, ‘relimp’, ‘lme4’, ‘aplpack’, ‘colorspace’, ‘e1071’, ‘Hmisc’, ‘knitr’, ‘leaps’, ‘lmtest’, ‘markdown’, ‘multcomp’, ‘nortest’, ‘readxl’, ‘rgl’, ‘rmarkdown’, ‘sem’, ‘Rcmdr’ をインストール中です 

```

### 該当のソースコード

以下はinstall.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE)を実行した後に表示されたエラー文とその警告文です。
```R
ERROR: dependencies ‘pbkrtest’, ‘quantreg’, ‘rio’, ‘lme4’ are not available for package ‘car’
* removing ‘/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/library/car’
ERROR: dependencies ‘latticeExtra’, ‘acepack’, ‘data.table’ are not available for package ‘Hmisc’
* removing ‘/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/library/Hmisc’
ERROR: dependencies ‘car’, ‘Hmisc’, ‘haven’, ‘readstata13’, ‘readxl’ are not available for package ‘RcmdrMisc’
* removing ‘/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/library/RcmdrMisc’
ERROR: dependencies ‘RcmdrMisc’, ‘car’, ‘effects’, ‘tcltk2’, ‘lme4’ are not available for package ‘Rcmdr’
* removing ‘/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/library/Rcmdr’

 ダウンロードされたパッケージは、以下にあります 
 	‘/private/var/folders/ym/7tgt6q1d0y54vy5_1_4hwbb80000gn/T/Rtmp9vkFdN/downloaded_packages’ 
 38 件の警告がありました (警告を見るには warnings() を使って下さい) 
> warnings()
 警告メッセージ: 
1: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘SparseM’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
2: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘png’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
3: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘jpeg’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
4: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘acepack’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
5: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘data.table’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
6: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘mvtnorm’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
7: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘tcltk2’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
8: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘aplpack’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
9: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘leaps’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
10: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘later’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
11: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘readstata13’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
12: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘quantreg’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
13: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘minqa’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
14: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘RcppEigen’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
15: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘latticeExtra’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
16: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘lmtest’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
17: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘promises’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
18: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘survey’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
19: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘lme4’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
20: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘multcomp’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
21: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘httpuv’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
22: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘arm’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
23: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘pbkrtest’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
24: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘effects’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
25: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘shiny’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
26: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘mi’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
27: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘readr’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
28: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘miniUI’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
29: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘sem’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
30: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘haven’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
31: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘manipulateWidget’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
32: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘readxl’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
33: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘rio’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
34: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘rgl’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
35: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘car’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
36: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘Hmisc’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
37: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘RcmdrMisc’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
38: In install.packages("Rcmdr", dependencies = TRUE) :
   パッケージ ‘Rcmdr’ のインストールは、ゼロでない終了値をもちました 
> library(Rcmdr)
 library(Rcmdr) でエラー:  ‘Rcmdr’ という名前のパッケージはありません 
```

### 試したこと
試したことは2つあります。
まず1つめは
ダウンロードされたパッケージは、以下にあります 
 	‘/private/var/folders/ym/7tgt6q1d0y54vy5_1_4hwbb80000gn/T/Rtmp9vkFdN/downloaded_packages’
といったメッセージがあったのでPC内を探してみると確かにそのファイルは存在しその中には多数のtar.gz形式のジップファイルとともにRcmdrと書かれたディレクトリがありました。
しかしこれらのファイルをどう活用していいかわからずこれ以降の対応はできませんでした。

2つめはMacOS X版のインストール方法が紹介されているサイト（http://www.jichi.ac.jp/saitama-sct/SaitamaHP.files/statmedOSX.html）を調べたところ
install.packages("RcmdrPlugin.EZR", dependencies=TRUE)
を実行するとRcmdrがインストールされるそうだったので実行してみましたが結果は変わりませんでした。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

使用しているPCは2019年モデルのmacbookairです。