常連

### 前提・実現したいこと

こんにちは。Rで統計処理を行っている者です。pROC　packageを使いたいのですが、 ‘ggplot2’ という名前のパッケージはありません というエラーメッセージが出てきてしまいます。ggplot2もインストールしてみましたが、その後にlibraryで見ると、そのパッケージはない、と表示されます。

### 発生している問題・エラーメッセージ

> install.packages("pROC")
Installing package into ‘C:/Users/Michiyo_2/Documents/R/win-library/3.3’
(as ‘lib’ is unspecified)

  There is a binary version available but the source version is later:
     binary source needs_compilation
pROC 1.11.0 1.16.2              TRUE

Do you want to install from sources the package which needs compilation?
y/n: n
 URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.3/pROC_1.11.0.zip' を試しています 
Content type 'application/zip' length 934554 bytes (912 KB)
downloaded 912 KB

package ‘pROC’ successfully unpacked and MD5 sums checked

The downloaded binary packages are in
	C:\Users\Michiyo_2\AppData\Local\Temp\Rtmp0a91pi\downloaded_packages
> library(pROC)
Error in loadNamespace(j <- i[[1L]], c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[j]]) : 
   ‘ggplot2’ という名前のパッケージはありません 
 エラー:  ‘pROC’ に対するパッケージもしくは名前空間のロードが失敗しました 





> install.packages("ggplot2")
Installing package into ‘C:/Users/Michiyo_2/Documents/R/win-library/3.3’
(as ‘lib’ is unspecified)
also installing the dependencies ‘isoband’, ‘rlang’


  There are binary versions available but the source versions are later:
        binary source needs_compilation
rlang    0.2.0  0.4.5              TRUE
ggplot2  2.2.1  3.3.0             FALSE

Do you want to install from sources the package which needs compilation?
y/n: n
Package which is only available in source form, and may need compilation of C/C++/Fortran: ‘isoband’
Do you want to attempt to install these from sources?
y/n: n
 URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.3/rlang_0.2.0.zip' を試しています 
Content type 'application/zip' length 754726 bytes (737 KB)
downloaded 737 KB

package ‘rlang’ successfully unpacked and MD5 sums checked

The downloaded binary packages are in
	C:\Users\Michiyo_2\AppData\Local\Temp\Rtmp0a91pi\downloaded_packages
installing the source package ‘ggplot2’

 URL 'https://cran.rstudio.com/src/contrib/ggplot2_3.3.0.tar.gz' を試しています 
Content type 'application/x-gzip' length 3031461 bytes (2.9 MB)
downloaded 2.9 MB

ERROR: dependency 'isoband' is not available for package 'ggplot2'
* removing 'C:/Users/Michiyo_2/Documents/R/win-library/3.3/ggplot2'
Warning in install.packages :
   命令 '"C:/PROGRA~1/R/R-33~1.3/bin/x64/R" CMD INSTALL -l "C:\Users\Michiyo_2\Documents\R\win-library\3.3" C:\Users\MICHIY~1\AppData\Local\Temp\Rtmp0a91pi/downloaded_packages/ggplot2_3.3.0.tar.gz' の実行は状態 1 を持ちました 
Warning in install.packages :
  installation of package ‘ggplot2’ had non-zero exit status

The downloaded source packages are in
	‘C:\Users\Michiyo_2\AppData\Local\Temp\Rtmp0a91pi\downloaded_packages’





> library(pROC)
Error in loadNamespace(j <- i[[1L]], c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[j]]) : 
   ‘ggplot2’ という名前のパッケージはありません 
 エラー:  ‘pROC’ に対するパッケージもしくは名前空間のロードが失敗しました 
> library(ggplot2)
 library(ggplot2) でエラー: 
   ‘ggplot2’ という名前のパッケージはありません 

### 該当のソースコード

```ここに言語名を入力
ソースコード
```

### 試したこと

RとR studioのupdate、ないと指摘されたpackageのインストール
R 3.3.3 win
R studio Version 1.2.5033

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Rのpackage pROC, ggplot2などのインストールに出たエラーメッセージを解除したいです。

### 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

### 前提

機械学習初学者です。
時系列性を考慮した回帰問題の勉強のため、中国で収集されたデータを用いてPM2.5の濃度を環境データから予測する課題に取り組んでいます。
【与えられたデータ】
中国北京市順義区で収集されたデータ。収集期間は2013/3/1~2016/2/29で収集間隔は1時間です。
- 年
- 月
- 日
- 時
- PM2.5濃度（μg/m^3）
- SO2濃度（μg/m^3）
- NO2濃度（μg/m^3）
- CO濃度（μg/m^3）
- O3濃度（μg/m^3）
- 気温（℃）
- 気圧（hPa）
- 露点温度（℃）
- 降水量（mm）
- 風向
- 風速（m/s）

### 行ったこと
・2013/3/1～2015/2/28を訓練データ、2105/3/1～2016/2/29をテストデータに分割し、訓練データに対してのみ欠損値補完を行いました。（テストデータには極力干渉しないほうが良いと考えたため）

・これらのデータに対し、XGBoostを用いて学習しました。（参考にしたサイト：https://www.salesanalytics.co.jp/datascience/datascience102/）

・optunaを使ってXGBoostのパラメータ探索を行いました。


### 質問したいこと
特徴量重要度をグラフ化してみた結果以下のようになりました。
※clusterは気温(temp)、気圧(pres)、露点温度(dewp)をクラスタリングした特徴量です。
※temp_diffは気温の一次階差で(現在の気温)-(一時間前の気温)の計算結果です。
※woyはは年始からの経過週です。
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2023-01-03/3fafa77a-2829-4be5-94d7-45df39ef5166.jpeg)
また、与えられたデータに含まれる特徴量のヒートマップを以下に示します。
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2023-01-03/e8a8a70f-d087-48f2-8f86-0ba84a2322df.jpeg)


以上二点の画像を踏まえて4つの質問があります。

①特徴量重要度において値の低い風向(wind_dire)、気温の一次階差(temp_diff)、風速(wd)を削除しようと考えているんですが特徴量重要度が低いことを理由に特徴量を減らして良いのかどうかについて。

②特徴量重要度においてCO一強状態になっていますがこれに対策を講じたほうが良いのかどうかについて。COの特徴量が欠損した場合や外れ値であった場合に精度が落ちるのではないかなどと危惧しています。

③ヒートマップに示された特徴量どうしの相関係数をもとに特徴量を取捨選択しても良いのかどうかについて。相関係数は二つの変数が正規分布に従うという仮定のもと計算しているものだと私は認識しています。COとtempのQQプロットを示すと、
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2023-01-03/705f9234-3658-4548-ac64-4455f9985ca4.png)
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2023-01-03/71408516-3608-436c-9031-c12d43d8fc5f.png)
となっており、特徴量の分布が正規分布ではなさそうです。このような場合のヒートマップの相関係数を信用していいのかどうかについて知りたいです。

④精度向上について。
精度向上についてのアドバイスが欲しいです。
例）
「そもそもXGBoostより○○のほうが良さそう」
「欠損値補完では線形補完ではなく○○のほうが良さそう」
「○○のクラスタリング特徴量が良さそう」
「○○という記述統計量を追加してもいいかもしれない」
等でお願いします。



XGBoostを用いた時系列データ予測における特徴量エンジニアリングについて

#主成分分析のおける射影と再構成誤差についての質問をさせて頂きたいです。
##(問)
2次元空間において「(-1,-1),(0,0),(1,1)」という3つのデータ点が与えられ、これらのデータに対して主成分分析を適用した時の射影と再構成誤差について

###質問1:
第一主成分によって得られる1次元空間へデータ点「(-1,-1),(0,0),(1,1)」を射影した時の
1次元空間においてそれぞれの点の座標は何か?

######行ったこと:
第一主成分(1/√2,1/√2)のx軸とy軸をそれぞれのデータ点と掛けた和である
1/√2*(-1)+1/√2*(-1)=√2,
1/√2*0+1/√2*0=0, 
1/√2*1+1/√2*1=√2
A.(√2,0,√2)と計算しました。

######疑問点:
この認識であっているかどうかをお聞きしたいです

###質問2:
質問1で1次元空間に射影されたデータを元の2次元空間に再構成すると、再構成誤差(元のデータと再構成したデータとの誤差)は何%か?

######行ったこと:
再構成誤差が元の点「(-1,-1),(0,0),(1,1)」と射影点「(√2,1,√2)」の平均二乗誤差と考え計算

(1/2){((√2-(-1))**2+(√2-(-1))**2)**(1/2)}=(1/2)*(2(3+2√2))**(1/2),
(1/2){((1-0)**2+(1-0)**2)**(1/2)} = √2/2,
(1/2){((√2-1)**2+(√2-1)**2)**(1/2)}=(1/2)*(2(3-2√2))**(1/2)
より
√3+√2/2と計算しました。

######疑問点:
・まず再構成誤差自体はこの計算方法と値で合っているのかどうか
・もし合っているならば何と割り算をして誤差を%として求めれば良いのか
という点についてお聞きしたいです。

主成分分析：射影、再構成誤差

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

###(問)
X,Y = (-1.0,1.0),(0, 0.5), (2.0, -0.5)というデータ点があり、
Y=aX+bと仮定し、そのパラメータa,bを求める。
最小化する目的関数を
![目的関数](51256cb35d51415c08d6b0ca98489a5f.png)
とし、確率的勾配降下法で最小化すると1回目のパラメータ更新量はa,bそれぞれいくらか。
a,bの初期値：1.0,0.0
学習率β=0.1
1回目の訓練サンプルをx=-1.0

1.0.1, -0.1
2.0.1, -0.2
3.-0.2, 0.1
4.-0.2, 0.2
###(質問)
計算の結果4が答えだと思ったのですが、よろしければ正しい答えとその理由を教えて頂けないでしょうか。
###(行ったこと)
Lの勾配ベクトルをa,bそれぞれの偏微分から求めて初期値などを代入した結果(2,-2)T
となり、学習率をかけて算出-0.2,0.2

と考えました。

確率的勾配降下法:パラメータ更新量について

### 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。