ChatGPT3.5 による R での分析結果の編集

R による分析結果は，そのままコピペして論文に貼り込むにはあまりにも素朴である。
自分で編集プログラムを書くことももちろんできるが，ChatGPT が登場してからは，ガラッと環境が変わった。

定形作業はお得意なので，編集仕様書を提示すれば，それなりの結果が得られる。
定形作業なので，仕様書の雛形を作っておけば，同じような作業を何度でも繰り返し行うことができる。
特殊な編集も仕様書を書き足すだけで対応してくれる。

例として summary(lm(Sepal.Length ~., data=iris)) で表示されるものを取り上げる。

## Q1.
### Anonymous
R において，lm() 関数の戻り値を summary() にて表示した結果を以下に示します。

```
> summary(lm(Sepal.Length ~., data=iris))

Call:
lm(formula = Sepal.Length ~ ., data = iris)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-0.79424 -0.21874  0.00899  0.20255  0.73103 

Coefficients:
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)        2.17127    0.27979   7.760 1.43e-12
Sepal.Width        0.49589    0.08607   5.761 4.87e-08
Petal.Length       0.82924    0.06853  12.101  < 2e-16
Petal.Width       -0.31516    0.15120  -2.084  0.03889
Speciesversicolor -0.72356    0.24017  -3.013  0.00306
Speciesvirginica  -1.02350    0.33373  -3.067  0.00258

Residual standard error: 0.3068 on 144 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8673,	Adjusted R-squared:  0.8627 
F-statistic: 188.3 on 5 and 144 DF,  p-value: < 2.2e-16
```

この結果から，Pr(>|t|)　が 0.05 以下の変数について，変数名，estimate, Std. Error, t value, Pr(>|t|) を日本語でレビューする文章を書いてください。

### ChatGPT
この結果から、Pr(>|t|) が 0.05 以下の変数について、統計的に有意な結果が得られました。以下はそれぞれの変数の詳細です。
```
Sepal.Width (がくの幅):

推定値 (Estimate): 0.49589
標準誤差 (Std. Error): 0.08607
t値 (t value): 5.761
有意水準 (Pr(>|t|)): 4.87e-08
解釈: Sepal.Width はがくの幅を表し、統計的に有意な正の影響があります。
Petal.Length (花弁の長さ):

推定値 (Estimate): 0.82924
標準誤差 (Std. Error): 0.06853
t値 (t value): 12.101
有意水準 (Pr(>|t|)): < 2e-16
解釈: Petal.Length は花弁の長さを表し、統計的に有意な正の影響があります。
Speciesversicolor (ヒオウギアヤメの種類 - versicolor):

推定値 (Estimate): -0.72356
標準誤差 (Std. Error): 0.24017
t値 (t value): -3.013
有意水準 (Pr(>|t|)): 0.00306
解釈: Speciesversicolor はヒオウギアヤメの versicolor 種に関する変数で、統計的に有意な負の影響があります。
Speciesvirginica (ヒオウギアヤメの種類 - virginica):

推定値 (Estimate): -1.02350
標準誤差 (Std. Error): 0.33373
t値 (t value): -3.067
有意水準 (Pr(>|t|)): 0.00258
解釈: Speciesvirginica はヒオウギアヤメの virginica 種に関する変数で、統計的に有意な負の影響があります。
これらの結果から、がくの幅（Sepal.Width）、花弁の長さ（Petal.Length）、およびヒオウギアヤメの特定の種類に関する変数（Speciesversicolor、Speciesvirginica）が、目的変数であるSepal.Lengthに統計的に有意な影響を与えていることが示唆されます。
```

## Q2.
### Anonymous

以下の部分を日本語でレビューする文章を書いてください。
```
Residual standard error: 0.3068 on 144 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8673,	Adjusted R-squared:  0.8627 
F-statistic: 188.3 on 5 and 144 DF,  p-value: < 2.2e-16
```

### ChatGPT

```
残差標準誤差（Residual standard error）は0.3068で、これは残差の平均的なばらつきを示しています。残差の平均的な予測誤差が約0.3068であることを意味します。

重相関係数（Multiple R-squared）は0.8673であり、これはモデルが目的変数の変動の約86.73％を説明できることを示しています。調整済み重相関係数（Adjusted R-squared）は0.8627で、モデルの説明力を独立変数の数やサンプルサイズに補正した値です。

F統計量（F-statistic）は188.3で、5と144の自由度でのモデル全体の優越性を評価しています。この統計量に対するp値は非常に小さく、< 2.2e-16です。このため、モデル全体として統計的に有意であると結論づけることができます。
```
## Q3.

### Anonymous

以下の部分を Markdown 形式の表に変換してください。
```
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)        2.17127    0.27979   7.760 1.43e-12
Sepal.Width        0.49589    0.08607   5.761 4.87e-08
Petal.Length       0.82924    0.06853  12.101  < 2e-16
Petal.Width       -0.31516    0.15120  -2.084  0.03889
Speciesversicolor -0.72356    0.24017  -3.013  0.00306
Speciesvirginica  -1.02350    0.33373  -3.067  0.00258
```

### ChatGPT

```
| Variable          | Estimate | Std. Error | t value | Pr(>|t|)     |
|-------------------|----------|------------|---------|-------------|
| (Intercept)       | 2.17127  | 0.27979    | 7.760   | 1.43e-12    |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 0.08607    | 5.761   | 4.87e-08    |
| Petal.Length      | 0.82924  | 0.06853    | 12.101  | < 2e-16     |
| Petal.Width       | -0.31516 | 0.15120    | -2.084  | 0.03889     |
| Speciesversicolor | -0.72356 | 0.24017    | -3.013  | 0.00306     |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | 0.33373    | -3.067  | 0.00258     |
```
マークダウンが表示できるアプリだと以下のように表示される。
注： 表頭の `|t|` を `\|t\|` に変換しないとマークダウン形式での表が表示されない。

| Variable          | Estimate | Std. Error | t value | Pr(>\|t\|)     |
|-------------------|----------|------------|---------|-------------|
| (Intercept)       | 2.17127  | 0.27979    | 7.760   | 1.43e-12    |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 0.08607    | 5.761   | 4.87e-08    |
| Petal.Length      | 0.82924  | 0.06853    | 12.101  | < 2e-16     |
| Petal.Width       | -0.31516 | 0.15120    | -2.084  | 0.03889     |
| Speciesversicolor | -0.72356 | 0.24017    | -3.013  | 0.00306     |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | 0.33373    | -3.067  | 0.00258     |


## Q4.

### Anonymous

同じ部分を今度は HTML 形式の表に変換してください。

### ChatGPT
```
<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>Variable</th>
      <th>Estimate</th>
      <th>Std. Error</th>
      <th>t value</th>
      <th>Pr(>|t|)</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>(Intercept)</td>
      <td>2.17127</td>
      <td>0.27979</td>
      <td>7.760</td>
      <td>1.43e-12</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Sepal.Width</td>
      <td>0.49589</td>
      <td>0.08607</td>
      <td>5.761</td>
      <td>4.87e-08</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Petal.Length</td>
      <td>0.82924</td>
      <td>0.06853</td>
      <td>12.101</td>
      <td>&lt; 2e-16</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Petal.Width</td>
      <td>-0.31516</td>
      <td>0.15120</td>
      <td>-2.084</td>
      <td>0.03889</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Speciesversicolor</td>
      <td>-0.72356</td>
      <td>0.24017</td>
      <td>-3.013</td>
      <td>0.00306</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Speciesvirginica</td>
      <td>-1.02350</td>
      <td>0.33373</td>
      <td>-3.067</td>
      <td>0.00258</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
```
HTML 表示できるアプリだと以下のように表示される。
<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>Variable</th>
      <th>Estimate</th>
      <th>Std. Error</th>
      <th>t value</th>
      <th>Pr(>|t|)</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>(Intercept)</td>
      <td>2.17127</td>
      <td>0.27979</td>
      <td>7.760</td>
      <td>1.43e-12</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Sepal.Width</td>
      <td>0.49589</td>
      <td>0.08607</td>
      <td>5.761</td>
      <td>4.87e-08</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Petal.Length</td>
      <td>0.82924</td>
      <td>0.06853</td>
      <td>12.101</td>
      <td>&lt; 2e-16</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Petal.Width</td>
      <td>-0.31516</td>
      <td>0.15120</td>
      <td>-2.084</td>
      <td>0.03889</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Speciesversicolor</td>
      <td>-0.72356</td>
      <td>0.24017</td>
      <td>-3.013</td>
      <td>0.00306</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Speciesvirginica</td>
      <td>-1.02350</td>
      <td>0.33373</td>
      <td>-3.067</td>
      <td>0.00258</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## Q5.

### Anonymous

同じ部分を今度は LaTeX 形式の表に変換してください。

### ChatGPT
```
\begin{table}[h]
  \centering
  \begin{tabular}{lcccc}
    \hline
    Variable & Estimate & Std. Error & t value & Pr($>|t|$) \\
    \hline
    (Intercept) & 2.17127 & 0.27979 & 7.760 & 1.43e-12 \\
    Sepal.Width & 0.49589 & 0.08607 & 5.761 & 4.87e-08 \\
    Petal.Length & 0.82924 & 0.06853 & 12.101 & $<$ 2e-16 \\
    Petal.Width & -0.31516 & 0.15120 & -2.084 & 0.03889 \\
    Speciesversicolor & -0.72356 & 0.24017 & -3.013 & 0.00306 \\
    Speciesvirginica & -1.02350 & 0.33373 & -3.067 & 0.00258 \\
    \hline
  \end{tabular}
\end{table}
```
LaTeX コンパイルしなければならない。

![スクリーンショット 2023-11-18 11.42.32.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2611739/863927b5-29f0-ba85-118a-67b155fdbc2b.png)


## Q5.

### Anonymous

同じ部分を今度は，変数名，Estimate, t value, Pr(>|t|) のみを含む Markdown 形式の表に変換してください。

### ChatGPT
```
| Variable          | Estimate | t value | Pr(>|t|)     |
|-------------------|----------|---------|-------------|
| (Intercept)       | 2.17127  | 7.760   | 1.43e-12    |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 5.761   | 4.87e-08    |
| Petal.Length      | 0.82924  | 12.101  | < 2e-16     |
| Petal.Width       | -0.31516 | -2.084  | 0.03889     |
| Speciesversicolor | -0.72356 | -3.013  | 0.00306     |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | -3.067  | 0.00258     |
```
| Variable          | Estimate | t value | Pr(>\|t\|)     |
|-------------------|----------|---------|-------------|
| (Intercept)       | 2.17127  | 7.760   | 1.43e-12    |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 5.761   | 4.87e-08    |
| Petal.Length      | 0.82924  | 12.101  | < 2e-16     |
| Petal.Width       | -0.31516 | -2.084  | 0.03889     |
| Speciesversicolor | -0.72356 | -3.013  | 0.00306     |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | -3.067  | 0.00258     |

## Q6.

### Anonymous

変換される表において，Variable を変数名，Estimate を 「偏回帰係数」，t value を「t値」，Pr(>|t|) を「p値」，(Intercept) を「定数項」としてください。また，Pr(>|t|) の値が 0.001 未満の場合（< 2e-16 も含む）には "< 0.001" としてください。

### ChatGPT
```
| 変数名             | 偏回帰係数 | t値     | p値        |
|-------------------|----------|---------|-------------|
| 定数項             | 2.17127  | 7.760   | < 0.001     |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 5.761   | < 0.001     |
| Petal.Length      | 0.82924  | 12.101  | < 0.001     |
| Petal.Width       | -0.31516 | -2.084  | 0.03889     |
| Speciesversicolor | -0.72356 | -3.013  | 0.00306     |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | -3.067  | 0.00258     |
```
| 変数名             | 偏回帰係数 | t値     | p値        |
|-------------------|----------|---------|-------------|
| 定数項             | 2.17127  | 7.760   | < 0.001     |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 5.761   | < 0.001     |
| Petal.Length      | 0.82924  | 12.101  | < 0.001     |
| Petal.Width       | -0.31516 | -2.084  | 0.03889     |
| Speciesversicolor | -0.72356 | -3.013  | 0.00306     |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | -3.067  | 0.00258     |


## Q7.

### Anonymous
追加で要望です。p値は小数点以下第4位で四捨五入して表示してください。"< 0.001" はそのままでよいです。

### ChatGPT
```
| 変数名             | 偏回帰係数 | t値     | p値        |
|-------------------|----------|---------|-------------|
| 定数項             | 2.17127  | 7.760   | < 0.001     |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 5.761   | < 0.001     |
| Petal.Length      | 0.82924  | 12.101  | < 0.001     |
| Petal.Width       | -0.31516 | -2.084  | 0.0389      |
| Speciesversicolor | -0.72356 | -3.013  | 0.0031      |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | -3.067  | 0.0026      |
```
| 変数名             | 偏回帰係数 | t値     | p値        |
|-------------------|----------|---------|-------------|
| 定数項             | 2.17127  | 7.760   | < 0.001     |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 5.761   | < 0.001     |
| Petal.Length      | 0.82924  | 12.101  | < 0.001     |
| Petal.Width       | -0.31516 | -2.084  | 0.0389      |
| Speciesversicolor | -0.72356 | -3.013  | 0.0031      |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | -3.067  | 0.0026      |

### Anonymous

ちょっと修正をお願いします。「小数点以下第4位で四捨五入して表示」とは結果は小数点以下3桁までになります。例えば，0.1234 のときは 0.123，0.1256 のときは 0.126 が表示されるということです。

### ChatGPT
```
| 変数名             | 偏回帰係数 | t値     | p値        |
|-------------------|----------|---------|-------------|
| 定数項             | 2.17127  | 7.760   | < 0.001     |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 5.761   | < 0.001     |
| Petal.Length      | 0.82924  | 12.101  | < 0.001     |
| Petal.Width       | -0.31516 | -2.084  | 0.0389      |
| Speciesversicolor | -0.72356 | -3.013  | 0.0031      |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | -3.067  | 0.0026      |
```
| 変数名             | 偏回帰係数 | t値     | p値        |
|-------------------|----------|---------|-------------|
| 定数項             | 2.17127  | 7.760   | < 0.001     |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 5.761   | < 0.001     |
| Petal.Length      | 0.82924  | 12.101  | < 0.001     |
| Petal.Width       | -0.31516 | -2.084  | 0.0389      |
| Speciesversicolor | -0.72356 | -3.013  | 0.0031      |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | -3.067  | 0.0026      |
### Anonymous

追加で要望です。Pr(>|t|)（p値）は小数点以下第4位で四捨五入して表示してください。"< 0.001" はそのままでよいです。

### ChatGPT
```
| 変数名             | 偏回帰係数 | t値     | p値        |
|-------------------|----------|---------|-------------|
| 定数項             | 2.17127  | 7.760   | < 0.001     |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 5.761   | < 0.001     |
| Petal.Length      | 0.82924  | 12.101  | < 0.001     |
| Petal.Width       | -0.31516 | -2.084  | 0.0389      |
| Speciesversicolor | -0.72356 | -3.013  | 0.0031      |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | -3.067  | 0.0026      |
```
| 変数名             | 偏回帰係数 | t値     | p値        |
|-------------------|----------|---------|-------------|
| 定数項             | 2.17127  | 7.760   | < 0.001     |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 5.761   | < 0.001     |
| Petal.Length      | 0.82924  | 12.101  | < 0.001     |
| Petal.Width       | -0.31516 | -2.084  | 0.0389      |
| Speciesversicolor | -0.72356 | -3.013  | 0.0031      |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | -3.067  | 0.0026      |

### 注
ChatGPT には「小数点以下第4位で四捨五入」がうまく伝わらないようだ。
「小数点以下第3位で四捨五入」で望む結果になった。

### Anonymous

Pr(>|t|)（p値）は小数点以下第3位で四捨五入して表示してください。"< 0.001" はそのままでよいです。

### ChatGPT
```
| 変数名             | 偏回帰係数 | t値     | p値        |
|-------------------|----------|---------|-------------|
| 定数項             | 2.17127  | 7.760   | < 0.001     |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 5.761   | < 0.001     |
| Petal.Length      | 0.82924  | 12.101  | < 0.001     |
| Petal.Width       | -0.31516 | -2.084  | 0.039       |
| Speciesversicolor | -0.72356 | -3.013  | 0.003       |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | -3.067  | 0.003       |
```
| 変数名             | 偏回帰係数 | t値     | p値        |
|-------------------|----------|---------|-------------|
| 定数項             | 2.17127  | 7.760   | < 0.001     |
| Sepal.Width       | 0.49589  | 5.761   | < 0.001     |
| Petal.Length      | 0.82924  | 12.101  | < 0.001     |
| Petal.Width       | -0.31516 | -2.084  | 0.039       |
| Speciesversicolor | -0.72356 | -3.013  | 0.003       |
| Speciesvirginica  | -1.02350 | -3.067  | 0.003       |
## Q8.

### Anonyous

以下の部分から，Multiple R-squared，Adjusted R-squared　の数値だけを取り出して日本語でレビューしてください。
なお，Multiple R-squared　は「重相関係数」，Adjusted R-squared は「自由度調整済み重相関係数」に変換してください。
```
Residual standard error: 0.3068 on 144 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8673,	Adjusted R-squared:  0.8627 
F-statistic: 188.3 on 5 and 144 DF,  p-value: < 2.2e-16
```

### ChatGPT

この部分から得られる統計情報を見ると、モデルの適合度を評価するための指標として Multiple R-squared および Adjusted R-squared が提供されています。

- Multiple R-squared（重相関係数）: 0.8673
- Adjusted R-squared（自由度調整済み重相関係数）: 0.8627

これらの値は、モデルがデータにどれだけ適合しているかを示す指標であり、0から1の範囲の値を取ります。高い値ほどモデルの適合度が高いことを示します。Adjusted R-squared は、モデルの複雑さを考慮して補正を行った値であり、モデルの予測能力をより正確に評価するために使用されます。