Google の R コーディングスタイル - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です2013-10-19 Ｑ＆Ａ (初級者コース)/15 Google の R コーディングスタイル 2013-10-18 R掲示板 2013-10-17 Rでデータマイニング R史 Python で R 2013-10-16 R本リスト RとHTML5 2013-10-14 Shiny 2013-10-13 R のインストール 2013-10-11 追加パッケージをなんでもかんでも追加する 2013-10-10 Rで複雑系 2013-10-06 The MakeR Way 2013-10-05 R でエンタメ R で３Dプリンター出力 2013-09-29 RExcel 2013-09-27 Rシラバス R と Big Data 処理 2013-09-26 トップ頁へのコメント リンク集 20
Rでlmコマンドの結果からStd. Errorを取得する - 餡子付゛録゛
たまに回帰分析の係数の区間推定を求めたいときがあります。 lmコマンドの推定結果から標準誤差（Std. Error）を取得するときは、以下のようにすると簡単です。 r <- lm(expression) # expressionは任意の推定式です coef(summary(r))[, 2] 例えば3番目の係数の95%信頼区間を求めたいときは、以下のようにしてください。 a <- 0.05/2 # 両側検定 df <- summary(r)$df[2] # 自由度 b <- coef(r)[3] # 3番目の係数 se <- coef(summary(r))[, 2][3] # 3番目の標準誤差 sprintf("%.3f(95%%信頼区間%.3f〜%.3f)", b, b-se*qt(a, df), b+se*qt(a, df)) [3]を無くせば、全係数の区間推定量が出ます。
Rによるアソシエーション分析 - Qiita
相関ルール 頻出するアイテム間の何らかの組み合わせの規則をアソシエーションルールと呼ぶ。アソシエーションルールは連関ルール、関連ルール、相関ルールなどと呼ばれます。 「商品Aを買うと商品Ｂも買う」のようなルールを見つけ出すことを目標としています。 今回の例は、掃除機の購買動機に繋がる不満要素の組み合わせです。 これを特定し、その中でも特に強い不満点を解明して、商品開発に貢献させることを目標とします。 アンケートの設問 設問の形式 チェックボックス系の複数回答形式の設問 回答データ 水平展開形式のデータ サンプル毎に複数の設問への回答が存在し、１サンプル１レコードの形式であること。 集計データ 予め用意できるのであれば、SQLなどで集計データを作成しておくとグラフが描きやすくなります。 （※そこまで準備しなくとも、Rで図を出すことは可能です。） ※しかし、この表では集計されてしまっているので
オンラインで無料で読める統計書22冊｜Colorless Green Ideas
はじめに 今回は、ウェブを通じて無料で読むことができる統計に関する書籍を紹介したい。英語で書かれた本が多いが、日本語で書かれた本も若干ある。 入門書 まず、統計の初学者のために書かれた入門書を紹介したいと思う。 福井正康 (2002). 『基礎からの統計学』基礎から扱っている統計の入門書である。統計を扱う際に必要となる場合の数、確率などについて詳しく説明している。理解を助けるための演習問題とその解答がついている。統計処理用のソフトとしてはExcelを使っている。同じサイトに社会科学系の学生向けの数学の教科書もある。 小波秀雄 (2013). 『統計学入門』基礎から扱っている統計の入門書。内容としては、記述統計、確率、確率分布、簡単な推定・検定、相関と線形回帰などがある。確率や確率分布などの理論的な話が占める分量が多いので、分量のわりには、具体的な統計手法はあんまり載っていない。もちろん理論
むしろ数式が苦手だけど統計を勉強したいという人はRをやるといいかもしれない - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに なぜか唐突にRブームが俺の中でやってきてしまってどうしようもないので、Rの本を注文しまくってたりしていたら、下のような本の山が出来てしまいました。 これらの本を付箋でペタペタしながら読み進めていくうちに、段々とRというのはどういう言語で、どういう風に勉強するといいのか、という方針が固まってきたので、ここにメモをしておきます。 Rとはどのような言語か 一言で、しかも乱暴に言ってしまうならば「統計に特化したPHP」というのが一番雰囲気を伝えられるかもしれない。いや、PHPの悪評は知っているし、ガチでRをやっている人にとっては嫌がられることもわかっているけど、あえてそういう説明が、あくまで入り口としてはわかりやすいのではないかと。 どういうことかというのを言い訳します。 自分が読んだ感じだと、統計というのは、「何らかのデータ」と「分析するためのツールとしての数式」と「その数式が意図する
生態学データ解析 - FAQ モデル選択
統計学的なモデル選択 (とくに AIC を使ったモデル選択) についてよくある質問と 久保 によるてきとーなる回答を並べてみました 参照: FAQ 系ペイジ一覧, FAQ stepAIC() モデル選択 [項目] モデル選択とは何ですか モデル選択したあとに検定すればいいのですか? モデル選択規準 AIC が一番小さいモデルは一番あてはまりの良いモデルですか? AIC によって選択された統計モデルってどういう意味で「良い」のですか? AIC で選ばれる統計モデルは標本数に影響されますか? AIC が少しでも小さい統計モデルが「良い」モデルなのですか? 統計ソフトウェアが出力する AIC の値だけ確認すればいいのですか? 比較すべき統計モデルの個数が 100 個ぐらいあるんですけど，このときも AIC 最小のモデルを選べばよいのですか? 「パラメーターの重要性」をみるために ``Akaike
RとPythonによるデータ解析入門
Pythonの処理系はどのように実装され，どのように動いているのか？ 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ．
Rで学ぶミニミニビッグデータ分析入門-第2回
Rで学んでいく統計やデータマイニングの入門スライドです。 第2回は「2つののデータ群を調べる」がテーマで、基準化、共分散、相関係数、散布図などを扱いますRead less
R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
rubyから統計解析ソフトRを使うためのrrx
rubyから統計解析ソフトRを使うためのrrx ［2014.11.09 rrx ver 1.1を掲載しました。］ 最終更新日： 2014/01/05 パッケージ： rrx105.zip 当パッケージは rrx ver 1.05 です。ver 1.04からの修正点については、後の方に掲げてあります。 パッケージは 2013.12.11 にアップロード。2014.01.05 は 対応分析の例・その１と対応分析の例・その２を掲載。 rubyから統計解析ソフトRを利用するためのruby用ライブラリ rrx を作りました。 MS-Windows用のrrxwin.rbの他に、linuxなどで使えるrrx.rbもあります。ただし、後者にはクリップボードを扱う機能がありません。 ruby 1.8.7 ｜ 1.9.3 | 2.0.0， R 2.15.3 で動作確認しました。 統計解析ソフトRは、高機能で統計
RとRubyによるデータ解析入門
人気の高いオープンソースのツール、RとRubyを使い、生データを処理し、シミュレーションし、仮説を立て、統計的手法を用いて検証する、というデータ解析の基本の理解を促します。基本が学べるだけでなく、自分のメールボックスや自分の心臓の鼓動など身近な題材を対象としており、データサイエンスの醍醐味を味わうことができる一冊です。日本語版ではさまざまな統計分析手法についての入門となる章を追加。この本で使っている統計の基礎も学べる構成になっています。プログラマ視点で書かれた本書は、ビッグデータを活用するためのスキルを身に付ける必要に迫られた多くの開発者にとっても貴重な情報源となるでしょう。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すで
統計解析ツール「R」、8年半ぶりのメジャーバージョンアップ版「R 3.0.0」リリース | OSDN Magazine
4月3日、オープンソースの統計解析ツール「R」開発チームは最新版となる「R 3.0.0」（開発コード「Masked Marvel」）のリリースを発表した。2^31-1以上の要素を持つベクトル（Long Vector）のサポートなどが加わっている。 Rは統計や解析処理、グラフ化のための言語および実行環境。WindowsやMac OS X、Linuxなどで利用できる。GNU Projectの1つで、動的型付け、オブジェクト指向などの特徴を持ち、データの操作、計算、グラフィック表示などの機能も統合されている。拡張性が高く、関連パッケージが豊富に用意されている点も特徴で、パッケージはCRAN（Comprehensive R Archive Network）から入手できる。ライセンスはGPL。 バージョン3.0.0は、2004年に公開されたR 2.0.0以来のメジャーバージョンとなる。大きな変更点と
R 3.0.0の大事な変更点 - Qiita
大きめ目の変更点（個人目線） Long Vectorのサポート(64bit版）。 2^31-1以上の長さのベクトルが使用可能に。 使えるのはraw/logical/integer/double/complex/characterのベクトルとlistも。 文字ベクトルの要素の長さは今までどおり 2^31-1 bytes。 Long vectorに対するlength()はdoubleを返す。 インデクシングにはintegerではなくてdoubleを使うように。 行列、配列の場合、各次元の長さが < 2^31-1なら次元数の総和が > 2^31-1 もOKに。でも挙動は微妙。 などなど。しばらくは使うときは要注意。 パフォーマンス改善(オブジェクトコピーを減らす、とか、関数呼び出し周りとか）。 baseパッケージでビット演算サポート。see > ?bitwise S4クラスでrepresenta
学生にRを使ったWebスクレイピングを教えたった話 - Qiita
どうもえいやです。 昨日、うちに住んでいる学生さんがWebスクレイピングをしようとしていたので、それならRを使うのがよろしかろうということでRの導入を教えたった話です。 今回の説明もOSはMac OS Xです。 Rとは ここ読んでください。 要するに統計・解析のための言語です。 Rの導入 インストールはBrewを使って簡単にできます。 gfortranが要る場合がありますので、次のようにします。 %> R R version 2.15.2 (2012-10-26) -- "Trick or Treat" Copyright (C) 2012 The R Foundation for Statistical Computing ISBN 3-900051-07-0 Platform: x86_64-apple-darwin11.4.2 (64-bit) Rは、自由なソフトウェアであり、「完全
はじめての「R」
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431
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可視化周辺の進化がヤヴァイ～rChartsを中心として～
[Ｒ勉強会][データマイニング] R言語による時系列分析![[Ｒ勉強会][データマイニング] R言語による時系列分析](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f1400933dedc843cedb02dc299edefd6e0d94c1f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fr-100423232629-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
RとRubyによるデータ解析入門 | Ohmsha
「機械学習基礎」簡単な問題を解いて理解しよう！前篇｜【Tech総研】
RとSQLiteによるオミックス解析の促進
