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Rに関するbabydaemonsのブックマーク (6)

  • rJava - Low-level R to Java interface - RForge.net

    rJava is a simple R-to-Java interface. It is comparable to the .C/.Call C interface. rJava provides a low-level bridge between R and Java (via JNI). It allows to create objects, call methods and access fields of Java objects from R. rJava release versions can be obtained from CRAN - usually install.packages("rJava") in R will do the trick. The current development version can be downloaded from the

    babydaemons
    babydaemons 2014/03/23
    あ、こっちへ引っ越したということね。
  • JRI - Java/R Interface for R

    Note: JRI is now part of rJava and the official rJava development page has moved to rJava project at RForge.net JRI is a Java/R Interface, which allows to run R inside Java applications as a single thread. Basically it loads R dynamic library into Java and provides a Java API to R functionality. It supports both simple calls to R functions and a full running REPL. In a sense JRI is the inverse of

    babydaemons
    babydaemons 2014/03/23
    最近、更新が止まってるが、JREは出続けてるし、うーん。
  • R言語 - Wikipedia

    R言語(アールげんご)はオープンソース・フリーソフトウェアの統計解析向けのプログラミング言語及びその開発実行環境である。ファイル名拡張子は.r, .R, .RData, .rds, .rda。 R言語はニュージーランドのオークランド大学のRoss IhakaとRobert Clifford Gentlemanにより作られた。現在ではR Development Core Team[注 1] によりメンテナンスと拡張がなされている。 R言語のソースコードは主にC言語、FORTRAN、そしてRによって開発された。 なお、R言語の仕様を実装した処理系の呼称名はプロジェクトを支援するフリーソフトウェア財団によれば『GNU R』であるが[3] 、他の実装形態が存在しないために日語での慣用的呼称に倣って、当記事では、仕様・実装を纏めて適宜にR言語や単にR等と呼ぶ。 特徴[編集] R言語は文法的には、統

    R言語 - Wikipedia
  • 文系のための「多次元データ解析」

    まずは、基的な用語と、Rでの基的なコマンドをここで学ぶ。何も知らずに、回帰分析や主成分分析、クラスター分析をするのは「無謀」というもの。気持ちは理解できなくは無いのだが。以下のトピックを見て、一つでも知らない用語があるならば、先に進まずに、最初から順にチュートリアルをこなした方が良い。また、理解できている人も、一般的な教科書とは異なった説明もある。軽く目を通した方が良いかもしれない。 文系のための「行列の構造」 文系のための「行列」(1):行列データの構造について 文系のための「行列」(2):多次元データについて 文系のための「行列」(3):行列の種類について 文系のための「行列」(4):「変数」と「添字」について 文系のための「行列の演算」 文系のための「行列の演算」:行列の「足し算」と「引き算」 文系のための「内積」(1):行列の「掛け算」の方法 文系のための「内積」(2):行列の

    文系のための「多次元データ解析」
  • 統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む

    はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか? 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、

    統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
  • 一年で身に付ける!Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家

    久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも?と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行購入: 64人 クリック: 782回この商品を含

    一年で身に付ける!Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
    babydaemons
    babydaemons 2012/04/11
    回帰くらいまではやった記憶があるが、既に忘却の彼方。orz
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