Ｒと時系列(1)
時間とともに変動する現象に対して時間の順序で測定・観測した結果の記録を時系列データと言い、略して時系列(time series)と言う。時系列データは多くの分野で様々な目的で取り扱われる。日常の社会生活の中でよく見受けられるものには、心電図や脳波のような医療データ、気温や気圧のような気象データ、株価および為替レートのような金融・経済データなどがある。 時系列データは、常に変動を伴うものである。その振る舞いを統計的に分析し、データ変動の特徴を捉え、現象の解明と将来の変動を予測・制御しようとするのが時系列データ分析の主要な目的である。 ちなみに、2003年ノーベル経済学賞の受賞の対象となった内容は、経済時系列分析に関するものである。
Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
R で高速な (ユークリッド) 距離行列計算 | Atsushi TATSUMA Web Page
はじめに 皆さんは R 好きですか？好きですよね。勉強会もたくさんありますもんね。 僕は嫌いです。遅いので。でも、書き方の工夫でなんとかなることもあります。 僕が研究室でやってることは、表向き検索ということになってるのですが、 やってることは、次元削減とかクラスタリングとか、そのあたりです。 データがなす空間を、解析するという点では、検索も機械学習も一緒ですね。 この、データが空間上でどういった感じになってるのか、の手がかりとなるモノに、 全データ点同士の距離があります。これを行列で表したものが、距離行列です。 距離には、だいたい、まずは、ユークリッド距離を試します。 R で距離行列を求める場合 dist 関数を使いますが、 ユークリッド距離だけに絞れば、自作した関数の方が速くなります。 2点間のユークリッド距離 いま、二次元のデータが、二点あるとします。 ちなみに、データ点
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