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
初心者用
初心者用 R 言語講座 第 2 版 2013 年 3 月 12 日 文責：斎藤輪太郎・鈴木治夫 2 0. はじめに R 言語は統計処理を得意とする言語です。 多量のデータを科学技術計算を駆使して処理し、 そこに含まれる傾向を解析したり、可視化したりといったことが比較的簡単にできます。 本テキストでは手っ取り早く R の簡単な使い方を勉強します。 1. R の起動と終了 システムによって異なりますが、通常はコマンドラインで R と入力するか、R のアイコ ンをダブルクリックして起動します。R を終了させるときは、 q() と入力します。 2. 簡単な変数への代入 変数とは様々な値を格納する箱のような概念です。例えば今 x という変数を考え、そこ に 123 を代入したければ、 x <- 123 とします。その後に x と打ち込むと、下記のように x の値が表示されます。 > x <- 123
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
[PDF]プログラミング言語 3 オブジェクト指向プログラミング (Python)
プログラミング言語 3 オブジェクト指向プログラミング (Python) 田浦 1 / 53 目次 1 目的 2 Python 最初の概要 3 Python いくつかの特徴 4 クラスによる新しいデータの定義 5 オブジェクト指向的な考え方 2 / 53 Contents 1 目的 2 Python 最初の概要 3 Python いくつかの特徴 4 クラスによる新しいデータの定義 5 オブジェクト指向的な考え方 3 / 53 目的 Python を用いてオブジェクト指向の考え方を学ぶ まずはオブジェクト指向云々を抜きにして，Python の基本を 身につけるための演習を行う 本題と深く関係ないが, Python は, ▶ (事実) アメリカの大学で初学者に最も教えられている ▶ 色々なものを飲み込む言語 (有用なライブラリは必ず “Python interface” があると期待していい
「僕はRとこんな風につきあってます」、データ分析の入門書『楽しいR』刊行記念対談【前編】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
無料で体系的に経済学を学べるリンク集（動画編）by田中秀臣 - Economics Lovers Live ReF
主に自分が貢献したものをまとめます。何度かこの種のまとめをやってもまったく広まってないようなので残念ですね。 動画とその動画で利用した資料集など 経済学の基本はまず以下の動画から ●弱者のための新古典派経済学（ミクロ経済学の基礎をどうぞ） 第一回http://d.hatena.ne.jp/tanakahidetomi/20131223#p1 第二回http://d.hatena.ne.jp/tanakahidetomi/20131225#p2 第三回http://d.hatena.ne.jp/tanakahidetomi/20131226#p2 第四回http://d.hatena.ne.jp/tanakahidetomi/20131227#p1 第五回http://d.hatena.ne.jp/tanakahidetomi/20131228#p1 第六回http://d.hatena.n
『ダメな統計学』冊子PDFの公開｜Colorless Green Ideas
『ダメな統計学』表紙 現在の科学研究において統計が誤用されていることが非常に多く、そのために科学研究の信頼性が揺らいでいることを記した『ダメな統計学』の冊子PDFを公開する。これは、アレックス・ラインハート氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。理解を深めるために、訳注を比較的豊富に加えた。 2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』の冊子PDFに比べると、大幅に加筆されている。ページ数で言うと2倍以上になっている。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 『ダメな統計学
統計学の初心者が入門として最初に読むべき一冊｜Colorless Green Ideas
統計についてほとんど何も知らない人が読むべき本としては『マンガでわかる統計学』が一番のおすすめである。 『マンガでわかる統計学』 「統計って、今まで全然勉強したことはないけれども、将来必要になるかもしれないから、勉強してみようかな」とか、「統計を勉強してみたいとは思ってるんだけど、何から始めれば良いか見当がつかないんだよね」と思っている人は少なくないと思う。こうした人、すなわち統計学についてほとんど何も知らない人は何を使って勉強し始めれば良いのだろうか。 こうした初心者は、まず入門として『マンガでわかる統計学』という本を読むのが良いと私は考えている。この本は、統計に関する知識がほとんどない人にとって、わかりやすく、そして取り組みやすい本だ。 高橋信. (2004). 『マンガでわかる統計学』 東京：オーム社． この『マンガでわかる統計学』という本は、統計について特に何も知らない女子高生のル
プログラマ歴12年の僕が選んだ「10年経っても役立つ技術書17選」 - give IT a try
はじめに 僕がプログラミングを始めてから、もうすぐ12年になろうとしています。 この12年間、いろんな技術書を読んだり、仕事やプライベートでたくさんコードを書いたりしてきました。 最初に入ったSIerでは主にJavaを、前職の社内SE時代はC#をメインのプログラミング言語として使ってきました。 現在はRubyをメインで使っていますが、言語が変わっても、また何年経っても「これはあのとき学んだ知識が役に立ってるよなあ」と思う瞬間がときどきあります。 そこで今回はこれまでに読んだ技術書を一通り振り返り、「この本で学んだことは今でも役に立ってる」と思うものを17冊ピックアップしていきます。 おことわり (2014.09.29 20:00追記) このエントリのタイトルは「10年経った今でも役に立っている」という意味で付けています。「今から10年後まで役立つ」という意味ではありません。（紛らわしくてご
【宣言】統計の勉強をはじめます！（分かりやすい統計の本を買いました） - Livre para Viver
こんにちは。 博論の修正中です。博論の修正も先が見えず、博論提出後の来年の見通しも全くたたず、そんな中、子どもも産まれるので、嬉しくはありますが、不安な毎日を送っています。 突然ですが、統計の勉強を始めようかなと思っています。 はじめての統計学 学部生の時に、統計学の授業（年間３０コマの授業）を履修していました。 まず１年生の時に受講しました。このときは、再度受講したいために、聴講のような形で出席していました。 その後、留学から帰国した４年生の時に受け直しました。 私の出身大学は、入試の際に、数学が必要なく、しかも外国語学部のみの単科大だったため、統計学の履修者も数学が苦手、という人が多かったように思います。（まあ、それでも、本当に苦手な人はそもそも受けていなかったのですが） そんなわけで、本当に基礎の基礎を勉強したといった感じです。 挫折の連続 大学院に進学しても、そもそも統計的なアプロ
文系がゼロから統計を勉強するときに最初の１年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
最初の１年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますｗ ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな
Rが使えるフリをするための14の知識
米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文をマスターする 四則演算
経済学を知ったかぶりするための独学方法
すらたろう氏が独習者のためのおすすめ経済学入門テキストを紹介しているのを見て、ask.fmを始めたところ、経済学研究科に行かないで経済学を学ぶ方法を質問されたのを思い出した。 用途が分からないのだが、SNSで聞かれたのでSNSで使うための知識なのであろう。主に文系学問を学んできた人が、インターネットの交流サイトで経済学を知ったかぶりするための独学方法を考えてみたい。 1. 基礎的な数学を学ぶ 経済学は言葉として数学を利用しているため、ある程度の数学の知識が必要だ。記号の意味ぐらい分からないと、読み飛ばしもできない。しかし経済学の教科書の数学の説明は極端に省略されているので、やさしめの数学書を読んだ方が理解が深まる。線形代数、集合、位相、解析のイロハを学ぼう。 一般教養で数学を履修していなかった人は、『微分・積分30講』と『線形代数30講』を読んでおく方が良いと思う。だらだら読んでいても一ヶ
codeacademyでpythonを勉強してみたよという話 - Data Science by R and Python
codeacademyとは？ 今日はこれを紹介：Learn to code | Codecademy codeacademyはオンラインでプログラミング言語を学べるサービスです。昔、一度だけ使ったことがあったんですけど、そのときは、ありがたみがわかりませんでしたが、全力で勉強する気になるとなかなかいいサービスだなと思います。とりあえず僕はデータ解析で使うためにpythonをやってみました。 実際の勉強は？ 勉強は実際に書きながら学んでいきます。一つ一つ解説すると、 一番左が今から何をするのかを解説＋その下に問題が書かれています。 真ん中のグレー〜黒の画面に自分でプログラムを書くことで勉強します。 そして、右上の黒のところに「実行結果」がでるという風になっています。 ちなみに、問題を解いてわからないところは、大抵左下のQ&Aで誰かが質問をしてくれているのでそれを参照するだけで、理解も深まりま
Pythonの勉強をまったく始められないあなたと私に送る8つのタスク
Google App EngineでのPythonの勉強と開発は進んでいますか？ GAEでPythonを始めるときに知りたい4つのまとめ これを書いた本人はというと…まったく進んでいません。 Learn Python The Hard Wayを少し読んだ程度です。 言い訳なんていくらでも出来ますね。 えーっと、仕事が忙しいから、仕事が忙しいから、そして仕事が忙しいから。 しっかり、仕事以外の勉強の時間を取ってやらないと、あっと言う間に置いてかれます。 そして、”新しいことを学ぶ”というのは日々のモチベーションに繋がりますから。 前置きはここまでにして、今日はタイトル通り、 Pythonの勉強をまったく始められないあなたと私に送る8つのタスク を紹介します。 もし、タイトルに期待して、”これさえやればPythonマスターになれる！”と思ってきた方にはごめんなさい。 99%は”Pyt
The Python Tutorial
The Python Tutorial¶ Python is an easy to learn, powerful programming language. It has efficient high-level data structures and a simple but effective approach to object-oriented programming. Python’s elegant syntax and dynamic typing, together with its interpreted nature, make it an ideal language for scripting and rapid application development in many areas on most platforms. The Python interpre
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[PDF]機械学習の理理論論と実践
読んで良かった基礎知識の入門書 - Qiita
harold-spm.com - harold spm リソースおよび情報
ワタクシが考える #文系がゼロから統計を勉強するときに最初に読むべき本
