All Chart | the R Graph GalleryMost basic Most basic stacked area chart you can build with R and ggplot2, using the geom_area function. Small multiple Small multiple is probably the best alternative, making obvious the evolution of each gropup.
Reimagining Experimentation Analysis at Netflix
Toby Mao, Sri Sri Perangur, Colin McFarland Another day, another custom script to analyze an A/B test. Maybe you’ve done this before and have an old script lying around. If it’s new, it’s probably going to take some time to set up, right? Not at Netflix. ABlaze: The standard view of analyses in the XP UISuppose you’re running a new video encoding test and theorize that the two new encodes should r
Hands-On Programming with R
Welcome This is the website for “Hands-On Programming with R”. This book will teach you how to program in R, with hands-on examples. I wrote it for non-programmers to provide a friendly introduction to the R language. You’ll learn how to load data, assemble and disassemble data objects, navigate R’s environment system, write your own functions, and use all of R’s programming tools. Throughout the
残りの私たちにとって、Rが最高のプログラミング言語である理由 | POSTD
訳注：2017/5/23、いただいた翻訳フィードバックをもとに記事を修正いたしました。 私はRを使用して6年以上になります。Rとの最初の出会いは、財政学におけるモンテカルロシミュレーションの博士課程の時で、紹介してくれたのはWolfgang Hörmannでした。プログラミング言語に関しては、それ以前にもいくつか使ったことがあり、最後のものはC++（これも私は大好きです）でしたが、それらのどれもRほど 便利 ではありません。 残りの私たちにとってRが最高の言語である理由をリストアップする前に、まず “残りの私たち” の定義を明確にしておきましょう。残りの私たちとは、ExcelユーザやSPSSユーザ、そしてコンピュータサイエンス（CS）界の外にいる人々(*)、つまり簡潔さを目指して努力しながら、同時にパワーと柔軟性を追求する “プログラムの利用者” のことです。Rは、そんな 私たち にとって
楽天ゲームズ，「R Games」の提供を本日開始。スマホやPCでHTML5ベースのゲームを楽しめるソーシャルゲーム・プラットフォーム
楽天ゲームズ，「R Games」の提供を本日開始。スマホやPCでHTML5ベースのゲームを楽しめるソーシャルゲーム・プラットフォーム 編集部：T田 楽天ゲームズは本日（2017年4月4日），スマホやPCでHTML5ベースのゲームを楽しめるソーシャルゲーム・プラットフォーム「R Games（ラクテン ゲームズ）」の提供を正式に開始した。「R Games」では，国内ゲーム会社のIPを活用した新作ゲームや，オリジナルコンテンツが基本無料でプレイできるとのことだ。 「パックマン」の横スクロール・ランニングゲーム「パックラン」 「スペースインベーダー」をモチーフとしたSTG「インベーダーブラスト」 また，本日から2017年5月31日まで「R Games」の提供開始を記念した「オープニング記念キャンペーン」が開催されている。本キャンペーンでは，期間中に「R Games」に新規会員登録をされた人を対象に
R のウェブアプリケーションフレーム shadowy - 捨てられたブログ
R のウェブアプリケーションフレームワークと言えば shiny ですが， shiny はどちらかというと View (UI) ありきの設計になっています。最近 R で API サーバーを作りたいみたいな需要があると思います。あると思っているだけで，実際にあるかどうかについてはここでは議論しません。 ところで最近ウェブアプリケーションを Suave で作る機会があって，とても使いやすい API だという印象でした。そこで， R でも似たようなことができないかと思ってやってみました。名前は， UI ベースの shiny に対応して shadowy です。ウェブサーバー自体は Rook パッケージの力を借りています。うまくやればサーバーを shiny にすることもできる気がします。 shadowy について例によって「第50回R勉強会＠東京（#TokyoR）」で発表してきましたので，ここに資料を
Rで解析：Googleスプレッドシートの操作ができる！「googlesheets」パッケージ
#パッケージの読み込み library("googlesheets") ###準備##### #データ例の作成 TestData <- data.frame(Name = rep(c("karada", "good", "R and Anime"), each = 5), Data1 = rep(1:5, times = 3), Data2 = c(dnorm(1:5, mean = 10, sd = 3) * 100, dnorm(1:5, mean = 8, sd = 5) * 100, dnorm(1:5, mean = 22, sd = 10) * 100)) ######## #グーグルドライブへのログイン:gs_authコマンド #実行するとグーグルへのログインとgooglesheetsによる #許可のリクエスト画面がブラウザに表示されます。 gs_auth(new_user
R のベクトルやデータフレームにリスト処理 (map, fold , filter) を適用する - 映画は中劇
R のデータフレームやベクトルに対してドカンとリスト処理を適用したいことが度々あるのですが、都度やり方を調べていて進歩が無いので、整理のためにまとめておきます。 操作 ベクトル データフレーム map 関数 ベクトル演算 / sapply 関数 列ベクトル同士をベクトル演算 fold 関数 sum や mean 等の集約関数に突っ込む なし filter 関数 which 関数の結果を添字とする subset 関数 色々と罠が多いし、簡単に実現できないこともあるので、難しくなってきたら awk なり Excel なりで前処理する方が良さそうです。 データ 以下の例では徳川時代の諸侯のデータを使います。 # shoko.txt kamei ryogoku kokudaka type 徳川宗家 天領 400 将軍家 前田家 加賀 103 外様 島津家 薩摩 77 外様 伊達家 陸奥 63 外様
53. グラフィックスパラメータ（弐） - R-Source
グラフィックスパラメータの一時的変更 この節で紹介するグラフィックスパラメータは，関数 par() で設定することが出来るし，関数 plot() や多くの高水準作図関数の引数としてグラフィックスパラメータを設定することも出来る．例えばプロット点の形を指定するパラメータ pch に関しては，以下の 2 通りの設定方法を用いることが出来る．ただし，関数 par() で設定した場合は，設定した後はもう一度パラメータ値を変更するまではそのままの設定値が使われるが，作図関数の引数としてグラフィックスパラメータを設定した場合は，そのときの作図の場合のみ設定値が使われる (それ以後は直前までの設定値が使われる) ． plot(1:10, pch="+") # 一時的にプロット点の形を "+" に変更する par(pch="+") # これ以後，プロット点の形をずっと "+" に変更する plot(1:1
ESTRELA連載記事「Rとウェブの融合」
2014年7月号より、公益財団法人統計情報研究開発センターが発行する統計と情報の専門誌「エストレーラ」で、「Rとウェブの融合」と題して記事を連載しています。ウェブ上での記事公開の許可を頂いたのでここに公開します。なおウェブ公開記事は校正前の原稿なので誌上記事とは文章表現等が多少異なりますが、内容には変わりはありません。 Rとウェブの融合（１）ーrChartsの基礎ー (2014年7月号) Rとウェブの融合（２）ーrChartsの利用例ー (2014年8月号) Rとウェブの融合（３）ーrChartsの応用例ー (2014年9月号) 大規模データの高速処理 ーdata.table、dplyrー (2014年10月号) Rとウェブの融合（４）ーrmarkdownー (2014年11月号) Rとウェブの融合（５）ーslidify、R Presentationー (2014年12月号) Rとウェブの
大規模データの高速処理 ーdata.table、dplyrー
Rは便利な統計解析ツールですが、処理の遅さや大規模データの扱いにくさが弱点と言われています。 このような状況に対処すべく、現在ではパフォーマンスの向上に役立つパッケージが数多く開発されています。 そこで今回は「Rとウェブの融合」をお休みして、data.tableとdplyrによる大規模データの高速処理について紹介します。 この記事では2014年7月現在の最新バージョン(data.table 1.9.2及びdplyr 0.2)を利用しています。 必要に応じてインストールして下さい。また紙面の都合で実行結果の掲載は省略しているので、手元の環境で試して実行結果を確認してみることをお勧めします。 > # パッケージのインストールと読み込み > install.packages(c("data.table", "dplyr")) > library(data.table) > library(dpl
A/B テストで施策の効果を検証！エンジニアのための R 入門 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows
R を .NET Framework の環境から使う - 捨てられたブログ
R の統計環境を C# のような .NET Framework の言語から使えると良いと感じることはままあります。そのような方法の 1 つに， R の公式サイトでも紹介されている statconnDCOM があります。しかし， COM の利用にはコンポーネントをインストールする必要があります。また，型が dynamic で渡されるため，せっかく静的型付言語で使うメリットも少なく感じます。そこで以前，直接 DLL を P/Invoke で扱う方法を紹介しましたが，さすがにこれだけでは使い勝手が悪いです。 先日 R.NET というライブラリをオープンソースで公開しました。これは，前述の方法に加えて，ベクトルの操作と，文字列形式の R スクリプトを直接評価することを可能にしてあります。詳しくはプロジェクトサイトを参照してみてください。
R で変更不可能な変数を定義する - 捨てられたブログ
R で変更不可能な変数を作るには lockBinding 関数を使います。 a <- 1 lockBinding("a", .GlobalEnv) 変数を定義してから lockBinding すると誤って変更してしまう場合があるので，定義と定数化を同時に行います。 constAssign <- function(x, value, envir=as.environment(-1)) { e <- envir assign(x, value, envir=e) lockBinding(x, e) } assign 関数と同様に，次のように使うことができます。 constAssign("FOO", 1) 定義した定数を削除する場合は，普通に rm 関数で問題ありません。 rm(FOO) 参考文献 Declaring a Const Variable in R 履歴 [2013-05-14 19
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SparkR: The Past, the Present and the Future-(Shivaram Venkataraman and Rui Sun, UC Berkeley AMPLAB and Intel)
networkD3: D3 JavaScript Network Graphs from R
GitHub 上にある R パッケージの一覧ができると CRAN の時代が終わる #rstatsj - Qiita
data.tableパッケージで大規模データをサクッと処理する
R Markdownで楽々レポートづくり：連載｜gihyo.jp … 技術評論社
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