Hello! This Web page is aimed at shedding some light on the perennial R-vs.-Python debates in the Data Science community. This is largely (though not exclusively) a debate between the Statistics (R) and Computer Science (Python) fields. Since I have a foot in both camps (I was a founding member of both the Statistics and Computer Science Departments at UC Davis), I hope to shed some useful light o
R 4.1で入ると噂の|>が開発版のRに入ったので触ってみた。 - Technically, technophobic.
magrittr 2.0のブログ記事で仄めかされていたように、base Rに（というかRの文法レベルで）ネイティブのパイプ演算子|>が入るようです。 それがとうとう開発版のRに実装された、というツイートでTLがざわついていたので触ってみました。 #RStats community, really? It's been like 5 hours now and no one noticed the big news? 😛https://t.co/c4OXTO0WCw Thank you @LukeTierney4 @_lionelhenry @jimhester_ (who else?)#pipypipy pic.twitter.com/5P9QPe1H8a— Henrik Bengtsson (@henrikbengtsson) 2020年12月4日 Dockerでさくっとrocker/
WebサービスのA/Bテスト代替手段としての観察データからの平均処置効果推定 - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回は平均処置効果の推定方法について紹介します。より具体的にはマッチングや重み付けといった共変量のバランシングを利用してバイアスの小さい推定をする方法を使い、複数得られた推定結果を絞り込んで意思決定に使える結論を得るまでの流れを扱います。サンプルデータを使って実際に推定を行い結果を解釈するところまで行います。コードはRです。完全にコンセンサスのとれた因果推論方法・手順はおそらく存在しないので、現時点でよいのではと考えている方法の紹介になります。 今回紹介する方法のポイントは、共変量のバランシングによってモデル依存性が低下することを利用して信頼できそうな推定結果を絞り込んでいるところにあります。手法やモデルによって様々な推定値が得られますが、バイアスの評価方法がないため採用すべきものがわからないという問題があります。しかし、共
陸田青享 - 作画@wiki
陸田 青享 【りくた きよき】 1995年8月31日生まれ フリーランス。 「陸田青亨」と表記されることあるが、「けろりら」名義の場合がほとんど。 近年はキャラクターデザインや版権も手掛ける。 2019年に発足したアニメ業界人サークル「TAP」の一員。 2022年、キャラクターデザインを担当した『ぼっち・ざ・ろっく！』が大ヒットしたことにより、一般アニメファンからも注目を集める。 同作では、キャラクターデザイン・総作画監督というポジションでありながら、OPおよび全12話全てにおいて原画を担当し、さらに作画監督としても多くの回に参加するなど、驚異的な活躍を見せた。 名実ともに氏の代表作といえるだろう。 X ■メルヘン・メドヘン（TV/2018） 衣装デザイン協力（OP共同表記） 原画 OP 2話 5話 ８話 動画 OP 5話 ８話 エンドカード 8話 OP：葉月がブーフヒュレするカット（担当
"install.packages()"するのはこれが最後！Rのパッケージ管理には「pacman」を使おう - Qiita
# パッケージ無かったらインストール、 if (!require("dplyr")) install.packages("dplyr") if (!require("tidyr")) install.packages("tidyr") if (!require("dbplyr")) install.packages("dbplyr") if (!require("magrittr")) install.packages("magrittr") if (!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2") #パッケージ読み込む library(dplyr) library(tidyr) library(dbplyr) library(magrittr) library(ggplot2)
Rのシステムはパッケージをインストールすることで、 機能を拡張することが出来る仕組みになっています。 このパッケージは、世界各国の現場の研究者達やRStudioチームをはじめとするオープンソース開発者達が独自に開発して公開しています。 また、パッケージには、CRANを通じて公式に配布されているものと、 GitHub等を通じてプログラマが独自に配布しているものとがあります。 ここでは、初めて立ち上げるRStudioについての簡単な紹介と、 そのRStudioを使ったパッケージのインストール方法を紹介します。 尚、基本的にRStudio上でのインストール操作を行うと RStudioがインターネット経由でCRANからパッケージファイルをダウンロードし、 それをインストールしてくれます。 そこで、以下の手順は、 インターネットに繋がっている環境で行う必要があります。 4.1.1 RStuidoの起
デジタルツインとは | IBM
デジタルツインは、オブジェクトやシステムのライフサイクル全体を仮想的に表現したもので、リアルタイムでデータが更新され、シミュレーション、機械学習、推論を使用して意思決定を支援します。 デジタルツインは、物理的オブジェクトを正確に反映するように設計された仮想モデルです。 研究対象となるオブジェクト (風力タービンなど) には、重要な機能分野に関連するさまざまなセンサーが搭載されています。 これらのセンサーでは、エネルギー出力、温度、気象条件など、物理的オブジェクトの特性のさまざまな側面に関するデータが生成されます。 生成されたデータは処理システムに送られ、デジタル・コピーに反映されます。 データが提供されたら、仮想モデルを使用してシミュレーションを実行したり、性能の問題を調査したり、想定されるな改善を実施したりすることができます。これらは有益な洞察を得ることを目的としており、得られた洞察は元
ヒシアケボノでかすぎとは [単語記事] - ニコニコ大百科
ヒシアケボノでかすぎ単語 74件 ヒシアケボノデカスギ 1.1千文字の記事 38 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要 補足 関連動画 関連項目 掲示板「ヒシアケボノでかすぎ」 とは、競馬ファンなら誰でも一度は口走ったことがあるセリフである。 概要 1996年10月26日 京都11R・スワンステークス(GII) 1着 スギノハヤカゼ 474kg(-2) 2着 ビコーペガサス 440kg(+8) 3着 マサラッキ 486kg(±0) 11着 ヒシアケボノ 580kg(+30) 1996年11月17日 京都11R・マイルチャンピオンシップ(GI) 1着 ジェニュイン 492kg(±0) 2着 ショウリノメガミ 472kg(+4) 3着 エイシンワシントン 498kg(+14) 15着 ヒシアケボノ 582kg(+2) 1997年10月25日 京都11R・スワンステークス(GII) 1着 タ
![ヒシアケボノでかすぎとは [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5bd1fac8d544d19340796767c18bdf23d7d3493d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Fimg%2Fog_b.jpg)
コメくいてー顔
概要 『ウマ娘プリティーダービー』でのうまぴょい伝説のライブシーンに登場するセンター振り付け。 その時の歌詞のコメくいてー(でもやせたーい！)から取って名付けられた。 正確にはこの顔をする時は(でもやせたーい！)と歌っているので『でもやせたーい顔』というのが正解かもしれない。 顔文字にすると ¯\_(ーワー)_/¯ こんな感じである。 どんなクール系のウマ娘だろうとセンター（１位）を取ればやってくれるので、ウマ娘のライブにかけるプロ意識が垣間見える1シーン。 どう見てもギャグ顔であるが、うまぴょい伝説のセンターは育成シナリオ最終レースであるURAファイナルを勝利してグッドエンドを迎えた証であるため、これを見ているトレーナー（プレイヤー）はまさに感動に打ち震えている所だったりする。 この後投げキッスやウインクを経てきみの愛馬が！に続く。 アプリでのナイスネイチャはこの顔と似た表情をすることが
もう9年も前のことですが、沖本本をベースとした計量時系列分析のシリーズ記事を書いていたことがあります。その中で、密かに今でも自分が読み返すことがあるのがVAR（ベクトル自己回帰）モデル関連の記事です。 なのですが、仕事なり趣味なりでVARモデルを触っていると「あれ、これってどうなってたんだっけ」という事項が幾つか出てきて、しかも上記の自分のブログの過去記事を当たっても出てこないケースがちらほらあるんですね。 ということで、今回の記事ではネタ切れで新しく書くことが思い付かないのでVARモデル周りで「最近になって調べて行き当たったこと」を備忘録的に補遺として書き留めておくことにします。とはいえ微妙に技術的な話題を含むので、いつもながらですが誤りなどありましたらコメントなどでご指摘くださると助かります。 CanadaデータセットでVARモデルを推定しておく 面倒なので、{vars}パッケージに同
Rでtweetをテキストマイニング：ワードクラウドと共起ネットワーク - 医療職からデータサイエンティストへ
テキストマイニング は文字列を対象したデータマイニング手法で、単語の出現頻度、出現タイミングなどを集計する簡単なものから、機械学習を用いてクラス分類する高度なものまで様々な解析手法があります。 今回はそんなテキストマイニング の中でも、単語の出現頻度をわかりやすく可視化するワードクラウドと、どの単語と一緒に出現しやすいかを調べる共起語、それを可視化する共起ネットワークを使って、私自身のtweetを解析したいと思います。 今回は以下の2冊を参考にしています。 Rによるやさしいテキストマイニング 作者:雄一郎, 小林発売日: 2017/02/17メディア: 単行本 Rによるやさしいテキストマイニング [活用事例編] 作者:小林 雄一郎発売日: 2018/10/06メディア: 単行本（ソフトカバー） 下準備 Rで日本語テキストマイニング を行うための有名なパッケージには{RMeCab}があります
Hide Comments (–) Share Hide Toolbars
R ユーザーのための Pandas 実践ガイド II: siuba と datar - ill-identified diary
概要 以前にも書いたように Python の pandas は参照透過性に欠けるため, 何度も書き換えて使用するような使い方に向いていない. これは pandas の用途と合わない. pandas をもっと快適にデータハンドリングする方法がないか探したところ, siuba, datar というパッケージを見つけたので紹介する. これらのパッケージの特徴を挙げ, 実験によるパフォーマンス比較してみた. 個人的には siuba のほうが信頼できると思うが, 現時点ではどちらも発展途上のパッケージである. 以前の続きということでタイトルを踏襲したが, 実は私がこれらのパッケージを知ったのは昨日なので「実践」的かどうかは少し疑わしい タイトルの通り R を知っている pandas ユーザーを想定読者としているが, R ユーザでなくても再利用のしやすい書き方は知っていて損はないと思う. その場合は実
線形混合モデルとその応用例 - Qiita
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です． 以前の記事で，線形モデルと線形混合モデルにおけるAIC（赤池情報量規準，Akaike information criterion）型の情報量規準について紹介しました．そのときは，線形混合モデルの説明は簡単にしかできませんでしたので，この記事で応用例も交えながら解説したいと思います． 線形混合モデルとは モデルのかたち 線形混合モデルは一般に以下のように書けます: $$ y = X\beta + Zb + \varepsilon, \quad b \sim (0,G), \quad \varepsilon \sim (0,R), \tag{1} $$ $X\beta$の項を固定効果（fixed effect），$Zb$の項を変量効果（random effect）と呼び，2つの効果が"混ざった"モデルということで，線形混合モデルと呼ばれ
岩波データサイエンスvol.3のCM接触の因果効果を他の方法で推定してみた(2) - YuRAN-HIKO
岩波データサイエンスvol.3 Causal Forest Causal Forest による因果効果の推定 おわりに 統計的因果推論の関連記事 岩波データサイエンスvol.3 岩波データサイエンスvol.3のCM接触の因果効果を他の方法で推定してみた、第二弾です。今回は「非均質性を伴った処置効果(Heterogeneous Treatment Effects)」の推定で数年前に提唱された Causal Forest を用いてみたいと思います。なお、岩波データサイエンスvol.3のCM接触の因果効果を他の方法で推定してみた(1) - YuRAN-HIKOでも傾向スコアマッチングを用いた記事があります。ご興味のある方は併せてお読みください。 使用するデータや用いる説明変数に関しては前回の記事と同様になります。では、早速分析を進めていきたいと思います。今回も R言語を用いることとします。 Ca
Rはプログラミング苦手な人にも覚えやすい が、そのためか、プログラミングの得意な人からしたら「ええ・・・」となるような行動を初学者が取りがちに思える そこで、とりあえずこれだけ守ってほしいというアドバイスを書きました。 エラーが起きたときあれこれするより先にエラーメッセージを読め。ぶっちゃけ、エラーメッセージを読むだけで上位10%だ あと、エラーメッセージとWarning messageは違うものだからな。行間を読む前に行を読め エラーメッセージの内容がわからなかったらエラーメッセージをコピペしてググれ 日本語サイトが微妙だったときは英語でググれ Stack Overflowにだいたい同じエラーで困ってる人が既に投稿してる エラーは生じてないが思い通りの挙動になっていないとき定義した変数の中身を逐一確認して予定してる内容になってるか確認しろ 試行錯誤しすぎてわけがわからなくなったら変数を全
HCI研究者の心理統計ノート
「HCI研究者の心理統計ノート」は、私が Human Computer Interaction (HCI) 研究に取り組む中で調べた・使った心理統計手法をまとめた備忘録です。主に R のサンプルコードを掲載しています。みなさんの研究生活がより良いものになりますように。
こんにちは！ 皆さんはXGBoostとLightGBMの二つをご存じですか？ 機械学習をやっている方は聞き慣れているフレームワークだと思いますが、 両者の違いを正しく理解できているでしょうか。 今回はこの二つのフレームワークの違いを解説していきます。 結論から話すと、XGBoostではLevel-wiseという決定木の作成方法を用いており、LightGBMではLeaf-wiseを用いています。Leaf-wiseでは決定木の分岐が少ないためそれを活用したLightGBMでは高速な計算が可能になります。 GBDTの計算手順を復習してから、両者の違いを理解していきましょう。 勾配ブースティング決定木とは 決定木 アンサンブル学習 勾配降下法 GBDTの計算手順 XGBoostとLightBGMの異なる点 Level-wise Leaf-wise ジニ不純度 その他のLightGBMの高速化の理由
Rの文字列ベクトルで、文字列を指定して要素を削除する方法をお伝えする。 通常、ベクトルの要素を削除する場合は、次のように添字にマイナスを付加して削除する。 > s <- c("吾輩は", "猫である。", "名前は", "まだ無い。") > # 1番目の要素を削除 > s[-1] [1] "猫である。" "名前は" "まだ無い。" > # 1番目から2番目の要素を削除 > s[-1:-2] [1] "名前は" "まだ無い。" > # 1番目と3番目の要素を削除 > s[c(-1, -3)] [1] "猫である。" "まだ無い。" 文字列を指定して要素を直接削除する場合は、which関数を利用し指定した文字列の添字を取得してから、マイナスを付加して削除すれば良い。具体的には次のようになる。 > s <- c("吾輩は", "猫である。", "名前は", "まだ無い。") > # 「吾輩は」を
Data Science for Psychologists
Introduction This book provides an introduction to data science that is tailored to the needs of students in psychology, but is also suitable for students of the humanities and other biological or social sciences. This audience typically has a basic familiarity with statistics, but rarely an idea how data is prepared for statistical testing. By working with a variety of data types and many example
In this post, I will walk you through some examples that show off the major features of the ggforce package. The main goal is to share a few ideas about customizing visualizations that you may find useful in your everyday work. The ggforce package is an extension to ggplot2 developed by Thomas Pedersen. Thanks to ggforce, you can enhance almost any ggplot by highlighting data groupings, and focusi
Rを使ったデータ処理
このサイトは静岡大学情報学部「データ処理演習」で使用する目的に最適化されていますが，情報学特有のコンテンツではありません。初歩的なRの使用法および，Rを用いた統計解析を学びたい方に役立つものとなっているかと思います（作成者の専門は心理学）。 出力結果のグラフ等の画像は，出力された時の感動を奪わないように敢えてあまり載せていませんのでご了承ください。 適宜アップデートします。講義資料なども追加するかもしれません。 大文字や小文字，全角や半角，「 ' 」や「 " 」，「 ( 」や「 [ 」を混同して使ってしまった場合，コンピュータはエラーを返します。「そんなかたいこと言わずになんとかしてよ！」と感じるかもしれませんが，相手はパソコンです。あきらめましょう。人間は間違える生き物ですが，間違いを見つけて直せるのも人間です。 プログラムが動かない場合には，順を追って「どこまでは正しいのか」をゆっくり
社内イベント グループでの謎解きでコミュニケーションが促進されます。イベントのマンネリ対策や、多拠点交流の手段としてもご利用いただけます。
1. はじめに R言語は、データ解析専用のオープンソース・フリーソフトウェアです。 Rでクラスタリングを用いたデータ分析方法を紹介します。 2. 準備 まずは、R言語を使用するためにR Statio (またはR言語)をインストールします。 インストールイメージは、以下のリンク先からダウンロードできます。 ・R Studio ・・・https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ ・R ・・・https://cran.r-project.org/index.html R StudioはR実行のための統合開発環境(IDE)です。 R Studioを起動すると以下のような画面が表示されます。 基本的な操作としては、上記に示されるR Studio画面の左側「Console」ウィンドウにコードを打ち、対話形式で処理を進めていきます。 ためしに、以下
はじめに 複数のテキストを対象に、トピックモデル(LDA:Latent Dirichlet Allocation)によるテキスト分析を行います。その分析結果を基にクラスタリングを行い、デンドログラム(樹形図)による可視化を行います。 この記事の内容は『テキストアナリティクス』著：金明哲を参考にしています。参考書の通りだと可視化の段階でトピックとタームにズレが生じるため、目・手作業での修正が必要でした。そこで、LDA()によるトピックのナンバリングとhclust(dist())によるナンバリングが自動で調整されるようにしました。なお、理論面の解説はありません(勉強中)。 www.anarchive-beta.com www.anarchive-beta.com 理論面の記事も書きました。(追記) 図1：調整前 図1は手作業での修正を行わなかった場合の出力結果です。 図1上部の樹形図の各テキス
お断り：下記は2018年時点で書いたものです。そのため、内容が古い可能性があります。 はじめに Rのデータサイエンス書籍相関図の超個人的版を作りました。R言語のおかげで、今はお仕事ができているようなものなので、1人でも多くのRユーザーが増えてRコミュニティがもっと活発になればと思い、作成しました。 私の技術や知識はこの著者の方々のおかげで成り立っているので、良書を作るために、自分の時間を削って執筆活動をされている方には頭があがりません。感謝しかありません。 そして、Rを使い始める方のお助けになればと思います。 【注意事項】 自分が読んだ書籍の中から「R」が中心の書籍を選びました。無論、良書は他にも多数あると思われます。 理論系、ベイズ統計、Python系は除いています。 言語処理、時系列、異常値検知、画像処理、音声処理はあまり知らないので除いています。 私はどれかの書籍の著者でもないので、
R のパッケージ {targets} にコントリビュートした話 - Sansan Tech Blog
はじめに 研究開発部の小松です。 本記事は Sansan Advent Calendar 2022 の17日目の記事になります。 adventar.org 普段こちらのブログではネットワーク経済学をテーマに細々と書いています。今回は少し話題を変えて、日頃の分析でお世話になっている R のパッケージ {targets} に (半年ぐらい前になりますけれど) OSSコントリビュートした話をします。 普段の業務では Python と R 両方使っていますが、素早い対応が求められる分析業務では私は R を使っています。{tidyverse} によるデータハンドリングに慣れた身からすると、pandas での処理はまどろっこしく感じられて未だに慣れません。*1 その R を用いた分析の生産性を向上に大きく寄与しているのが、1年程前に使い始めた {targets} です。以下の記事にも、研究開発部の R
こんにちは，kur0ckyです．最近は辛い料理を作るのにハマっているのですが，そのせいで腸内環境が大変なことになってます． さて，エフロン＆ヘイスティの「大規模計算時代の統計推論」に載っている解析をすべてRでやってみる，ということをやっていたのでした． 前回記事はこちらです． kur0cky.hatenablog.com つづく第2章は「頻度派的な推論」というタイトルで，そもそも頻度主義とはなにか，というところから解説されています． 本章は解析が少なく内容が軽くなってしまったので，私の知らなかった概念や，少しややこしい概念について補足的なポエムも書いてみました． 誤りを見つけたときは石を投げてください． それではやっていきます． はじめに 頻度派主義の巨人について 腎臓病のデータについて 頻度主義的推論の手続きについて 2.1 実践における頻度主義 不動統計量について 表2.1 2.2 頻
【超追記】コメ返し動画作りました→https://youtu.be/34WWNz_bqsM （'23/02/02） 2023/1/08：追記 星歌さんの件は見落としです（言い訳は投コメ続きに） 2023/1/07：追記 https://www.youtube.com/watch?v=db_fpiNe8EQ&t=6s 調子に乗ってもう１本、動画を作りました。この動画が【感想】【解釈】系でしたが、あっちは【予想】【妄想】系で毛色が違うのでご留意ください。 -------------------------------------------------------------------------------- アップから数日経過、たぶんこのまま再生数２桁のまま埋もれるんだろうなぁ……と思っていた動画が、朝起きて何の気なしに見てみたら、全ての数値が跳ね上がっていたら怖くありませんか？ 僕はマ
Hedgehog will eat all your bugs
Hedgehog automatically generates a comprehensive array of test cases, exercising your software in ways human testers would never imagine. Generate hundreds of test cases automatically, exposing even the most insidious of corner cases. Failures are automatically simplified, giving developers coherent, intelligible error messages.
The equatiomatic package (Anderson, Heiss, and Sumners 2024) (https://github.com/datalorax/equatiomatic) developed by Daniel Anderson et al. provides a convenient and automatic way to show the equations corresponding to models fitted in R. We show a few brief examples below: fit <- lm(mpg ~ cyl + disp, mtcars) # show the theoretical model equatiomatic::extract_eq(fit) \[ \operatorname{mpg} = \alph
Help us understand the problem. What is going on with this article?
『Rによる原因を推論する』
『Rによる原因を推論する』 北川梨津 原健人 2022-05-30 移動しました こちらに移動しました：https://ritsu1997.github.io/genninsuiron/
Jaehyun Song, Ph.D.
R 宋財泫・矢内勇生『私たちのR:ベストプラクティスの探求』 R Not for Everyone: An Esoteric Guide Rプログラミングの入門教材 現在、執筆中です 以下の記事はすべて『私たちのR』用の原稿です。執筆後のアップデートは『私たちのR』に反映されます。最新版をご覧になる場合はRN4Eをクリックしてください。 プログラミング Rプログラミング入門の入門 RN4E (1) RN4E (2) purrr入門 RN4E オブジェクト指向型プログラミング入門 RN4E モンテカルロ・シミュレーション入門 RN4E データハンドリング dplyr入門 RN4E (1) RN4E (2) RN4E (3) tidyr入門 RN4E 可視化 ggplot2入門 [理論編] RN4E ggplot2入門 [基礎編] RN4E ggplot2入門 [応用編] RN4E ggplo
はじめに Lambda Web Adapterという、HTTPで動くコンテナに対して仲介してLambdaで動くようにしてくれるツールがあります。 これを使って、Rのplumberをコンテナにして動かしてみました。 以前Lambdaで、plumberのようなRのREST APIを作りましたが、Lambda Web Adapterを使えば、plumberを使えるのでかなり楽です。 概要 Lambda非サポートのRを、Lambda Web Adapterを用いて実行 Webアプリを対象としているので、plumberを使用 参考 やってみた 環境はCloud9のm5.largeを使いました。t3.smallでもできますが、docker buildの時間が(m5.largeであれば)6分程度ですが、(t3.smallだと)10分以上かかります。 ECRへのPUSHまで 過去の記事を参考に、ECRへの
ブラウザで動くR、WebRが熱い！
個人的に2023年のR言語界隈でホットだったWebR[1]について、日本語での紹介を見かけなかったので、私の知る範囲で簡単にまとめます。 WebRとは WebR公式ドキュメントには以下のように書かれています。 WebR is a version of the statistical language R compiled for the browser and Node.js using WebAssembly, via Emscripten. 要するにブラウザ上などでRが動くということですね（技術的なことをよく理解していないため説明できない）。 現在はPosit社のメンバーがメインとなってr-wasmというGitHub組織で開発されています。 元々はGeorge Staggさん（恐らくWebR開発のために現在はPosit社に所属されている）の個人プロジェクトだったのだと思われます。 Gi
Stanをインストールするときのエトセトラ
stanが走らなくなっちゃった これはStan Advent Calendar 2019の12月1日の記事です。 みなさん，Stanを楽しんでいらっしゃいますでしょうか。色々なツールから利用できるStanですが，私は主にRと連携させたrstanを使っています。もちろんRStudioからです。 ところで，私はMacユーザなのですが，10月初旬にmacOSがアップグレードされました。Catalinaと呼ばれるこの新しいOSは，iPadをセカンドモニタとして使うことができるなど，とても魅力的な新機能が満載！ ということで，サービスが始まってからすぐにアップデートしました。 それが地獄の始まりでした。 rstanのコンパイルが走らなくなってしまったのです。ワォ。 ということで，今回はstanを走らせる環境構築のお話です。これまでいろんなケースでのトラブルを見て来ましたので，解決策のノウハウやTip
[This article was first published on K & L Fintech Modeling, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. This post gives a brief introduction to the estimation and forecasting of a Vector Autoregressive Model (VAR) model using R . We use vars and tsDy
ここのところ発生生物学界隈では1細胞解析が大ブームです。「マウスの初期胚完全に理解した」みたいなサイトも整備されてきて、その勢いとどまるところを知らず。「細胞ばらしてクラス分けしただけで何が嬉しいの？」とか言ってる口の悪い人もいるようですが、「ス、スゲエ、、、」というのがやはり多くの人にとっての第一印象ではないかと思います。で、この一細胞解析で必ずと言って出てくるのがtSNE解析。膨大な遺伝子発現のデータから、この細胞は似ている、この細胞は似ていない、と、二次元プロット上に可視化することができる解析法になります。専門的には「次元下げ」というみたいですが、これ、eCLIPのデータで使ってみたらいろんな転写産物を細胞タイプみたいに分類できるかも？ということで、こちらの記事を参考に、ちょっと遊んでみました。 eCLIPはご存知の通り、多数のRNA結合蛋白質がどのRNAに結合しているのかを調べたデ
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - matloff/R-vs.-Python-for-Data-Science
4 RStudioでパッケージをインストールする | 初心者向けRのインストールガイド
VARモデル補遺（備忘録） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
RPubs - その無茶振り，（Rで）GISが解決します
これをやるだけで上位1%になれるRプログラミングのTIPS
XGBoostとLightGBMの違い - DATAFLUCT Tech Blog
R 文字列ベクトルで文字列を指定して要素を削除する方法 | トライフィールズ
Accelerate your plots with ggforce
オンラインで実施できるアイスブレイク30選！自己紹介系・ゲーム系など | 謎解きコンシェルジュ
R言語でクラスタリングしてみた - Qiita
R言語でトピックモデルとクラスタリング - からっぽのしょこ
Rのデータサイエンス書籍相関図(R初学者用)をつくってみた。 - Qiita
「大規模計算時代の統計推論」 を全部Rでやってみる ~第2章~ - kur0cky
【ぼざろ】ぼっちと喜多ちゃんの関係性と原作比較、カットシーン
4.13 Convert models to equations | R Markdown Cookbook
JACKPOT108: Daftar Situs Judi Slot Online Slot88 Gacor Jackpot Terbesar
Rにおける代入演算子"<-"と"="の違い - Qiita
Lambda Web Adapterでplumberを動かす - Qiita
Vector Autoregressive Model (VAR) using R | R-bloggers
tSNEであそんでみた - ノンコーディングRNAネオタクソノミ