R を終了させる最短コードがおもしろい - ほくそ笑む
R 環境を終了させたいときは、コマンドラインに q() と打てば終了できます。q() は quit() の省略形で、このままだと Save workspace image? [y/n/c]: などと聞かれるので、それがうっとおしい人は q("no") のように打てば確認されずに終了できます。 しかし、R を終了させるために 7 文字も打つのはめんどくさいと言う人たちがいます。 そういう人たちのために、 Q と打つだけで終了できるようにするテクニックがあります。 どういうテクニックかちょっとおさらいしておきましょう。*1 Q で R を終了させるテクニック まず、コマンドラインに x <- 3.14 x と打つと [1] 3.14 と表示されますね。 ここで、2行目の x は暗黙のうちに print(x) を呼び出していることを思い出してください。 print() は内部で UseMetho
Rのオブジェクト指向プログラミング(S3とS4クラス) - 忘れないようにメモっとく
R Advent Calendar 2013 : ATND 17日目の記事です。 Rのオブジェクト指向 Rをオブジェクト指向で書けると聞いて、The Art of R Programmingを読んだ。 javaとかpythonのオブジェクト指向とはだいぶ違うもので、Rのオブジェクト指向は主に、「ひとつの関数でいろんな機能を呼び出す」ということを実現してる。(ジェネリック関数とかポリモフィズムとか呼ばれてるやつ) 例えば、Rのplot()は、引数に渡すデータがどんな形をしてても大体プロットしてくれる便利関数。こういう、どんな引数でもおっけーっていう器の大きいやつがジェネリック関数。 試しに、plotの中を見てみると methods(plot) [1] plot.acf* plot.cat plot.data.frame* [4] plot.decomposed.ts* plot.defaul
共分散構造分析
上のような相関行列をデータとして読み込むための read.moments 関数が、sem パッケージの中に含まれていますので、これを利用します。Rエディタを起動して下のようにデータを入れます。下では、「"酒類"」の次で改行していますが、必ずしも改行の必要ありません。コンパクトな画面で納まるように改行してあるだけです。なお、タブで相関係数間のスペースを開けるとうまく読み込めませんので、スペースキーを押下してスペースを入れるようにします。 「diag=TRUE」は、これがデフォルトになっていますので、なくてもよいのですが、相関行列に対角要素（同じ変数間の相関、つまり1.00ですね）を含んでいることを指定しています。相関行列に対角要素を含めない場合は「diag=FALSE」としておくと、自動的に対角要素が追記されます。 ガン R エディタに入力したら、分析を実行してみましょう（Ctrl+A
(Rで)塩基配列解析
(Rで)塩基配列解析 (last modified 2023/05/24, since 2010) このページは、RStudio (R含む)で生命科学系のデータ解析を行うためのテンプレート集です。このページに特化したチュートリアル（インストール | についてと基本的な利用法）を一通り実践した上でご利用ください。より一般的なチュートリアルは、教科書の付録ページ(←読込に時間がかからなくなりました)にあるR1.010とR1.020で提供しています(2023/04/01)。 アグリバイオインフォマティクス、@Agribio_utokyo、アグリバイオの教科書、(Rで)塩基配列解析のサブページ What's new? (過去のお知らせはこちら) アグリバイオインフォマティクスの教科書「Web連携テキスト バイオインフォマティクス」のページの読み込みに時間がかかる問題がありました。理由は1つの巨大な
Rで共分散構造分析・構造方程式モデル - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですgraphviz による出力 † path.diagramコマンドの出力したGraphviz用シンタックスを読み込んで描画。 ↑ Macintoshでの実行例 † 小島隆矢 「Excel で学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリング」 Ohmsha の第4，5章で取り上げられているカメラの満足度についてのデータを分析してみた。 図を日本語で描くことにする。 camera <- structure(list(小型軽量 = c(3, 5, 2, 4, 4, 5, 1, 1, 4, 4, 5, 2, 5, 1, 2, 4, 1, 5, 2, 2, 4, 3, 5, 5, 4, 3, 2, 1, 3, 2, 4, 4, 2, 5, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 4,
)
RでGA(遺伝的アルゴリズム) - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですDecodeとEncodeについて † Decode (binary文字列(gene)を数値にする) binary2integer binary2real Encode (数値を binary文字列(gene)にする) integer2binary real2binary 扱う対象の数値範囲などを考えながら binary文字列長あるいは Decode, Encode方式を考える。 例えば、関数に与える数値が整数でもよいなら integer系の encode/decodeでよいが、 実数にしたいなら 変数の区間(from, to)や binary長(size)を定義した上で real系の encode/decodeを 使う必要がある。 ↑ メインオブジェクトの作成 † 関数の最小/大値を探査す
Rを使って植生調査のデータを分類する方法 - 自然環境保全のための周辺技術
植生調査のデータを組成表としてまとめ、Rを使って組みかえて、 植物群落と標徴種を見つける方法を紹介します。 ※実際には、植物の性質を基に、手作業で再調整する必要があります。あくまで、その手助けということで。 データの準備 地点名と出現種と、その優占度（被度など）の一覧表を用意しておきます。（EXCELとかで作業） 複数の層で出現する種は、その最大値、合計、平均とかを採用する。（自分で決めて下さい） 被度を、r,+,1〜5で記録している場合は、rと+→0.1,1→2.5,2→15,3→37.5,4→62.5,5→87.5に変換する。（被度の百分率表示） 例 "組成表.csv" st1 st2 st3 st4 st5 st6 st7 st8 st9 st10 ヒメヒラテンツキ 62.5 87.5 イネ 62.5 87.5 ダンドボロギク 37.5 15 ヒメヘビイチゴ 2.5 2.5 0.1
東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系
大岡山地区の建物 大学正門より，桜並木のウッドデッキを通り，右手の芝生をつっきる小径が西8号館，西7号館に続くみちです． 大岡山西8号館（Ｅ棟，Ｗ棟）: キャンパスマップの18, 19番の建物にあたります．本館の西隣りに位置しています．正面玄関をはいったところは３階です． Ｅ棟においでの方は廊下をはいってすぐ左手のエレベータをご利用下さい． Ｗ棟にはじめておいでの方は十分に注意して下さい．Ｅ棟とＷ棟を繋いでいる通路は３階と１０階にしかありません．Ｅ棟のエレベータを利用すると迷子になります．正面玄関から廊下をまっすぐにおいでになり，奥の右手にあるエレベータをご利用下さい． 西7号館：キャンパスマップの17番の建物にあたります．西8号館から，建物を二つ挟んだ並びにあります．芝生から向う場合，左手に本館を見ながら進み，本館がとぎれたあたりの右手にある小さな建物が西7号館です．橋を渡ってはいったと
JIN'S PAGE - R
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
R勉強会第六回
Rで時系列データってどう扱うの? 時系列オブジェクトを生成 時系列オブジェクトの合併 lhデータ データを覗いてみる UKgasデータ 出力が長いので要約した統計量を知りたい 開始時刻、終了時刻などなどを知りたい 時系列データの一部を取り出したい 時系列データをプロット ガス消費量のプロット 複数種類の時系列データを一度に表示する データを定常にする ラグ処理 実際にやってみる データの定常化 diff関数 自己相関係数 acfを使って、データが定常になるまで差分を取る 答え もう一個練習 答え ちなみに シミュレーションでデータを生成 シミュレーションでデータを生成してみよう sarimaのシミュレーション モデルの同定 偏自己相関係数の直感的理解 自己相関係数、偏自己相関係数から見るAR、MA、ARMAの特徴 ARモデル 使うデータ モデルを推定する arimaモデル ARIMAモデル
ARモデルと自己相関係数で遊んでみるテスト - yasuhisa's blog
習ったついでに遊んでみるテスト。この前ここで定常時系列データを作ったが、あれはARモデルに沿って作ったようなやり方になっているらしい。で、今日は時系列分析における相関係数、自己相関係数を習ったのでそれを使ってみる。 定常時系列データを作る関数。再掲。パラメータと作るデータセットの数を指定(指定しなくてもいいけど)。 teijyou<-function(b=0.5,n=100){ x<-rnorm(1) for(i in 2:n){ x[i]<-b*x[i-1]+rnorm(1) } return(x) } 標本自己共分散はで、標本自己相関係数はであるが、わざわざ自分で作らなくてもRにはこれを求める関数が用意されている。ちなみにさっきのteijyouとかいう関数もRのarとかいうのを使えば不要な気がするけど、まあいいや。先週せっかく作ったし。 自己共分散、自己相関係数を求める関数はacfとい
Rによる最適化、パラメータ推定入門 - yasuhisa's blog
パラメータの推定、でもその前に optimize関数について 補足 パラメータの推定 ベルヌーイ分布 定式化(尤度関数) 尤度関数の実装 尤度関数の最適化(パラメータ推定) 正規分布におけるパラメータ推定 まとめ パラメータの推定、でもその前に統計におけるパラメータの推定というのは大体最適化問題に帰着します。「なんとか関数を(最大|最小)にするようなパラーメータほにゃららを求めたい」とまあこんな感じで。というわけで、パラメータ推定は置いておいて、Rで最大化問題、最小化問題をどう解くかというところを最初にやってみようと思います。最適化問題は離散最適と連続のほうの最適に分けられますが、ここでは連続についての最適化問題について考えることにします。 optimize関数について Rにおける最適化をするための関数はoptim関数、optimize関数があります(他にもnlsなどありますが、とりあえず
R -- AHP (Analytic Hierachy Process)
AHP (Analytic Hierachy Process) Last modified: Aug 21, 2009 目的 AHP (Analytic Hierachy Process) による評価を行う。 使用法 AHP(x, y, labels.x=NULL, labels.y=NULL) print.AHP(obj, digits=5) plot.AHP(obj, xlab="Score", main="AHP (Analytic Hierachy Process)",file="") 引数 x 評価基準の重要度（対角成分を含まない下三角行列を列順で用意する。使用例参照） y 代替案の重要度（対角成分を含まない下三角行列を列順で用意する。使用例参照） labels.x 評価基準の名称ベクトル labels.y 代替案の名称ベクトル obj AHP が返すオブジェクト dig
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Tokyo.R女子部が開催されるようです！ - あらびき日記
Rの基本パッケージ中の多変量解析関数一覧 - RjpWiki
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