[B! R] takaha4のブックマーク

おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary

2021/9/10 追記: 改めて更新された話を統合して整理して書き直しました. 以降はこちらを参考にしてください: ill-identified.hatena blog.com 2021/1/15 追記: RStudio 1.4 がリリースされたのでなるべくアップデートしましょう 2020/12/06 追記: Japan.R で今回の話の要約+新情報を『Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck』として発表した. ハイライトは「近々出るRStudio 1.4 があれば fontregisterer はほぼいらなくなる」 2020/10/31 追記: geom

takaha4 2020/10/03

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プログラマーのためのR言語入門 - Qiita

なにやらR言語界隈が盛り上がってるそうで。こちらのIEEE SPECTRUMが発表している2015年の人気言語ランキングではついに6位にまで登ってきています。この流れにのってR言語を始める人も多いと思いますので、ポイントをまとめておくメモです。統計とか機械学習とかの内容ではなくプログラム言語としての部分ですのでご注意を。また、１からしっかりではなく、他の言語と違っているところ中心です。追記：やっと続編も書けました。プログラマーのためのR言語入門その２～分析・表示編～ざっくりとどんな言語？統計の機能が盛りだくさんのスクリプト言語です。似ている言語は？と聞かれるとPythonと答えています。環境以下をインストールします。 R言語 RStudio RStudioはR用のIDEです。R言語単体のインストールでも簡易なエディタはついてきますが、何かと便利なRStudioがお

takaha4 2018/05/08

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Rでローデータの読み込み（データフレーム、data.table、webデータの取得） – marketechlabo

ワーキングディレクトリのセットプロジェクトごとにワーキングディレクトリをセットするといい setwd('/home/ruser/data/') テキストファイル（CSV）の読み込み万能の（オプションを詳細に指定する必要があるが）read.table()、CSVファイルの読み込みに特化したread.csv()、タブ区切りテキストの読み込みに特化したread.delim()がある。 x.df <- read.csv('filename.csv', stringsAsFactors = F, fileEncoding = 'UTF-8-BOM', na.strings = '') ヘッダ header = T/F デフォルトでread.csv()はヘッダあり、read.table()はヘッダなし文字コード fileEncoding = "文字コード名" Windowsで作ったCSVを読み込

takaha4 2018/02/22

統計
R

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ggplot2逆引き

takaha4 2016/07/25

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biunit

農学生命情報科学特論 I ＠東京大学アグリバイオインフォマティクス教育研究ユニット (2023-10) プログラミング言語未経験者を対象とした Python 入門講義。農学や分子生物学などの分野で利用される Python の最新事例を紹介しながら、Python の基礎文法の講義を行う。

takaha4 2016/04/30

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Rでデータハンドリング　～データフレーム30分クッキング～

でデータハンドリング～データフレーム 30 分クッキング～ 2 本日のメニュー � データフレームとは ← � データフレームの作成 � データハンドリングの方法と例 3 データフレームとは EXCEL：シート ACCESS：テーブル SAS：データセット � 統計解析を行うデータの形式は様々 � （ R 上で）データを手で入力して・・・ � テキストファイル，EXCEL，ACCESS，SAS などの形式 � R でデータ解析を行う際は，データフレームという形式にデータを変換することが多い（見た目は行列） 4 データフレームとは � 数値ベクトルや文字ベクトル，因子ベクトルなどの異なる型のデータをまとめてもつ変数 ⇒ 外見は行列と同じ ⇒ 各列の要素の型はバラバラでも構わない � データフレームの各行・各列はラベルを必ず持ち，ラベルによる操作が可能 5 本日のメニュー

takaha4 2016/04/30

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Rによる主成分分析入門

最適化といっても基本的には数理最適と組合せ最適があり、業務を最小・最大問題に落とし込む組合せ最適を解くか、深層学習のような機械学習モデルに落とし込んでベイズ最適をかけるのが一般的になってきている。組合せ最適では有名なアルゴリズムが３種あり、用途に合わせて使い分ける。最適化ツールは有料のものが早いが最近はフリーのオープンソースでも高速で使いやすいものが出始めている。

takaha4 2015/05/26

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社会心理学とGlmm

2014.12.6. Nagoya.R #12 外国語教育研究の仮想データを用いてRのlme4パッケージやlmerTestパッケージを使ってみるというような主旨の発表です。 slideshare上から無料でダウンロードできなくなってしまったので，speakerdeckにも同じ資料をあげました。ダウンロードされたい方，広告がうっとおしいという方は下記のURLからどうぞ。 https://speakerdeck.com/tam07pb915/an-introduction-to-lme

takaha4 2015/04/03

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統計解析ログ/GLM - 引越作業中

GLM概論 GLMはGeneralised Linear Model（一般化線形モデル）の略。General Linear Model（一般線形モデル）の略として使われることもある。General Linear ModelはANOVAと回帰分析が似たような誤差分解方法を取ることから、ANOVAと回帰分析の総称として使われる言葉である。 GLMでは独立変数が線形結合している必要がある。線形結合しているモデルとは以下のようなモデルである。