はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、

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

実はこれ、R Advent Calender用に準備していた日記です。 で・す・が、hoxo_mさんのR advent Calenderで紹介されてしてしまっていたようで… まさに早い者勝ち、弱肉強食ですね… ということで、公開することにしました。 パラメータをいろいろ変えて、その状態遷移を見た時期があります。 そうなると、条件毎に数値が羅列される訳ですが、数字の羅列ってものは直感的じゃないので嫌いです。 image関数を少し変えてカラーパターンで判別することを、これまで続けていたのですが、「ちょっと、ちょっと、インク代と紙代が勿体ない！！」って思うようになりました。 そこで、目をつけたのがanimationパッケージです。 animationパッケージ その名の通り、動画を作成するパッケージです。 動画は静止画の集まり、ってことで複数の画像をパラパラマンがの容量で俯瞰できます。 ただ、利

How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health

追記 最新バージョン(R commander 用プラグイン) が CRAN から利用できます！ RcmdrPlugin.KMggplot2_0.1-0 is on CRAN now - Triad sou. 旧バージョン RcmdrPlugin.KMggplot2_0.0-2.zip: Windows 用バイナリ (Dropbox) RcmdrPlugin.KMggplot2_0.0-2.tar.gz: Linux & Mac 用ソース (Dropbox) いったんまとまったので、アップロードしてみました。 今月は大変忙しいので、更新できなさそう。 コメントをいただければ何か考えてみます。 まだ Kaplan-Meier plot しか描けませんが、いずれは描けるグラフを増やして CRAN に登録か・・・？ 追記 R Commander で実行すると、以下のようなコードが自動生成されます。

リリース板 最新バージョン(R commander 用プラグイン) が CRAN から利用できます！ RcmdrPlugin.KMggplot2_0.1-0 is on CRAN now - Triad sou. RcmdrPlugin.KMggplot2_0.0-3 is on CRAN now - Triad sou. 試作品 ggplot2 を使った RcmdrPlugin を試作してみました。 試作品 (ggplot2 を使った RcmdrPlugin) のファイル geom_text() の font が変わらない病。

プロットの作製 基本プロットを作る Geoms Aesthetics 違う種類のグラフを重ねる 参照線の追加 グループ分け 層別プロット スケールと軸 Scales 軸ラベルやタイトルの変更 軸の表示範囲を変更する 軸の左右の余白を削除する 軸表示の修飾 日時の軸スケール 軸区切り値の変更 軸スケールの変更 (変数変換) プロットのソート (離散型変数の水準をソートしてプロット) 座標系の反転：横向き箱ひげ図 極座標への変換：円グラフ 座標系のアスペクト比の指定 色セットの変更 ggplot2 のデフォルト色セットの定義 任意の色セットの利用 凡例 凡例位置の変更 凡例ラベルの変更 凡例の一部を削除する テーマ (グラフ背景・グリッドの色, マージン, フォント) Themes 定義済み theme の適用と編集 theme 要素と theme() の併用時の注意点 フォント変更 保存 g

リコード機能とログ機能を付けました。 追記 リコードのrange記法を追記しました。 リコード機能 変数上で右クリックしてリコードを選択すると，リコードのダイアログが表示されます。 一番上がその変数に存在している値です。その下の左側が変数の値とラベルの対応関係です。この二つを分けている理由が一見分からないかもしれませんが，ラベルは存在していない値にも付けることができ，反対に値は存在するがラベルはついていない場合があるので，そういったことを確認するためにこうこう構成にしています。 ラベルの欄の右側ついては，一番上がいまリコードしている変数の名前，その下がリコード結果を保存する変数の名前です。リコード先にリコード元と同じ名前，またはデータセット中に存在する変数名を入力すると，上書きされます。データセット中に存在しない変数名を入力すると，新変数として付け加えられます。 その下の「テンプレートの生

今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO

Almiron M. G., Lopes B., Oliveira A. L. C., Medeiros A. C., Frery A. C. (2010) On the Numerical Accuracy of Spreadsheets. Journal of Statistical Software 34(4). Excel使うなという話は以前からあるのですが、Almironらは今回、Calc, Excel, Gnumeric, NeoOffice, Oleoの5つのソフトウェアについて、統計計算の正確さを調査しました。結果は、"We conclude that there is no safe choice among the spreadsheets here assessed"だそうです。もっとも、全面的に使えないというわけでもないのですが。

統計解析・データマイニングのR言語の入門編の講師をしてきました。途中、質問・議論をはさむ双方向形式で進行し、1時間30分の講義。講義資料も下記のSlideShareに公開してあります。 講義資料 [データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門 AGENDA Rとは データ構造 データ入出力 データ演算 基本統計量算出 統計データの視覚化 統計解析・データマイニングの種類 ソースコード 資料内で挙げているサンプルソースコードは一部、以下のエントリにも記載してあります。こちらもご覧下さい。 項目 エントリリンク 環境設定 R のインストール・環境設定 R を Eclipseで使う方法 Java R Interface (JRI) を用い 統計解析環境 R を Java から使用する データ構造 R言語プログラミング： データ型・操作

引越し遍歴パートⅡ 2018年に「上京して10年で引越しを6回した」というブログを書いた。 月日は流れ、あれから6年…さらに2回の引越しをした。ホテル暮らしも含めると3回かもしれない。 前回の記事では主に神奈川〜千葉〜東京の引越し事情を書いた。関東の浅瀬でちゃぷちゃぷ遊んでいたに過…