R: The R Project for Statistical Computing
Getting Started R is a free software environment for statistical computing and graphics. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms, Windows and MacOS. To download R, please choose your preferred CRAN mirror. If you have questions about R like how to download and install the software, or what the license terms are, please read our answers to frequently asked questions before you send
オープンソースのWebIDE「JupyterLab」がベータ公開、Python/R/Scalaなどに対応。データ解析環境から統合開発環境へと進化
Notebookの機能にターミナル、ファイルブラウザなどを統合 そのJupyter Notebookのメジャーバージョンアップ版として開発されているJupyterLabは、Notebookの機能だけでなく、ターミナル画面の機能、ファイルブラウザ、テキストエディタなどの機能が統合され、それらをタブによって同時にいくつも開くことができるようになり、統合開発環境と呼ぶべきツールへと進化しました。 拡張機能によって機能をあとから追加することも可能（JupyterLabの基本機能であるNotebookやファイルブラウザ、ターミナルも拡張機能として実装されていると説明されています）。すでに、JSONやCSVの読み込み機能、JSONフォーマットで地図情報を記述するgeoJSONによる地図表示などが用意されています。 JupyterLabは今年後半に正式版となるバージョン1.0がリリース予定。また、現バー
マイクロソフト、R言語が使えるデータ分析サーバ「Microsoft R Server」デベロッパーエディションを無償公開。Windows版、Linux版、Hadoop対応、Teradata対応版も
マイクロソフト、R言語が使えるデータ分析サーバ「Microsoft R Server」デベロッパーエディションを無償公開。Windows版、Linux版、Hadoop対応、Teradata対応版も マイクロソフトは昨年1月に買収したRevolution Analytics社のデータ分析ソフトウェアを「Microsoft R Server」としてリリース。あわせて開発者版となる「Microsoft R Server Deverloper Edtion」の無償公開と、オープンソース版のディストリビューションである「Microsoft R Open」の公開を明らかにしました。 Making R the Enterprise Standard for Cross-Platform Analytics, Both On-Premises and in the Cloud - Machine Lear
「Apache Spark 1.4」が公開--R言語をサポート、機械学習パイプラインAPIが安定版に
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 分析クラスタフレームワーク「Apache Spark」は、人気の統計向けプログラミング言語「R」へのアクセスを提供することでデータサイエンティストの仕事を容易にすることを目指す。 一般公開された最新の「Apache Spark 1.4」では、Python 3のサポートに加えてRもサポートされた。R言語ユーザーはR言語向けのAPIである「SparkR」を利用して、大規模なデータセットを直接利用できる。 SparkRはカリフォルニア大学バークレー校のAMPLabで開発されたもので、Apache SparkにRのフロントエンドを提供するものだ。Sparkの分散型コンピュータエンジンを利用して、ユーザーは大規模なデータ解析をRシェルから動かすこ
R で 状態空間モデル: 状態空間時系列分析入門を {rstan} で再現したい - StatsFragments
前の記事でもリンクさせていただいているが、サイト 「状態空間時系列分析入門」をRで再現する では以下のテキストを {dlm}, {KFAS} で再現されており非常にありがたい。これらのパッケージの使い方については リンク先を読めば困らない感じだ。 自分も勉強のために似たことやりたい、、でも同じことやるのもなあ、、と考えた結果 同テキストの内容 {rstan} を使ってやってみた。 補足 Stan には状態空間表現用の関数 gaussian_dlm_obs ( 利用例 ) があるのだが、自分は使ったことがない。7章までのモデルは全て漸化式で表現されているため、それらを Stan のモデルとして記述した。 状態空間時系列分析入門 作者: J.J.F.コマンダー,S.J.クープマン,Jacques J.F. Commandeur,Sime Jan Koopman,和合肇出版社/メーカー: シーエ
第2回 レポートづくりを加速せよ ～R Markdown環境の導入＆チュートリアル～ | gihyo.jp
前回はレポートづくりのオートメーション化がもたらすメリットについてやや概念的な説明をしました。今回はR Markdown環境を導入し、レポート作成の手順を説明します。実際に簡単なレポートづくりを体験して、R Markdownの威力を味わってください。 また、実務を想定した（とは言っても非常に単純化したものですが）2種類のチュートリアルを用意しましたので、これらのチュートリアルを通してオートメーション化されたレポートづくりを自分の仕事の中でどう活かすか想像してみてください。 なお、本連載記事に関する疑問・質問・コメントなどは著者Twitterアカウント（@kohske）でも受け付けていますのでお気軽にどうぞ。 R Markdown環境の導入 R Markdownを利用するには、 R {rmarkdown}パッケージ pandoc の3つのツールを導入する必要があります。 PDF形式のレポート
第1回 レポートづくりのオートメーション化 ～素早く・ミスなく・再現可能に～ | gihyo.jp
はじめに～レポートづくりのオートメーション化～ データを扱う仕事をしている人にとって、レポートの作成はあらゆる業務に欠かせない、しかし決して面白くはない作業です。本連載ではレポート作成の手間と苦労に頭を悩ます人々を救うべく、R言語とR Markdownと言うツールを用いたレポート作成のオートメーション化について解説します。 ここでのレポートとは格調高いフォーマルな報告書から日々の業務報告まで、データやログを処理して図・表・数値として要約し、説明文書とともにアウトプットを作成する作業すべてを含みます。例えばデータアナリストならビジネスデータを使った経営戦略に関わるKPIレポート、システム管理者なら日々のアクセスログの統計・集約レポート、研究者なら実験データに対する統計解析結果を示すレポートや論文、などなど。 R Markdownについての技術的な解説は、Rによるデータ解析を現在行っている、こ
「Azure Machine Learning」が正式版に、PythonやRのライブラリにも対応。誰でも機械学習を利用可能に
Azure Machine Learningを用いることで、利用者は機械学習のための大量の仮想マシンやHadoopのようなソフトウェアを用意する必要がなくなり、容易に機械学習による推論や予測、分析といったサービスを実現できるようになります。クライアントとしてExcelを利用することも可能。 モデルの作成には、Webブラウザからグラフィカルな操作が可能な「Azure Machine Learning Studio」が用意され、プログラミング不要で分析モデルを作成可能。そのモデルの中で行う計算や学習のためのライブラリとしてPythonとRにも対応ました。 あらかじめ機械学習を利用して構築されたレコメンデーション、アノマリー検出、テキスト分析などのサービスも「Azure Store」で提供され、すぐに利用可能です。コミュニティによるギャラリーも用意されています。いま見たところ「飛行機のエンジンの
「統計解析ソフトRのスクリプト集」公開のお知らせ - 心理発達科学専攻からのお知らせ
石井准教授の作成した「統計解析ソフトRのスクリプト集」をオンラインで公開します。名古屋大学教育学部の「心理・教育の統計学」の授業で実際に使用されている教材です。学習・研究にご活用下さい。 2016.4.5 Ver. 4.0βを公開しました。棒グラフオプション、オメガ係数、効果量、標本サイズの推定などの記述が加わりました。 2015.3.18 Ver. 3.0βを公開しました。記述統計量の算出の部分を統一的にしたのと、データ例を書籍にあわせて変えています。 2014.11.4 Ver. 2.2βを公開しました。 統計解析ソフトＲのスクリプト集 (PDF) 下記のサイトでは、シラバスと講義資料が公開されています。あわせてご活用下さい。 「心理・教育の統計学」（名大の授業） 講義資料 (PDF) ーーー はじめに 石井秀宗 この冊子は，心理学や教育学の研究でよく用いられる統計手法に関して，統計解
多変数の相関を可視化する方法メモ - 草薙の研究ログ
自分のためのメモ。 因子分析したら因子分析の結果だけ，構造方程式モデリングしたらパス図だけ，そういうのはちょっと好かない。殆どの場合相関行列があればそういうのは再現できるし，相関行列だって上手に可視化したら，例えば因子分析くらいの見通しはつく。これは，研究報告の透明性というのにもつながる。 ただ論文には紙幅の都合があって，いつでも，というわけにはいかないけど。 とにかく多変数の相関行列に対応するようなデータの可視化について，Rを用いてメモしていく。自分ですぐ忘れてしまうから。 （スクリプトの中に不自然に半角スペースとか入っているのは，hatena記法と変に被るところを避けるため） 散布図行列（SPLOM） 一番てっとり早い方法。 まずRのデフォルト関数で「データフレーム形式」でデータを読み込む。 例えばエクセルからクリップボードにコピーした状態なら， dat<- read="" table
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R Tutorial: How to Integrate R With Java Using rJava – CodoPhile.com
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Jungle Java - Rコマンダーを少しだけ試してみた
R言語を用いた自己回帰モデル | リケジョ２８歳が育休中に学んだ【「R」によるデータ分析】の記録
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