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大谷翔平
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半月ぶりですね。がんばります。 R3.3.1リリース 当初の予定通り、2016/06/21に上記バージョンがリリースされました。コードネームは”Bug in Your Hair”です。執筆時の4時間前なのでミラーにはきてないかもしれませんが、順次入ってくるかと思います。 Rイベント関連 Kandai.R #1(終了・資料リンクなど) 6/18に関西大学千里山キャンパスで開催されました。当日の発表資料で把握しているのは以下のとおりです: – 入門者講習 – 非変態ユーザーのためのR Tips // Speaker Deck – Rでドキュメントを生成しよう 非常に楽しかったです。また次回開催されるのであればまた何かネタを準備して臨みたいです。ありがとうございました。 第54回R勉強会@東京(#TokyoR)(終了・資料リンクなど) 6/19に都内で開催されました。公開された当日の資料などにつ
今週も遅れてしまいました…orz 台風データの可視化 先日台風15号が西日本を直撃し大変でした。かくいう私も山口に滞在していて日中ホテルから出ることができませんでした。そこで台風の可視化です。 台風に関するデータは非常に重要なものなので、世界中できっちりデータを測定・公開されています。過去の台風のデータを可視化した記事として、kohske先生の以下の記事があります: – Analyses and Visualization of Typhoon in R and ggplot2 #1: The basics | Hi!! {ggplot2}を使って非常に綺麗でわかりやすい可視化です。さすがですすばらしいです。ただこのデータは「過去の台風」データから持ってきています。やっぱり現在迫ってきている台風を可視化したいですね。 するとr-wakalangのチャットルームにこちらの表からデータを持って
タイトルのまんまです。 0.この記事について 私のメインWebサイトには統計関連のコーナーがあり、そこに「重回帰分析で交互作用効果を検討する方法」について解説をしています。 そこにはタイトルの内容についても触れていますが、かつて知人に質問を受けてその返答に送ったメモをupしているだけでした。 しかし結構需要があるようでちょこちょこ問い合わせを受けるようになりましたので、ここで改めて解説をします。 なお、この記事のベースはAiken & West(1991)の”Multipleregression:testing and interpreting interactions”の7章で、そこに自分なりの解釈を加えていますことをご了承ください。 1.前提条件 この記事は以下のことを前提にしています: 重回帰分析での交互作用効果の検討について、連続変量のみでの方法を理解している 使用しているpred
ここ最近、私の中でWebサイトを位置から見直したいと考えていたのだけど、 そんな時に知ったのが、”Twitter Bootstrap” HTML5をそろそろお勉強しないと行けないタイミングではあったので、 その練習も兼ねて使ってみることにしました。 そもそもTwitter Bootstrapって何? Twitter Bootstrapとは・・・私のイメージだとTwitterが提供している「webサイト作成キット」です。 webサイトを1からデザインし、CSSを設定していくのはものすごく大変ですし、個人のサイトくらいでそこまでやっていると大変です。しかも今風の小洒落たデザインをしようと思ったらいろんなこと(JavaScriptとか)を求められたりします。 「そんなのしんどい!時間がない!」と思い、断念してしまう人も多いはず。 これは、webページで使いそうな色々な「パーツ」をすぐに入れれるよ
プレゼンテーション。 それはアピールするところであり、相手にこちらのメッセージを伝えるためには避けられない場面です。 学会などでも口頭発表はほとんどスライドアプリを使うようになり、MicrosoftのPowerPointなどを利用してすることがほとんどとなりました。 けど、まだ口頭発表に慣れていない人にとっては「操作しないと」ということで余計に緊張し、あるいは緊張のあまりうまく操作できていないというのを見かけるのも事実です。 そこで、自分なりに活用しているちょっとした小技をまとめて見ることにしました。少しでも参考になれば幸いです。 ※ Twitterでいただいたコメントを参考に、「最後のスライド・謝辞について」を追記しました! (2011/10/24) ●作るとき・リハーサルの時 (1)無駄に凝らない 初心者で最も陥りやすいのが「無駄なエフェクト」。 一件よさそうに見えますが、実際の所見て
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