(5/22追記あり)[雑記] R 4.2.0のリリースでにわかに盛り上がる Base Pipe “|>” とは何なのか? %>%との違いを調べました
Twitterにて@eitsupiさんに 「Base pipeのプレースホルダーを二回以上使用すると、その数だけパイプ以前の処理を繰り返し評価してしまう」という情報をいただきました! この仕様を踏まえると、今後プレースホルダーが二回以上使えるようになる日は来ない可能性があるな🤔と思いました。詳しい内容は「追記」にて追記させていただきました。 こんにちは。大変分かりやすい記事をありがとうございました。 プレースホルダーを二回使えない件ですが、これは意図的と思われます。 ↓の投稿にもあるように、ベースパイプは_の中身をそのまま評価するため、複数回使用すると計算量が何倍にもなるからです。https://t.co/A8Oxi3B4Qn — えいつぴ (@eitsupi) May 21, 2022 はじめに こんにちは! このブログは当初初心者向けのコンテンツを提供する場として始めたのですが、いよ
![(5/22追記あり)[雑記] R 4.2.0のリリースでにわかに盛り上がる Base Pipe “|>” とは何なのか? %>%との違いを調べました](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/11dadcf53a948c66f6387c303805f83f707f3c9d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi0.wp.com%2Fexcel2rlang.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F05%2Ffd0ef023e64effb63589225b32bf1fbd.jpg%3Ffit%3D853%252C480%26ssl%3D1)
Windows版CmdStanRでGPU（OpenCL）を使う方法 | kscscr
本記事では、Windows版CmdStanR動作するCmdStanRでGPU（OpenCL）を使う方法を紹介します。「CmdStanRってナニソレオイシイノ？」って人は、清水先生の資料を参照してください。 先日、WindowsのWSL2（Ubuntu）上のCmdStanRで、GPUを使う方法を紹介されている記事を見かけ、これならWindows上で動作するRやRStudio上でも行けそうだなと思い、試してみることにしました（WSL2がGPUを認識してくれなかったので）。 基本的には公式サイトとvignettesを参考にしています。ただ、筆者の環境ではつまづきポイントがあったので、解決方法もまとめて紹介します。ちなみに、NVIDIA GPUでの動作紹介になります、AMDのものを使用する場合は、AMD用のドライバーを入れる必要があり、CmdStanのインストールで別途設定が不要かもしれません。
読書日記: 読了：Jing & De Oliveira (2015) RのgeoCountパッケージ
« GLM空間モデルのバリオグラムとはなんぞや | メイン | 読了：Bivand, Gomez-Rubio, Rue (2015) R-INLAパッケージで楽しい楽しい空間統計モデリング » 2017年10月26日 (木) Jing, L., De Oliveira, V. (2015) geoCount: An R package for the analysis of geostatistical count data. Journal of Statistical Software. 63(11). カウントデータに特化した空間モデリングパッケージ geoCountについての紹介。実戦投入前の儀式として読んだ。 カウントデータの空間モデリングにはふつう一般化線形空間モデル(GLSM)が使われるが、実際にはいろいろ大変である。(1)なにより計算が大変。メモリが足らん。(2)MCMCが
R Space interpolation 空間補間 - DSL_statblog
前回、3次元データ(3列のデータ)の2次元カーネル推定を行ったが、別の手段を考える必要が出てきた。2次元のカーネル推定と言っても、 点(x,y)の分布から点の密度を滑らかな関数で推定する場合 点(x,y,z)の分布が与えられている場合に滑らかな分布の形状を推定する場合 では、Rの操作は異なる。今回は後者をやりたいのだが、ここに載っているkde2d関数を使う方法は実質zが整数値かつ（整形後データの規模が）Rで扱える程の小さい値であることが前提なので、今回はkde2d関数は使えないと考えた。 そもそも、こちらを見るとわかるように後者の場合は「カーネル推定」というよりは「空間補間」の問題であるのではないか。…というわけでRの関数を探した。krigeという関数が「クリギング」という手法で補間をやってくれる。 空間補間をするにはpackage 'sp' 'gstat' を使う。 まずは下準備。 li
R でベイズ最適化 (Bayesian Optimization) #rstatsj - Qiita
bayesopt <- function(target_func, ..., iter = 10, kernel = c("matern5_2", "matern3_2", "square_exp"), acq_func = c("mutual_information", "confidence_bound"), k = 2) { if(!require(GPfit)) stop('install.packages("GPfit")') # Prepare ----------------------------------------------------------------- target_func <- match.fun(target_func) kernel <- match.arg(kernel) acq_func <- match.arg(acq_func) param
【超訳】foreach パッケージの使い方 #rstatsj - Qiita
この文章は、foreach パッケージの Vignette Using The foreach Package http://cran.r-project.org/web/packages/foreach/vignettes/foreach.pdf を適当に翻訳したものです。 1 イントロダクション R の最も便利な機能の一つとして、インタラクティブなインタプリタが挙げられます。これは、R を学んだり試しに使ってみたりするのを非常に簡単にします。これがあることで、R は電卓のように気軽に使うことができ、算術演算、データセットの表示、プロットの生成、モデルの作成を行うことができます。 新しく R を始めたユーザは、いずれそのうち、いくつかの操作を繰り返し実行する必要が出てきます。ひょっとすると、結果の分布を知るために繰り返しシミュレーションを走らせたいのかもしれません。ひょっとすると、ある関
データフレームの特徴をもっと早く掴みたい ~ ハドリーへの挑戦 - cucumber flesh
探索的なデータ分析 (Explore Data Analysis: EDA)を行う際は、データの要約や欠損の有無の確認、可視化が欠かせない作業となります。 特に可視化は、データのもつ性質や関係を表現するのに大変役立ちます。一方で、可視化に用いた図はコードとは別に保存する必要があったり、作図のためのコードを書いたりと、面倒な側面もあります。 … きちんとした作図は面倒だけどデータの性質や欠損について把握したい。そんな時にはコンソール上での可視化を試しましょう。そのためのパッケージをHadley Wickhamが開発しています。 https://github.com/hadley/precis Rにはそもそも、オブジェクトの情報を要約してくれるsummary()関数があるのですが、この precisパッケージは、それを置き換えるような設計を目指しているそうです。早速使ってみましょう。 # gi
tabulizerパッケージによるPDF表データからのデータ取得
ROpenSciの実験的パッケージリポジトリropenscilabsで、便利そうなパッケージを見つけた。使ってみた感じ、PDFからのデータ取得の決定版となりそうな大変便利なパッケージであることがわかったので、その機能を試しておく。 ROpenSciの実験的パッケージリポジトリropenscilabsで、便利そうなパッケージを見つけた。{tabulizer}というものだ。このパッケージはTabulaというオープンソースツールの機能を利用して、PDF中に含まれる表から、値を取り出すというもの。 政府や企業の報告書はPDFであることが多く（二次利用を想定していないのだろうが）、表としてデータが収められていることがしばしばある。PDFからのデータ取得方法として、Rでは {tm}を使う方法や{pdftools}を利用する方法がそれぞれあるが、{pdftools}ではテキストベースでの抽出となるため、
Welcome | R for Data Science
This is the website for the first edition of “R for Data Science”, published January 2017. This book is now out-of-date and instead we recommend the 2nd edition at http://r4ds.hadley.nz/ which was published in June 2023. R4DS teaches you how to do data science with R: You’ll learn how to get your data into R, get it into the most useful structure, transform it, visualise it and model it. In this b
CausalImpact
An R package for causal inference using Bayesian structural time-series models What does the package do? This R package implements an approach to estimating the causal effect of a designed intervention on a time series. For example, how many additional daily clicks were generated by an advertising campaign? Answering a question like this can be difficult when a randomized experiment is not availab
おっと危ない：信頼区間と予測区間を混同しちゃダメ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
今回は仕事で解析をしていて「おっと危ない」と思ったことについて書いてみます。結論からいうと「信頼区間と予測区間を混同しないように注意しましょう！」という話です*1。 課題：BODの値からTOCの値を推定したい 最近ややあってBOD（生物化学的酸素要求量）の値からTOC（全有機炭素量）の値を推定してみようと思いました*2。 試しに東京都の15地点から得られている水質データを用いてRで両者の散布図を描いてみると以下のようになりました（データはこちら：BOD-TOC.txt ）。相関はあるものの、バラツキもかなりあります。 BOD2TOC.data <- read.table("BOD-TOC.txt",sep=",") TOC <- BOD2TOC.data$TOC BOD <- BOD2TOC.data$BOD plot(BOD,TOC,type="p",xlim=c(0,6),ylim=c
MANTRA88: Tempat Pemain Professional Bermain Slot Online
MANTRA88 Tempat Pemain Professional Bermain Slot Online Halo para pemain slot online Indonesia! Masih sering kesusahan dalam mendapatkan jackpot dari game slot online? Jika demikian, apa yang salah? Ada beberapa faktor yang membuat anda susah dalam meraih jackpot dari slot online. Mungkin, pola permainan anda kurang tepat, atau anda tidak melihat rtp terlebih dahulu sebelum bermain. Tapi, tahukan
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Lay out multiple ggplot graphs on a page
beyond-bar-and-box-plots/README.md at main · z3tt/beyond-bar-and-box-plots
Changing R versions for the RStudio Desktop IDE – RStudio Support
WAIC and cross-validation in Stan∗ Aki Vehtari† Andrew Gelman‡ 31 May 2014 Abstract The Watanabe-Akaike information criterion (WAIC) and cross-validation are methods for estimating pointwise out-of-sample prediction accuracy from a fitted Bayesian
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GitHub - twitter/AnomalyDetection: Anomaly Detection with R
2 Tutorial | The comprehensive TMB documentation
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