Web上でデータの可視化ができるPlotlyをRで試してみる - Dimension Planet Adventure 最終章 最終話『栄光なる未来』
この記事は『R Advent Calendar 2013』12日目の記事です。 Plotlyとは？ plotly | Analyze and visualize data, together Plotlyはオンライン上でデータの可視化できるWebサービスです。 作成したグラフをブラウザ上で確認したり、ズームイン・ズームアウトが可能です。 有名ドコロですと、ワシントン・ポストが採用したことがあるそうですね。 Do low taxes on the rich leave the middle-class with lower wages? あとは、Mashableとか。 How Do NBA Superstars Stack Up on Social Media? You Decide Plotlyには嬉しい事に、様々な言語のAPIが用意されているので、自分の好きな環境で試すことが可能です。
スプライン曲線で簡単お手軽ベイズ推定 - アドファイブ日記（ミラー版）
R Advent Calendar 2013の11日担当記事です。 日付を一日勘違いしてしまい一日遅れになってしまいました。すみません。 テーマは、スプライン曲線で自由に設定した確率分布を使ってベイズ推定をやってみよう、というものです。ガウス分布もベータ分布も出てきません。え、共益分布？なにそれ、尤度関数にマッチする事前分布を設定すればパラメータの更新だけで事後分布出てきますよだって？ノンノン、本記事はそんな小難しいこと知らなくてもベイズ推定のキモは試せるぜ、という話です。 さて能書きはこれくらいにして本題。 R言語でスプライン曲線 飛び飛びの点を用意してsmooth.splineというの関数に与えると、スプライン補間した関数（に相当するオブジェクト）を返してくれます。それに任意のxの点を与えると対応するyの点を返してくれます。 例えば xy<- rbind( c(0,10), c(20,
Apply family を使ってみる - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
この記事はR Advent Calendar 2013の12月7日の配当記事です。 そこそこにRを使っていままでやってきたが、Rの特徴としてときたま挙げられるのがapply関数群だと思う。 一番よく使うのは apply だと思うが、初心者が慣れるのに難しい割にはそんなに解説テキストが転がっているわけでもなさそうなので書いてみる。 Rの利点としてのベクトル演算を活かす、というのがapplyっぽいが、それを活かしたからといって高速化するわけではない。が、applyを使いこなせるメリットとしては、何をやっているかがわかりやすい、というのと、スクリプト行数が減る、ということだと思っている。 がしかし、初心者や複数人でコードを書く場合は、愚直に多重 for loop を書いておくほうがかえってわかりやすいかもしれない。 まずは apply関数群のお仲間を探す。 apropos("pply") # *
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