こんばんは、ゆるふわの対極であるところのガチムチ角刈り系のberoberoです。 この記事はR Advent Calendar 2013の26日目の記事になります。 12/22(日)にBUGS/Stan勉強会#2がドリコム株式会社にて催されました。そこで2つ発表をしました。そのうちの1つ「『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた」に関する詳細＆補足＆苦労話をここで書きたいと思います。RStanというパッケージでRからStanというMCMCサンプリングソフトを使っています。 最初に発表内容のスライドは以下になります。ざっと見るにはこれで十分です。 『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた from berobero11 以降ではスライドごとに簡単に補足していきます。 まずは元となった書籍の紹介です。時系列解析の第一人者による分か

WAICを計算したついでにWBICも計算しちゃおうってことでしてみた。 元ネタは渡辺先生のHPのこちら。 http://watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab/wbic2012.html ここでやろうとしていることは、3層線形ニューラルネットワーク(縮小ランク回帰)で2層目の中間素子が3個である真のモデルから発生させたデータから、中間素子が1～6個である候補モデルからWBICで正しくモデル選択ができるかを見ています。 また、実対数閾値λの推定値も算出しています。 # Constants in Reduced Rank Regression Y=B*A*X+noise MM <- 6 # Input Dimension HMAX <- 6 # Hidden Dimension NN <- 6 # Output Dimension H

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。

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,

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") # *

TerraというLuaベースの言語がある。 http://terralang.org/ で、Rの拡張を書く際にC++とかCとか使う代わりにこのTerraを使うという話をしている人がいる。 http://people.mozilla.com/~sguha/blog/2013/05/21/Terra-and-R-Is-Terrific.html My reasons for investigating TerraLang is to find an extension language for R that has good performance characteristics. The current choice is C++ (using Rcpp) or Java (using rJava). Both languages are performant and in many cas

前回の記事では単変量の時系列までを扱いました。今回は多変量（ベクトル）時系列を記述するVARモデルとその周辺のポイントを取り上げます。 ということでしつこいですが、使用テキストはいつもの沖本本です。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ {vars}をインストールして展開して下さい。{forecast}や{tseries}などは今回は特に使いません。 多変量における自己相関、定常性など 単変量時系列過程の際にさんざん自己相関やら定常性やらうるさく言っておいて、まさか多変量にした時にガン無視ってわけにもいきませんの

追記：この問題は，gnupack4.08aでは起きません。ただし，別の問題が発生しています。 id:Rion778さんがWindowsでのESSの設定について素晴らしい記事を書いてくれました。 http://d.hatena.ne.jp/Rion778/20100920 僕もgnupackを使っているのですが，再インストールを繰り返しているうちに設定がめんどくさくなって放置しています…。 さて，id:Rion778さんがヘルプを出されている点について，以前同じところでつまずいて，解決できていたような気がしたので（しかしその方法は放置している間にすっかり忘れていた）記事にしておきます。 ところでこれまでの方法で設定するとR起動時に「起動準備中です - 警告メッセージ: Setting LC_CTYPE=ja_JP.cp932 failed」などと出たうえ、plotなどでR Graphicsデ

エラーメッセージ:Error : .onLoadはloadNamespace()（rJavaに対する）の中で失敗しました、詳細は: call: inDL(x, as.logical(local), as.logical(now), ...) error: 共有ライブラリ 'c:/opt/r/libs/rJava/libs/rJava.dll' を読み込めません LoadLibrary failure: 指定されたモジュールが見つかりません。 エラー： 'rJava' に対するパッケージもしくは名前空間のロードが失敗しました rJava.dllはあるのになぜ？って思ったけど、調べると、jvm.dllが見つからないからエラーが出ているらしい。はじめに出たエラーダイアログをよく見ていませんでした。 環境変数PATH に　C:\Program Files\Java\jre6\bin\clientを

Forecasting: Principles and Practice (2nd ed) Rob J Hyndman and George Athanasopoulos Monash University, Australia Preface This is the second edition of Forecasting: Principles & Practice, which uses the forecast package in R. The third edition, which uses the fable package, is also available. Buy a print or downloadable version Welcome to our online textbook on forecasting. This textbook is inten

I briefly investigated how to draw curved arrows in R. Here’s a small piece of the figure that I ultimately created: A google search for “curved arrows in R” revealed three options: curvedarrow in the diagram package The internal function igraph.Arrows within the igraph package (mentioned by Gabor Csardi in R help) Using xspline for the shaft and adding the head “by hand” (mentioned by Greg Snow)

legend関数は引数が多く、par関数でグラフィックパラメータを調整すれば、細かいアレンジができるので便利。 barplot関数のように、引数で凡例を持つ関数もある。 四隅にlegendを描きたいときは、"topleft","topright","bottomleft","bottomright"を指定する。 > dat <- cbind(A=sample(10,3),B=sample(10,3),C=sample(10,3)) > > jpeg("legend.jpg") > matplot(t(dat),col=1:3,lwd=1:3,pch=20,type="b",xlim=c(0,3)+.5,xaxt="n") > axis(side=1,at=1:3,labels=colnames(dat)) > legend("topleft",legend=colnames(dat),pc