Shinyで5分でできる株価チャートウェブアプリ - はやしのブログ Rev.3
RにもWeb化の波が来てますね。 RStudio, IncがリリースしたShinyはRのみでサーバーも他言語も必要とせずウェブアプリを作成できる画期的なパッケージです。 Introducing Shiny: Easy web applications in R - rstudio.com/shiny/ #rstats #rstudio #shiny— RStudioさん (@rstudioapp) 11月 8, 2012 概要はバタデ先生にお任せするとして，簡単なアプリを作ってみました。 ウェブアプリのスクリプトは，2つのファイルに分けて作成します。 1つめは，ui.Rという名前で作成します。 2つめは，server.Rという名前で作成します。 これらを1つのフォルダに保存します。ここではstockというフォルダを作って，そこに保存することにします。保存したら，Rを立ち上げ，stockのあ
53. グラフィックスパラメータ（弐） - R-Source
グラフィックスパラメータの一時的変更 この節で紹介するグラフィックスパラメータは，関数 par() で設定することが出来るし，関数 plot() や多くの高水準作図関数の引数としてグラフィックスパラメータを設定することも出来る．例えばプロット点の形を指定するパラメータ pch に関しては，以下の 2 通りの設定方法を用いることが出来る．ただし，関数 par() で設定した場合は，設定した後はもう一度パラメータ値を変更するまではそのままの設定値が使われるが，作図関数の引数としてグラフィックスパラメータを設定した場合は，そのときの作図の場合のみ設定値が使われる (それ以後は直前までの設定値が使われる) ． plot(1:10, pch="+") # 一時的にプロット点の形を "+" に変更する par(pch="+") # これ以後，プロット点の形をずっと "+" に変更する plot(1:1
Rにおいて長さの違うオブジェクトに関する挙動 - Mad Dryfarm Wolves
id:wakuteka氏主催のここで開かれているskype読書会で，長さが違うベクトルにおける循環(繰り返し)の話が出たのでメモしておきます． Rでは必要なベクトルよりも短いものを指定されると，それを循環して長くしたベクトルを使用します． mickey24 基本概念 > 1:2 + 1:6 # 1+1, 2+2, 1+3, 2+4, 1+5, 2+6 [1] 2 4 4 6 6 8 > 1:3 + 1:7 # 1+1, 2+2, 3+3, 1+4, 2+5, 3+6, 1+7 [1] 2 4 6 5 7 9 8 Warning message: In 1:3 + 1:7 : longer object length is not a multiple of shorter object length 一定の長さのベクトルを必要とする場合(e.g. matrix) > matrix(0, 2
第4章 関数
表の中の回答1は、質問項目の1の回答を指す。表の中の数値は回答の人数である。このようなアンケート調査結果は一般的には、まず次に示すように第1列はグループの名前、第2列は回答番号としたデータセットを作成する。Excelで入力された場合は、CSV形式に保存し、Rに読み込むことができる。例えば、Rで作成されたデータオブジェクトの名前がlifeであるとする。そのデータ形式を次に示す。 > life No. グループ 回答番号 1 A 2 2 A 3 3 B 2 ＜後略＞ このような調査データの分析は、通常次ページ表1のようなクロス表に集計し分析を行う。Rでは関数tableを次のように用いると簡単にクロス表を作成することができる。 >table(life[,1],life[,2]) 読者の手元にはlif
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統計ソフトRについての質問です。 因子分析→クラスター分析→クロス集計の流れをやりたいと考えています。…
統計ソフトRについての質問です。 因子分析→クラスター分析→クロス集計の流れをやりたいと考えています。 例えば、2000人に質問したアンケートで、ある一つの質問項目に解答項目が20個あったとし、その質問項目を7つの軸に集約したいとします。回答者2000人に対し因子得点を振り、クラスター分析をします。5つのクラスターが、かりにできたとして、回答者にクラスタのフラグを振ります（例えばクラスタ1に属するならば1を振る）。そのフラグと回答者の属性（性別、年齢、職業など）でクロス分析をして、クラスタに属する人の特徴を調べたい…ということをやりたいと考えています。 解答は -すぐに試せるデータ（Rのswissデータやirisデータなどの部類）かデータへのリンクが明記してある -解答となるソースが書いてある、もしくは解答となりうるソースが書いてあるところへのリンクが書いてある の条件でお願いします。
Rで因子分析→クラスター分析→クロス分析の流れをやってみる - yasuhisa's blog
せっかくこの前インターンでこういうことやってるんだよ(ってのの一部)を書いたので、今日はそれをどうやるかについて書いてみようかと思う。といっても自分ではよく分からなかったところもあったので、人力で質問してたりするわけですが。 ツールはいろいろあるわけですが、今回は「インターンが終わって会社のツールが使えなくなったとしても解析ができるように」ということを考えてRを使ってやることにしました。人力にもあるように例もR付属のやつでやってみます。ということでほとんど手間と費用をかけずに行けるはずです。というわけで人力にも載っているサンプルをそのままのせてみる。 # 使用するデータのロード data(state) # 使用データはstate.x77。50データ8変数。 state.x77 # 因子分析。因子数は指定しなければならないので、適当な数を入れてみて最適な数を決める。 factanal(sta
R Graphical Manual
18,691 images, 1,263 packages, 33,935 functions Last data update: 2007-11-26 (R version 2.6.0)
東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系
大岡山地区の建物 大学正門より，桜並木のウッドデッキを通り，右手の芝生をつっきる小径が西8号館，西7号館に続くみちです． 大岡山西8号館（Ｅ棟，Ｗ棟）: キャンパスマップの18, 19番の建物にあたります．本館の西隣りに位置しています．正面玄関をはいったところは３階です． Ｅ棟においでの方は廊下をはいってすぐ左手のエレベータをご利用下さい． Ｗ棟にはじめておいでの方は十分に注意して下さい．Ｅ棟とＷ棟を繋いでいる通路は３階と１０階にしかありません．Ｅ棟のエレベータを利用すると迷子になります．正面玄関から廊下をまっすぐにおいでになり，奥の右手にあるエレベータをご利用下さい． 西7号館：キャンパスマップの17番の建物にあたります．西8号館から，建物を二つ挟んだ並びにあります．芝生から向う場合，左手に本館を見ながら進み，本館がとぎれたあたりの右手にある小さな建物が西7号館です．橋を渡ってはいったと
RでEXCELのファイルを読む - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですRでExcelのファイルを読む † (RODBC,RODBC(ODBCデータベース・アクセス)パッケージ中のオブジェクト一覧を参照) RODBCを使い、ODBC経由でEXCEL(.xls)のデータを読み込みます。 これで日本の多くの統計情報(なぜかEXCELでの提供が多い)が扱えると思います。 ↑ 使用例 † > library(RODBC) > conn <- odbcConnectExcel("d:/home/hoge/2003都道府県別人口.xls") > # テーブル(シートの一覧) > sqlTables(conn) TABLE_CAT TABLE_SCHEM TABLE_NAME TABLE_TYPE 1 d:\\home\\hoge\\2003都道府県別人口 <NA> 都道
R.vim - Send R code from a VIM buffer to R : vim online
The plugin is not maintained any more. Please use the excellent vimscript #2628. It even lets you use the "r" key to send a visual selection to R (let vimrplugin_map_r=1) if you got used to this using my plugin. The following is only kept for archiving purposes. Send R code from a VIM buffer to R on Unix type systems using funnel.pl from vimscript #221. Contains README.R_with_vim ftplugin/r.vim ft
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Tsukuba.R#6の発表資料 - yasuhisa's blog
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Vim R plugin [Archive] - Ubuntu Forums
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