How the BBC Visual and Data Journalism team works with graphics in R
Over the past year, data journalists on the BBC Visual and Data Journalism team have fundamentally changed how they produce graphics for publication on the BBC News website. In this post, we explain how and why we have used R’s ggplot2 package to create production-ready charts, document our process and code and share what we learned along the way. Data journalists on the BBC News’ Visual and Data
はじめての「R」
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431Read less
JIN'S PAGE - R
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
初心者でもほぼ無料でR言語を勉強できるコンテンツ10選 - paiza開発日誌
Photo by Hermann Kaser こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方の中には「R言語を学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 R言語は、データ分析やデータ処理に特化したオープンソースのプログラミング言語です。システムを開発をする他のプログラムミング言語とは位置付けが異なり、統計解析機能が付いていて、解析処理やその結果をグラフィカルに表示することができます。 そのため、多量のデータ解析が求められるソーシャルゲームの解析や、リサーチ、データマイニング、アソシエーション分析が必要な業務の求人が増えています。 また近年データサイエンティストが注目されていることもあり、今後求人が増えることが予想されます。 そこで今回は、プログラミング未経験～初心者の方が、なるべくコストをかけずにR言語に触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。
tmux + vim + vim-r-plugin で最高の環境を整える - Qiita
要約 vim のスニペットは便利だし、この機能を利用しながらRでデータ分析したいから、vim-r-plugin 使うという内容。 ターゲット層 terminal-vimでRが使いたい人 RStudio が嫌いな人 RStudio でいいんじゃないの？ お帰りください。 材料 tmux, ver.1.5以上 vim, ver.7.4以上 vim-r-plugin, neosnippet-snippets 実行環境 OS X 10.9.3 オプション colorout Rのパッケージcolorout。Rのコンソールの出力を色付けて表示してくれる。tmux でrのコンソールを出力した時にやっぱり色がついていたほうが見やすいよねっていうことで。 完成図 tmuxで左にRコンソールを、右にvimを表示させている画像例(colorscheme：solarizedを利用している)。 手順 tmux のイ
有意水準 20% はナシ - 裏 RjpWiki
Julia ときどき R, Python によるコンピュータプログラム，コンピュータ・サイエンス，統計学 「A/Bテストの数理」への批判 http://abrahamcow.hatenablog.com/entry/2013/12/28/210035 だけどねえ。ちょっといただけない。 ではこの場合、有意水準はいくつくらいにしたらいいんでしょうか？ とてもよい質問です。 たぶん20％くらいでいいんじゃないかと思います。 その根拠は天気予報です。 降水確率0％～20％くらいならだいたいみんな傘持ってかないじゃないですか。 40％～100％ならだいたいみんな傘持っていくんじゃないでしょうか。 30％だと人によってはちょっと迷うと思います。 だから20％で切っちゃいましょう。 そのくらいのざっくりした感じで十分だと思います。 有意水準は，リスク・ベネフィットの観点を考慮するというのはあたりまえな
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Vim-R-plugin : R 言語用 vim プラグイン — 苦労する遊び人の玩具箱 1 documentation