R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
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
統計言語 R の公式ヘルプでさらっと目を通しておくと良いトピックまとめ - ほくそ笑む
『アート・オブ・Rプログラミング』の日本語訳が出たので早速買いました。 細かい仕様の解説が多くちりばめられていて結構いい感じです。 プログラミング初心者向けではないですが、他の言語になじんでる人が R に入門したい場合には、他の入門書よりもこっちを読んだ方が手っ取り早いのではないかと思います。 例えば、下記のように、他言語との比較による解説が各所に見られます。 他のスクリプト言語の経験がある読者は、Python での None や Perl での undefined などの「存在しない」値を知っているかもしれません。実は、R にはこのような値が2つあります。NA と NULL です。 http://www.amazon.co.jp/gp/product/4873115795 さて、今日はこの本の 1.7.4 節からの話題です。 統計言語 R には、公式ヘルプが付属しており、例えば平均値を計
Test Page for the SSL/TLS-aware Apache Installation on Web Site
Hey, it worked ! The SSL/TLS-aware Apache webserver was successfully installed on this website. If you can see this page, then the people who own this website have just installed the Apache Web server software and the Apache Interface to OpenSSL (mod_ssl) successfully. They now have to add content to this directory and replace this placeholder page, or else point the server at their real content.
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
子どもの読書に関するアンケートの実施について(姫路市立図書館ホームページ)
市内小中学校20校に対し、小学校4年～6年、中学校1～3年の児童生徒を対象に、子どもの読書に関するアンケートの実施しました。このページはその集計と分析について報告いたします。 なお、アンケートに協力していただいた児童生徒のみなさん、実施協力くださいました小中学校の教諭の皆様にお礼申し上げます。 1 ． 調査目的 近年、図書館など子どもの読書環境は、充分とは言えませんが整えられつつあります。また、読書の意義についての社会認識の高まりから、幼い頃からの絵本などの読み聞かせを実施している家庭も多くなっています。しかし、一方で、2005年のOECDの学習到達度調査におけるPISAショック、子どもの活字離れ、公立図書館の児童貸出冊数の低下、学校読書調査における不読者層の増加など、子どもの読書を憂う状況が報告されています。 本年度、子ども読書活動推進計画（第二次）を策定するにあたり、図書館では子ど
租界〈Ｒ〉の門前にて
◇宣伝！— 三中信宏『みなか先生といっしょに 統計学の王国を歩いてみよう：情報の海と推論の山を越える翼をアナタに！』 2015年6月5日刊行，羊土社，東京，191 pp., 本体価格2,300円, ISBN:978-4-7581-2058-6 → 目次｜版元ページ｜コンパニオンサイト ◇連載〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉 羊土社から発行されている雑誌『実験医学』2014年2月号から隔月連載された〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉記事のオンライン版です． → オンライン連載トップページ 第1回 データ解析の第一歩は計算ではない（2014年2月号, pp. 442-447） 第2回 データの位置とばらつきを可視化しよう（2014年4月号, pp. 935-940） 第3回 データのふるまいをモデル化する（2014年6月号, pp. 1427-1433） 第4回 パラメトリック統計学への登り道〔1〕：ば
Rでウォーリを探してみた
5. サイバー系 ウォーリーをRで探してみます！ 準備 ImageMagick-6.5.9-10-Q16-windows-dll.exe gtk2-runtime-2.16.1-2009-04-21-ash.exe (↑どちらも利用可能なバージョンがシビアなので気をつけて下さい。 最新版では動きません。ファイルはググって見つけて下さい。) R-2.15.0の32bit版 作戦 赤色を抜き出す ノイズ除去してから大きな塊を抽出 その塊がストライプかどうかの判定をして、もっともウォー リーっぽい物体を一つ抽出 有無を言わずそれがウォーリー 2012/04/18 4 6. サイバー系 事始め install.packages(c(“abline”, “biOps”)) #基本はEBImageで処理を行っていくが、画像切り出しと拡大縮小のところに biOpsを利
Rのちょっと速いコードの書き方
Rはループ速度が段違いに遅いと言われる。確かにループとメソッド呼び出しで構成したマイクロベンチマークを実行すると、Javaが6.32秒、C++で6.33秒で終わる処理が、87時間18分16.0秒（推定値）かかったりする。S-PLUSやMatlabなどの他の同種の言語よりは高速か同等と指摘されているが、汎用言語に比べると断然遅い（Benchmark 2）。 もちろん大半の計算は問題ない。標本数１万ぐらいのサンプルでプロビット分析を行っても、1秒もかからず計算が終わる。コマンドを打っている時間の方が圧倒的に長い。しかし人間はどのような環境でも速度に憧れるものだ。そしてRでも短時間に処理を終わらせる為のコツはある。 1. パッケージや内部関数を使う 大抵の著名パッケージはC言語で実装されているので、内部的な処理は高速だ。Rではなるべくコードを書かない方が良い。スクリプト言語やインタープリッタ全般
Rが使えるフリをするための14の知識
米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文をマスターする 四則演算
Rのグラフィック作成パッケージ“ggplot2”について｜Colorless Green Ideas
はじめに Rには、“ggplot2”というライブラリがある。このライブラリを使うと、デフォルトの作図コマンドよりも効率的に作図ができ、しかも分かりやすくて美しい図を描くことができる。美しい図といってもピンと来ないかもしれないが、百聞は一見にしかず、下の2つの図を比べてもらいたい。1つ目の白い背景の図がRのデフォルトの作図コマンドで作成された散布図である。2つ目の灰色の背景の図が“ggplot2”を使った散布図である。 Rのデフォルトの作図機能を使った場合の散布図の例 “ggplot2”を使った場合の散布図の例 以下では、“ggplot2”のコンセプトと簡単な作例を紹介したいと思う。最初は抽象的な話をする。このため、最初から読んで分かりづらかったら、後の方の作例を先に見た方が理解が早いかもしれない。 “ggplot2”のコンセプト “ggplot2”は、どのように作図を行っているのであろうか
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://r.livedocs.net/
続・わしの頁
Social Science Statistics Blog: Writing Excel Tables, Figures and Graphs Directly from R