分布の裾あれこれ：Rでフライシュマンのべき乗変換・コーニッシュ・フィッシャー展開 - 草薙の研究ログ
キーワード 分布の歪み，高次積率，モーメント，尖度，歪度，テールリスク，ファットテール，VaR，期待ショートフォール，フライシュマンのべき乗変換，コーニッシュ・フィッシャー展開，Rスクリプト 背景：歪度と尖度ってなに 一般に外国語教育の研究者は，尖度や歪度のことをなめすぎだと思うの。縁あって，40年は続く学会誌の論文を全部読んでみたり（別の学会誌のは10年分は前に読んだ）したのだけど，尖度と歪度を報告している研究は，ほんとうに多くない。まあ，小標本の研究なんかで，頑張って標本の尖度や歪度を見ても…っていうのもわかるけど。でも…できれば報告しましょう。 そもそも，尖度と歪度は，高次積率（モーメント）とよばれる指標。 一次モーメントは，平均，二次モーメントは分散，三次モーメントが歪度，四次モーメントが尖度。三次以降を一般に高次という。 分散は，偏差の「二乗」の平均だから，二次。同じように，歪度
第2回 レポートづくりを加速せよ ～R Markdown環境の導入＆チュートリアル～ | gihyo.jp
前回はレポートづくりのオートメーション化がもたらすメリットについてやや概念的な説明をしました。今回はR Markdown環境を導入し、レポート作成の手順を説明します。実際に簡単なレポートづくりを体験して、R Markdownの威力を味わってください。 また、実務を想定した（とは言っても非常に単純化したものですが）2種類のチュートリアルを用意しましたので、これらのチュートリアルを通してオートメーション化されたレポートづくりを自分の仕事の中でどう活かすか想像してみてください。 なお、本連載記事に関する疑問・質問・コメントなどは著者Twitterアカウント（@kohske）でも受け付けていますのでお気軽にどうぞ。 R Markdown環境の導入 R Markdownを利用するには、 R {rmarkdown}パッケージ pandoc の3つのツールを導入する必要があります。 PDF形式のレポート
Rで解析：個体の性質でグループを分けてみませんか？判別分析「PPtreeViz」パッケージ
各個体が有する「性質（変量）」からグループ分けのルールを決めて、未知の個体が所属するグループを推定し、収集したデータの特徴を探る方法の一つに判別分析（パターン分析）があります。 例えば、判別分析は「花の特徴から、すでに知られているどの種類に所属するか」、「企業の財務成績から、信用各付けを推定」、「著者名のない小説の単語出現傾向などから著者を推定」、「ウェブで購入につながる行動パターンの推定」などに利用されています。 有用な判別分析ですが、加工せずにプレゼン資料で使える図を出力するRパッケージはあまり見かけませんでした。そこで、そんな問題を解決できる、「PPtreeViz」パッケージを紹介します。 パッケージバージョンは2.4.0。R version 4.2.2で確認しています。 参考図書の紹介判別分析は傾向の推定に非常に有用な手法です。下記、本はRを使用しながら基礎理論を紹介しています。手
Rで本を書く📚 - Qiita
はじめに Gitbookというものがある。Gitbookを使えばマークダウン形式で書かれたファイルを本の形式で表示したり電子書籍として公開・配布することができる。使い道はいろいろあると思うのだけど、自分はRユーザーなのでRのことを書きたい。その際、図の貼り付けは自動的にできるようにしたいし、出力結果の表示はコピペしたくない。要するに、.mdでなくて.Rmdで、Rのコードを実行したりしながらあれこれ書きたい。...そんな願いはRgitbookを使えば叶えることができる。 セットアップ RgitbookはCRANに登録されていない野良パッケージ。GitHubにリポジトリがあるのでそちらからダウンロードする。
Stanで統計モデリングを学ぶ(1): まずはStanの使い方のおさらいから - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※Stan v2.4.0以降でインストール方法に若干変更があります！詳しくはこの記事の中ほどをご覧ください） さて、年初の抱負でも語ったように今年はStanを頑張って会得していこうと思います。理由は簡単で、ありったけの要素を詰め込んでMCMCサンプラーでガンガン推定していくような階層ベイズモデリングに自分の興味としても惹かれる上に、実務でも必要になりそうな見通し*1だからです。 Stan: Project Home Page 既に以前の記事でも簡単に触れてますが、StanはC++ベースのコンパイラで高速化させたMCMCサンプラーです。文法も簡単でなおかつ高速なので、BUGSでは時間がかかり過ぎて辛かった計算でも比較的サクサク回せます。 このシリーズを通して参考にするのは、@berobero11さんのブログです。 Small Data Scientist Memorandum 本当にもう、
実践 統計モデリング入門 【1. 概要・目次】 - ほくそ笑む
【宣伝】2016/09/14 このページに来た方へ。あなたが求めている本はこれです。 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) 作者: 松浦健太郎,石田基広出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/10/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (10件) を見るまずこれを予約してから下記を読むといいです。 【宣伝終】 はじめに 統計モデリングは今後ますます重要になってくる技術です。 現在、Web 上には統計モデリングに関する様々な優良記事があります。 それらの記事は、完成したモデルをスマートに提示しているものが多いようです。 しかし、実際の統計モデリングの現場は決してスマートなものではなく、様々な泥臭い試行錯誤を行いながら地道にモデルを構築していきます。 この一連の記事では、最終的なモデルの完成形をいきなり提示するのではなく、モデル構築の手順をスッテプバイス
TwitterのデータをRであれこれ
10. twitteRパッケージ # twitteRパッケージを読み込む library(twitteR) # @a_bicky のツイートを3,200件取得（3,200件がMAX） tweets <- userTimeline("a_bicky", n = 3200) str(tweets[[1]]) # 最初のツイートの情報を出力 出力 Formal class 'status' [package "twitteR"] with 10 slots ..@ text : chr "RではもしかしてNULL文字を取り除くことできない！？ #r" ..@ favorited : logi FALSE ↑ ツイートのテキスト ..@ replyToSN : chr(0) ..@ created : POSIXct[1:1], format: "2010-12-01 14:17:31" ← ツイ
第1回 レポートづくりのオートメーション化 ～素早く・ミスなく・再現可能に～ | gihyo.jp
はじめに～レポートづくりのオートメーション化～ データを扱う仕事をしている人にとって、レポートの作成はあらゆる業務に欠かせない、しかし決して面白くはない作業です。本連載ではレポート作成の手間と苦労に頭を悩ます人々を救うべく、R言語とR Markdownと言うツールを用いたレポート作成のオートメーション化について解説します。 ここでのレポートとは格調高いフォーマルな報告書から日々の業務報告まで、データやログを処理して図・表・数値として要約し、説明文書とともにアウトプットを作成する作業すべてを含みます。例えばデータアナリストならビジネスデータを使った経営戦略に関わるKPIレポート、システム管理者なら日々のアクセスログの統計・集約レポート、研究者なら実験データに対する統計解析結果を示すレポートや論文、などなど。 R Markdownについての技術的な解説は、Rによるデータ解析を現在行っている、こ
A/B テストで施策の効果を検証！エンジニアのための R 入門 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows
Summer 2010 — R: ggplot2 Intro
When it comes to producing graphics in R, there are basically three options for your average user. base graphics lattice ggplot2 I've written up a pretty comprehensive description for use of base graphics here, and don't intend to extend beyond that. Base graphics are attractive, and flexible, but when it comes to creating more complex plots, like this one, the code to create it become more cumber
Rのバージョン3.2.0がリリース｜Colorless Green Ideas
統計処理言語の R のバージョン3.2.0が、2015年4月16日に公開された。この新リリースでの主な変更点について解説する。 バージョン3.2.0のリリース 2015年4月16日、R のバージョン3.2.0がリリースされた。コードネームは Full of Ingredients（素材でいっぱい）である。バージョン3.1.0がリリースされたのは、2014年4月10日なので、およそ1年を経てマイナーバージョンアップが行われたことになる [1] 。（2016年5月6日：この段落の誤字修正） Rのバージョン3.2.0のコードネームは Full of Ingredients（素材でいっぱい）である。 [2] バージョン3.2.0での変更点の詳細は、Rアナウンスメーリングリストでのバージョン3.2.0リリースの通知（R 3.2.0 is released、英語）を参照されたい。 バージョン3.2.0
Rでウェブ解析：Twitterデータの取得もおまかせ「twitteR」パッケージの紹介
Rからtwitterを操作できる「twitterR」パッケージは他パッケージとの連携がシビアで、気がつくと使えなくなっていることがあります。バージョン1.1.8では公開後に「httr」パッケージが更新... ＊2015/06/09 バージョン1.1.8に対応するように記事の内容を更新しました。 ＊2015/06/20 Rのバージョンが古いと動かないので、対処方法を追記しました。 ＊2015/07/02 install.packagesコマンドでtwitterRをインストールした時のhttrパッケージを差し替える方法を追記しました。差し替えないとAPI接続に不具合があります。 ＊2015/07/03 windowsでtar.gzファイルをインストールするのに必要なRtoolsに関する情報を追記しました。 ＊2015/07/10 httr_0.6.1のzipファイルがダウンロードできるCRAN
Rとウェブ解析：Circular Visualization？関係を把握する珍しい表現方法です。
Circular Visualizationという表現方法をご存知でしょうか？遺伝子解析や社会学などで見かけるグラフで、項目を円に並べ線で結び関係性を把握する表現方法です。 そんなCircular Visualizationをお手軽に作成できる「circlizeパッケージ」をご紹介します。このパッケージはCIRCOSという団体がフリーで配布していて、natureやscienceだけでなく、New York Timesなどでも利用されています。 CIRCOS：http://circos.ca/ 非常に有用なパッケージだと思います。ぜひ、ご利用ください。 「qicharts」パッケージの導入下記コードを実行することで導入することができます。 URL: http://cran.r-project.org/web/packages/circlize/index.html install.packa
Rで解析：簡単なheatmapの作成! 「heatmap3」パッケージ
数や物の大小を視覚的に色で表す方法にヒートマップ(heatmap)という方法があります。heatmap3パッケージで手軽に表現できますのでご紹介します。 なお、ggplot2の拡張パッケージでもheatmapを描写することができます。記事はこちらから。 パッケージバージョンは1.1.9。windows11のR version 4.1.2で確認しています。 パッケージのインストール下記コマンドを実行してください。 #パッケージのインストール install.packages("heatmap3")実行コマンドの紹介例を3つ紹介します。なお、Rstudioを使用している場合、plotエリアが小さいと「figure margins too large」と表示されヒートマップが表示されない場合があります。その場合はplotエリアを十分に広げ再度コマンドを実行してください。 #パッケージの読み込み
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
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(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた
The perfect t-test
GitHub - Mikata-Project/ggthemr: Themes for ggplot2.
GitHub - kazutan/awesome-ggplot2: ggplot2に関連する素敵なパッケージリスト
続・わしの頁