Forecast Update: Will 2014 be the Beginning of the End for SAS and SPSS? | r4stats.com
[Since this was originally published in 2013, I’ve collected new data that renders this article obsolete. You can always see the most recent data here. -Bob Muenchen] I recently updated my plots of the data analysis tools used in academia in my ongoing article, The Popularity of Data Analysis Software. I repeat those here and update my previous forecast of data analysis software usage. Learning to
Python と R で連携する - Qiita
R と Python の連携を考える 最近 R による基本的なデータプロッティングやファイル入出力の方法について説明しました。 データ分析の言語としては Python ですべてをやろうという傾向があるようですが、やはり過去の膨大な R による資産は魅力的でそう簡単に切り捨てられるものではありません。 よくあるケースとしては、部分的なデータ解析については R を流用したいが、全体的なプログラミングは Python で書きたいというシーンでしょう。また、プロッティングだけ R でおこないたいという場合もあるでしょう。こんなとき Python と R で連携できれば問題が一気に解決して便利です。 Python から R を利用するライブラリ PypeR かつては RPy2 というライブラリが使われていたようですが、最近使われており主流なのは PypeR です。 PypeR のインストール インス
共分散構造分析[R編]ってないの？[第１章]
「共分散構造分析[R編]--構造方程式モデリング」(豊田秀樹編著)が、2014年4月に出版されました。RでSEMを実行したい方は、そちらを購読されることをおすすめします。 共分散構造分析［Amos編］を購入しましたが、［Ｒ編］というのは出ないのでしょうね。個人でAmosなんてなかなか買えないです。 さて、Rのsemパッケージが3.0になり、多母集団分析 もできるようになったようです。これでもって、Amos編に掲載されている事例をそのまま(^^;)なぞってみようではないかと思ったものであります。備忘録も兼ねて・・・。 でも、公開されている本書のデータ[02008DL.exe]を使って分析した成果をwebなんぞに公開するには、著作権者(豊田先生？)に許可を貰わなくてはなりませんと明記されています。こんなつまんないことで私なんぞが豊田先生に許可を求めるなんてあまりに畏れ多いので、結果は表示しませ
![共分散構造分析[R編]ってないの？[第１章]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8c5624266962bc6d8901356dc4dc180990ab9570/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flh3.googleusercontent.com%2Fblogger_img_proxy%2FAEn0k_taliI12FhR7xQtGn_gyNyXtyJ5W_c4doMLx1KY75jruEhF58uwGFERrsdMGjm80HMyuYJUAgqa-isRpZg2Vw0Gs2e0IFFCnQeWicAHg8fRTOagDtGBIUOn_22mkPdHzL6beUAnJVQ1Eown1HlJtFazkb_vMnVCdX9yG1-C0b2D3y2r99C6f7qGkj0COnRbOb-ELfC9T5Lp-ONY9lsyyDD_jFwpcFV-t94zXdzBVtv-mMzawUc4kA7Yv5dhfAXIwuC8Hb8dmzMtry7qbYhvyWwaxk26mS2nNxsVXuMIwMJN9LQ1MZJ6YxExyvGj_g5thKYo_0XBgHB3gVcrBEZwY9jWpsTnKy3bgOgnAht60cNhKzphoo7iVvWXPQcfQnZG1ap7zhoG%3Dw1200-h630-p-k-no-nu)
How to Read and Use Histograms in R
The chart type often goes overlooked because people don’t understand them. Maybe this will help. The histogram is one of my favorite chart types, and for analysis purposes, I probably use them the most. Devised by Karl Pearson (the father of mathematical statistics) in the late 1800s, it’s simple geometrically, robust, and allows you to see the distribution of a dataset. If you don’t understand wh
統計解析 & R言語超初心者入門資料まとめ
興味を持ち続けていた統計解析や、R言語の勉強をはじめました！ まだまだ初歩の初歩ですが、この記事がいつか偉大な一歩になれるように頑張っていく所存ですw まずは、R言語や統計解析に関する入門記事や、モチベーションがアップしそうな記事をまとめていきます！ (02/23 11:00) 初学者の人にお勧めな資料にフォーカスしてまとめ直し 🍮 [スライド] 統計学入門 統計学の全体像をつかむのに最適なスライドです。初歩…とはちょっと呼べないくらい内容が深いです！ 🏈 [スライド] 初めての「R」 統計解析を始めるときにWindowsな方も、Macな方もとっつきやすのが『R』です。このRを完全初心者をターゲットに説明をしていただけている資料です。超わかりやすいです！ 🍄 [デスクトップアプリケーション] R用のIDE: RStudioRStudio RStudioはR言語用のIDEです。Wind
Rの練習帳
…旧版は下部… 1日30分くらい，30日で何とかＲをそこそこ使えるようになるための練習帳 改め 「そこそこＲが使えるようになるための練習帳」 下部の練習帳を作ってから，ずいぶんたちました。Rのバージョンアップも進み，情報が古くなったところもあります。授業でも，少し使いにくくなってきました。 そこで，コンセプトや内容はほぼそのままに，新しいバージョンに対応し，いくつか必要だろうなと感じていた情報も新たに加えたものを作成しました。 私自身は，Macユーザーなので，Mac版の「Ｒ」(3.5.2)をベースに作成しています。別途Win版を作成するかどうかは未定です…。多くの部分は共通なので，Windouwsユーザーも以下の資料で問題ないのではないかと思います。Win特有の点が含まれる日もありますので，その際は旧版も参照してください。 あと，他のサイトでしっかりと説明がされている，ダウンロードやセット
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.
DATA GO JPで公表されている苔の絶滅危惧種を R + d3.js で可視化してみた - 君たちは永遠にそいつらより若い
Day 24: d3.js Advent Calendar 2013 こんにちは。くてけんです。うかうかしていて、サンフランシスコ時間での投稿になりました。 4,5日前に政府のデータカタログサイトの試行版として、DATA GO JP(http://www.data.go.jp/)がリリースされました。これはナイスタイミング！ということで、このDATA GO JPで公表されているデータを使って、R + d3.js でデータ可視化を行ってみました。 今回の流れ DATA GO JP から使用するデータセットを選ぶ R でデータ整形 d3.js でビジュアライゼーション DATA GO JP から使用するデータセットを選ぶ こちらからデータセットが検索できますが、まずJSONデータは無いので、CSVをターゲットに検索し、今回扱うデータを決めます。 http://www.data.go.jp/da
パッケージユーザーのための機械学習(4)：ニューラルネットワーク - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※はてなフォトライフの不具合で正しくない順番で画像が表示されている可能性があります） 実は僕は普段全くニューラルネットワークを使ってない上に、すぐ隣に再帰ニューラルネットワークでバリバリNIPSに通していたことのある教授氏がいるので*1、こんなところで知ったかぶりして何か書くのはほとんど蛮勇に近いんですが（笑）、純粋に自分の勉強も兼ねて分離超平面の可視化をやってみたいので頑張って書いてみようと思います。 今回の参考文献もピンクの薄い本です。第7章pp.102-113にパーセプトロン型学習規則の発展系として、誤差逆伝播法に則った多層パーセプトロン＝ニューラルネットワークの説明が載っています。 はじめてのパターン認識 作者: 平井有三出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2012/07/31メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 1人 クリック: 7回この商品を含むブログ (4件) を見る
R and Bayesian Statistics | R-bloggers
[This article was first published on Revolutions, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. by Joseph Rickert Drew Linzer, the Bayesian statistician who attracted considerable attention last year with his spot-on, R-based forecast of the 2012 presid
効果量（エフェクトサイズ・効果サイズ）の計算のためのRパッケージ｜奥村泰之の情報公開
Okumura, Y.: rpsychi: Statistics for psychiatric research. CRAN, 2010. rpsychiは，精神医学，精神科看護学，臨床心理学領域のために作成された データ解析環境Rのパッケージです． 主に，出版されたデータを使用して，統計的仮説検定を行うことができます． たとえば，生データがなくても，対応のない分散分析は， 各セルの，平均値，標準偏差と標本サイズがあれば実行できます． このパッケージでは，t-検定，カイ二乗検定，分散分析，重回帰分析を実行することができます． いくつかの例外を除き，効果量 (effect size，エフェクトサイズ，効果サイズ) とその信頼区間を求めることができます． このパッケージを利用すると，仮に基の論文で効果量が報告されていなくても， 出版されたデータから効果量を求められるので， 検定力分析 (検出
統計的消去で擬似相関を見抜こう！ - ほくそ笑む
今日は初心者向け記事です。 はじめに ある範囲の年齢の小学生32人を無作為に選び、算数のテストを受けてもらい、さらにその身長を測定しました。 身長に対する算数の点数のグラフは次のようになりました。 なんと、身長の高い子供の方が、算数の点数が高いという結果になりました！ 身長が算数の能力に関係しているなんて、すごい発見です！ しかしながら、結論から言うと、この結果は間違っています。 なぜなら、抽出したのは「ある範囲の年齢の小学生」であり、年齢の高い子も低い子も含まれているからです。 年齢が高いほど算数能力は高くなり、年齢が高いほど身長も高くなることは容易に推測できます。 この関係を図で表すと次のようになります。 つまり、年齢と算数能力に相関があり、年齢と身長にも相関があるため、身長と算数能力にも見かけ上の相関が見えているのです。 このような相関を擬似相関と言います。 統計解析では、このような
むしろ数式が苦手だけど統計を勉強したいという人はRをやるといいかもしれない - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに なぜか唐突にRブームが俺の中でやってきてしまってどうしようもないので、Rの本を注文しまくってたりしていたら、下のような本の山が出来てしまいました。 これらの本を付箋でペタペタしながら読み進めていくうちに、段々とRというのはどういう言語で、どういう風に勉強するといいのか、という方針が固まってきたので、ここにメモをしておきます。 Rとはどのような言語か 一言で、しかも乱暴に言ってしまうならば「統計に特化したPHP」というのが一番雰囲気を伝えられるかもしれない。いや、PHPの悪評は知っているし、ガチでRをやっている人にとっては嫌がられることもわかっているけど、あえてそういう説明が、あくまで入り口としてはわかりやすいのではないかと。 どういうことかというのを言い訳します。 自分が読んだ感じだと、統計というのは、「何らかのデータ」と「分析するためのツールとしての数式」と「その数式が意図する
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