the rapache project
First presented at DSC2005, rapache is a project supporting web application development using the R statistical language and environment and the Apache web server. The current release runs on UNIX/Linux and Mac OS X operating systems. Got questions? Stay informed by joining the rapache Google Group. Go Ahead and Kick the Tires! Download the rapache VMware Virtual machine To cite rapache, use the f
RとWebサービス - RjpWiki
利用方法 † RSOAPは、「サーバマネージャ」サービスと「サーバプロセス」サービスの2種類からなり、まず「サーバマネージャ」サービスに接続し、そのnewServerメソッドを呼んで「サーバプロセス」サービスのURLを得る。その後「サーバプロセス」サービスに接続し、主にcall, evalメソッドを用いて解析を実行する。 ↑ MacOS X のAppleScript?から呼んだ例 † -- サーバマネージャサービスのURLがlocalhost:9081のとき tell application "http://localhost:9081/" set returnValue to call soap {method name:"newServer", ¬ method namespace uri:"", parameters:"", SOAPAction:""} end tell -- 上の
R言語による統計学
R言語による統計学 * はじめに * 基本的統計量 ** 分散 *** 共分散 *** 共分散行列 *** 相関係数 *** 分散共分散行列 ** 標準偏差 ** 標準誤差 * 分散分析の原理 ** 一元配置分散分析 ** 二元配置分散分析 * χ2乗検定 * 重回帰分析 ** 標準偏回帰係数 ** 3次元散布図 * 因子分析 ** 骨密度データの例 * 共分散構造分析 ** 下部消化器癌の例1 ** 下部消化器癌の例2 ** Kleinの例 ** パス図 * 多重ロジスティック解析 * クローンバッハα係数 * 入出力 ** ファイル出力 * はじめに > で始まる行はRへのコマンド入力を表します。一方、%で始まる行は、ターミナルからの入力を意味します。Rからの 出力は特に区別していませんが、文脈から明らかでしょう。 なお、私の実行環境は、 Debian GNU/Linux woody
R を用いての3次元の散布図の作成
（参考）scatterplot3d のヘルプ Usage scatterplot3d(x, y=NULL, z=NULL, color=par("col"), pch=NULL, main=NULL, sub=NULL, xlim=NULL, ylim=NULL, zlim=NULL, xlab=NULL, ylab=NULL, zlab=NULL, scale.y=1, angle=40, axis=TRUE, tick.marks=TRUE, label.tick.marks=TRUE, x.ticklabs=NULL, y.ticklabs=NULL, z.ticklabs=NULL, y.margin.add=0, grid=TRUE, box=TRUE, lab=par("lab"), lab.z=mean(lab[1:2]), type="p", highlight.3d=FA
R -- 主成分分析（princomp を援用）
主成分分析（princomp を援用） Last modified: Jul 29, 2004 目的 R には，princomp および prcomp という，二種類の関数が用意されている。 しかし，これらが返す「loadings」は固有ベクトルそのものであって，いわゆる負荷量ではない。 ここに示す関数は，princomp を下請け関数として用いて，通常の主成分分析結果として提示するものである。 なお，pca という関数も書いたので，そちらも参照してみるとよい。 使用法 princomp2(dat, pcs=0, cor=TRUE, scores=FALSE, verbose=TRUE) 引数 dat データ行列（行がケース，列が変数） pcs 求める主成分の個数。 0 を指定する（デフォールト）と固有値が 1 以上の主成分を求める。 cor TRUE（デフォールト）の場合には相関
R の主要な関数と演算子など
種々のデータ 単純値 主要なものを以下に挙げる NULL 論理 (logical) オブジェクト: TRUE, FALSE, NA (Not Available) 数値 (numeric) ：整数または倍精度浮動小数または NaN (Not a Number; 非数値)または Inf (Infinitive; 無限大) 複素数 (complex) 文字列 (character)：ダブルクオーテーションマークで囲み，「"apple"」のように書く．「文字」と呼ぶこともある． ベクトル 【要点】 ベクトルは，同じデータ型のデータの並び．変数 t に，要素 2, 1, 3 のベクトル（要素がこの順で並ぶ）を格納したいときは， t <- c(2, 1, 3) ※ ベクトルは，数値以外も要素にできるが，すべての要素が同じ型でなければならないことに注意． ベクトルを生成する関数「c」 例： c(1,
20. 行列計算
a <- matrix(1:4, 2, 2) # 2 * 2 行列 b <- matrix(0:3, 2, 2) # 2 * 2 行列 a + b - a %*% b # 和・差・積 a * b # 要素ごとの掛け算 a %o% b # 外積（関数 outer(x,y) と同じ） a %x% b # クロネッカー積 クロネッカー積は関数 kronecker() でも計算できる． 行列の積は %*% 演算子によって求める点に注意．行列に対して * 演算子を用いると要素毎の積を計算してしまう． 関数 outer(x, y, FUN) の引数 FUN に 2 変数関数を指定することで，外積を求める際の関数を指定することが出来る． x <- seq(-3,3,0.1) y <- seq(-3,3,0.1) f <- function(x,y) 1/(2*pi)*exp(-(x^2+y^2)/2)
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