【R】『新米探偵、データ分析に挑む』を読んでいます - 歩いたら休め
同僚のRプログラマーにおすすめのRの本は無いかと聞いたところ、 「新米探偵データ分析本→実務→（みんなのR→）advanced R」の順番に学ぶといいと聞き、新米探偵本を借りて読んでいます。 新米探偵、データ分析に挑む 作者: 石田基広,shimano出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2015/10/28メディア: 単行本この商品を含むブログ (4件) を見る 最初にざっと目を通しただけですが、商店街に起こる事件を基に、 平均値のシミュレーション 回帰分析 ロジスティック回帰 テキストマイニング 時系列分析 などなど、いろんな分析のエッセンスや注意点が学べる本だという気がしています。 「こういうときに主成分分析を使う」「こういうときに自己相関グラフを使う」など、基本的な分析手法やグラフの使いどころを学ぶことができるような気がします。私のように、Rのプログラミングは慣れてきたけ
Rで線形単回帰分析 - matsuou1の日記
次回のTokyo.Rの開催が近づいてきたので、前回の復習を兼ねてRで回帰分析をやってみます。 今回は最も単純な線形単回帰分析を行います。 回帰分析の流れ 回帰式を求める意義があるか検討する（説明変数と目的変数のグラフを作成する等） 回帰式を求める 回帰式の精度を確認する 回帰係数の検定を行う 信頼区間と予測区間を求める 回帰式を求める意義があるか検討 無相関なデータに対しても、数学的には回帰式が求められるため、検討しておくことは重要です。 データはマンガでわかる統計学 回帰分析編のデータを使用してみます。 ある喫茶店のアイスティーの売り上げとその日の最高気温についてのデータです。 > norns temperture icetea 8/22 29 77 8/23 28 62 8/24 34 93 8/25 31 84 8/26 25 59 8/27 29 64 8/28 32 80 8/2
【速報】神ハドリーの名著 "Advanced R" の翻訳が出ます - ほくそ笑む
ビッグニュースです。 統計言語 R の業界において神とあがめられているハドリー・ウィッカム。 彼は ggplot2 や dplyr などの数々の超便利パッケージを作成したことで知られていますが、その R に対する深い知識をもとに書かれた "Advanced R" という名著を昨年秋に出版しました。 Advanced R (Chapman & Hall/CRC The R Series) 作者: Hadley Wickham出版社/メーカー: Routledge発売日: 2014/10/28メディア: ペーパーバックこの商品を含むブログを見る 本書は、これまで複雑でわかりにくいとされてきた R 言語を、エッセンスにしぼり、体系的にここまで綺麗にまとめることができたのかと、思わずうなるほどの出来で、アメリカ Amazon で星 4.8 という超高評価をつけられている名著です。 この本の日本語訳
R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
シリーズUseful R『戦略的データマイニング』『金融データ解析の基礎』ご恵贈いただきました - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
戦略的データマイニング (シリーズ Useful R 4) 作者: 里洋平,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2014/08/23メディア: 単行本この商品を含むブログを見る 金融データ解析の基礎 (シリーズ Useful R 8) 作者: 高柳慎一,井口亮,水木栄,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2014/08/09メディア: 単行本この商品を含むブログ (1件) を見る 著者の@yokkunsこと里さんと高柳さんからご恵贈いただきました！ ということで簡単にできるだけ辛口ではない書評を書いておきます*1。皆さんの参考になれば嬉しいです*2。 『戦略的データマイニング』 内容：☆☆☆☆☆（非公開） オススメ度：☆☆☆☆☆（非公開） タイトルと著者が@yokkuns氏であるという点からも想像がつくように、具体的にビジネス的なテーマがある時にどんなデータ分析手法をどのよ
パッケージユーザーのための機械学習(1)：決定木 - 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） だいぶ前に「糞コードで頑張る機械学習シリーズ」と言うのを始めようとしたんですが、パーセプトロンをPythonで実装した次にMatlabで書いたSMO-SVMコードをPythonに移植しようと思っているうちに時間が過ぎ。。。 あまつさえ転職したら、今の現場にはライブラリ皆無でほぼ全ての機械学習のコードをPython / Java / C++のどれでも書ける化け物^H^H「教授」がいてそんなこと僕がやる必要性は完全になくなってしまったのでした（笑）。 ということで、カテゴリ名はそのまま*1ながら方向性を変えて、僕のようなパッケージやライブラリに依存するユーザーが機械学習を実践する際に原理上のどのような点に気を付けて実装・実践すべきかを、僕自身の備忘録のためにだらだらと書いていくシリーズにしてみようと思います
統計グラフの色
[TODO] R 4.0.0 以降の色についてはそのうち書きます。とりあえず palette() のヘルプをご覧ください。palette("Okabe-Ito") とするとsafe colorsになります。→ A New palette() for R，Color Universal Design，Essentials of color in R。あと Colorspace 2.0 とその JSS paper。 はじめに 統計グラフに色を付けることは広く行われています。しかし，色は万人に共通のものではありません。日本人男性の5%，白人男性の8%は，RGB（赤緑青）のうち赤と緑の区別がうまくできません。その内訳は1:3で赤の感受性がないP型（1型，protanopia）と緑の感受性がないD型（2型，deuteranopia）に分かれます。青を感じない人や，RGBのうち2色以上を感じない人もい
R言語の基礎と実習 担当者 中田真吾、天野禎章 2010.10.12 初稿 2010.10.25 第一改訂版 2011.9.27 第二改訂版 Yokoyama-Lab 2 R言語：概要と特長 ● ニュージーランドのAuckland大学のRoss IhakaとRobert Gentleman�
R言語の基礎と実習 担当者 中田真吾、天野禎章 2010.10.12 初稿 2010.10.25 第一改訂版 2011.9.27 第二改訂版 Yokoyama-Lab 2 R言語：概要と特長 ● ニュージーランドのAuckland大学のRoss IhakaとRobert Gentlemanによ り作られた統計解析向けプログラミング言語 ● AT&Tベル研究所によって設計されたS言語を元に設計 → S/S-PLUSとScheme (Lisp)から受け継がれた言語特徴 ● 統計解析に適した機能：メルセンヌ・ツイスタによる擬似乱数や多様な乱数 を生成する機能を提供 ● ベクトル・行列単位での処理 ● 最適化された高速な組込み関数群 ● CRAN（パッケージ管理システム）：PerlのCPANに近い ● オブジェクト指向 ● 視覚化に優れた機能 Yokoyama-Lab 3 R言語：長所と短所 長
R - 分散 - まさるな日記
「入門はじめての多変量解析」の内容をもとに多変量解析をRでお勉強していこかと Section 1.8 次のデータを使って、平均、分散、標準偏差を求めてみる No. 身長 体重 1 151 48 2 164 53 3 146 45 4 158 61 Rで記述してみると．．． 身長 <- c(151, 164, 146, 158) 体重 <- c(48, 53, 45, 61) data <- data.frame(身長, 体重) result <- matrix(0, 2, 3) rownames(result) <- c("身長", "体重") colnames(result) <- c("平均", "分散", "標準偏差") result[,1] <- mean(data) # 平均 result[,2] <- diag(var(data)) # 分散 result[,3] <- sd(
Rの簡単な手引き３
備忘録 はじめてのR（その３） 前回、データの平均・分散・共分散・相関係数をRで求めましたが、 Rで利用できる関数およびパッケージ （これは目的に応じR本家からダウンロードする必要あり） を組み合わせることで、多種多様な分析ができます 本日は『データファイルの扱い』を説明しましょう ファイルからデータを読み込む方法 なお、データは通常 csvファイル(又はtxtファイル) として提供されますが、 それ以外にも xlsファイル（その他の形式もあるが小生は使わないので省略） で提供されることもあります ●ディレクトリの変更 ディレクトリとはファイルの保存されている場所のことです (1) Rのメニューの「ファイル」を左クリック → (2)「ディレクトリの変更...」を左クリック → (3)「Browse」を左クリックし、 「フォルダの参照」の右のスライドバーを動かしてディレクトリを選択 学生
R: The R Project for Statistical Computing
Getting Started R is a free software environment for statistical computing and graphics. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms, Windows and MacOS. To download R, please choose your preferred CRAN mirror. If you have questions about R like how to download and install the software, or what the license terms are, please read our answers to frequently asked questions before you send
統計解析のための専用言語R（R言語）とは - builder by ZDNet Japan
「R（またはR言語とも呼ぶ）」は、オープンソースの統計解析向けのプログラミング言語とその開発実行環境である。現在はR Development Core Teamによって開発およびメンテナンスが進められており、GPLにもとづいて無料で利用することができる。LinuxやFreeBSDをはじめとするUNIX系OSやMac OS、Windowsなど、複数のOSでの開発・実行に対応している。 Rは利用目的を統計解析に特化した言語であり、データを効率的に操作・保管するための仕組みや、配列や行列の演算をサポートした演算子のセット、結果を可視化するためのグラフ作成機能などを備えている。プログラミング言語としては条件分岐やループ処理、ユーザー定義の再帰的関数、テキスト形式のデータ入出力などといった基本的な機能を備えているほか、オブジェクト指向の手法も取り入れている。 最大の強みは、多くの標準的な統計手法を標
Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
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