私たちのR: ベストプラクティスの探求
紹介 『私たちのR』は宋財泫（SONG Jaehyun）と 矢内勇生が共同で執筆するRプログラミングの「入門書」である。統計学の本ではない。 また、本書はデータ分析の手法の解説書でもない。Rを用いたデータ分析については他の本を参照されたい。私たちが専門とする政治学におけるデータ分析については、以下の本を勧める。 浅野正彦, 矢内勇生. 2018. 『Rによる計量政治学』オーム社. 飯田健. 2013.『計量政治分析』共立出版. 今井耕介（粕谷裕子, 原田勝孝, 久保浩樹 訳）2018.『社会科学のためのデータ分析入門（上）（下）』岩波書店. 本書が想定するのは、次のような希望をもつ読者である。 分析に入るまでの段階、つまりデータの入手やクリーニング方法が知りたい 分析結果を自分の思いどおりに可視化したい 複数のモデルを効率的に分析したい Rでシミュレーションがしたい Rと友達になりたい 本
Rを用いた データ解析の基礎と応用2022
Step 3：データを可視化しよう！ データ可視化の重要性 ggplot2でデータを眺めよう geom_histogram ヒストグラム geom_density 密度分布 geom_point 散布図 aes(color) 色を表現する facet_wrap, facet_grid グラフを分ける geom_boxplot 箱ヒゲ theme_*** 全体の雰囲気を変える color（aesの外） 線を特定の色にする fill（aesの外） 特定の色で塗りつぶす color（aesの中） 線を値に応じた色にする coord_cartesian 軸の範囲を変える labs タイトルや軸ラベルを書く／書き換える theme 文字の大きさなどを細かく設定 ggsave() 図をファイルとして保存 その他のグラフの描き方を知りたい方は ggplot2公式サイト Jaehyun Songさんの解説
From data to Viz | Find the graphic you need
From Data to Viz leads you to the most appropriate graph for your data. It links to the code to build it and lists common caveats you should avoid. What kind of data do you have? Pick the main type using the buttons below. Then let the decision tree guide you toward your graphic possibilities. Alternatively, check the complete decision tree.
Home - RDocumentation
Easily search the documentation for every version of every R package on CRAN and Bioconductor.
Rを使ったデータ処理
このサイトは静岡大学情報学部「データ処理演習」で使用する目的に最適化されていますが，情報学特有のコンテンツではありません。初歩的なRの使用法および，Rを用いた統計解析を学びたい方に役立つものとなっているかと思います（作成者の専門は心理学）。 出力結果のグラフ等の画像は，出力された時の感動を奪わないように敢えてあまり載せていませんのでご了承ください。 適宜アップデートします。講義資料なども追加するかもしれません。 大文字や小文字，全角や半角，「 ' 」や「 " 」，「 ( 」や「 [ 」を混同して使ってしまった場合，コンピュータはエラーを返します。「そんなかたいこと言わずになんとかしてよ！」と感じるかもしれませんが，相手はパソコンです。あきらめましょう。人間は間違える生き物ですが，間違いを見つけて直せるのも人間です。 プログラムが動かない場合には，順を追って「どこまでは正しいのか」をゆっくり
swirl: Learn R, in R.
swirl teaches you R programming and data science interactively, at your own pace, and right in the R console!
卒業論文のためのR入門
Chapter 1 はじめに この文書は、卒業論文を書くためのRの使い方をできるだけコンパクトにまとめたものです。 読者は立命館大学総合心理学部森ゼミの学生をピンポイントに想定しています。 Rを用いた演習として「心理学データ解析法」の履修を推奨していますが、履修していなくてもわかるように構成しています。 卒業論文自体はWordで作成する想定で、Rで得られた結果をWordに貼り付ける（簡便な）方法を説明します。 一般的なRの入門文書としても参照できます。 説明の都合上、厳密さよりわかりやすさを重視した記述が多々あります。ご了承ください。 1.1 この文書で学ぶこと 具体的には、以下の項目を学習します。 R, RStudioをインストールし、基本的な操作ができるようになる データをRStudioにインポートする インポートしたデータを分析可能な形に前処理する 記述統計を整理する データを可視化
The R Journal: Overview
The R Journal is the peer-reviewed, open-access scientific journal, published by The R Foundation. It features short to medium length articles (up to 20 pages) covering topics of interest to users and developers of R. For example, description and implementation details of R packages, surveys or reviews of R software related to a particular area, applications of R software or descriptions of teachi
Rで様々な表を書く。<br />パラメータの多いStanの結果も美しい表に。 – MrUnadon – Bayesian Statistical Modelings with R and Rstan
まずはTwitterでこの記事をシェアする author: Unadon (見習い飯炊き兵) 動作環境:Mac OS Sierra 10.12.1; R version３.３.１; rstan 2.10.1 はじめに Rを使う時、私はわざわざ表など使わず、”head(data)”なんかでデータの確認を済ませてしまったりすることが多いです。 でも、他人と共有するとなると、見せ方を考えなければならない。それで、面倒だけどエクセルにコピペして…とやっていました。 また、Rのコンソールに収まりきれないデータを確認したいときなども、何らかの手立てを考える必要があるとおもいます。 今回は、そんなデータの確認に使える”表の出力”についてまとめていきます。 本稿のお品書き package{DT}: dataframeをHTMLの表に一発変換(データが大きい場合有用) package{knitr}: dat
Rのコーディングルールについて
概要 前書き - 本ドキュメントでは、Rのコーディング規約について明記しております。 - 基本的には、Hadley WickhamによるStyle guideとgoogle社で提案された規約をベースにします。 表記について - パッケージ名は{}で表記 - 関数名は’’で表記 参照サイト Advanced R, Google’s R Style Guide, R packages Lint_tool_with_R Rでコーディングスタイルを適用させる方法 gepuro流☆変数名の付け方 ご意見やご指摘など - よりよいものにしてきたいと思います。こうした方がいいのではというご指摘があれば、コメントをよろしくお願いいたします。 - 下記のいずれかでご連絡・ご報告いただけますと励みになります。 Twitter, GitHub 環境 開発環境としてRStudioを使う 分析ごとにRStudioの
Logics of Blue
はじめてきた方はサイト案内やサイトマップをご覧ください。 管理人Twitter始めました。一部のコードはGitHubで管理するようにしました。 プライバシーポリシーはこちらです。 ★2022年度の統計学の講義資料はこちらから閲覧できます。 ●書籍情報：Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 [第2版] 書籍のサポートページはこちらです(サンプルコードやデータもこちらです)。 ●書籍情報：意思決定分析と予測の活用 基礎理論からPython実装まで 書籍のサポートページはこちらです(サンプルコードやデータもこちらです)。 ●書籍情報：R言語ではじめるプログラミングとデータ分析 書籍のサポートページはこちらです(サンプルコードやデータもこちらです)。 ●書籍情報：RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入 書籍のサポートページはこちらです(サンプルコードやデータもこちらで
Rのパッケージを論文に引用する - Qiita
CITATIONが用意されている場合は、citation() 関数を使うと引用すべき文献が表示されます。 > library(lme4) > citation("lme4") To cite lme4 in publications use: Douglas Bates, Martin Maechler, Ben Bolker, Steve Walker (2015). Fitting Linear Mixed-Effects Models Using lme4. Journal of Statistical Software, 67(1), 1-48. doi:10.18637/jss.v067.i01. A BibTeX entry for LaTeX users is @Article{, title = {Fitting Linear Mixed-Effects Models Us
「Rの脆弱性と普及度について」 - Inleiding tot de R-statistiek
先日，某県の農業試験場から「R」を “公的” に導入する際の問題点について問い合わせがあった．試験場のコンピューターに R をインストールしようとしたら，システム管理者からの以下の質問があったそうだ： Rのソフトウェアとしての「脆弱性」に問題はないか？ 統計言語としてのRの「普及度」を示す証拠はないか？ この二つの質問については，他の公的機関でも R インストールに際して同様の状況が起こりえると考えて，下記の回答を用意した： 【Rの脆弱性について】 フリー・ソフトウェアのRは国際的な開発チーム（The R Project for Statistical Computing）によってしっかりサポートされ，頻繁にバージョンアップされている．そのホームページ（CRAN: The Comprehensive R Archive Network）を通じて最新バージョンをいつでも入手することができる．
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