コレスポンデンス分析の同時布置図は本当に使えないのか？（の続き） - bob3’s blog
前回の記事の続きです。 bob3.hatenablog.com 結論 使える同時布置図の描き方 コレスポンデンス分析の基本的な流れ 標準化残差の算出 標準化残差(Z)を特異値分解する ちょっと脱線 カイ二乗検定と残差分析 座標の重みづけ 標準座標 主座標 対称バイプロット 座標の組み合わせ 指標化残差が角度と長さで表現できてるか確認 フレンチプロット（主座標） 非対称プロット（列主座標） 対称バイプロット 大きな集計表で再確認 結論（再掲） 参考リンク 結論 今回も最初に結論を。 縦横のスケールを合わせるのが大前提です。 そうしないと見かけ上の角度が歪んでしまいます。 コレスポンデンス分析の同時布置図を描くときは、対称バイプロットがおすすめです。 指標化残差を正確に角度として表現できて、なおかつ見やすいので。 従来の同時布置図はフレンチプロットが多いと思いますが、正確でないのであえて選ぶ理
A data.table and dplyr tour · Home
About This document has been been inspired by this stackoverflow question and by the data.table cheat sheet published by Karlijn Willems. It has been written for my own self-teaching and may contain errors or imprecisions. Corrections and suggestions are welcome. Resources for data.table can be found on the data.table wiki, in the data.table vignettes, and in the package documentation. Reference d
Tokyo.R #76 (2019年03月02日) @ DeNA #TokyoR
Kien Y. Knot😵💫 @0_u0 ナァ……お前TokyoRのLT準備する釣ったよなぁ……なんでkaggleやってんだよ……なぁ……わかってんのか……優先順位在るだろ……なあ……
統計言語 「R」の神はなぜ無償で貢献したのか
統計データを分析する際に使う「R」というプログラミング言語がある。無料のオープンソース・ソフトウェアで、Rを使えば、データの加工や操作、線形回帰、ランダムフォレストのような機械学習の分析、解析したデータの可視化が可能になる。「Python（パイソン）」と並び、統計分析を手がける人々に人気の言語だ。 Rはオープンソースのため世界中のエンジニアが修正や機能追加を進めている。その中で、データフレームの操作に特化した「dplyr（ディープライヤー）」やデータ可視化の「ggplot2（ジージープロット2）」など、人気のパッケージ開発で貢献した人物がいる。ソースコードの入力からコンパイルやデバッグまでが可能なRの総合開発環境を提供するRStudioのチーフ・サイエンティスト、ハドリー・ウィッカム氏だ。 ウィッカム氏が独力で作り上げたパッケージは今では大学の研究者からジャーナリストまで、数多くの人間が使
究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
はじめての「R」
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431Read less
無料統計ソフトEZR (Easy R)
******** Click here for English version ******** EZR論文の引用回数が2023/11/29に1万回を超えました!! 2024年6月30日 EZR version 1.68公開 【重要】 EZR Ver 1.60からバージョン 4.20以降のRを使用しています。Rは4.20から標準の文字コードとしてUTF-8を使用するようになったため、従来のWindows形式の日本語を含むファイルがうまく読み込めない場合があります。対応方法についてはFAQを参考にしてください。また、32ビット版は廃止されました。 EZRのグラフのサンプル (棒グラフ、Waterfall plot、累積発生率の積み上げグラフ サブグループ解析のforest plot、Swimmer plot、current survival CONSORTダイアグラム、サンキーダイアグアム)
CRAN Task View: Design of Experiments & Analysis of Experimental Data （の日本語訳） - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
twitterで#RtransというRのドキュメント翻訳プロジェクトに関わっているのですが、Task Viewの方に浮気してしまいました。。。 いやでもこっちのドキュメントも重要だよね？と自分を納得させつつ、とりあえず訳します。 実験計画法の部分の訳です（ソースは→http://cran.r-project.org/web/views/ExperimentalDesign.html） どこかwikiでRドキュメントの訳をまとまているところがあったら転載して頂いて構いません。 （@yokkunsが運営していたような。。。 →無事転載されました！http://rwiki.tkul.jp/index.php?CRANTaskView） 以下、和訳です。 英語苦手なんで誤訳があったらすみません。 また、分野によって若干訳し方が違うかもしれませんがご了承下さい。 タスクビュー：実験計画（Design
ofmind.net
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第13回R勉強会＠東京に行ってきた - matsuou1の日記
前回に引き続き、第13回R勉強会＠東京（#TokyoR）に参加してきました。 今回はついに60人が参加。エンジニア以外の人が多いので、いつもと違う色んな話が聞けて楽しい。 線形判別分析[twitter:@isseing333] ロジスティック回帰分析は、線形か？非線形か？ R と .NET Framework[twitter:@kos59125] 資料は こちら を参照。 Rを.NetFrameworkから操作するためのライブラリ R.NET についてのお話。 パッケージなんかも普通に使える。 ユーザと開発者を募集中。 Rで学ぶロバスト推定 [twitter:@sfchaos] 分析データに外れ値がつきもの ロバスト推定とは、外れ値を除外せずに、受ける影響を小さくして頑健なモデルを推定する方法 とりあえずデータをそのまま線形回帰分析しても、望ましい結果が得られないので、何かしらの対処が必要
Rユーザー会2010 初日
Masafumi Okada @mokjpn qplot(displ, hwy, data=mpg) + facet_grid(drv ~ .) で層別プロットとか、、簡単だ。でもどうやってるんだろ、この構文。 2010-11-25 11:04:25
R勉強会でLTしてきた - yukichanko's diary
あまり統計に明るくないワタクシですが、これを機に勉強しようと思い立ち、Rの勉強会に行ってきました。 http://atnd.org/events/3054 当日は、id:yokkunsが検定の説明をしてくれました。 ちなみに、ボク自身は統計が苦手。なぜ苦手なのかを考えると、非常に天下り的なものを感じるからです。 他の学問や分野だと、イチから積み上げている感じがするのに、統計に関しては、すでに分布があって、それをどうやって使うか、と言うところに主眼があって、なんでその分布になるのか、もしくは、その分布をどうやって発見したの？ と言うところが抜けているので、あまり好きではありませんでした。 と言うことで、ボクがもう一段階進むためには、そういうところの仕組みを知る必要があるかなぁ、と思っています。 詳しくは、主催者のブロクを参照。 http://d.hatena.ne.jp/yokkuns/20
twitteRたのしいよtwitteR | Okumura's Blog
楽しすぎる統計・データ解析用言語 R の欠点は，Googleで検索しにくいことである。 そのRに twitteR というTwitter APIを操るパッケージができていた。これまた楽しい！ 使い方の例： install.packages("twitteR") library(twitteR) userTimeline("h_okumura") # 例 sess = initSession("h_okumura", "パスワード") tw = tweet("MacのRならtwitteRで化けないのかな", sess) # もし化けたら deleteStatus(tw, sess) する 詳しい使い方はvignetteやreference manualを見ればわかるが，実例がほしい。しかし残念なことに，Google検索ではtwitteRもTwitterも同じと扱われてしまう。Twitterで教
ggplot2
ggplot2 is a plotting system for R, based on the grammar of graphics, which tries to take the good parts of base and lattice graphics and none of the bad parts. It takes care of many of the fiddly details that make plotting a hassle (like drawing legends) as well as providing a powerful model of graphics that makes it easy to produce complex multi-layered graphics. Documentation ggplot2 documentat
R AnalyticFlow
R AnalyticFlow ウェブサイトに移動します。 自動的に移動しない場合は リンクをクリックするか、ブラウザのアドレスバーに 直接 "r.analyticflow.com/ja/" と入力してください。
Rプログラム (TAKENAKA
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き started on 2005-06-06 updated on 2008-03-13 この文書は，フリーの統計解析・作図システム R を使って， データの一括処理と図化のプログラムを書けるようになるためのチュートリアルです． R の経験がまったくなくても読めるように書いています． ただし統計解析手法についての解説はほとんどしていません． 他のページや書籍を見てください． 目次 0. はじめに：この文書のねらい 1. 準備一般 2. ひとつのファイルからデータを読み込む 3. ひとつのファイルのデータの処理 4. グラフを描いてファイルに保存する 5. グラフのいろいろな設定 6. グラフの重ね描き 7. 繰り返しと条件分岐：コンピュータらしい仕事 8. 繰り返しと条件分岐で柔軟なグラフ描画 9. 補足：変数の寿命と有効範囲 10. デー
2005-09-01
このところテレビでは連日、ハリケーン「カトリーナ」による被害の報道。いつも眺めている NASA Earth Observatory にもニューオーリンズでの冠水の様子を捉えたクイックバードの衛星写真が。去年の画像と比較できるのだけど、市内の8割が冠水というのにも頷ける。運河に囲まれた一帯の状況はひどそうだ。 高解像度写真で最下部中央やや右に見える丸い屋根が避難施設となっているルイジアナ・スーパードーム。ハリケーンで屋根が壊れていることが分かる。その少し南東に見えるミシシッピ川沿いの白い大きな建築物がこれまた避難施設になったコンベンションセンターで、私も学会で何度か訪れたことがある。なるほど、この辺りに冠水はないみたい。コンベンションセンターからまっすぐ北に目をやって、やや小さいけど丸く見える公園がジャクソンスクエアで、その辺りがフレンチクオーター。ここでは略奪が横行しているらしい。 さて今
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