patchworkを使って複数のggplotを組み合わせる - Qiita
patchworkはggplot2により作成された複数のプロットをめちゃ簡単に組み合わせられるようにすることを目標として開発されているパッケージだ。 同様の目的のパッケージ、関数として、gridExtra::grid.arrange()やcowplot::plot_grid()があるが、これらで上手くやろうとすると試行錯誤が結構必要となる。 これに対し、patchworkでは演算子を使った直感的な記法でプロットを組み合わせられるので、より簡単で可読性に優れた記述が可能となる。 インストール 現在はCRANからインストールできる。 # devtools::install_github("thomasp85/patchwork") install.packages("patchwork")
Welcome | R for Data Science
This is the website for the first edition of “R for Data Science”, published January 2017. This book is now out-of-date and instead we recommend the 2nd edition at http://r4ds.hadley.nz/ which was published in June 2023. R4DS teaches you how to do data science with R: You’ll learn how to get your data into R, get it into the most useful structure, transform it, visualise it and model it. In this b
汎用最適化関数 nlm - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ
最尤推定や最小自乗法等、ある目的関数の最適化に用いる汎用関数 RWikiの該当ページはこちら Rの Htmlヘルプ"nlm{stats}"も参考のこと ごくごく簡単に 今、に近似できるデータを持っているとする。aの値がわからないので、それを推定したいとする。データは datay,dataxというペアデータとしてもっているとする。 今、このdatay,dataxのデータセットについて、が、yの値の差であり、その自乗をすべてのデータペアについて足し合わせた値がもっとも小さくなるような a の値を求めたいものとする 最小にしたい値を計算する関数 f を次のように書く f<-function(x,y,a) { sum((y-a*x^2)^2) } aの推定にあたっては、この式と、推定を開始するためのaの初期値と、データセットをnlm関数に次のように渡す nlm(f,3,x=datax,y=data
はてなAPIをRから使う - Technically, technophobic.
はてなAPIをRから使ったときのメモです。認証には種類がいくつかありますが、OAuthによる認証を使います。公式ドキュメントはこのへん。 はてな OAuth - Hatena Developer Center 準備 まずは以下のドキュメントに従ってOAuthのアプリケーションを登録します。 Consumer key を取得して OAuth 開発をはじめよう - Hatena Developer Center 「キー」という項目をOAuthトークンの取得に使うのでメモを取っておきましょう。 トークンの取得 はてなAPIではOAuth1.0の認証を使います。httrパッケージでいつもどおりやるだけです。 library(httr) hatena_app <- oauth_app("Hatena", key = "<OAuth Consumer Keyの値>", secret = "<OAuth
Rではてなブックマークの件数を取得してみる
またまたRネタ(ところで、Rってものすごい検索に引っかかりにくいような。R言語と書くべきだったか)。 ここのところニコニコ動画のAPIを使ったXMLの解析がつづいたので、今回ははてなブックマークの件数を取得するjsonの解析。Rにはrjsonというjsonを取得してR用に変換してくれるライブラリがあるようなので、今回はそれを利用。 参考：はてなブックマーク件数取得API – Hatena Developer Center 参考：CRAN – Package rjson とりあえず、複数のURLを取得できるようなので、そのAPIを利用することに(調べてみたら、つい先日リリースされたばかりらしい。参考：(開発者向け情報)はてなブックマーク件数取得APIで複数のURLのブックマーク数をより簡単に取得出来るようになりました – はてなブックマーク開発ブログ)。 > install.packages
並列計算 snowfallとその拡張 - RjpWiki
並列化できる割合によって、理論上の限界が変わってきます。 （アムダールの法則を参照） なお、計算負荷の不均一性やデータ入出力負荷が理由で、かえって遅くなる場合もあります。 並列計算は計算速度向上の一つの手段にすぎません。 計算速度向上の手段はいくつもありますので、適切な方法を用いてください。 CRAN Task View: High-Performance and Parallel Computing with R ↑ どのような計算が並列化できるか† 基本的にapply familyは全て並列化可能です。 詳細な条件としては、「計算の順序を入れ替えても計算結果が同じである」事になります。 apply familyも内部ではforを使用しているので、並列化できるfor・並列化できないforが存在します。 並列化できないforの例 ケース１：依存関係がある。 以下の例は、ひとつ前の数値に対し
ライフゲーム
統計とは関係ないが，JavaScriptで書いたライフゲームをRに移植してみた。9行で書けた。 a = b = matrix(0, nrow=50, ncol=50) a[24:26,25] = a[25,24] = a[26,26] = 1 for (g in 1:300) { b[2:49,2:49] = a[1:48,1:48] + a[1:48,2:49] + a[1:48,3:50] + a[2:49,1:48] + a[2:49,3:50] + a[3:50,1:48] + a[3:50,2:49] + a[3:50,3:50] a = ifelse(b != 2, b == 3, a) heatmap(a, Rowv=NA, Colv=NA, scale="none", col=0:1, main=g) }
arranging ggplot
Arranging multiple plots on a page Basic strategy Plot insets Aligning plot panels Fix the panel size Aligning complex plots Multiple pages? Mixed graphical components Titles and subtitles Legends Tables and other grobs Alternative options grid viewports and layouts The plots produced by ggplot2 are self-contained graphical objects that may be displayed at arbitrary positions on a page. Notably, i
ggplot2、grid、gtable、gridExtraの関係とか - Technically, technophobic.
追記（2017/05/04）: gridExtraのwikiのURLが変わっていたので修正しました。 久々にggplot2のIssueを眺めてたら、gridExtraの作者が超有用ドキュメントを書いてるのを見つけたのでメモ。 ちなみに、元はこのIssueで見つけました: gridパッケージとは gridパッケージは、デフォルトでインストールされているパッケージで、グラフィカルな出力に関する低レベルな操作ができます。ggplot2とかlatticeはこのシステムを使って作られています。 grid is a low-level graphics system which provides a great deal of control and flexibility in the appearance and arrangement of graphical output. grid does
ggplot2再入門（2015年バージョン）
最新版はこちら： https://speakerdeck.com/yutannihilation/ggplot2zai-ru-menRead less
ggplot2 の自分用メモ集を作ろう - Triad sou.
プロットの作製 基本プロットを作る Geoms Aesthetics 違う種類のグラフを重ねる 参照線の追加 グループ分け 層別プロット スケールと軸 Scales 軸ラベルやタイトルの変更 軸の表示範囲を変更する 軸の左右の余白を削除する 軸表示の修飾 日時の軸スケール 軸区切り値の変更 軸スケールの変更 (変数変換) プロットのソート (離散型変数の水準をソートしてプロット) 座標系の反転：横向き箱ひげ図 極座標への変換：円グラフ 座標系のアスペクト比の指定 色セットの変更 ggplot2 のデフォルト色セットの定義 任意の色セットの利用 凡例 凡例位置の変更 凡例ラベルの変更 凡例の一部を削除する テーマ (グラフ背景・グリッドの色, マージン, フォント) Themes 定義済み theme の適用と編集 theme 要素と theme() の併用時の注意点 フォント変更 保存 g
ggplot2についてちょっと勉強した(3) -themeを利用した外観の変更- - もうカツ丼でいいよな
グリッドの背景とかどうやって変えるのかなーとずっと思ってたんですが，どうやらggplot2ではthemeというものを使うようです．Tsukuba.R#6のid:syou6162の発表(Tsukuba.R#6の発表資料 - yasuhisa's blog)の最後で少し紹介がありましたが，そこでもthemeを設定する関数が使用されています． それで調べてみるとかなりいろいろ設定できるということが分かったのと，まだ日本語の解説が無いっぽいのでまとめてみました． 参考: Introduction to data analysis. stat405.(Nov 9 のTheme elements) theme ggplot2ではthemeという概念によって外観を操作する．themeにより背景色やフォントなどの細かい調整が可能になる．組み込みで用意されているテーマにはtheme_bw()とtheme_g
Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き（７章の補足） apply系関数の使い方 updated on 2014-08-25 統計処理は、たくさんのデータを使って行います。 プログラミング言語の多くは、多量のデータの処理を効率よく記述できる 文法が用意されています。R は、特にそうした機能が充実しています。 たとえば、 a <- c(1, 3, 5) a <- a + 1 と書けば、a の３つの要素すべてに 1 が加えられて、2, 4, 6 となります。 同じことは for ループでもできます。 for (i in 1:3) { a[i] <- a[i] + 1 } けれども、このような書き方をするとプログラムが長くなるし、実行時間が余計にかかることもあります （参考： Perl, R, Ruby, C++ で作成したプログラムの実行速度の比較）。 Rでは、for ループを使わず
統計・データ解析
『Rで楽しむ統計』が出ました。サポートページ 『Rで楽しむベイズ統計入門』が出ました。サポートページ，第7章のRコードをStanで書き直したRで楽しむStan 全国学力・学習状況調査の個票の疑似データがこちらで公開されています。データ分析の練習に使えそうです。SSDSE（教育用標準データセット）も。 R 4.x では stringsAsFactors=FALSE がデフォルトになりましたが，本サイトの古い記事ではそうなっていないところがあるかもしれません（read.csv() などで as.is=TRUE は不要になります（あってもかまいませんが））。 R 4.2 ではWindowsでもMac同様UTF-8がデフォルトになりました。もう fileEncoding オプションに "UTF-8"，"UTF-8-BOM" を指定する必要はなくなりそうです。一方で、SJIS（CP932）データの場
マイナーだけど最強の統計的検定 Brunner-Munzel 検定 - ほくそ笑む
対応のない 2 群間の量的検定手法として、最も有名なのは Student の t 検定でしょうか。 以前、Student の t 検定についての記事を書きました。 小標本問題と t検定 - ほくそ笑む しかし、Student の t 検定は、等分散性を仮定しているため、不等分散の状況にも対応できるように、Welch の t 検定を使うのがセオリーとなっています。 ただし、これら 2つの検定は分布の正規性を仮定しているため、正規性が仮定できない状況では、Mann-Whitney の U検定というものが広く使われています。 Mann-Whitney の U検定は、正規性を仮定しないノンパラメトリック検定として有名ですが、不等分散の状況でうまく検定できないという問題があることはあまり知られていません。 今日は、これらの問題をすべて解決した、正規性も等分散性も仮定しない最強の検定、Brunner-
グラフィックス参考実例集 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですグラフィックス参考実例集 プログラムを理解する最短の道は、良い実例を見ることです。同様に R のグラフィックスをマスターする王道は、コードと出力画像の実例を見ることです。この Tips では R の多彩なグラフィックスの例をできるだけ紹介したいとおもいます。主にグラフィックス関数の参考例を紹介します。こういうことができると分かれば、後は工夫次第でどうにでもなります。苦労して作った傑作（and/or 凡作）を後進のために紹介して下さい。なお、参考画像は直接 png デバイスで処理したものです。 Rのグラフィックスパラメータ一覧 --- Rのグラフィックスパラメータ パッケージ grid によるグラフィックス --- grid パッケージ事始 プロット点のタイプ --- グラフィックス参考実
Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
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 2017-09-16 竹中明夫 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そのものについての解説はほとんどしていません． ひとつ覚えた統計解析用の関数を使って、 数十セットのデータを一度に処理しりたいとか、 ついでに自動的に作図してしまいたいとか、 統計解析の前にデータを一通りグラフにして全体像を見たいとか、 解析・作図の手順をプログラムとして書きとめ、 再利用できるようにしたいといった要望に応えるための文書です。 まずは はじめに：この文書のねらい をごらんください。 終りにでも、この文書の守備範囲に触
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
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