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災害への備え
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Tweet コメントや再現可能性に関する議論は、ハッシュタグ#TodaRadioでお願いします(↑のボタンから行けます)。 ※ 本ラジオでの発言は個人の見解であり、所属する組織の見解ではありません。 ※ 科学的な正しさを重視して発言していますが、発言には誤りが含まれることもありえます。 ※ ご意見、苦情などありましたら高橋までメール takahashi.kohske@gmail.com またはツイッター @kohske までご連絡ください。 収録日: 2017/12/13 場所: ロゼッタストーン メンバー コメンテーター: 池田さん パーソナリティ: 高橋 ラジオの時系列順にポインタ(前半) Bem (2011) 予知能力論文: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21280961 Simmons (2011) False Positive Psych
さだまさし×ITアドベントカレンダー15日目のコンテンツです。 「さだまさし」を発見したら'F'キーを、「あべひろし」を発見したら'J'キーをできるだけ素早く正確に押してください。 念のため日本語入力はオフにしておいてください。 ボタンをクリックすると始まります。全部で10回繰り返します。 新しい目のブラウザだったらだいたい動くんじゃないかと思います。 つくってわかったんですが、めちゃくちゃ難しいです。まずは難しくないバージョンを試してみてください。
動的ドキュメント生成 Rで行った統計解析や可視化を「使えるもの」にするためには、解析結果や可視化グラフをレポートとしてまとめる必要があります。 多くの場合、ワードファイルを作成して、その中に解析結果(数値・表)や可視化グラフをコピーペーストするという作業が行われていることでしょう。 ところがこの作業には次のような問題があります。 データの追加や変更があった時に、レポート作成(結果のコピペ)をやり直す必要があり、無駄な時間がかかる。 手作業でコピペする必要があるので、ミスが起きやすい。 レポートを見ても、実際に行った解析処理の内容がわからない。 このような状況では、「動的ドキュメント生成」という手法が有効です。 動的ドキュメント生成とは、レポートのドキュメント部分とRのコードが混在したファイルを作成して、これを処理することでレポートを自動的に生成するというものです。 動的ドキュメント生成を採
はじめに シリーズ Useful R 9 「ドキュメント・プレゼンテーション生成」では、 knitrパッケージを使ってRマークダウンファイルをマークダウンファイルやHTMLファイルに変換する方法を解説しています。 2014年以降、RStudio開発チームはrmarkdownという新しいマークダウン処理用のパッケージ開発を進めています。かなりガチで進めています。 ここではrmarkdownパッケージの特徴や使い方を解説します。 rmarkdownパッケージではrender()という関数でドキュメントを生成します。 ですが、大雑把に言うとrender()はknitr::knit()でRマークダウンからマークダウンに変換して、Pandocを使ってマークダウンをHTMLやPDFなどに変換します。ですので、実際にできることは、ピュアknitrとそう変わりはありません。 なおknitrパッケージのkn
今回からしばらくの間、「Rとウェブの融合」というトピックで連載させて頂きます。また、この他のトピックも随時取り上げる予定です。 お付き合い頂ければ幸いです。 はじめに 世の中はウェブ全盛の時代です。 ありとあらゆるサービスがウェブ上に構築され、ユーザに利便性や感動を提供し続けています。 JavaScriptは「ウェブページを派手に装飾する無意味な技術」という過去の黒歴史を乗り越えて、ウェブ技術を支える中心的な存在となっています。 Rとウェブの融合の中で重要なウェイトを占めるのが、ウェブ上でのデータ可視化(グラフ化)やレポート、プレゼンテーションの作成です。 ウェブ技術の進化に伴いデータ可視化やプレゼンテーションのためのJavaScriptライブラリが数多く開発されています。 このようなライブラリの目的のひとつはデータ解析の結果を他人に公開することなので、データ解析をメインタスクとするRとの
本連載「フリーソフトによるデータ解析・マイニング」は今月号をもって終了となります。 2003年8月に連載第1回として金明哲氏による「データ解析・マイニングとR言語」という記事が掲載されて以来、 約12年半149回に渡り、6名の執筆陣がR言語とデータ解析について解説してきました。 最終回となる今回は、過去10年余りのR言語の国内での普及、 そしてR言語の最新の動向について紹介しながら、有用な情報をピックアップしてみます。 なお今回の記事には著者の主観が多分に反映されていることをご承知おき下さい。 R言語の10余年史 コンピュータのバックアップ履歴を漁ってみたところ、著者自身は大学院生だった2003年頃からRを触り始めて、 2004年夏頃に研究のための分析ツールとしてRを導入していたようです。 この頃のRのバージョンは1.7から1.8だったように記憶しています。 本連載の開始時期と著者のR利用
今回は「Rとウェブの融合」最終回ということでggvisパッケージを紹介します。 ggvisパッケージはRStudioのWinston Chang氏が中心となって開発している比較的新しい可視化パッケージで、現在もアクティブに開発が進められています。 “Grammer of Graphics"というggplot2の可視化手法を継承していて、 ウェブブラウザ上での可視化、shinyをベースとしたインタラクティブなグラフの操作など、これまでのRによる可視化の概念を覆すポテンシャルを秘めています。 利用例 簡単な利用例を以下にいくつか示します(図1)。 グラフを作成すると、RStudio上ではViewerパネルに、R GUI上では既定のウェブブラウザにグラフが表示されます。 グラフ右上の歯車アイコンをクリックすると、SVG形式またはPNG形式によりグラフを画像として保存できます。 またグラフ右下のパ
多次元データや地形情報を可視化する際、2次元プロットだと情報の把握が困難な場合があります。 このような時は3次元グラフィックスを用いると効果的に可視化できます。 今回はRで簡単に3次元グラフィックスを作成する方法を紹介します。 静的な3次元プロット Rで3次元プロットを作成するにはpersp()関数、scatterplot3dパッケージ、latticeパッケージなどを利用できます(図1)。 > # scatterplot3d による3次元プロット > library(scatterplot3d) > scatterplot3d(iris[, 1:3], pch = as.numeric(iris$Species)) > > # latticeを使った3次元プロット > library(lattice) > cloud(Petal.Length ~ Sepal.Length * Sepal.
Rは便利な統計解析ツールですが、処理の遅さや大規模データの扱いにくさが弱点と言われています。 このような状況に対処すべく、現在ではパフォーマンスの向上に役立つパッケージが数多く開発されています。 そこで今回は「Rとウェブの融合」をお休みして、data.tableとdplyrによる大規模データの高速処理について紹介します。 この記事では2014年7月現在の最新バージョン(data.table 1.9.2及びdplyr 0.2)を利用しています。 必要に応じてインストールして下さい。また紙面の都合で実行結果の掲載は省略しているので、手元の環境で試して実行結果を確認してみることをお勧めします。 > # パッケージのインストールと読み込み > install.packages(c("data.table", "dplyr")) > library(data.table) > library(dpl
2014年7月号より、公益財団法人統計情報研究開発センターが発行する統計と情報の専門誌「エストレーラ」で、「Rとウェブの融合」と題して記事を連載しています。ウェブ上での記事公開の許可を頂いたのでここに公開します。なおウェブ公開記事は校正前の原稿なので誌上記事とは文章表現等が多少異なりますが、内容には変わりはありません。 Rとウェブの融合(1)ーrChartsの基礎ー (2014年7月号) Rとウェブの融合(2)ーrChartsの利用例ー (2014年8月号) Rとウェブの融合(3)ーrChartsの応用例ー (2014年9月号) 大規模データの高速処理 ーdata.table、dplyrー (2014年10月号) Rとウェブの融合(4)ーrmarkdownー (2014年11月号) Rとウェブの融合(5)ーslidify、R Presentationー (2014年12月号) Rとウェブの
はじめに 一言でいうと、Rstudio上でRマークダウンからHTML/PDF/MS Wordレポート、ウェブスライド、Shiny入りのレポートなどを作成できるようになりました。以下、解説です。 シリーズ Useful R 9 「ドキュメント・プレゼンテーション生成」 第8章ではRstudioのドキュメント生成支援機能について説明しています。 本書の内容は執筆時(2014年3月)の最新公式バージョン0.98.501をターゲットにしています。 2014年6月に最新公式バージョンが0.98.932となり、ドキュメント生成支援機能が大幅にアップデートされました。 ドキュメント変換にrmarkdownパッケージを採用しています。これに伴いユーザインタフェースにも若干の変更があります。rmarkdownパッケージやRマークダウンの書式の変更点については解説記事 (rmarkdownパッケージで楽々ドキ
はじめに シリーズ Useful R 9 「ドキュメント・プレゼンテーション生成」(共立出版)のサポートページです。 シリーズ Useful R / 共立出版サイト / Amazon データの分析に携わる全ての人にとって、分析結果を他人に見せるためのレポート(ドキュメントやプレゼンテーション)の作成は悩みの種です。 レポート作成時のコピペ作業に辟易としている人も多いでしょう。 本書はRにより「素早く、簡単に、間違いのない」レポートを作成するノウハウが満載の書籍です。 現在Rではknitrを中心にドキュメントやプレゼンテーションを作成するツールが急速に整備されつつあります。 knitrはRによる分析結果を使って自動的にレポートを生成するためツールです。 本書によりknitrの基本的な使い方とカスタマイズ方法を習得し、Rを使って効率的にレポートを作成できるようになります。 この他に、ウェブスラ
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