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ブックマーク / cse.naro.affrc.go.jp (7)

  • R-Source

    作業ディレクトリの変更 ファイルからデータやプログラムを読み込んだり,ファイルにデータを書き出したりする場所を作業ディレクトリという.起動時はホームディレクトリ( R の実行ファイルがある場所)が作業ディレクトリとなっているが,以下のような命令を与えると,これ以後,指定したディレクトリに指定した作業ディレクトリにデータがセーブされたり,R 用エディタなどが保存されるようになる 関数 dir() で作業ディレクトリ内のファイルが表示される. Windows では \ を指定しては駄目.例えば,setwd("c:\usr") とするとエラーが出る.setwd("c:/usr") とするか setwd("c:\\usr") こと. Windows の場合,メニューの [ファイル] から [ディレクトリの変更...] を選択してから,ディレクトリを変更することが出来る.

  • 統計学へのお誘い本リスト

    趣旨 大学での講義や統計研修の受講生から,「統計学の参考図書を紹介してほしい」との依頼があったので,下記のような「お誘いリスト」をつくってみた.すべて日語のである.“門前”から“門”までの「参道」がやや長い気がするが,そこは気の迷いや逡巡が憑いてまわる相手のために,ということでご容赦いただきたい.また,いったん“入門”してしまった後は,統計手法ごとにそれぞれ特化したより適切な(中級書以上)がきっとあると思うが,下のリストはまったく網羅的ではない.個人的に,生物系・農学系の学生や研究員を相手に講義をする機会が多いので,リストの最初の方はできるだけ“数式汚染”されていない統計を中心に挙げてある.下記の内容についてご意見やご指摘がありましたらご連絡ください. 門前でまだ迷っている人のための誘惑 結城浩/たなか鮎子[イラスト]『数学ガールの秘密ノート:やさしい統計』(2016年11月7

  • R-Source

    長めの命令や関数を定義して実行した際に,エラーメッセージが出力されたり期待通りの動作をしないということは少なくない.そのような場合,関数ならばどこに誤りがあるのかを探して見つけて修正しなければならなくなる.この誤りを修正する一連の作業のことをデバッグという. cat() や print() を使うデバッグ 古典的でかつよくやられている方法に,関数の途中で cat() や print() を使って,バグの原因かもしれない怪しい変数の値を関数の途中で評価途中で表示させる方法がある.この方法は手軽で確実にデバッグできるが,試行錯誤の手間がかかりすぎる欠点がある. 例えば関数 myfunc() を定義したときに,変数 x ,y ,s の途中の値が知りたい場合は以下のようにする. myfunc <- function(z) { x <- rnorm(1); y <- rnorm(1) cat("x

  • R-Source

    パッケージ・ライブラリ R は関数とデータを機能別に分類してパッケージ(ライブラリ)という形にまとめている.どのようなパッケージが用意されているかは,関数 library() を実行することで知ることが出来る.

  • 44. データの加工と抽出 - R-Source

    論理ベクトルが TRUE となっている行にのみアクセスする.例えば x[sapply(x, is.numeric)] ならば数値データにのみアクセスする.

  • R-Source

    データフレームとは データフレームとは data.frame クラスを持つリストのことであり,数値ベクトルや文字ベクトル,因子ベクトル(文字型ベクトル)などの異なる型のデータをまとめて1 つの変数として持っている.外見は行列と同じ 2 次元配列であるが,データフレームの各行・列はラベルを必ず持ち,ラベルによる操作が可能である点が普通の行列と異なる.しかも各列の要素の型はバラバラでも構わないので,ベクトルやリストで持っているデータをデータフレームに変換することで統計解析がやりやすくなる. 数値ベクトルと因子はそのままの状態で含まれ,非数値ベクトルは因子に強制変換される.データフレームに変数として現れるベクトル構造は全て同じ「長さ」を,行列構造は同じ「行サイズ」を持たなければならない. データフレームの作成例 データフレームを作成する方法は以下のような方法がある. ベクトル(や行列,リストなど

  • 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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