RプログラミングTips大全 - 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R 言語の実行制御フロー † R は多くの計算機言語と同じような Algol 風制御命令のセットをもつが、より柔軟である。 実行文 expr は単純実行文でも、(波括弧で括った)複合実行文(同一行に並べるにはセミコロンで区切る)でもよい。 ↑ 繰り返し for † 書式 (ループ範囲 range の各要素 arg に対して expr を実行 ) for(arg in range) expr 注意：for ループは一般に実行速度を遅くするボトルネックになりやすい。またコードが長くなり勝ちである。apply 関数ファミリの使用や、特にベクトル・行列・配列の成分ごとのループは専用高速関数が用意されているのでその使用を考える。 ループ範囲にベクトルを取る(基本) > x = 1:4 > for (i
リストTips大全 - 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 ですリストに関する Tips 大全 リストに関する操作は、R をマスターする基本です。関連する Tips を脈絡なくできるだけ集めたいと思います。お気づきの正統派・裏技テクニックを お寄せください。一部重複はむしろ好ましいと思います。 リスト成分の成分名による操作に関する注意 (from r-help, 2005.02.11) † 関数引数にリストとその成分名を与える際に起こりえるトラブル > x <- list(a=1:5, b=rnorm(5)) > x$a # x[[1]] でも良い [1] 1 2 3 4 5 > x$"a" # 成分名の指定を「文字列」で行なう [1] 1 2 3 4 5 > plot(x$a, x$b) # 問題なし。plot(x[[1]],x[[2]], plot(
必要な関数を探す - 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 ですキーワード検索関数 help.search() † R の多様な関数を使いこなすには、使えそうな関数を要領よく探すこつが要ります。例えば「ベクトル場のグラフィックスを描きたい」とします。平面上の点から矢印を描けば良いわけですが、それに使えるどんな関数があるのか分からないとします。矢印は arrow ですから、先ず R のキーワード検索関数 help.search() を使い > help.search("arrow") とします。キーワードは二重引用符で囲む必要があります*1。すると Help files with alias or title matching 'arrow' using fuzzy matching: arrows(base) Add Arrows to a Plot T
グラフィックス参考実例集：棒グラフ - 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：棒グラフ、ヒストグラムを描く barplot, hist (グラフィックス参考実例集に戻る。Rのグラフィックスパラメータを参照する。) 単純な棒グラフ † barplot 関数は棒グラフを描きます。棒グラフは、棒の長さにより観測値の大きさや度数を表すものです。数値ベクトルを引数として与えるのが、関数barplotもっとも簡単な使い方です。こうするとベクトルのそれぞれの値が棒の高さになります。 引数が行列ならば各列が一本の棒となり、列の各要素の値により棒をブロックに分けます。 引数angle、density、colはそれぞれ棒を塗り分ける線分の角度、塗り分ける際の線分の本数、塗り分けの色を指定します。colだけを与えればブロックごとに塗りつぶします。 引数legen
グラフィックス参考実例集：散布図行列 - 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：散布図行列 pairs (グラフィックス参考実例集に戻る。Rのグラフィックスパラメータを参照する。) 関数pairsは対散布図を描きます。この関数は行列を引数としてとり、各列同士の組合せ全てについて図を描きます。軸の目盛などは見やすいとは言えませんが、各変量間の関係を俯瞰するには便利です。引数panelに個々の図を描く関数を指定することができます。この引数の値には、x、y座標と作図パラメータを引数とする任意の関数が指定できますが、座標系の設定はpairsが行なうので、この引数には重ね描きを行なう低水準作図関数を指定します。 なお、散布図に平滑化した曲線を描き加える関数panel.smoothが、panel引数に指定可能なものとして用意されています。 また、散布図行
Rの基本パッケージ中の平滑化関数一覧 - 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 です核関数を用いた平滑化 Nadaraya-Watson による核関数を用いた回帰平滑化を行う。 ksmooth(x, y, kernel = c("box", "normal"), bandwidth = 0.5, range.x = range(x), n.points = max(100, length(x)), x.points) ↑ 散布図平滑化 LOWESS 平滑化による計算を実行する。 lowess89 は平滑結果の座標である x と y を成分に持つリストを 返す。平滑結果は lines() 関数で元の散布図プロットに描き加えることができる。 lowess(x, y = NULL, f = 2/3, iter=3, delta = 0.01 * diff(range(xy$x[o
Rの基本パッケージ中の最適化関数一覧 - 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 です汎用的最適化関数 Nelder-Mead 法、準ニュートン法と共役勾配法アルゴリズムに基づく 汎用的最適化プログラム。オプションとして矩形型制約下での 最適化とシミュレーティッドアニーリング法も行う。 optim(par, fn, gr = NULL, method = c("Nelder-Mead", "BFGS", "CG", "L-BFGS-B", "SANN"), lower = -Inf, upper = Inf, control = list(), hessian = FALSE, ...) ↑ 線形制約下で多変数関数の最大、最小値を求める 適応的バリヤアルゴリズム(要するに境界に近付くに従い増加するペナルティ関数を適応的に加える)を用いて線形制約下での関数最小化を行う。 con
Rの基本パッケージ中の行列分解関数一覧 - 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2010-12-02 sp(空間データ用クラスおよびメソッド)パッケージ中のオブジェクト一覧 spdep(空間従属性)パッケージ中のオブジェクト一覧 simecol(生態学シミュレーション)パッケージ中のオブジェクト一覧 RDCOM/RCOM解説 2010-12-01 deldir(ドロネイ三角形網およびディリクレ（ボロノイ）分割)パッケージ中のオブジェクト一覧 R史 Rでベイズ統計学 R本リスト トップ頁へのコメント 2010-11-30 R AnalyticFlow CRAN パッケージリスト--IV QGIS で R GoogleEarthとR 2010-11-29 パッケージの紹介書籍を作りましょう CRAN パッケージリスト--I R掲示板 Rでデータマイニング Rを使った学術論文
Rの基本パッケージ中の確率分布、乱数関数一覧 - 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Rの基本パッケージ中の疑似乱数、確率関数の簡易一覧 R は多くの確率分布に対する疑似乱数発生関数、分布関数、クォンタイル関数を持ち、 従来不可欠であった様々な統計数値表はもはや不要である。 これらは、疑似乱数は rxxx()、密度・確率関数は dxxx()、確率分布関数は pxxx()、クォンタイル関数は qxxx() といった統一的な名称を持つ。 疑似乱数発生関連関数 † .Random.seed は整数ベクトルで、R の乱数生成機構に対する乱数生成器 (RNG) の状態を含んでいる。これは保存し、元に戻すことができるが、ユーザが変更すべきではない。 RNGkind() は使用中の RNG の種類を確認したり、設定したりするためのより分かりやすい インタフェイスである。RNGversion
Rの基本パッケージ中の回帰、分散分析関数一覧 - 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R の回帰分析と分散分析関数の簡易一覧 Rは回帰分析関連の関数を多数持ち、統計解析機能の中心的位置を占める。 以下では、線形(重)回帰モデル、一般化線形モデル、非線型回帰モデル、そしていくつかの 現代的手法用の関数を紹介する。現代的な統計理論では、分散分析も線形回帰モデルとして処理することが 普通であるため、分散分析関連の関数もここで一緒に紹介するのが適当である。 線形モデルを当てはめる lm() 関数 lm() は線形モデルの当てはめに使われる。回帰分析、および一元配置 分散・共分散分析を行える(後者に付いては aov() 関数の方がより広範囲なインタフェイスを与える)。 lm(formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr"
Rの基本パッケージ中の古典的検定関数一覧 - 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R は豊富な代表的古典的検定関数(パラメトリック、ノンパラメトリック検定)を持つ。 注意：帰無分布(帰無仮説の下での検定統計量の分布)に付いては、正確な分布を用いるものと、近似分布を 用いるものがある。両者がオプションで選べるものもあれば、近似分布しか使えないものもある。 R の検定関数は検定の副産物として、関連パラメータの信頼区間を同時に計算するようになっている。 注意：統計量の帰無仮説の下での分布を漸近近似で求めるものが多数を占める。こうした場合一般論として データの数がある程度大きいことが前提条件になる。特にヘルプドキュメントに注意が無いことが多いが、実際は 近似が不十分と思われる場合は警告が出る関数がある。 ノンパラメトリック検定関数 † ノンパラメトリック検定とは、通常母集団分布に
Rの基本パッケージ中の時系列オブジェクト一覧 - 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 です時間情報 時系列オブジェクトは(等間隔)観測時間情報を持つため、時間に関する以下のような幾つかの 特殊な情報を持つ: 自然な時間単位 年、月、週、一時間等 観測開始時間 start 観測終了時間 end 頻度 frequency：単位時間内の観測値の数。月別データなら、自然な時間単位 「年」に対する周期は 12 サンプリング比率 deltat： 自然な時間単位に対する、サンプリング間隔を表す比率。 月別データなら、自然な時間単位「年」に対する deltat は 1/12。周 期とサンプリング比率どちらか一方を与えれば良い。 周期 cycle：各データの観測時間情報を表す、自然な時間単位とその中での頻度 を表す対。例えば年と月 (1993、5)、年と四半期 (2002、Qtr2)、月と日
)
初級Ｑ＆Ａ アーカイブ(1) - 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 です初心者のための R および RjpWiki に関する質問コーナー 注意：このコーナーは重量オーバーで表示に時間がかかり過ぎるようになりました。今後は過去記事へのコメントを除き、新設の Ｑ＆Ａ (初級者コース) コーナーを利用下さい。 丸め方向の指定 abc? (2004-11-30 (火) 19:25:46) windows版のRを使用しているのですが、丸めモードの変換を行い、上向けに丸めたときの結果と下向きに求めた時の結果の比較を行いたいのですが、 どのようにすればよろしいのでしょうか？教えてください。 よろしくお願いします。 かなり意味不明。 -- 2004-11-30 (火) 20:22:47 「丸めモードの変換」ってのがよく分かりませんが、丸めた結果は一緒じゃないんですか？
Rとインターフェースのあるアプリ - 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Rとインターフェースのあるアプリ ここでは、Rと有機的にリンクする双方向または一方向のインターフェースが用意されているアプリのリストを作成していきます。
乱数Tips大全 - 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Rで使える疑似乱数発生法(R 1.7.0)以降 † .Random.seed は乱数のシードを含む整数ベクトル。保管したり、元に戻したり出来るが、ユーザーが変更すべきではない。 RNGkind は RNG の種類を問い合わせたり、変更するためのより扱いやすいインタフェイスである。 RNGversion 以前の R のバージョンの乱数発生法を設定するために使うことが出来る(一貫性のために)。 set.seed は乱数種を指定するためのお勧めの方法である。 用法: .Random.seed <- c(rng.kind, n1, n2, ...) save.seed <- .Random.seed RNGkind(kind = NULL, normal.kind = NULL) RNGversio
Python で R - 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Python で R 現在注目のスクリプト言語Pythonで、R を使う。Pythonは有用なモジュールを持っているので、R で出来ないことができるかも。 Rpy † Linux と Win32 をサポート。 ↑ インストール † Linux Win32 ActivePythonをインストール。 RpyのWPからEXEファイルをダウンロード。Rのバージョンと、PythonのバージョンにあったEXEファイルを選択すること。 EXEファイルを実行する。 Mac もともと /usr/bin に python があります。その他の python は http://sakito.s2.xrea.com/python/install/install.html http://homepage2.nift
データフレームTips大全 - 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 ですデータフレーム Tips 大全 R の多くの関数はデータフレームと呼ばれるオブジェクトを対象とする．データフレームは、同じ長さの複数の数値ベクトル，文字ベクトル等を成分とする、data.frame クラス属性を持つオブジェクト(実体はリスト)であるが，そのものとしては行列のような外見を持つ．各行・列はラベルを必ず持ち，それを用いた添字操作が可能である．データフレームの各行は一組の観測値(case)を表現する。データフレームの各列は一つの変数（項目）を表現する。 データフレームの成分をその成分名で参照できるようにする attach と with (2004.2.5) † attach 関数はデータフレームの成分を現在の環境中に登録する。dettach は逆に抹消する。 > data(swiss
GoogleEarthとR - 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[GoogleEarthとR][ShapeFileライブラリ][空間的なデータの分析][Rでジオコーディング]関連リンク [ＲでＧＩＳ][maptools で地図表示][Rmapを使った地図表示]参考リンク 論文引用・書籍等に引用する場合の著作権についての連絡>>okinawa 目的 † GoogleEarth [http://earth.google.com/]はGoogleが無料で公開している3D-GIS用のソフトです。 現在、Windows版・Mac版・Linux版が公開されています。 Rを用いて、インタラクティブな操作によって3D-GISを作成するのは、今のところほぼ不可能です。 しかし、GUI部分をGoogleEarthにまかせて、バックエンド処理をRで行うと色々な場面
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Rの基本パッケージ中の多変量解析関数一覧 - RjpWiki