三次元散布図をRで描くのに画期的な新機能がRGLパッケージに加わった - ほくそ笑む
以前、三次元散布図をRで描いてみたという記事で紹介したRGLパッケージに画期的な新機能が加わったので紹介します。 (情報源：R: Interactive 3D WebGL plot of time-space cube with RGL | geolabs) RGLパッケージの良いところは、3次元プロットをマウスドラッグでグリグリ動かせるところなのですが、いざ、ファイル出力しようとすると、静止画か動画でしか保存できず、インタラクティブな3次元プロットをそのままファイルに保存することができないというのが欠点でした。 しかし今回、新機能として、WebGL で動く HTML ファイルとして保存できる機能が付加されたようです。 さっそく試してみましょう。 install.packages("rgl") library("rgl") data(trees) plot3d(trees) writeWe
ヒストグラム作成の裏側： R 関数探訪 hist() 編 - ほくそ笑む
先日、簡単にヒストグラムを作成できるサイトを作ったわけですが、内部は R の hist() 関数を参考にさせてもらいました。 ヒストグラムの作成なんて簡単そう、と思われる方もいらっしゃるかもしれませんが、結構複雑です。 今日は、この複雑な hist() 関数を、コアの部分だけ取り出して、簡単に説明しようと思います。 階級数を決める まず、ヒストグラムを作成するときの問題点として、階級数をどうするかというのが問題になります。 つまり、データをいくつの領域に分割するか、ということです。 ヒストグラムの形状は、階級の分け方によって様々に変わります。 サンプルの数が少ないのに階級を多く分けてしまうと、縦がつぶれたヒストグラムができます。 逆に、階級数が少なすぎると横がつぶれてしまいます。 hist() 関数では、自動的に階級数を決める方法として、 スタージェスの方法 フリードマン-ディアコニスの方
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
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