semパッケージが激しく進化！version3になり超実用的に - はやしのブログ Rev.3
semパッケージはオワコン。通はOpenMxかlavaanを使う。そう思っていた時期が私にもありました。 ところが，semパッケージがこの半年の間に2回もメジャーバージョンアップを行っており，凄まじい進化を遂げていました。こういう定番パッケージは大幅な更新はないものと思い込んでいましたが，恥ずかしい見当違いでした。 ざっとヘルプに目を通したところ，以下のようなすばらしい更新点があります。 待ち望まれていた多母集団同時解析に対応！ CFA用のモデル記法の追加 LISREL風のモデル記法の追加 モデルの結合や更新の機能 誤差項を自動的に追加するオプション その他多数 以下，Osaka.R #4の発表資料に対応させる形で解説していきます。 LISREL風記法について まず，LISREL風記法については，回帰式をそのまま書くような記法が使えるようになりました。 ものすごく簡潔でわかりやすいですね！
RでGARCHモデル - TokyoR #21
2. 自己紹介 • Twitter ID: @horihorio • お仕事： データマイニング・コンサルタント （重要なこと：会社は非金融業） ただ何故か、金融機関の与信リスク管理・ 分析を、4年少々やってたりする • R使用歴： 半年もない、とか。前回発表（Tokyo.R#18: 「Rで学 ぶ 現代ポートフォリオ理論入門」 ）以降、程度 2012/03/10 RでGARCHモデル 2 3. ◇ 全体構成 ◇ 1. Executive Summary 2. 理論編 1. ARIMAモデル 2. GARCHモデル 3. 実践編 1. TOPIXとは？ 2. モデル作成 3. モデル検証 2012/03/10 RでGARCHモデル 3 4. 1. Executive Summary (1/5) 時系列モデルの目的：過去の値から将来を当てたい • ARIMAモデルの場合 AR I MA 誤差項
日々のつれづれ
モザイクプロットとは モザイクプロットは、データの分布や変数間の関係性を視覚的に表現するグラフの一種です。データを行と列のセルに分割し、各セルの面積を値の大きさに応じて調整することで、データの全体像を一目で把握できるようになっています。このグラフは、複雑なデータ構造を簡潔に表現することができるため、データ分析の初期段階で有効活用されます。 グラフの見方 モザイクプロットでは、各セルの面積が値の大きさを表しています。大きなセルは値が大きいことを、小さなセルは値が小さいことを示しています。 利用できる状況 モザイクプロットは、主に以下のような状況で活用されます: 複数の変数間の関係性を一度に確認したい場合 データの全体的な分布傾向を把握したい場合 2 つの変数間の相関関係を把握したい場合 これらの状況では、モザイクプロットが有効な可視化手段となります。データの構造が複雑な場合でも、一目で全体像
パターン認識02 k平均法ver2.0
1. Rで学ぶデータサイエンス 5パターン認識 第2章 K-平均法 2011/05/28 TwitterID:sleipnir002 2. 前回までのあらすじ • 前回は第1回として判別器の性能を評価する方法を学 んだよ。 • 訓練誤差から予測誤差を推定するためにK交差検証 法という方法が使えるよ！ • 偽陽性率を抑えながら陽性率を上げるために、ROC曲 線が使えるよ！ データセット 学習用 F1 ( x) 推定用 TPR FPR
パターン認識 08 09 k-近傍法 lvq
1. Rで学ぶデータサイエンス 5パターン認識 第8章 k-近傍法 第9章 学習ベクトル量子化 2011/07/** TwitterID:sleipnir002 2. R一人勉強会のご紹介 Rで学ぶデータサイエンス 5パターン認識 (著)金森 敬文, 竹之内 高志, 村田 昇, 金 明哲 共立出版 今ならデモスクリプトがダウンロードできる! http://www.kyoritsu- pub.co.jp/service/service.html#019256 第1章 判別能力の評価 Done 第2章 k-平均法 Done 第3章 階層的クラスタリング 第4章 混合正規分布モデル Done 第5章 判別分析 おもしろネタ募集中 第6章 ロジスティック回帰 第7章 密度推定 第8章 k-近傍法 ←ｲﾏｺｺ！ 第9章 学習ベクトル量子化 ←ｲﾏｺｺ！ 第10章 決定木 第11章 サポートベクターマ
reshapeでピボットテーブル - 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２つのテーブル構造の変換（CastとMelt) † Table.Aは、リレーショナルデータベースなどで良く利用されていデータ保存用のテーブルの形で、正規化されていません（MultiValue?非正規化テーブル）。 Table.Bは、統計で利用されるテーブルの形（正規化テーブル）です。 データベースからデータを抽出する段階で、SQL文を使って正規化する方法もありますが、結構面倒臭いものです。 reshapeパッケージでは、基本的にCastとMeltの２つのメソッドを使ってテーブル構造の変換を行います。 例題1:通常のテーブル構造変換 † code library(reshape) subject<-c("John Smith","John Smith","John Smith","Mar
R Reference Card for Data Mining
R Reference Card for Data Mining by Yanchang Zhao, yanchang@rdatamining.com, January 3, 2013 The latest version is available at http://www.RDataMining.com. Click the link also for document R and Data Mining: Examples and Case Studies. The package names are in parentheses. Association Rules & Frequent Itemsets APRIORI Algorithm a level-wise, breadth-first algorithm which counts transactions to find
CRAN Task View: High-Performance and Parallel Computing with R
Dirk Eddelbuettel (2024). CRAN Task View: High-Performance and Parallel Computing with R. Version 2024-01-29. URL https://CRAN.R-project.org/view=HighPerformanceComputing. The packages from this task view can be installed automatically using the ctv package. For example, ctv::install.views("HighPerformanceComputing", coreOnly = TRUE) installs all the core packages or ctv::update.views("HighPerform
Tokyo.R 第８回でプレゼンしてきました。
8月28日（土）にTokyo.R（R勉強会＠東京）に参加をしてきました。 前回の勉強会が終わった時に、主催者の@yokkunsから何かありませんか？というありがたいチャンスをいただいたので、初めてだけどやってみよう！ということで、時間をいただいて話をしてきました。 話の内容お題は「Rの海外サイトのご紹介」。 Rを触り始めて1年程度経ちましたが、なかなか日本語のドキュメントで良いのが見当たらなかったため、海外のサイトではどうだろう？と思って いろいろ探してみたところ、良いサイトが多く出てきました。 例えば、サンプルコードや、大量のサンプルグラフがあったり、Rの商用ビジネスとしてやっていこうという会社、 BigData（テラバイト級）をRで扱おうと開発している会社など、Rを利用する際に知っておいても損は無いサイトが多数ありました。 もしかしたら、そのようなサイトが有ることをご存知でない方もいる
Revolutions
Revolutions Milestones in AI, Machine Learning, Data Science, and visualization with R and Python since 2008 It was my great pleasure to present last week to the NYC Data Hackers on the topic of Copilot for R. If you haven't come across Copilot before, it's like an AI-based pair programmer that suggests new lines of code, and perhaps entire functions, based on context. In the presentation (video b
R Graph Gallery :: thumbnails gallery
Quantile regressionA graph for presenting individual growth with time in a population with: - Histograms of size dist[...] The Bagplot : 2D boxplotThe bagplot is a 2D generalization of the boxplot. The red asterisk is the bivariate median. The d[...] Ternary PlotGraphs for a dataframe with 3 columns of positive or null values triangle.plot is a scatterplo[...]
Kmeans法のソースを見つつ - yasuhisa's blog
Cの勉強もかねつつ。kmeans.cとkmeans.Rから最低限必要そうなところを引っ込抜いてきて、コメントを適度に埋めつつやってみました。 Cのソース。100行くらい。短かい。 #include <R.h> #include <Rinternals.h> void mykmeans(double *x, int *pn, int *pp, double *cen, int *pk, int *cl, int *pmaxiter, int *nc, double *wss) { int n = *pn, k = *pk, p = *pp, maxiter = *pmaxiter; int iter, i, j, c, it, inew = 0; double best, dd, tmp; Rboolean updated; for(i = 0; i < n; i++) cl[i] = -1
樹木モデルとランダムフォレスト−機械学習による分類・予測− - hamadakoichi blog
「樹木モデルとランダムフォレスト−機械学習による分類・予測−」 の講師資料です。 Tree-based Models, Random Forests の入門的な内容です。 「樹木モデルとランダムフォレスト−機械学習による分類・予測−」−データマイニングセミナーView more presentations from Koichi Hamada. 関連資料 Introduction to Mahout Clustering - #TokyoWebmining #6 R勉強会 講師をしてきた： 「はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R言語入門」 - hamadakoichi blog 参考文献 Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで 作者: 金明哲出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/01メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 36人 クリック
tsukubaR8 09/19/10 01:02AM, tsukubaR8 09/19/10 01:02AM y_benjo on USTREAM. Computers
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第８回 Tsukuba.R #TsukubaR #8
mickey24 @mickey24 ?carsでcarsのデータに関するヘルプが見られます． Speed and Stopping Distances of Cars #tsukubar
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勉強会発表内容一覧 - Japan.R WIki
http://atnd.org/events/22039
http://cran.r-project.org/web/packages/doMC/vignettes/gettingstartedMC.pdf
http://cran.r-project.org/web/packages/foreach/vignettes/foreach.pdf
http://cran.r-project.org/doc/contrib/Short-refcard.pdf