追記（2016/03/17）：@dichika氏から指摘を受けて、以下を修正しました。annotation_raster()に渡すのはrasterでなくてもいいらしいです（rasterでもいい）。 as.raster(httr::content(httr::GET(url)) → httr::content(httr::GET(url)) 思い出はいつもキレイだけどそれだけじゃお腹がすくわ、というのはジュディマリの歌詞ですが、それだけじゃなくてもお腹がすきます。 例えば、そう、世間がAlphaGOで盛り上がっているときにアナゴのことを連想してしまったとき… ユタニさん効果で AlphaGOがずっとAnaGOに見えておなかへる— マエショリストKD (@WAFdata) March 12, 2016 そんなとき、あなたならどうしますか？ やることは決まっていますね。そう、いらすとやからおいし

毎度お馴染みの札幌からお届けしてます。(現在5℃) さむい。ほんとさむい。 TokyoRに行ってきました 先日、第51回TokyoRに初参戦してきました。 一緒に行った竹馬の友が会場目前にしてぽつりと 「Rよりモテそうな趣味見つけようかと思って...」 と呟いた時はどうなることかと思いましたが、 最終的には誰よりもテンション高かったので皆様への感謝が止まりません。 モテそうな趣味ってなんだよ私だってモテたいよ。(消音) 勉強になること多すぎたのでちょこちょこDocument読んだり自分でも書いてみたりしつつ、 とりあえず目下、Generated Variables使いこなせるようになりたい... SappoRoRにも行きます 11/14(土)らしいです。 年2回目開催！！！ 関係者各位よろしくお願いします。 なんか納得いく資料できたらLTやりたい..かも..しれない... 本題 今回のテー

Rにてヒストグラムを描く。Rにはヒストグラムを描くライブラリーが標準でインストールされている。コマンド hist にて、hist(ベクトル) のように、データが格納されているベクトル形式の変数を指定することで描くことができる。 以下のような、要素数が75、80、70のデータA、BおよびCが得られたときのヒストグラムを描く。 0.482 0.768 0.678 0.557 0.623 0.563 0.649 0.575 0.735 0.547 0.605 0.660 0.480 0.623 0.451 0.607 0.455 0.620 0.591 0.671 0.626 0.628 0.624 0.479 0.546 0.574 0.625 0.605 0.493 0.635 0.587 0.664 0.700 0.613 0.645 0.456 0.532 0.667 0.527 0.5

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、

久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含

要約 ベイズ的にやったとしても、逐次的にABテストの評価をやったらアルファエラーは保たれないよ ベイズ更新 まず、ベイズ更新について簡単に説明しておきます。 ベイズの定理や条件付き確率については他のページを参照してください。 以降、3 つの分布が出て来るのでそれらを区別することが必要です。 : 事前分布(prior distribution)。データの情報を入れる前のパラメータの分布 : 適切な名前が思いつかないので、とりあえず標本分布と呼ぶことにしよう。パラメータを与えたときのデータの分布 : 事後分布(posterior distribution)。データの情報が入ったパラメータの分布 いま、パラメータを確率変数とみて、データを与えたときのパラメータの分布、事後分布を求めたい。 それにはベイズの定理を使います。 ここではクリックとかコンバージョンの「0か1か

近似直線といえば最小二乗法なので、崎間先輩のとこのコードを参考に最小二乗法をサクッと実装してみた。 #最小二乗法を出力する関数 lsm<-function(x,y){ n<-length(x) sum_xy<-sum(x*y) sum_x<-sum(x) sum_x2<-sum(x^2) sum_y<-sum(y) a<-(n*sum_xy-sum_x*sum_y)/(n*sum_x2-(sum_x^2)) b<-(sum_x2*sum_y-sum_xy*sum_x)/(n*sum_x2-(sum_x^2)) return(c(a,b)) } #つかいかた x<-c(0.0,1.0,2.1,2.8,4.2,4.9) y<-c(0.0,0.8,1.9,3.2,4.1,4.8) #仮のデータセット (out<-lsm(x,y)) #傾きと切片 plot(x,y,xlim=c(0,5),ylim

統計解析用のプログラミング言語であるR言語について、基本的な使い方を見ていきます。

2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431Read less

stockdb のデータをもとに、全銘柄、全期間の日ごとの各種平均値、標準偏差を計算するSQLを書いたのでメモ。 終値、出来高、価格変動率のそれぞれについて、過去3,5,10,15,25,50,75日の平均値と標準偏差を一気に算出します。 それなりに時間はかかります。確認した環境だと1時間くらいでした。 Window関数すごい。 -- 市場が開いている日の一覧 CREATE MATERIALIZED VIEW days as ( WITH ds AS ( SELECT distinct date FROM rates ), x AS ( SELECT date, row_number() OVER (ORDER BY date) AS index, lag(date, 1, null) OVER (ORDER BY date) AS prev, lag(date, 3, null) OVE

(Photo via VisualHunt) 追記 2017年3月現在の最新書籍リストはこちらです。 最近になってまた色々とデータサイエンティストを目指す人向けのお薦め書籍リストとか資料リストとかが出てきてるんですが、個人的には何かと思うところがあるので僕も適当にまとめておきます。偏りありまくり、完全に主観で決めたリストなので文句が出まくるかと思いますが、もはや毎回のことなのでご容赦を。 なおこちらのリストはあくまでもビジネスの現場でデータ分析を生業にする（しようとしている）人たち向けのものであり、研究者含めたガチ勢の方々向けのものではありませんのでどうか悪しからずご了承下さい。 ちなみに毎回言ってますが、アフィリエイトは全くやっていないのでここに貼られたリンクを踏んで皆さんが購入されても僕の懐には一銭も入りません。拙著だけはそもそも例外ですが（笑）。*1 初級者向け5冊 一応初級者向けと

Photo by Hermann Kaser こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方の中には「R言語を学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 R言語は、データ分析やデータ処理に特化したオープンソースのプログラミング言語です。システムを開発をする他のプログラムミング言語とは位置付けが異なり、統計解析機能が付いていて、解析処理やその結果をグラフィカルに表示することができます。 そのため、多量のデータ解析が求められるソーシャルゲームの解析や、リサーチ、データマイニング、アソシエーション分析が必要な業務の求人が増えています。 また近年データサイエンティストが注目されていることもあり、今後求人が増えることが予想されます。 そこで今回は、プログラミング未経験～初心者の方が、なるべくコストをかけずにR言語に触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。