R {ggplot2} で独自の geom を手軽に作りたい - StatsFragments
重要 このエントリは {ggplot2} 1.1.0 以前の情報です。v2.0.0 以降の方法は vignettes "Extending ggplot2" を読んでください。 CRAN - Package ggplot2 はじめに {ggplot2} を使っていると、新しい描画図形 (geom) を作りたいなという場合がたまにある。その方法は {ggplot2} の Wiki に書いてあり、手順は、 描画図形の実体を grid::Grob として定義する (リンク先の例では fieldGrob ) 定義した Grob を 呼び出す描画用クラスを ggplot2:::Geom を継承して作る (リンク先の例では GeomField ) 描画用関数 geom_xxx を作る (リンク先の例では geom_field ) 手順のうち 新しい Grob を作るのは少し面倒な感じだ。が、作りたい
Rを使っての重回帰分析をggplotで図示しながらやる - みずぎわブログ
手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニングの勉強第2回 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング 作者: 尾崎隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/08/22メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る ggplotと格闘しつつ，きれいな図を作りながら勉強したのでその記録を残す． 今回は4章の重回帰分析を行った． 回帰分析 目的変数を説明変数で説明できるモデルを推定すること 例： アイスクリームの売上(目的変数) と 気温(説明変数) y_i = \beta_0 + \beta{1i} x{1i} + \beta{2i} x{2i} + \cdots + \beta{ni} x{ni} + \epsilon_i y : 目的変数 x : 説明変数 \beta : 偏回帰係数(説明変数の重み) n: n番目の説明変数 i:
Rのグラフィック作成パッケージ“ggplot2”について｜Colorless Green Ideas
はじめに Rには、“ggplot2”というライブラリがある。このライブラリを使うと、デフォルトの作図コマンドよりも効率的に作図ができ、しかも分かりやすくて美しい図を描くことができる。美しい図といってもピンと来ないかもしれないが、百聞は一見にしかず、下の2つの図を比べてもらいたい。1つ目の白い背景の図がRのデフォルトの作図コマンドで作成された散布図である。2つ目の灰色の背景の図が“ggplot2”を使った散布図である。 Rのデフォルトの作図機能を使った場合の散布図の例 “ggplot2”を使った場合の散布図の例 以下では、“ggplot2”のコンセプトと簡単な作例を紹介したいと思う。最初は抽象的な話をする。このため、最初から読んで分かりづらかったら、後の方の作例を先に見た方が理解が早いかもしれない。 “ggplot2”のコンセプト “ggplot2”は、どのように作図を行っているのであろうか
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
