R言語 標準データセットの私的まとめ - Qiita
Rには、分析手法や可視化手法を試すことのできる多くのデータセットが同梱されています。 その数は2016年12月現在で104個にも達していますが、その大半はあまり紹介されることがなく、知る機会も多くはありません。「ヘルプが英語で書かれている」というのもその要因の1つでしょうが、「数が多すぎて、何に使えるのか把握しきれない」という理由も大きいのではないでしょうか。 実は、 間瀬先生のR 基本統計関数マニュアル の巻末 パッケージ 'datasets' の情報 - RjpWiki R 3.3.1の datasets パッケージ中のオブジェクトの全ヘルプドキュメント一覧 (Google Docs) などに情報がまとまっているのですが、アルファベット順に表記されているため、データの「構造」でソートしたものがあってもいいんじゃないかな、とふと思いました。 これらのデータについておおまかに分類して、概要
ANOVA君/ANOVA君の使い方 - 井関龍太のページ
１．Rのインストール† ANOVA君はR上で動作する関数です。使用するには，PCにRをインストールしている必要があります。 Rのインストールの仕方については，ここやここを参考にしてください。 ※バージョンや環境によっては，インストール直後，Rのコンソールが文字化けしていることがあります。 これは，日本語に対応していないフォントがデフォルトとして設定されているためです。 そのような場合は，メニューの「編集」→「GUI プリファレンス」を選択し，Fontの設定を日本語に対応したフォント（「MS Gothic」など）に変更してください。 ↑ ２．関数のセット† ANOVA君のファイルをRに読み込みます。 予め，ANOVA君のページからANOVA君のファイルをコンピュータに保存しておいてください。 （この節は，一般的なRの関数の読み込みかたの説明です。既にご存知の方は飛ばしてください。） Rを起動
R×knitr きれいな多重クロス集計をPDFで出力する方法 | トライフィールズ
knitrパッケージのkable関数を使えば、matrixやdata.frameなどの表形式をきれいに出力してくれるが、ftable関数を用いた多重クロス集計の結果は、kable関数を使うことができません。 これは非常に残念なので、他の方法できれいに出力する方法をお伝えします。ちなみにこの方法ではPDF出力のみの対応となるので注意してください。 手順を簡単に説明すると、多重クロス集計の部分だけをTexに変換して直接出力するというやり方です。 まず準備として、ftable関数の結果をTexに変換するための関数をもつパッケージsimsalaparをインストールします。 install.packages('simsalapar') 実際のコードの書き方は、以下のコードを見てください。simsalaparパッケージのtoLatex関数でTex形式に変換しています。 注意点としては、まず、最初のhe
R言語のファクターの異常な分かり難さは、冗談か嫌がらせか - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
R言語にファクターというデータ型（みたいなもの）があるんですが、これが分かりにくい。一応納得した後でも「なんで、こんなことになったんだろう？」「たちの悪い冗談だったのか？」という疑念が拭えません。 ご説明いたしましょう。 内容： どのくらい奇妙か そもそもファクターって何？ 錯綜してしまったファクターの用語法 ファクター・データ生成の詳細 ややこしいデフォルト処理 どのくらい奇妙か ファクター（factor, 因子）とは、Rで扱うデータの一種です。factor()関数がそのコンストラクタです。factor()関数で、ファクター・データを作ってみます。 元にするベクトル・データは c(5, 0, 5, 0, 10) です。 levels（レベル達）という名前の引数に c(10, 5, 0) を指定します。 labels（ラベル達）という名前の引数に c("a", "b", "c") を指定し
Rの初歩
Rのインストール R（アール）は統計・データ解析・統計グラフ作成のためのオープンソースソフトです。CRAN（「シーラン」または「クラン」、Comprehensive R Archive Network）のミラーサイト（日本では統数研 https://cran.ism.ac.jp/ など）からダウンロードし、インストールしてください。Windows用、Mac用、Linux用があります。 最近では下図のような RStudio（アール・スタジオ、英語の発音により忠実に書けばアール・ステューディオまたはアール・ストゥーディオ）という統合開発環境（IDE）を介してRを使う人が増えています。Download RStudio Desktop のページからダウンロードしてインストールします。 RStudio。左上ペインがソースエディタ（この図では隠れている）、左下がRコンソール、右上がグローバル環境のオブ
2×2の表，オッズ比，相対危険度
この表を縦に読んでいくと，次のようになります： c(231, 26, 23036, 10813) [1] 231 26 23036 10813 これを2行2列の行列の形にするには，次のように行数（nrow），列数（ncol）のどちらかを指定します： matrix(c(231,26,23036,10813), nrow=2) [,1] [,2] [1,] 231 23036 [2,] 26 10813 数値を横に（行ごとに）読んでいった場合は，次のように byrow=TRUE というオプションを与えます： matrix(c(231,23036,26,10813), nrow=2, byrow=TRUE) [,1] [,2] [1,] 231 23036 [2,] 26 10813 変数に代入しましょう： x = matrix(c(231,26,23036,10813), nrow=2) x
Ｒで潜在クラス分析 - bob3’s blog
以前書いたメモにトラックバックを頂戴しました。 id:kosugitti:20091203 本当にただのメモだったのでなんとも申し訳ない。 なのでお詫びに、lca() と poLCA() と randomLCA() の簡単な比較でもしてみましょう。 # 潜在クラス分析のパッケージいろいろ library(e1071) # lca() library(poLCA) # poLCA() library(randomLCA) # randomLCA() # 比較のために使うデータセット。poLCAパッケージに入っている。 data(carcinoma) それぞれの関数で同じデータを分析してbicを比べてみます。 まずは分析の実行。 # e1071パッケージのlca()の例 xx <- countpattern(carcinoma - 1) # lca()で分析できる形に変換 lca.bic <-
Example for a latent class analysis with the poLCA-package in R – ahoi data
When you work with R for some time, you really start to wonder why so many R packages have some kind of pun in their name. Intended or not, the poLCA package is one of them. Today i´ll give a glimpse on this package, which doesn´t have to do anything with dancing or nice dotted dresses. This article is kind of a draft and will be revised anytime. The „poLCA“-package has its name from „Polytomous L
installr パッケージで R のバージョンアップ - Data science & Software development
installr パッケージ は Windows 版 R のバージョンアップや Rstudio や git などの外部アプリケーションのインストールが R から行える R パッケージで、R-bloggers の管理人でもある Tal Galili 氏によって開発されています。 また、R のアンインストール、OS のリブート、RGui と RStudio のどちらからから実行しているかの確認など、インストール関連の機能も有しています。 この記事では installr を使って R のバージョンを行う方法と installr パッケージで Rstudio をインストールする方法を紹介します。 installr パッケージをインストールし、ロードする R を起動し、下記コマンドを実行します。 install.packages("installr") library(installr) R のバー
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Using CUT and Quartile to generate breaks in R function
[R] tapply and NA value
micemd: Multiple Imputation by Chained Equations with Multilevel Data
Creating tables of model estimates | Martin Elff's Website
Tables of model estimates
Example 8.22: latent class modeling using randomLCA | R-bloggers
poLCA package - RDocumentation
randomLCA: Random Effects Latent Class Analysis
poLCA/inst/doc/poLCA-manual-example.R at master · dlinzer/poLCA
poLCA.entropy function - RDocumentation)
RStan Getting Started (Japanese)
