状態空間モデル - R dlm （５） - 東京に棲む日々
今回は回帰モデルを扱う。これを用いることにより、説明変数を時系列データのモデリングに含めることができるようになる。 x1 <- rnorm(50) x2 <- 0.3*x1 + rnorm(50) y1 <- 10*x1 + 5*x2 + rnorm(50) d1 <- data.frame(time=1:50, x1, x2, y1) par(mfrow = c(3, 1)) plot(x=d1$time, y=d1$x1, type="o") plot(x=d1$time, y=d1$x2, type="o") plot(x=d1$time, y=d1$y1, type="o") このような時系列データ（x1、x2、y1）があった場合、x1とx2によって、y1を説明したい場合に有用である。 まず簡単な、回帰モデル（説明変数2つ）で説明。上のデータの場合に対応。 以下が、説明変数2つの回
Rで解析：ggplot2で矢印プロットを作成「ggquiver」パッケージ
ggplot2で矢印プロットを作成するパッケージの紹介です。ggmapパッケージなどと組み合わせると利用の幅が広がると考えます。ggquiverパッケージ単独とggmapパッケージの組み合わせを紹介します。 パッケージバージョンは0.1.0。windows 10のR version 3.4.1で動作を確認しています。 #パッケージの読み込み library("ggquiver") #tidyverseパッケージがなければインストール if(!require("tidyverse", quietly = TRUE)){ install.packages("tidyverse");require("tidyverse") } ###データ例の作成##### TestData <- expand.grid(x = seq(0, pi, pi/12), y = seq(0, pi, pi/12))
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
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
