今日は統計解析用の言語である R でよく使うパッケージをまとめてみます。 R のパッケージについて R のパッケージは CRAN からダウンロードできます。 CRAN は R 本体や各種パッケージをダウンロードするためのサイトで全世界にミラーが存在します。 Perl でいう CPAN のようなものですね。 ミラーサイトの指定 まず次のようにミラーをあらかじめ指定すると良いでしょう。
![よく使う R のパッケージ一覧 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e37b7bc4e4c889d46c51f414b821865c02d51879/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JUUzJTgyJTg4JUUzJTgxJThGJUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJTg2JTIwUiUyMCVFMyU4MSVBRSVFMyU4MyU5MSVFMyU4MyU4MyVFMyU4MiVCMSVFMyU4MyVCQyVFMyU4MiVCOCVFNCVCOCU4MCVFOCVBNiVBNyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9OTA2ZTcwOTIzNWY0M2YzMDJhNTBlNGYzOTRlZWU5YWU%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQweW5ha2F5YW1hJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1jNjBlNjQ1NDBlZTAwOGRmYmE4NDZjZWI0YzlhN2RiOQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5017497e206676bea10c1c8d20355700)
この記事は高知工科大 Advent Calendar 2018の12日目の記事です。 はじめに 9月末に行われた室内飛行ロボコン自動操縦部門に、回路・制御担当として参加してきました。 この記事ではそれに使った機体の姿勢推定について書きます。 概要 加速度3軸、ジャイロ3軸、地磁気3軸の9軸センサを使って姿勢推定をしました。 姿勢はクォータニオンとして保持します。 9軸相補フィルタできた 理論上はヨー軸の誤差も補正してくれるはず…(>_<) pic.twitter.com/q2rrQKkDB2 — Niwa🐔 (@Niwa_t0r1) 2018年6月23日 だいぶ前の動画ですがこんな感じになります。 クォータニオンについて クォータニオンを使うと姿勢を1つのスカラーと3つのベクトルで表現することができます。
1) Canonical correlation analysis (CCA) is a statistical method that analyzes the correlation relationship between two sets of multidimensional variables. 2) CCA finds linear transformations of the two sets of variables so that their correlation is maximized. This can be formulated as a generalized eigenvalue problem. 3) The number of dimensions of the transformed variables is determined using Bar
概要 まだ日本語情報の少ない KFAS を一連の状態空間モデルネタの続きとして紹介する. KFAS には一番良く使われている dlm パッケージよりも優れた点がいくつもある. 前回のように, パッケージの理念・構文・具体例を用いた実験を順に紹介していく. 状態空間モデルを扱う Rパッケージの中では dlm が最も有名だが, これは名前の示すように動的線形モデル dynamic linear model, すなわちノイズが正規分布になる, ガウシアン線形状態空間モデルしか扱うことができない. これに対して KFAS の長所はいくつもあり, 特に正規分布いがいの分布も扱うことができるという点は特筆すべきである. なお, KFAS を日本語で紹介している文献は, 伊東先生の発表スライド, Rパッケージ“KFAS”を使った時系列データの解析方法 from Hiroki Itô 伊東 (2017,
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