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アカデミック関係者であればAPAスタイルに馴染みがあると思いますが、ウェブに関わる関係者であれば「なんのこと?」と思われるかもしれません。APAスタイルはAmerican Psychological Associationで示された、論文執筆に関する仕様書となります。 Psychologicalと示されているように本来、心理学分野の仕様書ですが「第3者が理解しやすい表現をまとめたもの」であったため、現在は広い学術分野で利用されています。その他に、メジャーな仕様書としてAmerican Institute of Physicsで示されたAIPがあります。 本パッケージでは、APAに準拠した表を作業フォルダにワードで保存します。ぜひ、実行コマンドを試していただければと思います。 パッケージのバージョンは2.0.8。実行コマンドはR version 4.2.2で確認しています。 パッケージのイン
諸事情あって「闇と向き合う」でおなじみの CRAN にパッケージを登録してみました。 2回リジェクトされましたが、そんなに闇じゃなかった。 そんなこんなで現在 CRAN にパッケージ登録している日本人を思いつく限り挙げてみたいと思います。 こんな人もいるよーという方はコメントか編集リクエストでお知らせください。 開発者 パッケージ名 ダウンロード バージョン 説明
RStanで3日以上かかる分析をしておられる小杉先生のご要望(?)にお応えして,IaaSの一種であるGoogle Compute EngineでRStudio Serverを動かしてみました。 アカウントをセットアップし,[VMインスタンス]から[インスタンスを作成]に入ります。[マシンタイプ]がバグってるっぽいので[カスタマイズ]をクリックし,コア数とメモリをキーボードから入力します。私は[コア数]を8 vCPU,メモリを16GBにしました。 [ブートディスク]の[変更]をクリックし,[事前設定されたイメージ]から[Ubuntu 14.04 LTS]を選択しました。デフォルトのままDebianでもよいのでしょうけど,Ubuntuが一番慣れているので。あとはそのままにしておいて,[作成]をクリックします。
昨日の続き。 これを自動でやりたい。 http://togetter.com/li/931610 ということで関数を追加した。 ついでにフォントを変更できるようにした。 下記コードでoutputという名前で画像が出力できる。 ちなみにこの画像はGoogle様がこのように判定したのであり、きたるべき未来を予見する結果である。 devtools::install_github("dichika/caption") f_ojisan <- system.file("data/ojisan.png", package = "caption") library("caption") autocaption(f_input = f_ojisan, font_family = "YuGothic Bold", CROWD_VISION_KEY = "あなたのCROWD_VISION_KEY", AZUR
NagoyaStat#7 StanとRでベイズ統計モデリング(アヒル本)の発表資料 NagoyaStat#7StanとRでベイズ統計モデリング(アヒル本)�Chapter 4 https://atnd.org/events/91891 2017/11/02 ヤフー名古屋オフィスで開催 NagoyaStat#7で行った発表資料です StanとRでベイズ統計モデリング(アヒル本)�のChapter 4です http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320112421 NagoyaStat#7のイベント商法 https://atnd.org/events/91891 NagoyaStatとは https://www.slideshare.net/itoyan110/nagoyastat-5 2017/11/02 @ヤフー名古屋オフィス
testthatパッケージを使ったので簡単なメモを残す。 詳しくはこちら参照のこと。 http://adv-r.had.co.nz/Testing.html 考え方 テストの粒度によって、expect、test、contextの3つが考慮されている。 粒度の大きさとしてはcontext>test>expectとなっている。 関数のテストはexpect単位で書いて、それをtestでまとめるというのが基本形。 規模が大きくなるとtestをさらにcontextでまとめる。 テストの書き方 以下のようにして作ったadd関数をテストしたいとする。 add <- function(x,y)x+y 現在の作業ディレクトリ直下にtestsフォルダを作り、そこにテストコードを書いたtest-sample.Rというファイルを用意する。 context("work numeric") test_that("nu
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