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Rに関するklangfarbeのブックマーク (15)

  • 統計解析ログ/R作図 - 引越作業中

    このページでは、Rで作図する基的な手順を紹介したいと思います。いい図はデータ解析を助けてくれますので、ぜひ自分の思い通りの図を描けるようになってください。 Rで作図するメリット・デメリット メリット データを解析しながら作図できる 複数の図を描くときに自動化できる 様々な形式で図が出力可能(png, jpg, メタファイル, pdf, epsなどなど) 低水準作図を駆使すれば、フォーマットが決まっていない図も描ける(地図など) デメリット マウスで何か操作する訳ではないので、関数を知らないとどうにもならない 複雑な作図だとコードが長くなる 低水準作図で次々と要素を足していったときに、途中で間違えても戻れない 個人的には、複数の図が自動化ですぐにかける点と、低水準作図を駆使することでフォーマットにとらわれない図がかける点が特に便利だと思います。これらの点は、データを見る上で(ひいては統計解

    統計解析ログ/R作図 - 引越作業中
  • R_Lattice - アールメカブ

    _ グラフィックスパラメータ設定 ここを参考にする. 背景を白色にする trellis.par.set("background", list(col = "white")) lset(list(background = list(col = "white")) フォントサイズを12にする fsize <- trellis.par.get("fontsize") fsize$default <- 12 trellis.par.set("fontsize", fsize) lset(list(fontsize = list(default = 12))) ↑ data(Cars93, package = "MASS") cor.Cars93 <- cor(Cars93[, !sapply(Cars93, is.factor)], use = "pair") ord <- order.dendr

  • 記事一覧 - yasuhisa's blog

    データ品質の可視化などに役に立つelementaryだが、稀に以下のようなエラーが発生することがある。このエントリではこのエラーに対する対応方法について考える。 00:03:24 on-run-end failed, error: Query error: Transaction is aborted due to concurrent…

    記事一覧 - yasuhisa's blog
  • セミナー

    統計分析フリーソフト「R」 目次 「R」のインストールについて (pdfファイル) 「R」の簡単な使い方 (pdfファイル) 「R」でよく利用される関数 (pdfファイル) 「R」における関数の定義と引数 (pdfファイル) 「R」での基的な検定 (pdfファイル) 「R」による回帰分析1 (pdfファイル) 「R」による回帰分析2 (pdfファイル) 「R」による判別分析1 (pdfファイル) 「R」による判別分析2 (pdfファイル) 「R」による主成分分析 (pdfファイル)

  • Momma's Wiki: R - 統計処理言語のSのクローン。パッケージが増えに増えて何でも屋になってる。 ...

    統計処理言語のSのクローン。 パッケージが増えに増えて何でも屋になってる。 The R Bookに詳しく載っている。 日語化したWindowsバイナリがあるのでインストールは簡単。

  • 東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系

    大岡山地区の建物 大学正門より,桜並木のウッドデッキを通り,右手の芝生をつっきる小径が西8号館,西7号館に続くみちです. 大岡山西8号館(E棟,W棟): キャンパスマップの18, 19番の建物にあたります.館の西隣りに位置しています.正面玄関をはいったところは3階です. E棟においでの方は廊下をはいってすぐ左手のエレベータをご利用下さい. W棟にはじめておいでの方は十分に注意して下さい.E棟とW棟を繋いでいる通路は3階と10階にしかありません.E棟のエレベータを利用すると迷子になります.正面玄関から廊下をまっすぐにおいでになり,奥の右手にあるエレベータをご利用下さい. 西7号館:キャンパスマップの17番の建物にあたります.西8号館から,建物を二つ挟んだ並びにあります.芝生から向う場合,左手に館を見ながら進み,館がとぎれたあたりの右手にある小さな建物が西7号館です.橋を渡ってはいったと

  • 日本化学会・ケモインフォマティクス部会 – Divison of Chemoinformatics, The Chemical Society of Japan

    化学会・ケモインフォマティクス部会 Divison of Chemoinformatics, The Chemical Society of Japan ケモインフォマティクス部会は日化学会の部会の一つで、化学研究への情報・計算機の活用をテーマとしたケモインフォマティクス部会と改称しました。以前は「情報化学部会」でしたが、昨今「ケモインフォマティクス」という用語が一般に使われるようになり、また、わかりやすいとのこともあり「ケモインフォマティクス部会」と改称しました。現在の部会員数は約300人で、産学官の幅広い分野にわたっています。我が国のケモインフォマティクス分野の発展、普及のために活発に活動しています。化学・化学工業あるいは他の分野で、最新の情報技術・コンピュータ技術を求められている研究者、技術者、学生の方々には、ケモインフォマティクス部会に入会され有益な知識・交流の場を積極的に利

  • 多変量の世界は険しい - A way of thinking

    ##追記20130130 Rで総当たりでAICを計算する方法を探して,ここに来る人もいそうなので,一応ボクが参考にしたサイトを以下に。ボクはこれで総当たりでAICを計算させています。感謝。 http://ito-hi.blog.so-net.ne.jp/2008-06-04 ##追記20121212 ステップワイズ法は,色んなソフトにデフォルトに入っている解析方法ですが,統計に理解がある人からすると「ダメな手法」ととらえられていることが多いようです*1。おそらくググればいくつか出てくると思いますが,例えば,ボクのブログだとここで問題点については少し触れています,代替方法はなんなのか?は,ケースバイケースで難しい問題なのかもしれませんが,例えば,(変数が少なければ)すべての説明変数を入れて解析するとか*2,あるいは説明変数のすべての組合せを考えてモデルのAICを比べる*3とか,まぁそのあたり

    多変量の世界は険しい - A way of thinking
  • 「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---035

  • (おまけ)重回帰分析

    右側がこの式のグラフだよ。エクセルで線つきの散布図を作成するとこのグラフができる。で、曲線上をうまくクリックすると点々が反転されて、このような色になるよ。 この状態でポインターをこの線上のどこかに当てておいて右クリックすると、ジャーン。近似曲線を作る命令が現れてくるのだよ。この曲線形状は典型的な3次関数だから迷わず次の操作をしよう。 近似曲線の追加>多項式近似をクリック>次数を3に>OK うーん、ぴったし一致したなあ。あれ?近似式がない、どうしよー。 慌てなさんな。もう一度さっきの反転させたグラフにしなさい。近似曲線と表示されるようであればまよわず右クリックしてクリア。曲線が消えます。 はじめに描いた細い線の曲線は残っているだろ?それをまたクリックする。 右クリックして、さっきと同じように近似曲線の追加をクリック。 ここでオプションタブを押せば欲しい物がでてくるよ。 「グラフを数式に表示す

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  • 統計ソフトRのブログ 単回帰分析

    まずは、 やっぱり単回帰分析から。 使用するデータは 以下のコマンドで得られる車のデータ。 >library(rpart) >data(car.test.frame) 目的変数に燃費、説明変数に重量として単回 帰分析を例に挙げる。 >result<-lm(Mileage~Weight) >summary(result) lmが回帰のコマンドです。 lm(目的変数~説明変数) もし、重回帰なら、 説明変数のところを 説明変数1+説明変数2+・・・ というように "+"でつないでください。 summaryは回帰の結果の 要約です。 その結果は、 (クリックすると大きくなります) 用語の日語訳は、 Residuals:残差 Estimate:係数 Std.error:標準誤差 t value:t値 Pr:有意確率 Multiple R-Squared:決定係数 Ajusted R-Square

  • Momma's Wiki: R/多変量解析 - 難しい話はさておき、分類や評価を目的とする項目と、多数の特徴値について解析...

    ある層別変数と特徴値群の関係を見出す 特徴値群を学習用、テスト用に分けて分類を行ない、特徴値の有用性について検討する 層別変数の中身はA, B, C, Dといった文字列でも1, 1.5, 2, 2.5といった数値でも構わない。 但し回帰分析は量的データでなければ行う意味は無い。

  • 重回帰分析

    重回帰分析 ■(単)回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数(目的変数)を、一つの独立変数(説明変数)で予測する事を考える。 具体的にはy = a + bx という回帰直線(モデル)でデータを代表させる。このためにデータからこの回帰直線の切片(a)と傾き(b)を最小2乗法によって求める。 モデルの当てはまりのよさは決定係数(R2:相関係数の2乗)で表される。また、分散分析で検定ができる。 切片と傾きは、t検定によって検定(ゼロでないかどうかの検定)できる。 ■重回帰分析 重回帰分析では一つの目的変数を、複数の説明変数で予測する事を考える。このような手続きをとる事によって、どの説明変数が、どの程度目的変数に影響を与えているかを知る事ができる。 たとえば3つの独立変数がある場合、重回帰式は y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 となる。それぞれの独立変数にかかっている係数を「偏回

  • 重回帰分析のやり方 - yasuhisa's blog

    いろいろな方法があるが、それぞれ見ていくことにする。ここではlog.mid.priceをmhw(mid rangeのhorse.power)とmid rangeのdisplacementで回帰することとする。 授業で習ったやり方授業で習ったやり方はこんな感じ。cbindはベクトルを束ねて、行列にするような関数。 lsfit(cbind(mhw,mid.displacement),log.mid.price) これを元に様々な情報を得ることが出来る。例えば、回帰係数を出したければ以下のようにする。interceptは切片項のことである。 lsfit(cbind(mhw,mid.displacement),log.mid.price)$coef Intercept mhw mid.displacement 8.8390413 6.8435105 0.1805099 残差を求めたければ、以下のよ

    重回帰分析のやり方 - yasuhisa's blog
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