ggplot2パッケージに関する記事一覧 - からっぽのしょこ
はじめに この記事は、ggplot2 パッケージの使い方や使用例のまとめページです。 【目次】 はじめに 関数 ラベル付け関数 作図 円 三角図 ツリー Q-Qプロット カレンダー 利用例 小ネタ 関連パッケージ おわりに 関数 ggplot2や拡張パッケージの関数の解説記事です。 ラベル付け関数 文字列を描画する関数です。 www.anarchive-beta.com www.anarchive-beta.com www.anarchive-beta.com 下2つは拡張パッケージです。 作図 ggplot2を利用して作成する各種グラフの解説記事です。通常の方法で作図する記事とむりくりな方法で作図する記事がありますが、頑張って読んでください。 円 円周を作成します。 www.anarchive-beta.com 三角関数と仲良くなれます。そして円関数と呼びたくなります。 三角図 三角図を
ChatGPT Cheat Sheet for Data Science with R
Data science is a field that combines domain expertise, programming skills, and knowledge of mathematics and statistics to extract meaningful insights from data. In recent years, ChatGPT has emerged as a powerful tool that can assist data scientists in various tasks, from coding to data analysis. This article will focus on creating a cheat sheet that data scientists can use to streamline their wor
一般化線形モデル・階層ベイズ・マルチレベル分析を実践的に学びたい人へのオススメ書籍5選 - 医療職からデータサイエンティストへ
最近ではt検定、分散分析、線形回帰分析などを一般化線形モデルという 一つの概念で捉えられるようになってきました。 一般化線形モデルのメリットは現実の仮定を反映させながら自由な統計解析ができ、非線形データや複雑な階層性のあるデータなどにも柔軟に適応することができるところにあります。 しかし、多くの書籍ではその理論的な背景や数学的な証明に多くのページが割かれていて、「じゃあそれどうやって使うの？」と思ってしまう方もいるかと思います。（私はその典型です...^^;） 理論はそこそこに、実践的な使い方を体感しながら学べる書籍とは以外に少ないものです。 そんな方々に向けて、今回は既存の統計学と一般化線形モデルとの関連などの基本から、階層ベイズ、マルチレベル分析までの発展系を実践的に学べるオススメ書籍を紹介していきます！ ①データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・M
ようこそ！ | Doing Meta-Analysis in R
オンライン版の R によるメタ分析：ハンズオンへようこそ。 本書は、 R でメタ分析を行う方法について、わかりやすく紹介するガイドラインである。メタ分析の基本的な手順として、アウトカム指標のプール、フォレストプロット、異質性診断、サブグループ解析、メタ回帰、出版バイアスの制御方法、バイアスリスク評価、プロットツールなどを網羅している。 また、ネットワークメタ分析、マルチレベル（３レベル）メタ分析、ベイズメタ分析アプローチ、SEM メタ分析といった高度でありながら関連性の高いトピックも取り上げる。 本書で扱うプログラミングや統計的背景は、専門家でなくても理解できるレベルにとどめている。原著の印刷版は、Chapman & Hall/CRC Press (Taylor & Francis) から出版されている。 ソースレポジトリ 本書は、{rmarkdown} および {bookdown} を使
Rコード最適化のコツと実例集 - RjpWiki
この tips (集)では R コードの最適化のコツと、実際例を紹介したいと思います。もちろん何が最適かは(実行時間という絶対的基準があるものの)多分に主観的要素が入る余地(実行環境にも依存するかもしれません)がありますが。 私見によれば、個別の問題に特有な工夫を別にしても、R で高速なコードを書く比較的小数のコツがあるような気がします。 R はインタプリタ言語ですから、C 等に比べれば実行速度は原理的に格段に遅くなります。しかし、実は R にはそうした欠点を補うための工夫がなされています。例えば (1) 時間のかかる計算を内部的に C や FORTRAN サブルーチンを呼び出して高速化する(数値計算関係の関数のほとんどが該当します)、 (2) 関数のベクトル化。R の関数のほとんどは引数としてベクトル(特別なベクトルとしての行列、配列を含む)をとることができ、返り値も対応するベクトルにな
R初学者のためのtidyverse100本ノック - Qiita
はじめに データ分析の書籍を読んでいるとRで書かれていて解読に困ったことはありませんか。 本コンテンツでは、多くの書籍で使われているtidyverseやggplot2を主に取り扱っています。 このtidyverseやggplot2は、データを加工・可視化する際に処理を順番に記載する直感的な記述法であり、データ分析の非常に強力な手助けになることでしょう。 なお、このコンテンツはPython初学者のためのPandas100本ノックの作成者であるクニえもんさんの承諾の元、似た形式で作成しております。pythonでのデータ分析に興味のある方はこちらも是非ご覧になってください。 tidyverse100本ノックの概要 ・Rファイルに記載された、tidyverseやggplot2に関する設問100問を解いていきます ・「問題のみ版」「問題+解答・解説版」の2種類を用意しています。 問題内容 No. 分
Test and effect size details
This vignette can be cited as: To cite package 'statsExpressions' in publications use: Patil, I., (2021). statsExpressions: R Package for Tidy Dataframes and Expressions with Statistical Details. Journal of Open Source Software, 6(61), 3236, https://doi.org/10.21105/joss.03236 A BibTeX entry for LaTeX users is @Article{, doi = {10.21105/joss.03236}, url = {https://doi.org/10.21105/joss.03236}, yea
Getting started with CmdStanR
Getting started with CmdStanR Jonah Gabry, Rok Češnovar, and Andrew Johnson Source: vignettes/cmdstanr.Rmd Introduction CmdStanR (Command Stan R) is a lightweight interface to Stan for R users that provides an alternative to the traditional RStan interface. See the Comparison with RStan section later in this vignette for more details on how the two interfaces differ. Using CmdStanR requires instal
2023年度 早稲田大学「計量分析（政治）」補助教材
最終更新日 RStudio と R Markdown R Markdown の使い方と文法 Sep. 21, 2022 R の「あるある」エラー Sep. 13, 2022 Rを使ったデータ操作 1. データ・ハンドリング（基礎） Sep. 13, 2022 2. データ・ハンドリング（応用） Nov. 17, 2023 3. データ・クリーニング Sep. 13, 2022 データの可視化 4. ggplot2（基礎） Sep. 26, 2022 5. ggplot2（棒グラフ） Oct. 20, 2022 ggplot2（ヒストグラム） Sep. 10, 2022 ggplot2（箱ひげ図） Oct. 20, 2022 ggplot2（散布図） Sep. 20, 2022 ggplot2（折れ線グラフ） Sep. 20, 2022 ggplot2（ロリポップ・チャー
The R Graph Gallery – Help and inspiration for R charts
Welcome the R graph gallery, a collection of charts made with the R programming language. Hundreds of charts are displayed in several sections, always with their reproducible code available. The gallery makes a focus on the tidyverse and ggplot2. Feel free to suggest a chart or report a bug; any feedback is highly welcome! Stay in touch with the gallery by following it on Twitter. Oh and if you wa
統計学 2 - 矢内 勇生
2021年度 1Q 高知工科大学 経済・マネジメント学群 この資料は2021年度のものです。 2022年度の資料はこちらです。 授業の内容 1. イントロダクション 講義スライド (PDF) R と RStudio のインストールと設定（自分のパソコンを使う場合のみ） Linux (Ubuntu) 編 (PDF, 4.6MB) macOS 編 (PDF, 4.9MB) Windows 編 (PDF, 5.8MB) 2. Rの基本操作 講義スライド (PDF) R入門 誕生日問題 3. 記述統計とデータの可視化 講義スライド [公開用] (PDF) RStudio入門と記述統計 4. R Markdown によるレポート作成 講義スライド (PDF) Rマークダウンの使い方 (HTML) 「Rマークダウンの使い方」のRmdファイル (r-markdown.Rmd) 「Rマークダウンの使い方」
R Markdown クックブック
R Markdown クックブック (著者) Xie, Yihui (著者) Dervieux, Christophe (著者) Riederer, Emily (翻訳者) Katagiri, Satoshi (片桐 智志)1 2022/02/20 22:55:02 JST, ver. 1.2.0, 本家の更新確認時刻: 2022/02/18 20:30:08 JST 本書の原著はChapman & Hall/CRCより出版されました. 本書のオンライン版は (Chapman & Hall/CRC の厚意により) ここで無料で読むことができます. 本書はクリエイティブ・コモンズ 表示 - 非営利 - 継承 4.0 国際ライセンスのもとで提供されています. ご意見は GitHubで いつでも受け付けています. いつもありがとうございます. オリジナルはこちらで読むことができます. 本翻訳版に
Stanのカレンダー | Advent Calendar 2020 - Qiita
The Qiita Advent Calendar 2020 is supported by the following companies, organizations, and services.
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GitHub - MatsuuraKentaro/RStanBook: 『StanとRでベイズ統計モデリング』のサポートページです.
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R言語入門 (R-4.2.3 2023年4月版) / introduction to r
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