CausalImpact
An R package for causal inference using Bayesian structural time-series models What does the package do? This R package implements an approach to estimating the causal effect of a designed intervention on a time series. For example, how many additional daily clicks were generated by an advertising campaign? Answering a question like this can be difficult when a randomized experiment is not availab
twitter をやめた
twitter をやめた。リアルタイムの「生の」情報が得られるからといって、twitter の優位性を自分自身認めていたけれど、リアルタイムの情報ってたいていみんなの第一印象（思い込み）や不確定な情報ばかりでたいして有用ではなかったりした。 それから、知り合いがどんなことをしているか知ることができるという利点もあったけれど、知ったところでどうなんだ、というと、これまた特に自分にとってプラスになるわけではないのよね。ただ単に、知り合いの私生活を堂々と覗けるというだけ。知的好奇心なんてものではなくて、もっとゲスい欲望がなんとなく満たされるだけでした。 それから、もう何年もやっていると一昔前に流れてきた情報などが再び化粧直しした感じで「どう？！キレイになったでしょ」って出てくる。それを見る度にイラッとさせられるし。そういうのが続くと、同じ情報を消費する無駄がありありと身にしみる。これははっきり言
Data structures in R (Japanese ver)
## Settings for RMarkdown http://yihui.name/knitr/options#chunk_options opts_chunk$set(comment = "", warning = FALSE, message = FALSE, tidy = FALSE, echo = TRUE, fig.width = 10, fig.height = 8) options(width = 116, scipen = 10) ## なかなかわかりにくいRで用いられるデータ形式について解説 ## データフレームから始まって他の形式を解説します。 # 使い方 # この記載をすべてコピーして手元のRのエディタに貼付ける。 # Windows版では左上 [ファイル] → [新しいスクリプト]でエディタ。 # Mac版では真っ白い紙の形のアイコンでエディタ。 # 実行する行
Rの基本データ構造、よく使う関数紹介 - yasuhisa's blog
Agenda データ構造 たくさんある＞＜ ベクトル Rの格言 いろんなベクトルの作り方 規則的データの生成 同じデータを繰り返す ベクトルへのアクセスの方法 アクセス方法にもいろいろある まだまだあるよ、アクセス方法 行列 埋めていく順番 すでにあるベクトルを束ねる cbind rbind 行列へのアクセス方法 行列の基本演算 積がやっかい 積を求めたいときは「%*%」を使うべし 逆行列を求める ちなみに 行列式 固有値 配列 リスト 例 ちなみに unlistのtips リストへのアクセス リストは結構難しい＞＜ 例 リストの要素には名前を付けることができる Rでlistがどのように使われているか データフレーム 例 データフレームを作る データフレームに列を追加と削除 データフレームに行を追加 因子型 irisのデータでやってみる irisデータ 層別にSepal.Lengthの長さ
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