R言語徹底解説を読む (1) ようこそRプログラミング - 僕らはRを愛しすぎてる
この記事が想定する読者層 もしあなたが「プログラマー」ならば、この記事はまるで不要かもしれません。 ここで言うプログラマーとは、たとえば以下のような習慣を持っている人です。 ほとんど同じ処理をソースコード中に2回以上書いていたら違和感を感じる 出力結果が変わらなくても、実行速度や理解しやすさのためにソースコードを書き直すことがある Gitなどのバージョン管理システムを使うことができ、過去のソースコードを「日付の含まれたファイル名でバージョンごとに別ファイルとして保存しておけばよい」とは考えない 動作テストを自動化し、ソースコードを書き換えてもそれぞれの関数の挙動が意図したものになっているかを確認できる この記事は、ひょんなことからRに出会い、コードをコピペで動かせるようになり、 「いつかコピペじゃないコードが書けるようになりたい」 「他のプログラミング言語もできるようになりたい」 とぼんや
Rによる分散分析でタイプIII平方和を使う時の落とし穴 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
デフォルト設定ではダメ 先日、RでタイプIII（タイプ3）平方和を使う方法についてエントリを書いた直後に、落とし穴があったことに気づいて、まとめたエントリを書こうと思ったんですが、勉強が進んでなくてあまりきちんと理解できておりません。しかし放置しとくのもあれなので、簡単にメモだけしておきます。 前回のエントリでは、Rで分散分析をやるときにタイプⅢの平方和を用いたいのであれば{car}パッケージのAnova()を使うという話をしてたのですが、１つ注意しなければならないことがあります。Rのデフォルトの設定のまま使うと「間違った結果」になります！！ 結論としては、Rで アンバランストなデザイン（セル間でサンプルサイズが異なる） 交互作用あり タイプIII平方和を使う という条件の分散分析を行うときは、まず最初に options(contrasts = c("contr.sum", "contr.
Rメモ: 分散分析で交互作用を可視化するときのあのグラフを、Rで描きたい - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
交互作用の可視化 心理学（に限らないが）で分散分析を行う場合に、交互作用を可視化することなどを目的として、折れ線のグラフが作られることがありますよね。 主に２要因の場合で、水準数もさほど多くないときに、第１の要因をX軸に、第２の要因は線の種類でかき分けて、Y軸に各群の従属変数の平均値を取る。 こんな感じで。 （出典：7.3 交互作用とは?より。） 線の傾きが違えば、交互作用があるってことです。 これ非常によく見かける図ですが、Rでどうやって作図すれば良いか、パッとはわからなかった。 何か良いパッケージがあるのかもしれないけど調べるのもめんどうなので、以下のようにx軸に配置したい要因の各水準にダミーで数字を当ててムリヤリ折れ線グラフとして描いてみた。 作図 たとえば英語の点数（平均）が、 というような結果になっているとする。 男性より女性のほうが成績がよく、かつ理系より文系のほうが成績が良い
Rコード最適化のコツと実例集 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですこの 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
Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き started on 2005-06-06 updated on 2017-09-16 竹中明夫 この文書は，フリーの統計解析・作図システム R を使って， データの一括処理と図化のプログラムを書けるようになるためのチュートリアルです． R の経験がまったくなくても読めるように書いています． ただし統計解析手法そのものについての解説はほとんどしていません． ひとつ覚えた統計解析用の関数を使って、 数十セットのデータを一度に処理しりたいとか、 ついでに自動的に作図してしまいたいとか、 統計解析の前にデータを一通りグラフにして全体像を見たいとか、 解析・作図の手順をプログラムとして書きとめ、 再利用できるようにしたいといった要望に応えるための文書です。 まずは はじめに：この文書のねらい をごらんください。 終りにでも、この文書の守備範囲に触
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Rコード最適化のコツと実例集 (RjpWiki 誕生一周年記念企画) - RjpWiki
