R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
ggplot2再入門（2015年バージョン）
最新版はこちら： https://speakerdeck.com/yutannihilation/ggplot2zai-ru-men
Rでデータ読み込みから前処理までのTips - Qiita
Rでテキストファイルの読み込みからデータ加工の流れ（前処理）で覚えておくとかなり便利、あるいはよくハマるポイントを中心に。 細かい知識が多いのだがまとまったものがなかったのでまとめてみた。 ありがちなハマりを回避して作業効率を上げるために。 データの読み込み データファイルの読み込み プロジェクトごとにワーキングディレクトリをセットするといい CSVファイルの読み込み read.csv()はヘッダありが前提。 文字コード fileEncoding="文字コード名"で指定できる。Windowsで作ったCSVを読み込む際、BOMが付いていることがあるのでfileEncoding="UTF-8-BOM"とする 文字列の扱い 文字列が自動的にfactor型になるので、不都合な場合はstringsAsFactors=Fを指定する 欠損値の扱い 欠損値が空欄であったり、データベースからエクスポートした
「統計解析ソフトRのスクリプト集」公開のお知らせ - 心理発達科学専攻からのお知らせ
石井准教授の作成した「統計解析ソフトRのスクリプト集」をオンラインで公開します。名古屋大学教育学部の「心理・教育の統計学」の授業で実際に使用されている教材です。学習・研究にご活用下さい。 2016.4.5 Ver. 4.0βを公開しました。棒グラフオプション、オメガ係数、効果量、標本サイズの推定などの記述が加わりました。 2015.3.18 Ver. 3.0βを公開しました。記述統計量の算出の部分を統一的にしたのと、データ例を書籍にあわせて変えています。 2014.11.4 Ver. 2.2βを公開しました。 統計解析ソフトＲのスクリプト集 (PDF) 下記のサイトでは、シラバスと講義資料が公開されています。あわせてご活用下さい。 「心理・教育の統計学」（名大の授業） 講義資料 (PDF) ーーー はじめに 石井秀宗 この冊子は，心理学や教育学の研究でよく用いられる統計手法に関して，統計解
Ｒとブートストラップ
統計学の主な目的の1つは、標本データを用いて母集団の性質を推測することである。同じ母集団から抽出した標本であっても、無作為であるため標本を構成する要素、標本のサイズが異なると、それらの統計量(比率、平均、分散など)は異なる。従って、標本データを用いて母集団の性質を推測する際には常に誤差が伴う。 正規分布N(μ,σ2)の母集団から抽出した大きさnの無作為標本の平均はN(μ,σ2/n)に従うことが知られている。σは一定の条件のもとでは標本の不偏標準偏差を用いることも可能である。このように正規分布、t分布、x2分布などの確率分布を用いて母数やモデルの推定およびその推定の誤差を計算することができる。しかし、問題によっては確率分布を仮定できないケースも少なくない。そこで、1970年代にエフロン(Efron)は確率分布の性質に頼らないブートストラップ(bootstrap)という方法を提唱した。ブート
とっつきにくいけど実はエクセル以上に賢いヤツ フリー統計解析ソフトウェア「R」を触ってみよう【R入門講座】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
rChartsを使ってR言語のデータ分析結果を可視化する - Tech-Sketch
最近、ビッグデータ、データサイエンティストという言葉を耳にする機会が増えてきました。そして、統計解析向けプログラミング言語である R にも注目が集まっています。R を使って、データ解析したいというニーズも増えてきています。今回、そのR で簡単なデータ解析した結果を、オープンソースパッケージのrCharts を使って可視化してみたいと思います。 統計解析向けプログラミング言語 R とは <img alt="Rlogo.png" src="http://tech-sketch.jp/Rlogo.png" width=181" height="137" class="mt-image-right" style="float: right; margin: 0 0 20px 20px;" /> R はオープンソースの統計解析向けのプログラミング言語であり、その開発実行環境でもあります。R が、他の
Rのspdepのパッケージを使って、コンビニのドミナント出店戦略を定量化する - Analyze IT.
こんにちは、集計野郎マクガイバーです。 コンビニの出店戦略ではセブンイレブンのドミナント戦略が有名で公式ホームページにも記載してあるくらいです。 しかし、その実態に関してはどの程度そうであるのかといったような厳密な検証情報はなく、特定都市における出店数を比較したようなものや、単に四国にセブンイレブンが出店していないという情報を根拠にしたものが多数見られます。 関西ではローソンがドミナントしているのはいうまでもないし、特定の地域を抜き出して一般的な結論を持ち出すのは問題に思われます。 幸いなことに去年集めたものですが、データが手元にあるので、今日はこのドミナント出店戦略を数値化、可視化してみます。 （以後、ですます調ではなくなります。） ロウデータで見る各コンビニの出店戦略 ここでは、ロウデータを地図上にプロットして各コンビニチェーンの出店戦略がどのようになっているかを見てみる。 赤：セブン
R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
データサイエンティストを目指すなら知っておきたいRパッケージ10個＋α - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
元ネタのブログは「10 R packages every data scientist should know about」と「10 R packages I wish I knew about earlier」です。紹介されているパッケージはどれも良いのでメモしておきます。私が「取得した方がいいだろうなー」と思う順番に並べ替えてます。サンプルコードは後者の記事に載ってます。 randomForest：超強力な汎用予測モデル RPostgreSQL, RMYSQL, RMongo, RODBC, RSQLite：各種データベースへの接続 plyr：データ集約 reshape2：データ加工 forecast：時系列予測 stringr：文字列操作 lubridate：日付操作 sqldf：SQLライクなデータ操作 ggplot2：綺麗なプロットを描く qcc：品質管理 個人的には、下の３つは
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統計を始める方へ①_データ環境Rの基本的なプログラミング｜データアーティスト
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