いろいろな確率分布のパラメータをいじくるアプリ @ksmzn #Shiny
いろいろな確率分布のカタチを見ることができるWebアプリです。 パラメータをいじくって、確率分布のカタチがどのように変わるのか観察しましょう。 上部メニュー からお好きな確率分布を選んでください。 このアプリはR言語のWebアプリフレームワークであるShiny で、@ksmznが作りました。 ご指摘や、追加すべき確率分布などがありましたらTwitterで教えてくださると助かります。 また、全てのコードはGitHubにもおいてありますので、拙いコードでよろしければ参考にしてください。 時間があれば、グラフをggplot2ではなく、D3.jsなどを使ったインタラクティブなものにしたいですね。 参考文献 このアプリを使う際に参考にしたページは以下です。 特に、まだまだShinyの日本語情報が少ないなか、 @hoxo_mさんの記事やコードはとても参考になりました。 @hoxo_mさん、ありがとうご
[R] 散布図行列 （corrplot, pairs, GGally）
データが与えられた時にはまず可視化をします。そのデータがどのような仕組み（メカニズム）で作られてそうなったかを考えるために必須のプロセスです。しかしながら、どんな可視化がベストかははじめの段階では分からず、とにかくプロットしまくることになります。そのとっかかりに僕がよく使うのが散布図行列（scatter matrix，scatter plot matrix）です。 今回は3つほど紹介します。 ●1. {corrplot}パッケージの corrplot()関数 5行目で相関係数行列を作ってそれを渡しておしまいです。相関係数行列の作り方は各自の自由です。上記ではSpearmanの順位相関係数を使っていますがMICとかでもいいと思います。 このcorrplotのデメリットとしましては散布図は表示できない点です。散布図行列と言っておきながらすみません。説明変数が100個以上あるときなどは散布図を描
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[R] ggplot2の色をプレゼンでも使いたい
たまには軽い話題も。 プレゼンの配色は統一感が大切。下記のスライドは参考になります。 ノンデザイナーのための配色理論 from tsukasa obara 色彩センスのいらない配色講座 from Mariko Yamaguchi そこで、ggplot2で書いたグラフを張り付ける際には、その他の図形の色もなるべくggplot2の色の範囲におさめたくなります（同じ色を使うことで混乱させる場合はもちろん使ってはいけません）。 そんな時は下記の関数からRGBを作れます。引数のlの値を変えた暗い色や明るい色は重ねる場合に使ったりします。 デフォルトの色は以下のようになります（Cookbook for Rのggplot2の記事から引用）。 個人的にn=3,5,10の値をよく使うので表にまとめておきます。 ●3色 123#F8766D#00BA38#619CFFred248097green1181861
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確率分布曼荼羅 - archief voor stambomen
Lawrence M. Leemis〈Univariate Distribution Relationships〉 http://www.math.wm.edu/~leemis/chart/UDR/UDR.html 有名な確率分布曼荼羅論文：Lawrence M. Leemis and Jacquelyn T. McQueston 2008. Univariate Distribution Relationships. The American Statistician, Vol. 62, No. 1, pp. 45-53, February 2008 DOI:10.1198/000313008X270448 → pdf に関わる情報は以前に拾い集めた（→「「Univariate Distribution Relationships」－ 確率分布曼荼羅」）．しかし，本家本元の Lawren
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Beyond Bar and Line Graphs: Time for a New Data Presentation Paradigm
