R：read.csv / read.tableで型と列名を指定して読み込む。 - Qiita
> # 単純に読み込んだ場合。 > data <- read.csv('test.csv', header=F, encoding="UTF-8") > sapply(data, class) V1 V2 V3 V4 V5 V6 "factor" "integer" "integer" "integer" "integer" "factor" 2列目が文字列解釈、1、6列目がfactor型として解釈されます。 header=Fは1行目をヘッダーと見なすかどうか、encodingはファイルのエンコーディング指定です。 ヘッダーがないので、名前が勝手に付与されます。 文字列がfactorに解釈されないようにするオプションを付けた場合。 > # 文字列をfactorにしないオプション付き。 > data <- read.csv('test.csv', header=F, encoding="UT
R：データフレームの列を入れ替える・削除する。 - Qiita
データフレームの項目の順序を入れ替えたり削除したりする方法です。 いくつか方法があるけど、これが個人的に一番楽かな。 毎度おなじみirisさんで確認。 最初の状態。 > iris[1,] Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
Python と R で連携する - Qiita
R と Python の連携を考える 最近 R による基本的なデータプロッティングやファイル入出力の方法について説明しました。 データ分析の言語としては Python ですべてをやろうという傾向があるようですが、やはり過去の膨大な R による資産は魅力的でそう簡単に切り捨てられるものではありません。 よくあるケースとしては、部分的なデータ解析については R を流用したいが、全体的なプログラミングは Python で書きたいというシーンでしょう。また、プロッティングだけ R でおこないたいという場合もあるでしょう。こんなとき Python と R で連携できれば問題が一気に解決して便利です。 Python から R を利用するライブラリ PypeR かつては RPy2 というライブラリが使われていたようですが、最近使われており主流なのは PypeR です。 PypeR のインストール インス
統計解析ソフトRについて質問ですRのパッケージである"FIAR"(http://cran.r-project.org/web/packag... - Yahoo!知恵袋
統計解析ソフトRについて質問ですRのパッケージである"FIAR"(http://cran.r-project.org/web/packages/FIAR/index.htmlのarchive)をRにイ 統計解析ソフトRについて質問ですRのパッケージである"FIAR"(http://cran.r-project.org/web/packages/FIAR/index.htmlのarchive)をRにイ ンストールしようとしてもできずに困っています。 http://qh73xe.jimdo.com/r%E3%81%AE%E5%9F%BA%E6%9C%AC/r%E3%81%AE%E4%BE%BF%E5%88%A9%E3%81%AA%E9%96%A2%E9%80%A3%E3%82%BD%E3%83%95%E3%83%88/rtools/ 上記URLを参考にコマンドプロンプトでパッケージのインストー
データ間の因果関係を検定する「グレンジャーの因果性検定」 - 日経BigData
サンプルデータ：家計調査日別品目分類（キャベツ、たけのこ、豚肉:2015年4月及び2015年5月）/ データ出典：総務省統計局『家計調査結果』【ダウンロード】 ソフト：R（Rの使い方（1）｜（2）） 分析方法：グレンジャーの因果性検定 因果関係と言えば何を思い浮かべるだろうか。「インフルエンザウィルスがインフルエンザを引き起こす」は因果関係があるが、「気温が高くなると、ビールがよく売れる」は相関関係である。前者の場合は、ウィルスという原因がインフルエンザという結果を引き起こしているのに対し、後者は気温が高いときはビールが売れるという関係を表しているのにすぎない。 こういった因果関係を統計的に推論することは非常に難しい。しかし、「グレンジャーの因果性検定」は「因果関係」を統計的に検定する方法である。ただし、それは「AがBを引き起こす」ではなく、「Aのデータを使えば、Bのデータを予測できるだろ
RでGrangerの因果検定 - arupaka-_-arupakaの日記
RでGrangerの因果検定 Grangerの因果． 説明変数で条件付けすることで予測誤差が減ったらｸﾞﾚﾝｼﾞｬｰ因果あり． Grangerの因果検定. VARモデルを使う．因果をしめす情報のすべての線形回帰係数=0なら 因果なし．グレンジャー因果なしを帰無仮説． p=1 ｸﾞﾚﾝｼﾞｬｰ因果なし． p=0 ｸﾞﾚﾝｼﾞｬｰ因果あるかも． VARのGrangerの因果検定（普通のやつ）では， 同時刻相関的なものは検出できない． 非線形な相関的なものは検出できない． library("MSBVAR") x<-cumsum(rnorm(10000)) y<-cumsum(rnorm(10000)) mat<-matrix(nrow=length(x),ncol=2) granger.test(mat,1) library("lmtest") #None-correlation x<-rnor
グレンジャーの因果性テスト(Granger causality test) with R : 世に潜む日々 （Tokyoに棲む）
2009年05月22日17:01 カテゴリGranger グレンジャーの因果性テスト(Granger causality test) with R グレンジャー因果 時系列データ Ｘ、Ｙ を考える。なお、データの長さは等しいとする。過去のＹと現在のＸが統計的に明らかに関係があるとき、ＹはＸのグレンジャー因果である。つまり、今日のＹから明日のＸを予測することができる、ということです。 MSBVAR package にある granger.test() という関数の説明です。 目的：YはXのグレンジャー因果かどうかをテストする。つまり、p過去分のデータYは現在のデータXに影響があるかのテスト。 granger.test( matrix, p ) 注： 分析したい時系列データを行列(matrix)にし、インプット T: length of data X, Y p: time lag you wa
時系列解析_理論編 | Logics of Blue
最終更新:2017年6月1日 時系列分析という名前はご存知でしょうか？ 残念ながらExcelで実行するのがやや困難であるためこの名前もあまり浸透していないのではないかと思います。 時系列解析は、回帰分析とは違ってあまり知らない人も多いと思うので、ざっと解説を載せておきます。これだけ読めば、時系列分析の雰囲気はつかめるのではないでしょうか。 時系列分析の基礎の基礎からSARIMAモデルまでを一気に解説します。 それと、便利なパッケージ forecast の紹介も。 Rを使えば簡単に計算できますよ。 Pythonを使いたい方は「Pythonによる時系列分析の基礎」の実装例も併せて参照してください。 スポンサードリンク 目次 １．時系列解析って何？ ２．時系列データの扱い方 ３．知ると便利な用語集 ３－１．自己相関係数・偏自己相関係数 ３－２．ARモデル（自己相関モデル） ３－３．MAモデル（移
Rで計量時系列分析：VARモデルの基礎（多変量時系列モデル） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事では単変量の時系列までを扱いました。今回は多変量（ベクトル）時系列を記述するVARモデルとその周辺のポイントを取り上げます。 ということでしつこいですが、使用テキストはいつもの沖本本です。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ {vars}をインストールして展開して下さい。{forecast}や{tseries}などは今回は特に使いません。 多変量における自己相関、定常性など 単変量時系列過程の際にさんざん自己相関やら定常性やらうるさく言っておいて、まさか多変量にした時にガン無視ってわけにもいきませんの
Rで計量時系列分析：VARモデルから個々の時系列データ間の因果関係を推定する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事ではVARモデルの基礎までを取り上げました。ということで、今回はVARモデルに基づいて異なる時系列同士の因果関係を推定する3つの手法について取り上げてみようと思います。 ということで毎回毎回しつこいですが、使用テキストはいつもの沖本本です。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者:竜義, 沖本朝倉書店Amazon 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ＆サンプルデータ {vars}をインストールして展開して下さい。なお、Granger因果のグラフ構造表現及び偏Granger因果は、実はそもそもRでは実装されていません。ここだけMatlabの話題になりますので、悪しからずご了承を。。。 それから今回のサンプルデータですが、また{vars}同梱のCanadaでは芸がないので違うデータを使うことにします。沖
seekR - 統計分析ソフトウェア R のための検索エンジン
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RとSQLを対応付けてみた - あらびき日記
GitHub - cran/FIAR: :exclamation: This is a read-only mirror of the CRAN R package repository. FIAR — Functional Integration Analysis in R
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