Observation Island – Just another site of an observation scientist
What are the molecular targeted drugs for cancers with BRCA1 and BRCA2 gene mutations? BRCA1およびBRCA2遺伝子変異を持つがんに対する分子標的薬で注目されているのはPARP阻害剤（PARPi）です。現在、FDAに承認されているPARPiは4種類あり、これらはBRCA1/2欠損がんの治療に利用されています（Ragupathi et al., 2023）。 最初に承認されたPARPiであるオラパリブは、BRCA変異を持つ卵巣がん患者の治療において非常に有望な結果を示しています（Venkitaraman, 2009; Tangutoori et al., 2015）。PARPiは、がん細胞のゲノム不安定性を利用してDNA損傷応答を標的とし、従来の化学療法と比較してより腫瘍細胞選択的なアプローチを提供しま
統計処理ソフトウェアRについてのTips
最終更新：2022年 11月 3日 (木曜日) このページでは，国際共同研究のオープンソースなプロジェクトで開発され，GNU GPLに従って公開，配布されている高機能な統計ソフトであるRについてのTipsを扱う。 Archives 保管庫インデックス 保管庫1（2004年1月まで） | 保管庫2（2010年6月まで） | 保管庫3（2014年5月まで） | 保管庫4（2015年6月まで） | 保管庫5（2015年12月まで） | 保管庫6（2016年12月まで） | 保管庫7（2019年12月まで） | 保管庫8（2020年1月から） 無料電子本 出版社の和書刊行方針変更により絶版になったので，その時点での最終版をpdfで無料公開している。中澤 港(2003)『Rによる統計解析の基礎』ピアソン・エデュケーション（virtual 9th ed.）と中澤 港(2007)『Rによる保健医療データ
統計・データ解析
『Rで楽しむ統計』が出ました。サポートページ 『Rで楽しむベイズ統計入門』が出ました。サポートページ，第7章のRコードをStanで書き直したRで楽しむStan 全国学力・学習状況調査の個票の疑似データがこちらで公開されています。データ分析の練習に使えそうです。SSDSE（教育用標準データセット）も。 R 4.x では stringsAsFactors=FALSE がデフォルトになりましたが，本サイトの古い記事ではそうなっていないところがあるかもしれません（read.csv() などで as.is=TRUE は不要になります（あってもかまいませんが））。 R 4.2 ではWindowsでもMac同様UTF-8がデフォルトになりました。もう fileEncoding オプションに "UTF-8"，"UTF-8-BOM" を指定する必要はなくなりそうです。一方で、SJIS（CP932）データの場
R 3.4.0 のJITバイトコンパイラってどんくらい早くなるの？ - でーたさいえんすって何それ食えるの？
R3.4.0がリリースされましたね。 で、大きな変更点のひとつにJITバイトコンパイラがデフォルトでONになってるとのことです。 これによって、forループやfunctionは特に何もせずともバイトコンパイルが行われて高速化が行われることになります。 ※ただしbrowser()が入れられた関数はバイトコンパイル対象外になります。 ※コンパイルが不要なときは、compiler::enableJIT(0)または環境変数のR_ENABLE_JITを0にすればOKです 他にも色々アップデート情報の詳細はこちら R: R News で、RStudioもこのバイトコンパイル機能に対応したアップデートが行われたそうです。 cmpfun()使うとけっこう早くなるんだよなー。。。程度には覚えていたものの 具体的にどんだけ早いの？に対してはよく覚えてないので このバイトコンパイラでどんだけ早くなったのか？ を
R言語を使って株価データを取得（スクレイピング）する方法 - ことばにならないなにか
時系列分析の勉強をしていると、ふと株価を時系列分析にかけてみたくなる時があると思います。 「株価データ」と考えて、まず思いつくのは「Yahoo!ファイナンス」ですが、 実はYahoo!ファイナンスは、スクレイピング（プログラムを組んでWeb上からデータを収集すること）による株価の自動取得を禁止しています。 Yahoo!ファイナンスでは、Yahoo!ファイナンスに掲載している株価やその他のデータを、プログラム等を用いて機械的に取得する行為（スクレイピング等）について、システムに過度の負荷がかかり、安定したサービス提供に支障をきたす恐れがあることから禁止しています。 Yahoo!ファイナンスヘルプ - Yahoo!ファイナンス掲載情報の自動取得（スクレイピング）は禁止していますより引用。 ということで、今回は以下の「株価データダウンロードサイト」というWebサイトから、R言語を使って株価をスク
ggplot2再入門（2015年バージョン）
最新版はこちら： https://speakerdeck.com/yutannihilation/ggplot2zai-ru-menRead less
Rを使ったGoogle Analyticsデータの解析にはRGAパッケージがお手軽 - Qiita
RでGoogleのアクセス解析サービスGoogle Analyticsのデータを解析するための手法やパッケージには、 {RGoogleAnalytics}パッケージなどをはじめとしていくつかあって、特に{RGoogleAnalytics}についてはこちらの記事に詳しいですが、{RGoogleAnalytics}パッケージはなんとなく複雑な感じです。 そんな中で最近、{RGA}パッケージというGoogle Analytics APIのラッパーパッケージが新たにCRANに登録されたのでお試しがてら紹介します。慣れの問題もありますが、既存の{RGoogleAnalytics}よりも使いやすい印象です。 また、{RGA}の特徴として、通常のレポート APIに加えてリアルタイムレポート APIや試していませんがAnalytics Multi-Channel Funnels data APIもサポート
Function reference
A layer combines data, aesthetic mapping, a geom (geometric object), a stat (statistical transformation), and a position adjustment. Typically, you will create layers using a geom_ function, overriding the default position and stat if needed. layer_geoms Layer geometry display geom_abline() geom_hline() geom_vline() Reference lines: horizontal, vertical, and diagonal geom_bar() geom_col() stat_cou
Welcome | R for Data Science
This is the website for the first edition of “R for Data Science”, published January 2017. This book is now out-of-date and instead we recommend the 2nd edition at http://r4ds.hadley.nz/ which was published in June 2023. R4DS teaches you how to do data science with R: You’ll learn how to get your data into R, get it into the most useful structure, transform it, visualise it and model it. In this b
Rでウェブ解析：Google Analyticsからデータを取得「RGA」パッケージの紹介
Google Analyticsからデータを取得する「RGA」パッケージの新しいバージョンが登場したので、記事の内容を更新です。Google Analyticsからデータを取得するパッケージはいろいろありますが、使用方法が簡単な「RGA」パッケージはウェブ解析に必須だと思います。 RGAパッケージはデータを取得するコマンドだけでなく、DimensionとMetricsの一覧を取得するコマンドやShinyでインタラクティブ確認するコマンドも収録されています。 DimensionとMetricsの一覧をcsvに保存するコマンドを紹介します。ぜひ、活用ください。リアルタイムのアクセス状況を取得する「get_realtime」コマンドはかなり使い道があると思います。 RからSearch Consoleを操作できる「searchConsoleR」パッケージがあります。ぜひ、合わせて利用してください。
dplyrを使いこなす！基礎編 - Qiita
はじめに 4月ということで、新卒が入ってきたりRを使ったことないメンバーがJOINしたりしたので、 超便利なdplyrの使い方を何回かに分けてまとめて行きます。 Rは知らないけど、SQLとか他のプログラミング言語はある程度やったことあるみたいな人向けです。 dplyrを使いこなす！シリーズ 基礎編以外も書きましたので、↓からどうぞ。 * dplyrを使いこなす！Window関数編 * dplyrを使いこなす！JOIN編 dplyrとは データフレームの操作に特化したパッケージです。 Rは基本的に処理速度はあまり早くないですが、dplyrはC++で書かれているのでかなり高速に動作します。 ソースの可読性もよくなるので、宗教上の理由で禁止されている人以外は使うメリットは大きいです。 処理可能なデータサイズの目安 あくまでも個人の環境に強く依存した感覚値ですが、1000万行、100MBぐらいのデ
PH525x series - Biomedical Data Science
Links and resources R markdown source files ePub version on Leanpub Links to the HarvardX class pages External resources and books Finding more help for data analysis Chapter 0 - Introduction Introduction [Rmd] Getting started [Rmd] Getting started exercises dplyr introduction [Rmd] dplyr introduction exercises Mathematical notation [Rmd] Chapter 1 - Inference Random variables [Rmd] Random variabl
JupyterでRを使う。 - Qiita
IPythonからいつの間にか名前を変えていたJupyterですが、名前を変更した理由が「Python以外にも対応してきたし、IPythonって名前はおかしいんじゃね！？」ということらしい。 その恩恵にあやかって、Jupyter上でRを使って開発できるように環境を作る。 作業環境 MacOS X Yosemite Jupyter 1.0.0 (Python 3.4.4 :: Anaconda 2.4.1) R 3.2.2 Jupyterはpyenvから入れたAnacondaに入っていたもので、RはHomeBrewを使って入れました。 以上の状態でRを立ち上げてコンソールに入り、以下のようにコマンドを実行。 追記 2017/07/10 13:46 コメントでインストールコマンドが古くなっていると頂いたので、新しいものに修正 > install.packages(c('repr', 'IRdi
Geek at GiXoの分析ツール使いこなし術｜TableauとRの連携 第1回 - GiXo Ltd.
TAG : Geek@GiXo | Rで実践する統計解析 | R言語 | Tableau活用術 | Tech & Science | ビッグデータ分析 AUTHOR : ギックス POSTED : 2014.09.08 09:04 [ギックス流]での分析ツール活用をお伝えします 私が分析ツールアドバイザーを務める「株式会社ギックス」は、クライアントの事業を高度化するための分析を実施することを主業務の一つと置いており、また、その実現にあたっては「分析の目的にマッチし、パフォーマンスを最大化できる分析ツールを利用する」という方針を掲げています。 つまり「顧客」「課題解決」を優先するために、特定の分析ツール・ソリューションに縛られることなく、その時々の要求に応えるのに最も適した分析ツールを選択するわけです。また、分析業務は、本来的に、経営企画部やマーケティング部門の方が自分で分析できるべき
TableauでRをつかってみよう！（準備編）
Nanaeです。お久しぶりです。 Tableau v10から、クラスター分析ができるようになりますね。Tableauがもつ分析機能もどんどん増えていってますが、あくまでTableauはBIであり可視化が得意な製品です。統計解析やテキストマイニングなど、もっといろんな分析をしたいときはRを使ってみましょう！ TableauとRを連携させたダッシュボード例↓ 高度な分析結果がTableauできれいに出せてます。 Rとは？ 統計解析やデータマイニングができるOSSです。簡単にいうと、いろんな分析ができて、しかも無料で使えるソフト。 なんでわざわざTableauからRを使うのか？ Tableauなら、きれいに可視化できます。Rはすべてスクリプトで書きますが、Tableauを通すとドラッグアンドドロップだけで別の観点から結果が出せます。そのため、Rがわかる人がR関連の用意をしておけば、多くの人が深い
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
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
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