Rの関数の中身を知りたい - J's blog
Rの関数の中身を知りたい時のお話です。 基本的には、 > 関数名 としてしまえば下のmatrix関数のように参照することができます。 > matrix function (data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL) { if (is.object(data) || !is.atomic(data)) data <- as.vector(data) .Internal(matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames, missing(nrow), missing(ncol))) } <bytecode: 0x7f8ffc2bad78> <environment: namespace:base> しかし、aggregate関数のように > aggregate function (
VARモデル | Logics of Blue
最終更新:2016年1月24日 Rを用いたVARモデルの簡単な解説と計算方法を載せます。 目次 1．VARモデルとは 2．VARモデルの仕組み 3．VARな予測 4．VARあれこれ スポンサードリンク １．VARモデルとは 以前紹介したのは1変量のARIMAモデルというものでした。 これは「過去の自分のデータから将来の自分を予測する」というものです。たとえば、2000年にサンマがたくさんいたら過去の2001年にもたくさんいることになるだろうという風に、サンマの予報をするなら、サンマの漁獲量だけに注目してして予測をします。 でも、去年餌になるプランクトンが多かったから今年はサンマが増えた、という風に、「ほかのやつら」の影響を受けているかもしれませ ん。 そんな場合をモデルで表して予測をしてやろうというのが今回扱うVARモデルというものになります。 ２．VARモデルの仕組み VARとは Vec
何も考えずに線形回帰すると怖いので、計量時系列分析でダメ押ししてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何気なく読んでいて、途中で「？」と思った記事がありました。 ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（5）：「ビールと紙おむつ」のような相関関係を探る分析手法にはどんなものがある？――データ分析方法についての検討 (1/5) 何をやっているのかなー、と思って読み進めていったら一つ引っ掛かるところが。まず、この特集で扱っているのは「気温」と「電力消費（の日次最大値）」という時系列データなんですよね。なのに、4ページ目で普通に線形単回帰してます。 時系列をプロットしたのを眺めれば、どう見たって互いに相関しているのは丸分かりなのでどう計算しても構わないなんていうのは一目瞭然なんですが、それでも手法の説明のところで「時系列分析(ARMA / ARIMA)」とか言っているので、もうちょっと色々その辺を踏まえた何かがあっても良いのかなと思ったのでした。ということで、いつもながらRで見てみよ
predict関数と数式の対応、グラフの描き方 (信頼区間・予測区間編) - crayfish44のメモ帳 (R言語etc)
2016 - 02 - 23 predict関数と数式の対応、グラフの描き方 (信頼区間・予測区間編) Rでplot Rでplot-統計 predict 関数はモデル (＆説明変数の値) を与えると、予測値などを算出してくれる predict関数と数式の対応、グラフの描き方 (予測値編) に続いて信頼区間等を扱う 毎度のことながら、iris を用いて例示する (妥当な解析であるかは不問とする) 応答変数は Petal.Length、説明変数は Sepal.Length、Species、およびその交互作用、とする ( 以後、透過色指定が手間なので 「色番号を目に〜」 のmy.color()を使用 ) (事後推敲中、う～ん... 20160318) lm の場合 my.color () iris.lm <- lm ( Petal.Length ~ Species * Sepal.Leng
【R言語 応用時系列解析】パッケージ {MSwM} マルコフ状態転換モデルで、データ期間中のモデル構造 変化点を抽出 - Qiita
マルコフ状態転換モデルとは？ （準備中） R での実装パッケージ {MSwM} パッケージ CRAN 登録 利用事例マニュアル MSwM examples （参考ウェブサイト）銀座で働くデータサイエンティストのブログ（2013-06-20）「マルコフ状態転換モデルのRパッケージ{MSwM}の使い方（異常値検出・ステータス変化検出などに有用）」 （参考ウェブサイト）銀座で働くデータサイエンティストのブログ（2013-08-22）「Rで計量時系列分析：状態変化を伴うモデル（閾値モデル、平滑推移モデル、マルコフ転換モデル」 マルコフ・スイッチングモデル （ Markov Switching ） ※ Qiita 投稿 状態転換モデル・シリーズ で引用してきた「銀座で働くデータサイエンティストのブログ」記事でも取り上げられているが、手法の概要説明は他書に委ねられているため、わかりづらい （ 以下が分
Rで季節変動のある時系列データを扱ってみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
Rで計量時系列分析シリーズでだいぶ時系列データの話をしてきたわけですが、最近個人的に季節変動のあるデータを扱うケースが増えてきたので、備忘録的にまとめてみようかなと。 一般に、webデータサイエンスの領域で季節変動というと業種や領域にもよるものの、おおむね 週次*1 月次*2 四半期ごと*3 年次or12ヶ月ごと*4 辺りが多いと理解してます（もちろん必ずしもこればかりではないので念のため）。ちなみにこの辺の大ざっぱなまとめが「季節調整」のWikipedia項目に書かれているので、そちらもどぞー。 この辺の処理はRだとかなりお手軽にできるんですが、結構Rならではの約束ごとが多くていきなりやろうとすると「何じゃこりゃ？？？」みたいなことになりがちです。ということで、その辺のポイントをざっくりまとめておきました。 必要なRパッケージ 今回は{forecast}だけインストールして展開しておけば
[Ｒ勉強会][データマイニング] R言語による時系列分析
第4回R勉強会＠東京(10/4/24)の講師資料です。hamadakoichi R言語による時系列分析。 Read less
![[Ｒ勉強会][データマイニング] R言語による時系列分析](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f1400933dedc843cedb02dc299edefd6e0d94c1f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fr-100423232629-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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
44. データの加工と抽出 - R-Source
論理ベクトルが TRUE となっている行にのみアクセスする．例えば x[sapply(x, is.numeric)] ならば数値データにのみアクセスする．
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Rによるデータサイエンス：１２章「時系列」