統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
統計解析 & R言語超初心者入門資料まとめ
興味を持ち続けていた統計解析や、R言語の勉強をはじめました！ まだまだ初歩の初歩ですが、この記事がいつか偉大な一歩になれるように頑張っていく所存ですw まずは、R言語や統計解析に関する入門記事や、モチベーションがアップしそうな記事をまとめていきます！ (02/23 11:00) 初学者の人にお勧めな資料にフォーカスしてまとめ直し 🍮 [スライド] 統計学入門 統計学の全体像をつかむのに最適なスライドです。初歩…とはちょっと呼べないくらい内容が深いです！ 🏈 [スライド] 初めての「R」 統計解析を始めるときにWindowsな方も、Macな方もとっつきやすのが『R』です。このRを完全初心者をターゲットに説明をしていただけている資料です。超わかりやすいです！ 🍄 [デスクトップアプリケーション] R用のIDE: RStudioRStudio RStudioはR言語用のIDEです。Wind
Free books on statistical learning | R-bloggers
[This article was first published on Hyndsight » R, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. Hastie, Tibshirani and Friedman’s Elements of Statistical Learning first appeared in 2001 and is already a classic. It is my go-to book when I need a quick
Stan
Stan is a state-of-the-art platform for statistical modeling and high-performance statistical computation. Many thousands of users rely on Stan for statistical modeling, data analysis, and prediction in the social, biological, and physical sciences, engineering, and business. Stan interfaces with the most popular data analysis languages (R, Python, shell, MATLAB, Julia, Stata) and runs on all majo
RとRubyによるデータ解析入門
人気の高いオープンソースのツール、RとRubyを使い、生データを処理し、シミュレーションし、仮説を立て、統計的手法を用いて検証する、というデータ解析の基本の理解を促します。基本が学べるだけでなく、自分のメールボックスや自分の心臓の鼓動など身近な題材を対象としており、データサイエンスの醍醐味を味わうことができる一冊です。日本語版ではさまざまな統計分析手法についての入門となる章を追加。この本で使っている統計の基礎も学べる構成になっています。プログラマ視点で書かれた本書は、ビッグデータを活用するためのスキルを身に付ける必要に迫られた多くの開発者にとっても貴重な情報源となるでしょう。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すで
wrathematics
I am very happy to introduce a new set of packages that has just hit the CRAN. We are calling it the Programming with Big Data in R Project, or pbdR for short (or as I like to jokingly refer to it, ‘pretty bad for dyslexics’). You can find out more about the pbdR project at http://r-pbd.org/ The packages are a natural programming framework that are, from the user’s point of view, a very simple ext
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、
第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 - ＠IT
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
Hadley Wickhamのggplot2ビデオ講義 | wrong, rogue and log
ggplot2は既にRをそれなりに使っている人の標準グラフィックツールになった感がある。そのggplot2や驚愕のマルチベクターパッケージplyrのクリエイターで今はRice大学にいるHadley Wickhamのデータビジュアライゼーションのビデオ講義である。ムッチャ分かりやすい。 Hadley Wickham's Data Visualization using ggplot2 short course. http://blip.tv/file/3362248 なるほどね。今ならこういうビデオがあるからggplot2のマニュアルと首っ引きにならなくていいんだね。 マテリアルとデータ・コードは以下にある。 http://had.co.nz/vanderbilt-vis/ ggplot2はこれからの時代のデータビジュアライゼーションの文法とも言うべき体系を持っているので、コードを書いていて
PRML revenge #2 - White scenery @showyou, hatena
なんかSlideshare埋め込めないので資料のリンク置いておきます。 http://www.slideshare.net/showyou/plot-beta-dist-4353237 本日発表予定のデモLTの内容です。R使えば1分でベータ分布とか書けます。pythonでももうちょい時間かかりますが同じように書けます。超初心者向け。 細かい感想。今回の重要なポイントって、個々の関数より「どういったモデルを定義して」「どういう尤度関数を定義して」「どういう共役事前分布を使う」かによる気がする。例えば自然発生？っぽいモデルにして混合ガウス分布を尤度関数、共役事前分布にガウス-ガンマ分布を使うとか、1 of Kのモデルとして多項分布を尤度関数にして共役事前分布にDirichlet(ディリクレ)分布使うとか(この辺適当)。下巻やっててとにかく共役事前分布とかDirichlet分布とか飽きるほど聞い
kmuto’s blog
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ggplotはただの綺麗系graphics libraryではない - yasuhisa's blog
id:nozmaことかつどんさんに教えてもらいながらggplotを勉強して、Tsukuba.R#6の発表資料をせこせこと作っています(遅)。ggplotは何も考えずに使っていると「ディフォルトが綺麗な感じのパッケージなんだなー」みたいな印象で終わってしまいそうですが、ggplotの真の力はそこではありません。たぶんポイントは2つあると思います。 plotに関して統一的な取り扱いをできるようにしたことplot系の関数は引数が多くなりがちです。「ええっと、あれをやるためのオプションは…」とhelpを引いた回数数しれず。それでも分からずhttp://bm2.genes.nig.ac.jp/RGM2/index.phpを見にいった回数も(ry。「ええい、あのplotを一発でできるような関数はないのか!!」というのをまとめたのがlatticeパッケージでしょう(たぶん)。しかし、このlatticeパ
Springer "User R" series | wrong, rogue and log
Springerの"User R"シリーズが20冊を超えて、益々充実している。当初はRにおけるデータの取り扱い方法だとかグラフィックの表示方法、そしてベイジアン推定などの統計テクニックなどを記述する入門書ばかりだったが、最近は専門分野にRを導入する本が多くてとても好ましく思う。 http://www.springer.com/series/6991 例えば系統学でRを使う方法を示してくれるものもある。 Analysis of Phylogenetics and Evolution with R (Use R) http://www.amazon.com/dp/0387329145 形態計測学においてRを利用する手引きをしてくれるものもある。 Morphometrics with R (Use R) http://www.amazon.com/dp/038777789X/ 遺伝系の研究に必要
emobile の料金プランを比較してみる - ドレッシングのような
明日28日から emobile の新しい料金プラン「スーパーライトデータプラン」がスタートするようですね．私は現在，ライトデータプランに契約していて，今月末まで無料キャンペーンの対象になっています．emobile は，プランの変更は自由にできるのでユーザフレンドリーです．しかし，料金プラン間の差がよく分かりにくいですよね．emobile のサイトの説明を読んでも直感的ではありません．こういうのはグラフ化して比較すべきでしょう． ということで，R を使ってグラフを描いてみました． (追記:2008-03-28 02:29) otsune さんがコメントでウィンドウのスナップショットを撮る方法を教えてくれたので，画像を更新しました．otsune さんありがとうございます． こうしてみると，各プランの違いが一目瞭然ですね．新しいスーパーライトデータプランは，20MB も通信しないうちにデータプラ
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Tokyo.R#29で発表しました | White scenery @showyou
RStudio won't start under Mac OS X / Problems / Discussion Area - RStudio Support
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