Rでコーディングスタイルを適用させる方法 - INPUTしたらOUTPUT!
Hadleyの新刊ペラペラ見てたらコーディングスタイルに関する記載があったのでメモしとく。 formatR, lintrパッケージなどがあるようでそれぞれ試してみる。 R Packages 作者: Hadley Wickham出版社/メーカー: Oreilly & Associates Inc発売日: 2015/04/16メディア: ペーパーバックこの商品を含むブログを見る 以前のR勉強会@東京で発表した&された資料も参考までに。 Google's r style guideのすゝめ Lint_tool_with_R formatRパッケージ 結構前からあるパッケージのようだけど存在知らなかった。使用する前に An Introduction to formatR を読めとのこと。 tidy_source() Rスクリプトファイルを読込んでコンソールに整形されたコードを出すみたい。クリップボ
H2O.ai
Note to readers: These documents are applicable to H2O v. 2.8 and prior. If you are using the current version of H2O, (H2O-3), please visit docs.h2o.ai and select "H2O 3.0" for the latest documentation. H2O is for data scientists and application developers who need fast, in-memory scalable machine learning for smarter applications. H2O is an open source parallel processing engine for machine learn
foreach＋doSNOWパッケージを使って、並列処理をやってみた - My Life as a Mock Quant
なんだかweb屋界隈ではHadoopだのMahoutだの象を使うだの使わないだの楽しそうな事をやっていて、私はとてもさみしく、そしてうらやましくもなったわけですが手元にそんな立派な環境なんてないわけで。しかし、そんな私にもマルチコアのパソコンが与えられているのでそれで計算の並列化をやってみた。OSはwindows XP(32bit)。 使うのは統計数理研究所のセミナーでお薦めされていたforeachパッケージ*1。これはRevlution Rの人たちが作っているので今後とも継続的な開発と進化が期待できるとのこと。まずは、doSNOWパッケージも合わせてインストール。 install.packages("foreach") install.packages("doSNOW") foreachパッケージではforループの並列化をしてくれるのですが、処理を並列化させないで書くこともできるのでまず
Rのバージョン3.1.0がリリース｜Colorless Green Ideas
統計処理言語の R のバージョン3.1.0が、2014年4月10日に公開された。この新リリースでの主な変更点について解説する。 バージョン3.1.0のリリース 2014年4月10日、R のバージョン3.1.0がリリースされた。コードネームは Spring Dance（春の踊り）である。バージョン3.0.0がリリースされたのは、2013年4月3日なので、およそ1年を経てマイナーバージョンアップが行われたことになる [1] 。 Rのバージョン3.1.0のコードネームは Spring Dance（春の踊り）である。 [2] バージョン3.1.0での変更点の詳細は、Rアナウンスメーリングリストでのバージョン3.1.0リリースの通知（R 3.1.0 is released、英語）を参照されたい。 バージョン3.1.0での主な変更点 以下で、バージョン3.1.0での変更点のうち、重要だと思われる点をい
Ｒによるカテゴリカルデータの視覚化
パッケージgplotsには分割表のセルの度数を気球の大きさで示す関数balloonplotがある。パッケージgplotsはCRANミラーサイトからダウンロードできる。balloonplotが扱うオブジェクトはtable形式である。気球の形状、色は、それぞれ引数dotchart, dotcolorで指定することができる。気球グラフは周辺度数も表示する。分割表の気球グラフの例を次に示す。データはArthritisを用いることにする。 > library(gplots); > library(vcd);data(Arthritis) > ArtTI <- xtabs(~ Treatment + Improved, data = Arthritis) > balloonplot(t(ArtTI)) #グラフの作成
三角ダイアグラムにおける組成データの信頼領域の描画
はじめに 多項分布による信頼領域 三成分の多項信頼領域 使用例 多変量加法ロジスティック正規分布による信頼領域 三成分の加法ロジスティック正規信頼領域 使用例 はじめに 地質学の分野では，さまざまな組成データを三角ダイアグラムにプロットすることがあります．このとき，その組成データがグラフの中のどの程度の範囲に分布するのかを知りたいことがあります．従来は，この範囲をフリーハンドで描いたり，平均値と標準偏差から計算した六角形の領域を描くことが行われてきました．しかし，これらの描画方法は，恣意的であったり，統計的に不十分であるという問題がありました (Weltje, 2002)． 三成分の組成データに対し，統計的に厳密な信頼領域を描くことはAitchison (1986)（または，Aitchison 2003）やWeltje (2002)によって構築されてきました．ここでは，Weltje (20
Drawing ternary diagrams (ternary plots)
三角ダイアグラムを描く（Drawing ternary diagrams） English 地球科学の分野では2成分のxyグラフに加え，3成分のxyz三角ダイアグラム（三角グラフ）をよく使います．ここでは三角ダイアグラムについての説明とグラフの描き方をまとめています． 三角ダイアグラムとは 三角ダイアグラムは，3成分のデータを三角形のグラフにプロットしたものです．3成分の相対的な割合（組成データ）によって，三角形の中の位置が決まります．プロットされた点から各辺へおろした線の位置が，それぞれの成分の大きさを示しています（図1）．例えば，図中の点Pは，XYZ成分の比が0.2:0.2:0.6になっています． グラフを描くには，3成分 (x, y, z) のデータをX-Y座標で描けるように2成分 (X, Y) に変換します．ここで，三角ダイアグラムは（x, y, z）を左下から反時計回りにプロット
R言語による多変量時系列分析−Dynamic Conditional Correlation GARCH Model - hamadakoichi blog
R言語による多変量時系列分析。 複数グループ・複数項目の時系列データで時系列間の関係性・影響を明らかにする。 以下、実行可能なR言語ソースコードを用い紹介する。 例：複数時系列間の関係性・影響 農家ごとの農地の肥沃度・人の各仕事の労働量・各肥料の投入量の各時系列、および、生産量の時系列から、肥沃度・各労働量・各肥料量が生産量に与える影響を明らかにする。 国ごとの各政策種類への投資額の時系列、および、GDP から、各政策投資がGDPに与える影響を明らかにする 地域ごとの各キャンペーン種類の投入量の各時系列、および、商品売上の時系列から、各地域の各キャンペーンが売上に与える影響を明らかにする。等。 R言語による時系列分析入門 R言語でのAR、ARMA/ARIMA、ARFIMA、ARCH、などの時系列モデルの入門資料（※１年前のTokyo.R 講師資料) http://d.hatena.ne.j
Rでマゼンタ-黒-緑になるバリアフリーなカラーパレットを生成する
バリアフリーなヒートマップを描くために、マゼンタ-黒-緑のカラーパレットが使いたかったのですが、R でどうやって良いのかわからなかったので自作しました。簡単な方法を知っている人がいれば教えてください。 [code] magentablackgreen <- function(n) { r <- c( round( seq.int(236, 0, by=-236/(n-1)) ), rep(0, n) ) g <- c( rep(0, n), round( seq.int(0, 255, by=255/(n-1)) ) ) b <- c( round( seq.int(140,0, by=-140/(n-1)) ), rep(0, n) ) rgb(r, g, b, max=255) } [/code] [code] cols <- magentablackgreen(25) [/code]
Excel上でRを動かすRExcel - もうカツ丼でいいよな
最近Office Professionalを買ったので，近頃はもっぱらOfficeで遊んでいる．Officeはちょっとバグとか多くて難しいから，よく勉強をして早く初心者を脱出したい． で，ここ2〜3日はExcelからRを呼ぶ方法をいろいろ調べていた．やっぱVBAちょっとくらい勉強しないと駄目かなとか思い始めた頃，RExcelというExcelのアドインを見つけた(statconn)．これを使うと結構実用的なレベルでExcelとRを連携させられそう*1． RExcelのインストール まず，rscproxyとrcomの2つのパッケージをRから入れておく．下の二行はRExcelのインストール時にやれっていわれたからやった*2． install.packages("rscproxy") install.packages("rcom") library(rcom) comRegisterRegistr
MT距離ってのがいまいちつかめてない
CRANのNewsletterが更新されていたので、一昨日の帰りの新幹線の中で読んでたら、fingerprintっていうパッケージが追加されてた。 CRAN - Package fingerprint This package contains functions to manipulate binary fingerprints of arbitrary length. A fingerprint is represented by an object of S4 class 'fingerprint' which is internally represented a vector of integers, such that each element represents the position in the fingerprint that is set to 1. The bi
三次元散布図をRで描くのに画期的な新機能がRGLパッケージに加わった - ほくそ笑む
以前、三次元散布図をRで描いてみたという記事で紹介したRGLパッケージに画期的な新機能が加わったので紹介します。 (情報源：R: Interactive 3D WebGL plot of time-space cube with RGL | geolabs) RGLパッケージの良いところは、3次元プロットをマウスドラッグでグリグリ動かせるところなのですが、いざ、ファイル出力しようとすると、静止画か動画でしか保存できず、インタラクティブな3次元プロットをそのままファイルに保存することができないというのが欠点でした。 しかし今回、新機能として、WebGL で動く HTML ファイルとして保存できる機能が付加されたようです。 さっそく試してみましょう。 install.packages("rgl") library("rgl") data(trees) plot3d(trees) writeWe
R におけるハイパフォーマンスコンピューティング手法
. . R † ‡ † ‡ COM-ONE 2011 1 24 1 / 63 1 2 3 4 5 2 / 63 R R R On memory 3 / 63 CRAN Task View: High-Performance and Parallel Computing with R (Dirk Eddelbuettel ) (Explicit parallelism) *,** (Implicit parallelism) *,**,*** (Grid computing) (Random numbers) *,** (Resource managers and batch schedulers) ** (Applications) * GPU (GPUs) (Large memory and out-of-memory data) * (Easier interfaces for Com
Taking R to the Limit, Part II – Large Datasets in R
For Part I, Parallelism in R, click here. Tuesday night I again had the opportunity to present on high performance computing in R, at the Los Angeles R Users’ Group. This was the second part of a two part series called “Taking R to the Limit: High Performance Computing in R.” Part II discussed ways to work with large datasets in R. I also tied in MapReduce into the talk. Unfortunately, there was t
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HardyWeinbergパッケージを使ってみる - ryamada の弟子日記（遺伝学・統計遺伝学のメモ）
統計解析ソフトやRのパッケージによってクロンバックのα信頼性係数が違う？
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Taking R to the Limit, Part I – Parallelization in R