ggplot An implementation of the grammar of graphics in R. Check out the documentation for ggplot2 - the next generation ggplot is an implementation of the grammar of graphics in R. It combines the advantages of both base and lattice graphics: conditioning and shared axes are handled automatically, while maintaining the ability to build up a plot step by step from multiple data sources. It also
- a first draft Version 0.8, February 2005 Henrik Bengtsson Division for Mathematical Statistics, Centre for Mathematical Sciences, Lund University, Sweden. Email: hb@maths.lth.se Adapted with kind permission from Java Programming Style Guidelines v3.0 by Geotechnical Software Services http://geosoft.no/javastyle.html. Please note that these guidelines are ours and not the R-develop
D. Hiebeler, Matlab / R Reference 1 MATLAB R / R Reference June 24, 2014 David Hiebeler Dept. of Mathematics and Statistics University of Maine Orono, ME 04469-5752 http://www.math.umaine.edu/~hiebeler I wrote the first version of this reference during Spring 2007, as I learned R while teaching my Modeling & Simulation course at the University of Maine. The course covers population and epidemiolog
R is a high-level programming language used primarily for statistical computing and graphics. The goal of the R Programming Style Guide is to make our R code easier to read, share, and verify. The rules below were designed in collaboration with the entire R user community at Google. Summary: R Style Rules File Names: end in .R Identifiers: variable.name, FunctionName, kConstantName Line Length: ma
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですREvolutionR(マルチコア対応IntelMKL版R) http://www.revolution-computing.com/ BenchMark1 http://www.revolution-computing.com/products/r-performance.php BenchMark2 http://www.revolution-computing.com/products/benchmarks.php RBenchMarks? http://r.research.att.com/benchmarks ATLAS ftp://ftp.u-aizu.ac.jp/pub/lang/R/CRAN/bin/windows/contrib/ATLAS/ GotoBLAS(マ
◇宣伝!— 三中信宏『みなか先生といっしょに 統計学の王国を歩いてみよう:情報の海と推論の山を越える翼をアナタに!』 2015年6月5日刊行,羊土社,東京,191 pp., 本体価格2,300円, ISBN:978-4-7581-2058-6 → 目次|版元ページ|コンパニオンサイト ◇連載〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉 羊土社から発行されている雑誌『実験医学』2014年2月号から隔月連載された〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉記事のオンライン版です. → オンライン連載トップページ 第1回 データ解析の第一歩は計算ではない(2014年2月号, pp. 442-447) 第2回 データの位置とばらつきを可視化しよう(2014年4月号, pp. 935-940) 第3回 データのふるまいをモデル化する(2014年6月号, pp. 1427-1433) 第4回 パラメトリック統計学への登り道〔1〕:ば
連鎖不平衡係数などの値を格納した、正方行列型の以下のようなテキストファイル、"hoge.txt"を作ったとする。 Rのimage()関数で、これをグレースケールで表したいとする。84段階表示なら HOGE<-read.table(file="hoge.txt") HOGEmatrix<-as.matrix(HOGE) q<-84 image(1:nrow(HOGEmatrix),1:ncol(HOGEmatrix),HOGEmatrix,col=gray((q:0)/q))色をつけるなら、rgbを使って、 redcolor<-rgb(red=1,(q:0)/q,(q:0)/q, names=paste("red",0:q,sep="."))とすると、q=84=256/3なので、以下のように、"#xxyyzz"のxx部分が赤のff=256(16進数で、0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,
●刊行の趣旨 データサイエンスは,理論だけではなく,実際のデータを操作・解析・マイニングを行わなければならない。そのためには,基礎理論を理解し,その理論に基づいてツールを用いて実現しなければならない。そのツールとして近年フリーであるRが急速に普及している。Rには,すでに数千のフリーパッケージが公開されている。また,Rに関する訳書・和書は20冊を超えているが,初級レベルのものがほとんどである。また,データサイエンスは,理工系だけではなく,非理工系や多くの専門分野で用いるようになっている。非理数系の人の中には,数理的な基礎が弱く,直接厳密な数理理論からデータサイエンスに入門するのが困難である方がほとんどである。そのような方々にとっては,実践的に入門を行い,数理理論を徐々に理解するのも一つの方法である。数理に強い方,弱い方などに関係なく幅広く,長く利用できる本を提供することが本シリーズを企画す
数値化できることは数値化したほうがよい。-ホグネス このページでは、フリーの統計ソフトR(アール)を使って共焦点顕微鏡の画像データ(Zeiss社のlsm形式)を解析する。 Rは、無料、高機能、プログラミングが容易、プラットフォームフリー、日本語のドキュメントが豊富、などの利点をもつ(詳しくはここ)。 Rで画像解析を行うと、画像の読み込みから統計処理・グラフの出力までを自動化できて便利である。 FRAPデータの解析、分子の軸索内局在の解析、小胞輸送の解析、拡散障壁のシミュレーションについて記録する。 必要に迫られたプログラミング初心者の備忘録。 Image gallery 2.1 lsmはバイナリ 2.2 lsmの仕様書 2.3 image directoryとは 2.4 directory entryとは 2.5 画像のピクセルデータ 2.6 lsm特有
The Sweave Homepage What is Sweave? Sweave is a tool that allows to embed the R code for complete data analyses in latex documents. The purpose is to create dynamic reports, which can be updated automatically if data or analysis change. Instead of inserting a prefabricated graph or table into the report, the master document contains the R code necessary to obtain it. When run through R, all data a
Rのお部屋(あーるのおへや) [R言語] 統計用言語(あるいは環境)のR(R言語)に関するサイトです 最近、R(R言語)以外のことも増えてきたけど、気にしない コメントが書き込めるブログを開設 → 別館 ↓↓お問い合わせはこちらまで↓↓ メニュー R備忘録 - 記事一覧 状態空間モデリング - 記事一覧 donlp2の出力を読み解く - 記事一覧 テキスト・マイニング関連 その他のメモ - 記事一覧 R(R言語)関連記事 一覧 提案:0 / 着手:0 / 完了:67 / リリース済:0 / 保留:2 / 却下:0 / 合計:69 カテゴリ 優先度 状態 投稿者 サマリ
Welcome! The R Graph Gallery aims to present several different graphics fully created with the programming environment R [http://www.r-project.org]. Graphs are gathered in a MySQL database and browsable thanks to PHP. We hope that this gallery will provide many benefits, including: Discover new graphics that are suited to specific situations Highlight the poweRful graphical abilities of R Sh
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です核関数を用いた平滑化 Nadaraya-Watson による核関数を用いた回帰平滑化を行う。 ksmooth(x, y, kernel = c("box", "normal"), bandwidth = 0.5, range.x = range(x), n.points = max(100, length(x)), x.points) ↑ 散布図平滑化 LOWESS 平滑化による計算を実行する。 lowess89 は平滑結果の座標である x と y を成分に持つリストを 返す。平滑結果は lines() 関数で元の散布図プロットに描き加えることができる。 lowess(x, y = NULL, f = 2/3, iter=3, delta = 0.01 * diff(range(xy$x[o
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