RでYahoo!の日本語解析APIを使うパッケージを作ってみました - yokkunsの日記
Rでテキストマイニングをする場合、RMecabや、RCaBoChaがあるんですが、事前にMecabやCaBoChaをインストールする必要があり、これから始める人にはちょっと敷居が高いところがあるかと思います。 RMeCabとRCaBoCha - yokkunsの日記 RCaBoChaの64bit版が公開されたので試してみた - yokkunsの日記 もっと気軽にRだけで動かしてみるものがあっても良いかなと思い、Yahoo! Japanが提供しているテキスト解析APIを使うパッケージを作成してみました。CRANにコミット済みです。 CRAN - Package YjdnJlp 以下の機能をサポートしています。 形態素解析 係り受け解析 キーフレーズ抽出 インストールと読み込み > install.packages("YjdnJlp") > library(YjdnJlp) 要求されたパッケー
R言語プログラミング： データ結合 - hamadakoichi blog
統計解析・データマイニング言語である R言語のデータ結合をソースコードを用い紹介する。記載しているソースは、R Console上や EclipseでR-Scriptとして、そのまま実行可能である。 R Consoleでの実行例 (Rのインストール・環境設定はこちら) EclipseでのR-Scriptとしての実行例 (RをEclipseで実行するための方法はこちら) R のデータの結合 RにはVector, Data.Frame, Matrix を 結合する関数がよいされている。 行(row)方向に結合する関数として rbind、列(column)方向に結合する関数として cbindがある。 ソースコード ma<-matrix(1:6,2,3) # 1-6の2×3行列 ma # maの表示 mb<-matrix(7:12,2,3) # 7-12の 2×3行列 mb # mbの表示 mc
bnlearnの続き - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
Rでベイジアンネットの第二弾。 bnlearnでは基本的に条件付回帰を行っているので、その回帰係数もbn.fit関数で出力できます。 その回帰係数を、グラフに無理やり出力させるとこうなります。 親ノードは説明変数がないので、単純に平均値になってます。 これくらいの出力はパッケージに組み込まれてたら親切だったのになぁ（あとnnetみたいに矢印の太さが係数に比例するとか）。 igraphパッケージもパスを描くのに向いてそうなので、そのうちこっちも調べてみます。 コードはこちら（前半は以前のせた記事と同じコード。後半から係数を描いてます。）↓ library(bnlearn) norm <- rnorm(4000) Data <- matrix(norm, nrow=1000, ncol=4, byrow=T) colnames(Data) <- c("Height", "BMI", "SBP"
bnlearnでベイジアンネットワーク - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ
パッケージ bnlearn のホームページとCRAN ベイジアンネットワークの概要 データがある 要素をAcyclic directed graph状にして、一番よい形を見つけ、その形の辺に適当な値を見出す bnlearnでなぞる データはdata.frame。こんな風にして、関係のあるデータを作ってやってもよい。 Ns<-10000 A<-rpois(Ns,10) B<-rpois(Ns,10) C<-rpois(Ns,10) D<-rpois(Ns,10) E<-rpois(Ns,10) B[1:(4*Ns/5)]<-A[1:(4*Ns/5)] C[1:(3*Ns/5)]<-A[1:(3*Ns/5)] D[1:(2*Ns/5)]<-A[1:(2*Ns/5)] E[1:(1*Ns/5)]<-A[1:(1*Ns/5)] d<-as.data.frame(cbind(A,B,C,D,E))
データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
推定を作ってから約２ヶ月経ってからのコロナ陽性者数の推測結果、以下になりました。 第５波までの傾向だったらもう収束しているはずですが、収束しておらず、１日6,000〜7,000人くらいで停滞している感じです。これくらいの陽性者数が底になっている印象。恐らく、これからは今までと違う動きをすると思われるので、また違う推測モデルが必要かも。 2/6に、↓の記事で東京都のコロナ陽性者数に正規関数を当てはめて推移を予測しました。1ヶ月ほど経ったので、その予測の評価をしてみました。 iisssseeiiii.hatenablog.com 評価した結果は次の図のようになりました。 オレンジ線が実際の陽性者数で、青破線が2/6までのデータを使ったモデルで推測した値です。モデルを作ってから少し陽性者数が増加し、推測ではもっと増えると計算されてましたが、そこまで増えませんでした。ただ、その後の減り方は緩やかだ
[連載]フリーソフトによるデータ解析・マイニング第61回 統計的テキスト解析(6)～語のネットワーク分析～
[連載] フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第61回 統計的テキスト解析(6)～語のネットワーク分析～ 1．ネットワーク分析とは ネットワーク分析は、社会学や通信ネットワークなどの分野で多く用いられている。数学のグラフ(Graph)理論に基礎を置いている。したがって、分野によってはグラフ分析とも呼ぶ。ネットワークは、頂点(V: Vertex)と辺(E: Edge)を基本構成要素とする。頂点を「点」「ノード」、辺を「線」とも呼ぶ。ネットワークは、線で点と点の関係を示す。線が方向性を持つグラフを有向グラフ(Directed Graph)、線が方向性を持たないグラフを無向グラフ(Undirected Graph)と呼ぶ。図１に、有向グラフと無向グラフの例を示す。
生態学データ解析 - 統数研ベイズ講習 2009
統数研の公開講座，R と WinBUGS に関してかなり初歩的なところを説明する予定です 90 分 + 60 分なので階層ベイズモデルの基礎と WinBUGS の動かしかただけを説明する予定です 統数研の案内: http://www.ism.ac.jp/lectures/kouza.html http://www.ism.ac.jp/lectures/20p.html [もくじ] 概要 久保担当部分 (2 時間目と 3 時間目) 2. ベイジアンモデリングとMCMC (11:00-12:30) 3. R と WinBUGS の使い方 (13:30-14:30) BUGS code の解説 概要 講座のタイトル及び英訳 マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎と実践 Markov Chain Monte Carlo : Basics and Examples 講座のレベル 中級 日程及び講義時間数
Bayes - Wiki
Bayes ベイズ法に関連するプログラム等。 最終更新時間：2009年12月11日 13時23分28秒 ベイズ法について パッケージソフト BUGS RのMCMCpackパッケージ パッケージソフトは使わない BUGSコード 実例：株価の変化率の t 分布への当てはめ 1. Normal Linear Model 2. Heteroscedastic Regression 3. Regression with Autocorrelated Errors 4. CES Production Function 5. Probit Model 6 Tobit Model 7. Truncated Normal 8. Ordered Probit 9. Poisson Regression 10. Heterogeneous Poisson Regression 11. Right Censore
ちょっとしたRのこと
クリップボードとのやりとり クリップボードを経由すれば，他のソフト（例えば Excel や SPSS）との間で簡単にデータを移すことができる。 いちいちオプションを打つのが面倒なので，クリップボードへの読み書きが簡単にできる関数を用意してみる。 （Windows用。Mac は手元にないのでわかりません。） クリップボードから読み取ってデータフレームをつくる関数 read.cb <- function(header=TRUE, ...) utils::read.table(file="clipboard", header=header, ...) クリップボードにデータフレームを書き込む関数 write.cb <- function(data, sep="\t", header=TRUE, row.names=FALSE, col.names=ifelse(header && row.nam
RjpWiki - RjpWiki
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 † どなたでも自由にページを追加・編集できます． (初めて投稿・既存記事への追加・修正を行なう方はこのページ末の注意*1を御覧下さい) ページへのファイル添付については、画像ファイルのみパスワードなしで可能としてあります(ページ上部「画像添付」より)。その他のファイルの添付はパスワードを入力することで可能です(ページ上部「ファイル添付」より)。現在のパスワードは, Rでの round(qt(0.2,df=8),3) の実行結果です。 スパム書き込みに対処するため、書き込み系の処理に対してパスワードを設けました。ユーザ名の欄には，Rで round(qt(0.2,df=8),3) を実行
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．
JIN'S PAGE - R
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
統計処理ソフト R 入門 講習会資料
講習会の目的 本講習会は， R についての自習の基盤をつくることを目指します。 たとえ初心者向けの数時間の入門講習でなく１年間の毎週の演習授業であっても，R に関してすべてを説明するのは不可能だと思われます。 R の世界は，縦にはそこそこ深く，横には果てが見えないほど広いです。 CRAN に登録されている R のパッケージは 1000 を超えました。 よって，受講者の幅も広いことですし，受講者各自にとってぴったりな統計解析の実用的な解説をするのはあきらめて， 各自が必要に応じて情報を探し，見つけたものを難なく活用できるようになること，を目標にしました。 ここに自分の求めている分析手法や作図法などの答えがあるとは期待しないで下さい。それは帰ってからのあなたの楽しい仕事です。 R の利用と R 言語 R の根幹は R 言語のインタプリタであり，ユーザはR言語を駆使することでRを操作します。 S
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