RとPythonの連携 – Momentum
概要 ・PythonとRを連携させることで、PythonからRのコードを実行させる ・統計的な分析はRに、データのハンドリングなどはPythonに任せるのが現時点での最適解か ・この記事はR Advent Calendar 2014(https://atnd.org/events/58648)の12/10用の記事です モチベーション 専らRやPythonはトレーディング戦略のシミュレーションに用いているわけですが、たまには統計的な分析結果をもとにトレードする戦略などを考える時もあります。 シミュレーションの本体はPythonで構築しているので、自ずとPythonで統計分析モジュールも構築する必要があるのですが、これがなかなかかゆいところに手が届かない。 (scikit-learn?知らない子ですね。) やはり餅は餅屋ということで、統計分析はRに任せたい。 というか今まで培ってきたRのノウハ
【超訳】pipeR の使い方 #rstatsj - Qiita
この文章は、pipeR 0.5 README を適当に翻訳したものです。 https://github.com/renkun-ken/pipeR/tree/0.5 pipeR の最新バージョン(v0.6)の翻訳は下記にあります。 https://github.com/renkun-ken/pipeR/blob/master/README.ja.md pipeR は、パイプ演算子(%>>%)およびパイプ関数(Pipe())を提供する R パッケージです。 シンタックスとして、 関数の最初の引数にパイプ 表現式中のドット(.)にパイプ ラムダ式でパイプ 副作用ありパイプ 代入ありパイプ をサポートしています。 これらのシンタックスは、パイプラインの可読性を上げるためにデザインされています。 インストール CRAN からインストール(v0.4-2)：
Rでスポーツデータ解析がしたい: データを作るのって大変ですね - 300億円欲しい
はじめに R advent calendar 2014, 12月3日担当分です. Rのコードは出てきません. 野球のデータで遊びたい 私は普段, メジャーリーグのデータで遊んでいます. というのも, 整形されたメジャーリーグの詳細なデータが簡単に取得できるからです. 半年前に作ったスライドで申し訳ないのですが, こんな感じです. Rで野球データ解析がしたい ( pitchRxを使う ) from Takuma Hatano Rで野球データ解析がしたい ( pitchRxを使う ) pitchFxは, メジャーリーグの投球に関するデータ(を集めるシステム)です. RでpitchRxパッケージを使うと簡単に取得できます. 他にも, メジャーリーグのデータは簡単に取得できます. retrosheetという団体がデータをまとめてくれているので, ダウンロードして整形してcsvを出力してくれるスクリ
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実践！WebマーケターのためのR入門一覧
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
とっつきにくいけど実はエクセル以上に賢いヤツ フリー統計解析ソフトウェア「R」を触ってみよう【R入門講座】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
統計解析ソフト「R」で取り組む回帰分析
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回、オープンソースの統計解析ソフト「R」の簡単な使い方を説明しました。今回は、実際にRにあるデータセットを使い、回帰分析に取り組み、その結果をどのように使っていくかを説明したいと思います。 回帰分析とは 回帰分析とは、「目的変数」と「説明変数」間の関係を表す式を統計的な手法によって推計する分析のことです。 目的変数とは予測の対象とする「量」のことであり、説明変数は目的変数を説明、つまり物事の原因を表すのに使う変数です。この2つの変数にどんな関係があるのか、例えば天候という変数は、売り上げにどう影響するかを数式で表すために回帰分析を使います。 今回の記事についての回帰分析は特に断りがない場合、すべて線形回帰分析、つまり「直線をモデル」に
Python と R で連携する - Qiita
R と Python の連携を考える 最近 R による基本的なデータプロッティングやファイル入出力の方法について説明しました。 データ分析の言語としては Python ですべてをやろうという傾向があるようですが、やはり過去の膨大な R による資産は魅力的でそう簡単に切り捨てられるものではありません。 よくあるケースとしては、部分的なデータ解析については R を流用したいが、全体的なプログラミングは Python で書きたいというシーンでしょう。また、プロッティングだけ R でおこないたいという場合もあるでしょう。こんなとき Python と R で連携できれば問題が一気に解決して便利です。 Python から R を利用するライブラリ PypeR かつては RPy2 というライブラリが使われていたようですが、最近使われており主流なのは PypeR です。 PypeR のインストール インス
Rの興隆が科学にオープンソースをもたらす
How The Rise Of The "R" Computer Language Is Bringing Open Source To Science ⚙ Co.Labs ⚙ code + community 予算削減と科学ソフトウェアコストの上昇のおかげで、オープン科学信者は、科学界にオープンソースを持ち込むことに成功しつつある。あまり知られていない言語、Rも貢献している。 Rとは自由な、オープンソースの統計解析ソフトウェアである。MATLABのような民間に所有されている数値計算ソフトウェアや、SASのような統計ツールは、歴史的に、研究所には必要なツールであった。Microsoft Officeがオフィスに必要なように。しかし、ソフトウェアの爆発的なコスト上昇と、研究費の削減により、科学者はRを使いはじめるようになった。 現在、日々増えつつある多数の研究社がR開発コミュニティに参加し、
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．
はじめての「R」
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431Read less
Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
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
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