HTML Slidy
HTML Slidy: Slide Shows in HTML and XHTML Dave Raggett, <dsr@w3.org> Hit the space bar or swipe left for next slide Slide Shows in HTML and XHTML You can now create accessible slide shows with ease Works across browsers and is operated like PowerPoint Advance to next slide with mouse click, space bar or swipe left Move forward/backward between slides with Cursor Left, Cursor Right, Pg Up and Pg Dn
rmarkdownパッケージで楽々ドキュメント生成
はじめに シリーズ Useful R 9 「ドキュメント・プレゼンテーション生成」では、 knitrパッケージを使ってRマークダウンファイルをマークダウンファイルやHTMLファイルに変換する方法を解説しています。 2014年以降、RStudio開発チームはrmarkdownという新しいマークダウン処理用のパッケージ開発を進めています。かなりガチで進めています。 ここではrmarkdownパッケージの特徴や使い方を解説します。 rmarkdownパッケージではrender()という関数でドキュメントを生成します。 ですが、大雑把に言うとrender()はknitr::knit()でRマークダウンからマークダウンに変換して、Pandocを使ってマークダウンをHTMLやPDFなどに変換します。ですので、実際にできることは、ピュアknitrとそう変わりはありません。 なおknitrパッケージのkn
R-Source - 50. 高水準作図関数
種々の高水準作図関数を紹介する． 散布図：plot() plot() の詳しい説明は 前々節 を御覧頂きたい．ここでは，plot() への引数の与え方による出力の違いを見てみる． plot(x) ベクトル x の要素が実数ならば，x は時系列データとみなされ，横軸を自然数，縦軸をデータ x 要素とする時系列プロットが描かれる． ベクトル x が時系列データならば，そのまま時系列プロットが描かれる． ベクトル x の要素が複素数ならば，横軸を実数，縦軸を虚部とするプロットが描かれる． x が2列の行列ならば，横軸を一列目，縦軸を2列目とするプロットが描かれる． x が2次元リストならば，その要素を横軸，縦軸としてプロットが描かれる．ただし names() を使ってどちらが x なのか y なのかラベルをつける必要がある．
48. とりあえず plot() - R-Source
とりあえずplot() R で一番良く使われる高水準作図関数が関数 plot() である．最も基本的で機能も多い関数も plot() である．この関数を使って散布図や折れ線グラフなどを描くことが出来る． 例えばデータが入っているベクトル x ，y を点の座標として以下の様に入力する．すると散布図の出力が得られる．プロット範囲は引数 xlim, ylim で決めることが出来る． x <- 1:10 y <- 1:10 # plot(x 軸のデータ, y 軸のデータ, オプション) plot(x, y) # 範囲は自動で決まる(xlim=c(1,10)を指定した場合と同じ) plot(x, y, xlim=c(10,1)) # x 軸の正の向きを左向きにすることも出来る
R-Source
単回帰分析・直線回帰 関数 lm() と predict() を用いて単回帰分析を行うことができる．例えば以下のようなアメリカ桜のデータ trees があったとする． このデータに関して散布図を描いた後，単回帰分析を行う． Girth ： 木の直径（数値，単位はインチ） Height ： 木の高さ(数値，単位はフィート） Volume ： 長さ 1 フィートの立方体に切ったときの重さ plot(Volume ~ Girth, data = trees) # 散布図を描く result <- lm(Volume ~ Girth, data = trees) # 回帰分析を行う abline(result) # 推定回帰直線を描く summary(result) # 分析結果の要約 Call: lm(formula = Volume ~ Girth, data = trees) Residu
グラフの例：リッカート型データ
[追記] R に likert パッケージというものが2016年にできたようです（GitHub: jbryer/likert 参照）。関連：Workflows: Likert Scale Survey はじめに リッカート型データとは，何段階か（たとえば「大反対」「やや反対」「どちらでもない」「やや賛成」「大賛成」）で答えるアンケートの回答数データである。 次は従来型とICT利用型の授業を受けた感想を尋ねた架空のデータである。 最悪 悪い 普通 良い 最高 従来型 4 5 6 3 2 ICT利用型 1 4 3 6 6 これがテキストファイル result.txt に入っているとして，次のようにしてRで読むことができる（保存の場所によってはパス指定が必要。クリップボード経由でも可）。 > data = read.table("result.txt") data とだけ打ち込んでEnterを押
なるほど統計学園高等部 | 箱ひげ図
特徴 箱ひげ図はデータのばらつき具合を示すのに用います。データのばらつきはヒストグラムでもみることができますが、箱ひげ図は異なる複数のデータのばらつきを比較する事ができます。 箱ひげ図は四分位を用いてデータの散らばりを表します。四分位とはデータを昇順に並べて、4等分したものです。小さい値から数えて、総数の1/4番目に当たる値が第1四分位、真ん中に当たる値が第2四分位（=中央値）、3/4番目にあたる値が第3四分位となります。 都道府県別人口10万人当たりの医師の数について、下図で2004年と2006年とを比べると、全体として増加しているものの、最大値の増加が大きいことが見てとれます。 ここで紹介したのは、ひげの両端がそれぞれ最小値、最大値になっている箱ひげ図ですが、中には、上下から10%点をひげの両端として描いている箱ひげ図もあります。 新聞やインターネットで箱ひげ図を見かけたときは、ひげの
Okumura's Blog | Computer and Education
ところが産地が青森県のはずが宮城県になってしまっており，検査機関が横浜検疫所のはずが青森県原子力センターになっている。さらに「流通品」は「と畜場」の間違い。手作業でまとめた際の誤記のようである。この例では検査結果（ND）そのものは正しいが，なかには放射性物質が検出されたのにNDと誤記したケースもあったという（現在は訂正済み）。 さらに，厚労省の担当者に間違いを指摘する手段が電話とファクスしかなく，指摘してもなかなか直らないことがあるようだ。 こういうきれいに罫線を引いた報告書を手作業で作るのではなく，情報技術を活用して，情報発生源で一度入力したら何度も再入力する必要がないシステムが作れないものか。例えば（財）食品流通構造改善促進機構がボランティアで運用している食品の放射能検査データサイトはすばらしい。ここは間違いもメールで指摘するとすぐ直してくれるという。上の例の誤りも訂正されている。 [
グラフの描き方
基本的な考え方 棒グラフは比例尺度の量を表すのに用い，棒の長さ（面積）が量に比例するように描くのが基本。一つだけずば抜けて大きい値があるときに棒の上のほうで省略線を用いることはあるが，下を省略して全体の長さを切り詰めることは好ましくない。例えば気象観測データについては，雨量は比例尺度であるので棒グラフで表してもよいが，気温は（絶対温度でない限り）間隔尺度であり，棒グラフは使えない。 折れ線グラフは，両軸とも間隔尺度以上であるのが基本。0点から始める必要はない。特に時系列データについてよく使われる。 円グラフは全体における割合を表すにはよいが，全体との比較ではなく個々の値どうしの比較には棒グラフがよい。いわゆる3次元（3D）円グラフは，錯覚を利用して特定の部分を大きく見せるためのもので，一般には用いない。 円グラフは複数回答のアンケート結果の図示には絶対に用いない。 色分けして凡例を付けるの
RでExcelのデータを読む方法
今のところXLConnectパッケージが制約や問題点が少ないようである。 openxlsxパッケージについて追記した。xlsxに限ればこれがお薦めである（ただし注意点あり）。 Hadley Wickhamのreadxlパッケージについて書き足した。爆速かつ完璧。 xlsxパッケージ xlsxパッケージはxls/xlsxファイルを読み書きするためのものである。Javaで書かれたApache POIを使っている。インストールはMacでも簡単に行えた（昨今のセキュリティ事情からJavaをアンインストールした人は使えない）。 ワークシートをデータフレームとして読み込む関数は read.xlsx() と read.xlsx2() である。どちらもファイル名とシート番号（1から始まる）を引数とする： data = read.xlsx("test.xls", 1) # または read.xlsx2("t
Rの初歩
Rのインストール R（アール）は統計・データ解析・統計グラフ作成のためのオープンソースソフトです。CRAN（「シーラン」または「クラン」、Comprehensive R Archive Network）のミラーサイト（日本では統数研 https://cran.ism.ac.jp/ など）からダウンロードし、インストールしてください。Windows用、Mac用、Linux用があります。 最近では下図のような RStudio（アール・スタジオ、英語の発音により忠実に書けばアール・ステューディオまたはアール・ストゥーディオ）という統合開発環境（IDE）を介してRを使う人が増えています。Download RStudio Desktop のページからダウンロードしてインストールします。 RStudio。左上ペインがソースエディタ（この図では隠れている）、左下がRコンソール、右上がグローバル環境のオブ
RStudio - 浅井拓也 研究室用ページ
要はＲ言語用のIDE。手持ちのパソコンにＲが入っていなくてもクラウドで動かせるらしい（メリットあんま感じないけど）。コマンドの保管機能等が結構よいらしい。あとサーバーでＲを使用する場合に結構メリットがあるらしい。今のところ私はスタンドアローンでしか使用していないのでこれについてはおいおい検証していこうかと。
Pandoc User’s Guide 日本語版 — 日本Pandocユーザ会
原著バージョン: 2.18 更新日: 2022/04/29 翻訳者（アルファベット順）: becolomochi makotosan niszet Takada Atsushi Tomoki Ishibashi Yuki Fujiwara 概要¶ pandoc [options] [input-file]… 説明¶ Pandocは、あるマークアップ形式から他の形式へ変換する Haskell ライブラリと、そのライブラリを用いたコマンドラインツールです。 Pandoc は、 Markdown 、 HTML 、LaTeX 、 Word docx など、これに限定されない多数のマークアップとワープロ形式の間で変換することができます。入力および出力形式の完全なリストについては、下記 (options below) の --from と --to を参照してください。 Pandoc は PDF 出力
第2回 レポートづくりを加速せよ ～R Markdown環境の導入＆チュートリアル～ | gihyo.jp
前回はレポートづくりのオートメーション化がもたらすメリットについてやや概念的な説明をしました。今回はR Markdown環境を導入し、レポート作成の手順を説明します。実際に簡単なレポートづくりを体験して、R Markdownの威力を味わってください。 また、実務を想定した（とは言っても非常に単純化したものですが）2種類のチュートリアルを用意しましたので、これらのチュートリアルを通してオートメーション化されたレポートづくりを自分の仕事の中でどう活かすか想像してみてください。 なお、本連載記事に関する疑問・質問・コメントなどは著者Twitterアカウント（@kohske）でも受け付けていますのでお気軽にどうぞ。 R Markdown環境の導入 R Markdownを利用するには、 R {rmarkdown}パッケージ pandoc の3つのツールを導入する必要があります。 PDF形式のレポート
第8回（最終回） RStudioでお手軽レポートづくり | gihyo.jp
はじめに これまでの連載ではテキストエディタなどでR Markdownの.Rmdファイルを作成して、生Rのコンソールやバッチでレポート出力するという作業を想定していました。レポート作成がルーチンワークになっていればこれはこれで便利です。しかし、探索的な解析をしながらレポートを作りたいといった場合、Rコード片の記述・評価を行いながら、必要なものをレポートに載せていく、という作業になるため、シンプルで最低限の機能のみを実装した生Rは決して使いやすいものではありません。 ではどうするか。レポート作成環境とRコードの実行環境の共存のために、意識の高い我々は生Rを捨て去り、RStudioを使いましょう。RStudioはRでデータ解析を行うための統合解析環境ともいうべきもので、次のような機能を提供します。 コード記述支援（コード補完・スマートインデント・関数定義へのジャンプ） プロジェクト機能（非常に
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