統計解析とグラフィックスのための言語・環境である「R言語」の概要、インストール方法、初歩的な使い方を広く・浅く解説した資料です。 2023年4月時点でのRの~~最新バージョン~~R-4.2.3を対象としています。 スライド中で実行するRスクリプトを置いているGitHubリポジトリ: https://github.com/uribo/cue2022aw_r104 ウェブブラウザ上でRを動かす環境: https://mybinder.org/v2/gh/uribo/cue2022aw_r104/main?urlpath=rstudio
時系列のアプローチ 単系列 ざっと見る 定常性の確認 ARIMA/SARIMAモデルをあてはめる 複数系列の関係→VAR（ベクトル自己回帰）モデル その他の変数がある（時系列＋回帰）→状態空間モデル （単なるラグ変数回帰→目的変数自体の時系列性が反映されない） ライブラリ{forecast}を使う 以下、データはy.tsとする 時系列のデータ形式 時系列データにはいくつかの形式がある。 ts: Rの基本の時系列オブジェクト。ほとんどの時系列ライブラリはこの形式の時系列データを扱う xts: データフレームとtsの間に位置づけられる、時系列データを便利に扱えるようにした形式 zoo: データフレームとxtsの間の形式 われわれが一般的に扱うデータ形式はデータフレームで、時系列データも元はCSVやデータベースなどからデータフレームの形式で与えられることが多い。たとえば日付を表す列と値の列がそれ
Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) のプライバシー強化メール (.pem) ファイルを PuTTY Private Key (.ppk) ファイルに変換したいと思っています。または、.ppk ファイルを.pem ファイルに変換したいと思っています。 簡単な説明 PuTTY は Amazon EC2 が生成するプライベートキーフォーマット (.pem) をネイティブにサポートしていません。PuTTY を使用してインスタンスに接続する前に、プライベートキーを.ppk ファイルに変換する必要があります。この変換には PuTTYgen ツールを使用してください。 解決策 Windows - PuTTYgen をインストール ほとんどの Windows オペレーティングシステムには PuTTY がインストールされています。システムが対応していない場合は
[R] [stan] bayesplot を使ったモンテカルロ法の実践ガイド - ill-identified diary
図1: Monte-Carlo, from Neugebauer (2018) イントロダクション モンテカルロ法とは どこを見て収束を確認するか トレースプロット GR統計量 を確認する. 多重連鎖はいくつ必要か 自己相関関数 (ACF, コレログラム) 有効サンプルサイズ 事後診断ツール bayesplot こういう時どうすればいい? GR統計量の値が大きい アルゴリズムを変える 有効サンプルサイズ の値が小さい 低速混合 間引き そもそもプログラムが間違っている場合 まとめ 参考文献 イントロダクションこの投稿は, 第78回R勉強会@東京（#TokyoR） - connpass での LT の内容を加筆修正したものである. 以下は当時のスライドである. bayesplot を使ったモンテカルロ法の実践ガイド from 智志 片桐 以前, Tokyo.R かどこかの懇親会で, マルコフ
![[R] [stan] bayesplot を使ったモンテカルロ法の実践ガイド - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2cc30662fe4559806b1689e8ea8d5e1b5c720b95/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20190613%2F20190613000506.jpg)
A prediction can be explained by assuming that each feature value of the instance is a “player” in a game where the prediction is the payout. Shapley values – a method from coalitional game theory – tells us how to fairly distribute the “payout” among the features. 9.5.1 General Idea Assume the following scenario: You have trained a machine learning model to predict apartment prices. For a certain
ggplot2入門 [応用編]
はじめに 修正履歴 2020/12/30: 公開 誤字・脱字は随時修正しております。 以下の内容は現在執筆中の内容の一部となります。 Song Jaehyun・矢内勇生『私たちのR: ベストプラクティスの探求』(E-book) 「可視化 [応用]」章を抜粋したものであり、今後のアップデートは『私たちのRで行います。 ここをお読みになる前に、まず、dplyr入門 (新版)とggplot2入門 [理論編]、ggplot2入門 [基礎編]を一読して下さい。 したがって、いきなりオブジェクト、関数、引数といった馴染みのない概念が出てきます。これらの概念に馴染みのない方は、予め「Rプログラミング入門の入門」の前半をご一読ください。 応用編の内容 理論編と基礎編では{ggplot2}の概念と5つの代表的なグラフ（棒、ヒストグラム、箱ひげ図、散布図、折れ線）の作り方について説明しました。本章では軸の調整
マフティー構文単語 652件 マフティーコウブン 1.8千文字の記事 76 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要はちみー冬優子マフティー構文関連動画関連項目掲示板マフティー構文とは、いきなりマフティーらが乱入して主題歌「閃光」が流れるネットミームである。 概要 ガウマン「やってみせろよ、マフティー！」 ハサウェイ「何とでもなるはずだ！」 レーン「ガンダムだと！？」 鳴らない言葉をもう一度描いて 主題歌：[Alexandros]「閃光」 「機動戦士ガンダム 閃光のハサウェイ」の予告PV2にて使用される一連の台詞が元ネタ。 元のPV用映像は、本来別々のタイミングで話されている台詞が上記のように構成されており、そのまま主題歌「閃光」をバックにガンダム同士が対峙する映像が流れる・・・というもの。 この構文自体は後述の「はちみー冬優子マフティー構文」の派生ネタなのだが、閃光のハサウェイ公開1ヶ月
![マフティー構文とは (マフティーコウブンとは) [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5bd1fac8d544d19340796767c18bdf23d7d3493d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Fimg%2Fog_b.jpg)
当記事によれば、2018年の東京都への女性の転入超過数は4.8万人となり、男性の転入超過数3.4万人を大きく上回っているとのことだ。転入超過数の男女の差は近年、大きくなっている。 経済学では、都市に人が集まる傾向をソーティングと呼ぶ。都市に人や企業が集まることで、集積の経済の正の外部性が働く。集積の経済は生産性を向上させ、労働者の賃金を上昇させることにもつながる。 都市部の課題として、少子化対策や待機児童の解消などがあるだろう。一方、地方の課題として、高学歴の女性が働くための職場を作ることなども考えられる。 都市部と地方では異なる視点で、異なる対策を打ち出していくことも大切だろう。 当文中では、住みたい自治体の人気度と25の指標を用いて、Rを使ったデータ分析を行うこととしたい。 1. Rでデータ分析する自治体、指標等についてまず、自治体*の人気度については、株式会社リクルート住まいカンパニ
第94回Tokyo.Rでトークした際のスライド資料です。
心理統計教育教材
心理統計法のコマシラバス View the Project on GitHub View On GitHub 心理統計教育教材 心理統計教育の授業シラバス（コマシラバス）と授業の教材です。 専修大学人間科学部心理学科では，1 年次に「心理学データ解析基礎」を必修として履修します。2 年次に「心理学データ解析応用」がありますが，こちらは選択科目です。 想定している教育環境等 通年の授業(30 回)で，前期・後期にそれぞれ授業時間内テストを行うために 1 コマ使います。 途中で R/RStudio をつかった実習を含みます。(統計環境は R に限ります) シラバスの設計方針 基礎編 「統計学」ではなく「心理」統計なので，実践的な使い方や心理学における目的，仮定を明確にすることを心がけました。 また，公認心理師対応科目ですので，ここで身につける内容が資格のどの要素に対応しているかわかるようにしま
Microsoftは2019年12月13日（米国時間）、プログラミング言語「R」の最新版「R 3.6.2」について同社のRコミュニティーブログで紹介した。Rは、統計処理と処理結果のグラフィックス表示に向いたオープンソースの言語。併せて次期メジャーバージョン「R 4.0.0」の主な新機能についても触れた。 R 3.6.2は、既存リリースに小規模な改良を加えたマイナーリリース。WindowsやmacOS、Linuxで利用できる。 主な改良点は、ドットチャートに新しいオプションを加えたことや、グラフをスムーズにするためにメディアン法を使用する際に課題となる欠損値の処理を改善したことなどだ。加えて、幾つかのバグを修正し、処理性能を改善した。 一方、R 4.0.0では大きな変更が加わる予定だ。Rは、安定したβ版が公開されてから、2020年2月29日に20周年を迎える。それから間もなく、R 4.0.0
論文のFigはほぼRで描いているのだけど、複雑なデータをコンパクトに見せるためにカラフルな図を作ることが多い。そこでいつも悩むのが「いかに効率よく配色するか」ということだ。カスタムの配色セットを作ってみたり、カラーパレットのパッケージをあれこれ試してみたりしたのだけど、自分なりに今落ち着いているのがkhromaとcirclizeという2つのパッケージなので簡単に紹介したい。 khromaはPaul Tol’s Colour Schemesに準じたカラーパレットを出力できるパッケージだ。このカラースキームの特長として、 カラーユニバーサル モノクロ印刷した際の視認性も考慮 質データ(Qualitative)、2極データ(Diverging)、連続データ(Sequential)のそれぞれに対応した複数のカラーパレットが準備されている という点が挙げられる。自分が知る限りでは、最も綿密な考慮の上
Pythonで実装するベイズ統計モデリング 「RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」はアヒル本よりも手軽にベイズ推定の実装に入門できる書籍です。 アヒル本は統計モデルの座学的章がありますが、こちらはほとんどありません。 まずはやってみよう、というところから入る本です。 また、階層ベイズについての考え方は、アヒル本と合わせて読むことでより理解が深まるかもしれません。 何故Pythonで実装するのか オフィシャルではこちらもRで実装があります。 最近はPythonを使う方が多いので、アヒル本だけでなくこちらもPythonで実装してみました。 コード PythoとPyStanで実装しています。 Github 何かありましたらプルリクエストをいただけると助かります。 点推定だけでなく、ベイズ推定も一般的に広まっていくといいのかな、と個人的に思っています。
ComicVket2 | トップ
世界から10万人以上が参加するバーチャル空間上での同人誌の即売会です。 VR機器はもちろん、PCやスマホからもURLをクリックするだけで簡単に参加が可能です。 開催期間 2021/11/6 10:00 - 11/14 23:00 JST
dplyr::select 関数 select 関数は、与えられた条件に基づいて、特定の列を抽出する関数である。例えば rice データセットから、系統（variety）、処理（fert）、根部乾燥重量（root_dry_mass）、地上部乾燥重量（shoot_dry_mass）の 4 列だけを取り出してサブセットを作成したい場合は、次のようにする。 # d.subset <- d[, c('variety', 'fert', 'root_dry_mass', 'shoot_dry_mass')] d.subset <- d %>% select(variety, fert, root_dry_mass, shoot_dry_mass) head(d.subset) ## # A tibble: 6 x 4 ## variety fert root_dry_mass shoot_dry_m
2020年9月7日現在、GitHub版ではofficer関連の対応がされたようだ。 niszetさん（id:niszet）から、コメントで教えていただいた。 GitHub上のexportパッケージをインストールしてコードを一式流してみたのですが、現時点(2020/Sep/06）では一通りコードが動くことを確認しました。 table2*** 関数の内部で使用している、flextableパッケージ起因の警告が出ていますが、それ以外は期待した動作をしていると思います。 また、broom::tidy(iris3)も警告は出ますが値が表示されるようです。 rglがpngのみサポートしている、は状況変わらずです（rglパッケージ自身がpngのみ対応している） セットアップ パワポにする 描画オブジェクトを Microsoft PowerPointにエクスポート スライドの追加 データフレームをPowe
新型肺炎COVID-19の感染者数の推移をSEIRモデルを使ってrstanでシミュレーションする - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
読んだ。 A Simulation on Potential Secondary Spread of Novel Coronavirus in an Exported Country Using a Stochastic Epidemic SEIR Model. - PubMed - NCBI COI：筆者はこの著者とは直接の関係はないので、純粋に統計解析のツッコミです。 こんなツイーヨを観測した。 A Simulation on Potential Secondary Spread of Novel Coronavirus in an Exported Country Using a Stochastic Epidemic SEIR Model. - PubMed - NCBI https://t.co/P2FQHeJkcX— 岩田健太郎 Kentaro Iwata (@georgebe
本記事では、データ分析の言語として非常によく使われるPythonとRのどっちを使いべきなのか、何が違うのか、という議論をしていきたいと思います。昔Rを使っていて最近はPythonばっかり使っている人間がPythonとRの違いを徹底比較していきますので是非理解してくださいね！ こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です。 元々大学院の研究でRを使っていたのですが、企業に入ってからはPythonを使うことが多くなりました。 やはりアカデミックの場ではRが使われることが多いのですが、実務の場ではより広範な範囲を抑えているPythonを使っているケースが多いです。
日本語プロットの文字化けストレスを低減する - RStudio v1.4とraggパッケージを使う - cucumber flesh
RStudio v1.4とraggパッケージの登場でRStudio上で日本語の作図が面倒な指定不要で行えるようになりました。記事中で紹介する方法をとれば、RStudioのPlotsパネルに出力する図が文字化けしなくなります。RStudioユーザで日本語での作図を行う方にはぜひ知っていてもらいたいtipsです。 すごい！確かにグラフィックデバイスにAGGを指定すれば、ggplot2で日本語表示する際に面倒な ggplot2::theme_*(base_family = ) をしなくても、問題なく日本語が表示される。ハッピー( ^ω^ ) https://t.co/DL1ec5wj9U— Uryu Shinya (@u_ribo) 2021年2月17日 なお、この記事の元ネタは https://www.tidyverse.org/blog/2021/02/modern-text-feature
Robyn
RobynRobyn is an experimental, AI/ML-powered and open sourced Marketing Mix Modeling (MMM) package from Meta Marketing Science. A New Generation of Marketing Mix ModelingOur mission is to democratise modeling knowledge, inspire the industry through innovation, reduce human bias in the modeling process & build a strong open source marketing science community. Automated hyperparameter optimization w
アヒル本とは アヒル本「StanとRでベイズ統計モデリング」、ベイズ界隈では有名な書籍です。 ベイズ推定を実装したい、と思ったときにまず最初に手に取ると良いでしょう。 しかし、ベイズとは何かという点について解説している本ではないため、ベイズの枠組みで事例を積み重ねることで事後分布を更新できるために得られる利点などについて納得ができていない方は、ベイズ自体の基礎的な解説を読んでからチャレンジしたほうが良いと思います。 なぜPythonか 上記本のオフィシャルでは、タイトルどおり実装はRなんですね。 Pythonで実装したい方も多いと思います。 私もその一人でしたので、Python実装をつくりました。 Python実装にあたって Stanのインターフェイスについては、PyStanでRとほぼ変わらない使いごこちを実現できます。 一方で、データ整形についてはPandasを使うので、Rとはかなり異な
はじめに 今回扱うこと、扱わないこと RとRStudioを使ったSQL学習環境の構築 RSQLiteパッケージのインストール 練習用サンプルデータの準備 RStudioでSQLを書く SELECT文を学ぼう サンプルデータについて SELECTとFROM WHEREによる条件付け フィールドの加工 並び替え テーブルの紐づけ 集計する Enjoy! リンク集 ※同じ処理のdplyrでの書き方を追記しました。(2022.01.15.) はじめに この記事は「Rは使っている、もしくは学習中であるが、SQLにはなじみがないデータサイエンティスト志望」の方を主な読者と想定しています。 データサイエンティストに求められるスキルとして、RやPythonによる分析技能と並んで、SQLによるデータ処理技能がよく取り上げられます。 データベースに蓄積された大規模データから、分析に必要なデータをSQLを使って
リポジトリ http://github.com/uribo/190831_fukuokar15
PythonのあれはRでこう書ける
withステートメント (with文) 後片付けのための特殊な構文は私の知る限りRにはなさそうです。 例に挙がっているファイルの読み書きは、たいていはreadrをはじめとするライブラリを使えば良いので、プログラマーが直接ファイルコネクションを操作する機会はあまりないかもしれません。 ちなみに自分でファイルコネクションを扱うときは みたいにしておくと閉じ忘れを防げます。 (追記) with文的なものはwithrが便利 https://t.co/rA3Xs96dKq — Hiroaki Yutani (@yutannihilation) May 26, 2020 withr::with_connection を使えば自動でコネクション閉じてくれますね。Thanks @yutannihilation! 空のシーケンスやコレクションが真理値の偽になる これはそのとおりで、Rではif, whileの
Digital Adoption Platform
WalkMeはユーザーのIT資産の活用・定着化を推進することでデジタルトランスフォーメーション戦略の推進力を最大化します。 プラットフォームを詳しく
はじめに パッケージ シミュレーション1 データ モデル DALEXによる解釈 変数重要度 PDP シミュレーション2 データの作成 DALEXによる解釈 PDP ICE Plot Conditional PDP clusterd ICE Plot まとめ 参考文献 ※この記事をベースにした2020年1月25日に行われた第83回Japan.Rでの発表資料は以下になります。 speakerdeck.com ※この記事で紹介するSHAPを含んだ、機械学習の解釈手法に関する本を書きました！ 機械学習を解釈する技術〜予測力と説明力を両立する実践テクニック 作者:森下 光之助技術評論社Amazon はじめに 本記事では、tidymodelsを用いて機械学習モデルを作成し、それをDALEXを用いて解釈する方法をまとめています。 DALEXは Collection of tools for Visual
Live Free or Dichotomize - Using AWK and R to parse 25tb
Using AWK and R to parse 25tb Nick Strayer Jun 4, 2019 27 min read big data awk data cleaning How to read this post: I sincerely apologize for how long and rambling the following text is. To speed up skimming of it for those who have better things to do with their time, I have started most sections with a “Lesson learned” blurb that boils down the takeaway from the following text into a sentence o
巨大なデータがSQLサーバーにあるときに、Rでどう立ち向かうかマニュアル：dbplyrパッケージを中心として
巨大なデータがSQLサーバーにあるときに、Rでどう立ち向かうかマニュアル：dbplyrパッケージを中心として 遠山 祐太 Last updated: 2021-05-20 1 はじめに このノートでは、SQLサーバーに非常に大きなデータ(例えば観測数が1億以上)が格納されているときに、RStudioを使ってどのように分析を行うかについて解説していきます。想定している環境は以下のとおりです。 手元のPC：ブラウザで以下のRStudio Server RStudio Serverが入っている外部サーバー データが格納されているSQLサーバー SQLサーバーに格納されているデータが非常に大きく、RStudio Serverにデータを落とすことができない、もしくは落としても作業に非常に時間がかかる状況があります。 一つの方法としては、SQLのクエリーを書いて、データを加工・集約した上で、最終的にR
xgboostで小さいカテゴリもちゃんと分類するテクニック「sample weights」 - Qiita
はじめに 今お仕事でカテゴリ分類の予測モデルを構築しています。 例えば、ビールのような多ブランド展開をしているような商品において「今Aブランドを好んで飲んでいる人が、半年後はどのブランドを飲んでいそうか？」ということを当てるようなことをやっています。 で、この予測モデル、ただ単に精度が高ければ良いわけではなく「マイナーなブランドの分類精度もある程度担保してほしい」というビジネス上のオーダーがありました。不均衡データでそのまま分類モデルを作ると、どうしてもメジャーなブランドへの予測確率が高くなるように予測されやすくなるので、それは避けてほしい、ということでした。 手法はあまり複雑なことや色々な手法を試している暇が無いので、コンペでお馴染みのxgboostでやるとして、その際に上記のオーダーを満たすために使っているテクニックとして「sample weights」を使用しています。実際のkagg
R/RStudio入門
Rのスクリプトやファイルなどを編集する場所です。ここで各種ファイルを開き、コードを編集して保存したり、そのコードを実行します。ここでコードを実行すると、その内容がConsoleへ順次送られて実行されます。 通常、ここでRスクリプトファイル(*.R)を作成して、それを実行して作業をしていきます。よって、おそらくは多くの場合ここが一番利用するところとなるでしょう。
WeWorkが狙う「空気を読む」職場作り——室内空気モニターIoT「Awair」が1,000万ドルの資金調達 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
ピックアップ: Awair raises $10M to help customers like WeWork monitor their office environments ニュースサマリ：2019年4月、室内空気データをモニタリングする「Awair」がシリーズBで1,000万ドルの資金調達を行った。同社は2013年にサンフランシスコで創業、累計調達額は2,110万ドル。 温度、湿度だけでなくCO2やPM2.5、騒音度合いなどの空気計測を通じてわかる諸データを収集する。端末価格は199ドル。2015年からコンシューマー市場向けに製品展開を始める。2106年末頃から企業向けにも展開を開始。 企業向けダッシュボード上ではAwairを設置したオフィス各地点の空気データを確認できる。特定箇所からアラートが出た場合、担当者が空調設定をするなどの対応をする導線。 現在WeWorkやAirbnbを
はじめに データ分析の書籍を読んでいるとRで書かれていて解読に困ったことはありませんか。 本コンテンツでは、多くの書籍で使われているtidyverseやggplot2を主に取り扱っています。 このtidyverseやggplot2は、データを加工・可視化する際に処理を順番に記載する直感的な記述法であり、データ分析の非常に強力な手助けになることでしょう。 なお、このコンテンツはPython初学者のためのPandas100本ノックの作成者であるクニえもんさんの承諾の元、似た形式で作成しております。pythonでのデータ分析に興味のある方はこちらも是非ご覧になってください。 tidyverse100本ノックの概要 ・Rファイルに記載された、tidyverseやggplot2に関する設問100問を解いていきます ・「問題のみ版」「問題+解答・解説版」の2種類を用意しています。 問題内容 No. 分
Google ColaboratoryでR言語を使うためには、追加インストールやセッション強制終了などが必要で、毎回数分間かかるという状況でしたが、2月頃にRのカーネルがこっそりと追加されたようで、面倒なハックは不要になりました。その方法についてのメモ。 カーネルを確認まず、Google Colaboratoryにデフォルトでインストールされているカーネルを確認するため、以下を実行します。 !jupyter-kernelspec listkernels/irが表示されれば、Rのカーネルが入っているということ。 2019年4月3日時点で、Swiftも入っているようです。 Rのカーネルに切り替えるカーネルは入っているのにGoogle Colaboratoryのランタイム変更画面に「R」がまだ表示されず、選択できないので、Notebook（.ipynb）ファイルをダウンロードし、テキストエディタ
メリークリスマス🎄 この記事はEngineering Manager Advent Calendar 2020の25日目の記事です！ ついにアドベントカレンダーも最終日となりました。 さて、最後の記事は組織課題の分析方法についてまとめました。 組織課題というものは目に見えなくわかりにくいものです。それを分析するにはどうしたら良いでしょうか。 最初に1つ質問です。皆様の組織はどのように組織課題を集めて分析していますか？ これが課題“だと思う”、という直感的な感覚で課題を見つける人も多いでしょう。しかし、それが本当に課題なのかは定かではありません。私たちはあくまでも自分の認知フレームでしか課題を認識できないからです。 本稿では、組織課題を感覚に頼らず定量的に分析していく手法を紹介します。 組織サーベイやっていますか？ 重要指標 eNPS eNPSを上げるにはどうすればいいか アンケートデータ
こんにちは！ カバー株式会社 人事部 兼 採用広報担当の桑江（くわえ）です。 総勢50名以上のタレントを擁するVTuber事務所「ホロライブプロダクション」を運営しているカバー。社内には、配信アプリの提供からタレントさんのマネジメントまで多岐にわたる業務が存在しています。 今回は制作・収録・配信のうち、制作の中核を担うクリエイティブ制作本部に所属し、各部署（イラスト制作部・CG制作部・制作推進部）で活躍するマネージャー陣に（Mさん、Sさん、Kさん）に日々の業務や苦労している点など、インタビューしてきました！配信を皆さんにお届けする前の、制作現場の雰囲気や、マネージャーならではのお話をお伝えできたらと考えています！ 【インタビュイー紹介】 Mさん：クリエイティブ制作本部 イラスト制作部 マネージャー Sさん：クリエイティブ制作本部 CG制作部 マネージャー Kさん：クリエイティブ制作本部 制
Top 6 Open Source Pretrained Models for Text Classification you should use
Introduction We are standing at the intersection of language and machines. I’m fascinated by this topic. Can a machine write as well as Shakespeare? What if a machine could improve my own writing skills? Could a robot interpret a sarcastic remark? I’m sure you’ve asked these questions before. Natural Language Processing (NLP) also aims to answer these questions, and I must say, there has been grou
追記(2022/12/16) gtsummaryのチートシートが公開されています！壁に貼りましょう！（もうこの記事いらねぇな！） https://twitter.com/statistishdan/status/1572948856421380097?s=20&t=NF7P-cDUZuzJ_inLMiE0ow 追記 (2020/09/17) 実践編：【R】nestしてggplotしてgtsummaryしようの記事を書きました！良ければこちらもご覧下さい！ また、youtubeでも開発者による解説動画が出ているので布教します！ それは突然やってきた ある日、Twitterを見てみると... 私「ん？なんか見たことあるFigだな...」 （引用文献 (http://www.danieldsjoberg.com/gtsummary/index.html) ） 私「！！gtパッケージやんけ！しかも
(5/22追記あり)[雑記] R 4.2.0のリリースでにわかに盛り上がる Base Pipe “|>” とは何なのか? %>%との違いを調べました
Twitterにて@eitsupiさんに 「Base pipeのプレースホルダーを二回以上使用すると、その数だけパイプ以前の処理を繰り返し評価してしまう」という情報をいただきました! この仕様を踏まえると、今後プレースホルダーが二回以上使えるようになる日は来ない可能性があるな🤔と思いました。詳しい内容は「追記」にて追記させていただきました。 こんにちは。大変分かりやすい記事をありがとうございました。 プレースホルダーを二回使えない件ですが、これは意図的と思われます。 ↓の投稿にもあるように、ベースパイプは_の中身をそのまま評価するため、複数回使用すると計算量が何倍にもなるからです。https://t.co/A8Oxi3B4Qn — えいつぴ (@eitsupi) May 21, 2022 はじめに こんにちは! このブログは当初初心者向けのコンテンツを提供する場として始めたのですが、いよ
![(5/22追記あり)[雑記] R 4.2.0のリリースでにわかに盛り上がる Base Pipe “|>” とは何なのか? %>%との違いを調べました](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/11dadcf53a948c66f6387c303805f83f707f3c9d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi0.wp.com%2Fexcel2rlang.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F05%2Ffd0ef023e64effb63589225b32bf1fbd.jpg%3Ffit%3D853%252C480%26ssl%3D1)
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はじめに 結論 解説 サンプルデータ コレポンの実行 指標化残差 コレポンにおける指標化残差の表現 注意！ まとめ さいごに 参考リンク はじめに 松本健太郎さんの「マーケティングリサーチで使われるコレスポンデンス分析について調べてみた」という記事が書かれたころからでしょうか、コレスポンデンス分析（以下、コレポン）の同時布置図に対する否定的な意見をよく目にするようになりました。 松本さんの議論は どの年代で見ても20代の購入量は圧倒的なのです。そのような見方は、数量で見れば違和感を覚えます。 という疑問をきっかけに コレスポンデンス分析は、それぞれ行得点・列得点を算出しているだけで、それらを重ね合わせたに過ぎません。 つまり列要素と行要素との距離は、数理的に定義されず「近い」「似ている」のように解釈できないのです。 というところから コレスポンデンス分析は行・列をごっちゃにして分析しない。
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R言語入門 (R-4.2.3 2023年4月版) / introduction to r
Rで時系列分析の簡単なまとめ – marketechlabo
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9.5 Shapley Values | Interpretable Machine Learning
マフティー構文とは (マフティーコウブンとは) [単語記事] - ニコニコ大百科
Rを使った、住みたい自治体の人気度のデータ分析などについて｜田代弘治（Kouji Tashiro）
Bayesian statistics Tokyo.R#94
統計処理言語「R」の最新版が公開、次期「R 4.0.0」版の主な新機能も明らかに
Rの作図におけるベストな配色の選び方 - yokaのblog
Pythonで実装する「RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」 - Qiita
dplyr | R / dplyr パッケージによるデータ操作と集計
Rで作成した図表を「パワポでくれ」と言われた時の対処法 - 琥珀色呑んだくれ備忘録
【5分で分かる】PythonとRの違いをデータサイエンティストが徹底比較！｜スタビジ
Pythonで実装するアヒル本「StanとRでベイズ統計モデリング」 - Qiita
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tidymodelsで覚えるRでのモデル構築と運用 / tidymodels2020
tidymodelsとDALEXによるtidyで解釈可能な機械学習 - Dropout
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【R】データ要約ガチ勢のためのgtsummaryで表を書こう - Qiita
コレスポンデンス分析の同時布置図は本当に使えないのか？ - bob3’s blog
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