一歩進んだRとの付き合い方 - Qiita
どうも、R歴４年目にしてR初心者勢です。こちらは2015年にRをはじめたい、更に知識を高めたい人に向けた記事と自分の抱負になります。 都度、参考になる本やURLを書いているので詳しくはそちらをご覧ください。 これからRをはじめる、ほとんどR使っていない人向け はじめに: どうしてRなのか よく言われることですが、 オープンソースでの開発 -> どういう機能をもっているか、どのように処理されるかがわかる マルチプラットフォームでの利用 -> 環境を選ばずどこでも同じように作業できるというのは大事 機能拡張（パッケージ、ライブラリ）に優れる -> 必要は発明の母の精神。俺がこういう機能欲しいから作るぜ★ ということを私は挙げます。 海外でもRは人気ですね -> TIOBE Software: Tiobe Index（これからはじめたいプログラミング言語としてRとSwiftへの注目が高まっている
Pythonでのデータ分析初心者がまず見るべき情報源のまとめ - Qiita
データ分析言語としてデータサイエンスの世界での存在を日々増している(と言われる)Python。 Pythonでのデータ分析、特にPandasの使い方についてまとめてみました。 ・Rユーザーの方がPythonを使いたい場合には特に有用だと思います。 ・基本的なデータハンドリングの方法に主眼をおいています。 RユーザーがPandas,Numpyを使う場合の早見表 【Slide Share】Python for R uses Rで使う記法をPythonで再現するにはどうしたらいいかの 比較早見表が列記されており、RでやっていたことをPythonでやろうと 思ったらかなり有用だと思います。 http://www.slideshare.net/ajayohri/python-for-r-users 【Pandas Official】Pandas -comparison with R 上記と同様、Rで
某所における声優統計の評判 - 盆栽日記
あけましておめでとうございます。 某書が話題になっているそうですが、直接確かめる度胸はないので形態素で把握します。 形態素の処理は適当です。 # 参考 https://gist.github.com/r-linux/4958fd92355dbae01c7b library(RMeCab) library(XML) library(dplyr) u <- "http://fox.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1420023769/" dat_freq <- htmlParse(u) %>% xpathSApply('//dd',xmlValue) %>% paste(collapse="。") %>% RMeCabC() %>% unlist %>% data_frame(POS1=names(.), TERM=.) %>% filter (POS1 %in%
参議院の議席の流れをsankey-diagramで可視化する - 盆栽日記
元ネタはこちら http://timelyportfolio.blogspot.jp/2013/07/all-my-roads-lead-back-to-financepimco.html google analyticsでも「ユーザーフロー」に使われているsankey-diagramという可視化手法がある。 http://en.wikipedia.org/wiki/Sankey_diagram で、d3.js関連の可視化をがしがし実装してくれているtimelyportfolioの人がそれも実装していた。 早速試してみる。 library(rCharts) # 事前に↓をzipで落として展開しておく # https://github.com/timelyportfolio/rCharts_d3_sankey # 展開した場所に移動しておく setwd("/hoge/rCharts_d3_s
おそらく最速でRStudio Serverを利用開始する方法
R Advent Calendar 2012 22日目の投稿です。 皆さんはどんな環境でRを使ってますでしょうか。 私は主にデータをグラフ化するときRを利用するので、作成したグラフをすぐに閲覧できるGUIが嬉しいです。 また常にラップトップを持ち歩くのも面倒なので、勤め先からも自宅からも様々な環境からサーバに接続してGUIを利用できるのが望ましいです。 この要件満たすためRStudio ServerをAWSに導入してみようと思います。 AWSを利用するので私がJapan.R#3で紹介した方法(下のスライド) + RStudio Serverのインストールでも使うことはできるはず※1ですが、手間が多いので最速での利用開始とは行きません。(※1.手動でインストールした場合にはログイン後の画面が表示されませんでした。どこが悪いのかよくわからず諦めました。) 最速を目指すために少しズルをして、Go
RStudio (非公式日本語版)
RStudio Server: サーバを設定する 概観 RStudioの設定は2つの設定ファイルに項目を加えることで行います（これらのファイルはデフォルトでは存在しないので独自の設定を加えたければ，これらを作成する必要があることに注意）。 /etc/rstudio/rserver.conf /etc/rstudio/rsession.conf 設定ファイルを編集したら変更した箇所が有効であるか確認する作業を行うべきです。これは以下のコマンドを実行することで行えます。 $ sudo rstudio-server test-config このコマンドはサーバを起動あるいは再起動した時にも自動的に実行されることに注意（これらのコマンドは設定が有効でないと失敗します）。 ネットワークポートとアドレスを変更する 初期インストールを終えるとRStudioは8787ポートでのコネクションを受け入れます。
”R”をサーバー上で使う | 仕事と遊びの境界なき世界
R をサーバーにインストールして、クライアントから利用できるように設定したのは、08/12/6 のこと。特別な設定をしたわけでもなく、単にサーバーにインストールしてショートカットをクライアントマシンに配布しただけのことです。したがって、この記事は「自分自身のメモ書き」として書いている点を、まずご了解ください。 現在管理している実習室・研究室には、サーバーマシンを除き、デスクトップPCが20台、ノートPCが30台あります。当初はこれらのローカルドライブに R をインストールして運用していました。ネットワークが寸断された場合や、種々のアプリケーションを実行しているサーバーマシンの負担が心配であったためです。 しかし、R が頻繁にバージョンアップされること（有り難いことです）・パッケージのメンテナンスが大変であること・サーバーマシンの台数に若干の余裕が生まれたことなどから、サーバー上に R を置
R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
scratch-R: interface: customizing
起動のカスタマイズ Rは起動時にまずC:\Program Files\R\R-2.12.1\etcディレクトリにある (バージョン2.12.1の場合) Rprofile.siteを参照する。その後作業ディレクトリ内で.Rprofileというファイルを参照する。 Rprofile.siteはインストール時に生成されるが、.Rprofileというファイルは最初は存在しないので、自分で作業ディレクトリに作らなくてはならない。 これらのファイルをテキストエディタなどで書き換えれば、起動時に実行させたい作業 (常につかうパッケージや関数群を読み込む等) を指定できる。 Rprofile.siteはRを使うときに常に実行させたいこと (例えば私ならpsychパッケージの読み込み) を指定する。.Rprofileは特定の作業ごとに必要なこと (例えばこの分析をしている作業スペースはlme4パッケージが必
Rで統計: *.Rソースファイルの読み込みと実行 – source()関数
これまでの例は数行のコマンドでしたのでプロンプトに直接を打っていましたが、何十行というロジックをプロンプトに順々に打っていくのは非効率です。今回は、予め外部のテキストファイルにソースコードを書き、そのファイルをプロンプトから呼び出す手順を次の例で示します。 以下のソースコードを拡張子Rのテキストファイルで保存し、プロンプトから読み込んで実行してみましょう。 test.R batting2007 <- c(193, 204, 172, 177, 175, 155, 122, 118, 120, 139) print(batting2007) このテキストファイルを作業ディレクトリにおきます。なお、作業ディレクトリの設定方法はこちらをご覧ください。→作業ディレクトリの設定と確認 - setwd()、getwd()関数 プロンプト > source("test.R") [1] 193 204 1
R-Source
mydouble <- function(x) 2*x mydouble <- function(x) { return( 2*x ) # 上と同じ関数定義 } mydouble(2) [1] 4 新しい演算子の定義 新しい演算子を定義することも出来る．以下では R には用意されていないインクリメント演算子 %+=% ，%-=% を定義している．以下に示した通り，新しく作成した演算子を定義する場合は演算子を ”” で囲まなければならない． "%+=%" <- function(x, y) x <<- x + y "%-=%" <- function(x, y) x <<- x - y x <- 1; (x %+=% 2) [1] 3 (x %-=% 3) [1] 0 関数の返す値（返り値） R では手続きも関数もそれぞれ「関数」と呼ぶのだが，本来の関数として用いるのならば返す値を明示的に指
統計解析ツールRとMySQLを連携させる
RとMySQLの連携 まず、Rを起動させてDBIとRMySQLのパッケージをインストールさせます。 $ sudo R R version 2.15.2 (2012-10-26) -- "Trick or Treat" Copyright (C) 2012 The R Foundation for Statistical Computing ISBN 3-900051-07-0 Platform: x86_64-suse-linux-gnu (64-bit) Rは、自由なソフトウェアであり、「完全に無保証」です。 一定の条件に従えば、自由にこれを再配布することができます。 配布条件の詳細に関しては、'license()'あるいは'licence()'と入力してください。 Rは多くの貢献者による共同プロジェクトです。 詳しくは'contributors()'と入力してください。 また、RやRの
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