snowfallパッケージを使って、並列処理をやってみた - My Life as a Mock Quant
並列計算用のsnowパッケージをより簡単に使えるようにしたパッケージで、結構前からあったっぽい。私はたまたま最近R-bloggersに上がった記事を見て知りました。このパッケージを使うとsfApply（snowfall Applyの略っぽい）等の関数を用いる事でR言語に元々ある関数でいうapply関数等を並列に実行してくれる。 パッケージはいつものように install.packages("snowfall") でインストール。 以下簡単なサンプル library (snowfall) #クラスタの初期化(cpusはコア数） sfInit(parallel = TRUE, cpus = 4) #並列計算可能かチェック if( sfParallel() ){ cat("並列計算可能です。", sfCpus(), "ノードで計算します.\n" ) }else{ cat("並列計算されません。.
R の関数 optim の使い方
問：R で非線形最小二乗法を行う nls 関数の初期値はどのようにして探せばいいですか。 Excel などで（もちろん R ででも），初期値をいろいろ変えてあてはめ曲線がどのように変化するか，試行錯誤するのも基本的に必要でしょう。しかし，ある程度もっともらしい初期値が見つかったら，さらによい初期値を探すには，optim という関数があります。具体例を挙げて説明しましょう。 例： 表 1 のような x，y の測定値に対して，y = α / { 1 + β exp(-γx) } + δ という関数をあてはめ，パラメータ，α，β，γ，δを求める。 表 1. 二変数データ x y 0 98 5 97 10 96 15 94 20 92 25 84 30 78 35 73 40 61 45 53 50 43 55 37 60 30 65 28 70 24 75 22 80 21 85 20 90 2
データセット一覧 : DoDStat@d
DoDStat@d データ指向統計データベース Data oriented Database of Statistics based on Analysis Scenario/Story
異常検知（変化点検出）のパッケージを作ってみた - yokkunsの日記
時系列的な振る舞いの変化点を検出するためのパッケージを作ってみました。 CRAN: http://cran.r-project.org/web/packages/ChangeAnomalyDetection/ github: https://github.com/yokkuns/r-AnomalyDetection Usage changeAnomalyDetection(x, term = 30, smooth.n = 7, order = c(1, 0, 0), ...) x 時系列の数値ベクトル term 学習期間 smooth.n 移動平均の期間 order arima関数に渡すorder ... arima関数に渡すその他パラメータ 実行例 パッケージ読み込み library(ChangeAnomalyDetection) library(RFinanceYJ) library(
機械学習（caret package） - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
今回はcaretパッケージの調査です。 機械学習、予測全般のモデル作成とかモデルの評価が入っているパッケージのようです。 多くの関数があるので、調査したものから並べていきます。 varImp 予測モデルを作ったときの、変数の重要度を計算する。 次のプログラムでは、花びらの長さなどの4変数を用いて、あやめの種類をk-近傍法で予測した場合に、どの変数が重要なのかを種類別に計算したもの。 #------irisデータで変数の重要度を計算 data(iris) TrainData <- iris[,1:4] TrainClasses <- iris[,5] knnFit <- train(TrainData, TrainClasses, "knn") knnImp <- varImp(knnFit) dotPlot(knnImp) 最後のdotplotで図を描いてくれるのですが、見づらいので自作プ
ggplot2 の自分用メモ集を作ろう - Triad sou.
プロットの作製 基本プロットを作る Geoms Aesthetics 違う種類のグラフを重ねる 参照線の追加 グループ分け 層別プロット スケールと軸 Scales 軸ラベルやタイトルの変更 軸の表示範囲を変更する 軸の左右の余白を削除する 軸表示の修飾 日時の軸スケール 軸区切り値の変更 軸スケールの変更 (変数変換) プロットのソート (離散型変数の水準をソートしてプロット) 座標系の反転：横向き箱ひげ図 極座標への変換：円グラフ 座標系のアスペクト比の指定 色セットの変更 ggplot2 のデフォルト色セットの定義 任意の色セットの利用 凡例 凡例位置の変更 凡例ラベルの変更 凡例の一部を削除する テーマ (グラフ背景・グリッドの色, マージン, フォント) Themes 定義済み theme の適用と編集 theme 要素と theme() の併用時の注意点 フォント変更 保存 g
Shinyで5分でできる株価チャートウェブアプリ - はやしのブログ Rev.3
RにもWeb化の波が来てますね。 RStudio, IncがリリースしたShinyはRのみでサーバーも他言語も必要とせずウェブアプリを作成できる画期的なパッケージです。 Introducing Shiny: Easy web applications in R - rstudio.com/shiny/ #rstats #rstudio #shiny— RStudioさん (@rstudioapp) 11月 8, 2012 概要はバタデ先生にお任せするとして，簡単なアプリを作ってみました。 ウェブアプリのスクリプトは，2つのファイルに分けて作成します。 1つめは，ui.Rという名前で作成します。 2つめは，server.Rという名前で作成します。 これらを1つのフォルダに保存します。ここではstockというフォルダを作って，そこに保存することにします。保存したら，Rを立ち上げ，stockのあ
Shinyを使って、RだけでWebアプリケーション - ixixixixixixi
Shinyを使うと、Rだけで分析Webアプリケーションが作れる. http://www.rstudio.com/shiny/ サーバ側の処理も、ブラウザのuiも、Javascript/HTML/CSSを書かずとも、Rで書ける. Shinyのインストールは、Rのコンソールで、 options(repos=c(RStudio='http://rstudio.org/_packages', getOption('repos'))) install.packages('shiny') をするだけ。 Shinyアプリの最小構成は、以下のようになる. ~/shinyapp |-- ui.R (ブラウザ側の処理) |-- server.R (サーバ側の処理) .Rの2つを実装する必要がある. 例えばこんな感じになる.(tutorialの例より) ui.R library(shiny) # ランダムな分布
Shiny
Here is a Shiny app Shiny apps are easy to write. Let users interact with your data and your analysis, all with R or Python: R Python library(shiny) library(bslib) library(dplyr) library(ggplot2) library(ggExtra) penguins_csv <- "https://raw.githubusercontent.com/jcheng5/simplepenguins.R/main/penguins.csv" df <- readr::read_csv(penguins_csv) # Find subset of columns that are suitable for scatter p
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