Rを用いた時系列解析
Abstract 本稿では，パッケージソフトのひとつであるRを用いた時系列解析について説明する．時系列解析の中でもFFT（高速フーリエ変換）及びAR（自己回帰）モデルを用いた周波数解析手法を取り上げる． 生体信号計測により得られるデータは，生体に起こる現象の時間的な変化を連続的に観測した時系列データである．こうして得られた時系列データに対し，特徴量抽出やより高度な解析を行うには統計的手法を用いることが望まれる．そこで，本稿ではフリーソフトウェア「R」を用いた時系列解析について説明する．Rはフリーソフトウェアであり，Rを用いることで高度な統計解析を行うことができる．また，Rにインストールされていない新しい分析手法（e.g. fastICA）などもパッケージを組み込むことで拡張が可能となる．Rはインタプリタ型のプログラム言語で記述される[1] ．本稿ではR及びRstudioがインストールされて
R におけるハイパフォーマンスコンピューティング手法
. . R † ‡ † ‡ COM-ONE 2011 1 24 1 / 63 1 2 3 4 5 2 / 63 R R R On memory 3 / 63 CRAN Task View: High-Performance and Parallel Computing with R (Dirk Eddelbuettel ) (Explicit parallelism) *,** (Implicit parallelism) *,**,*** (Grid computing) (Random numbers) *,** (Resource managers and batch schedulers) ** (Applications) * GPU (GPUs) (Large memory and out-of-memory data) * (Easier interfaces for Com
R で大規模データを処理する - 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2009-11-24 Ｑ＆Ａ (初級者コース)/11 REvolutionRは連邦の新型か 2009-11-22 Ｑ＆Ａ (中級者コース) 日本語化掲示板 2009-11-21 トップ頁へのコメント RMySQL R本リスト 2009-11-20 R史 GoogleEarthとR vrmlgen(３次元データ可視化用の作図、チャート及びグラフを VRML 形式で作成) パッケージ中のオブジェクト一覧 pdf device patch R でエンタメ 2009-11-17 Rで共分散構造分析・構造方程式モデル RecentDeleted 他のパッケージとの比較 2009-11-16 R掲示板 2009-11-14 ＲでＧＩＳ リンク集 2009-11-13 R running on mobil
RのffとbigmemoryとRevoScaleRとを比較してみた
3. サイバー系 自己紹介 和田 計也（@wdkz） 静岡県袋井市出身 サイバー系企業でデータマイニングエンジニア職 創立記念日が3月18日 社長の出身地が福井県鯖江市 前職はバイオベンチャー バイオマーカ探索してた 学生時代は枯草菌の研究 2011/11/26 2
ff: Memory-Efficient Storage of Large Data on Disk and Fast Access Functions
Package ‘ff’ January 12, 2024 Version 4.0.12 Date 2024-01-10 Title Memory-Efficient Storage of Large Data on Disk and Fast Access Functions Author Daniel Adler [aut], Christian Gläser [aut], Oleg Nenadic [aut], Jens Oehlschlägel [aut, cre], Martijn Schuemie [aut], Walter Zucchini [aut] Maintainer Jens Oehlschlägel <Jens.Oehlschlaegel@truecluster.com> Depends R (>= 2.10.1), bit (>= 4.0.0), utils Su
Using Sparse Matrices in R
Introduction I’ve recently been working with a couple of large, extremely sparse data sets in R. This has pushed me to spend some time trying to master the CRAN packages that support sparse matrices. This post describes three of them: the Matrix, slam and glmnet packages. The first two packages provide data storage classes for sparse matrices, while the last package can perform GLM analyses on dat
rCharts
Interactive Charts from R using rCharts require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') View the Project on GitHub ramnathv/rCharts Download ZIP File Download TAR Ball Fork On GitHub rCharts is an R package to create, customize and publish interactive javascript visualizations from R using a familiar lattice style plotting interface. Installation You can install rCharts from github using t
Rで数理計画 - 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Rで数理計画 (例題など、どんどん付け足してください。) ここでは、Rの関数を利用した数理計画問題の解法を説明します。 Rでも既存の関数を利用して、制約条件付き最適化問題を解くことができます。
Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き 11. データファイルの順次処理：ファイル名のいろいろな決め方 まずは前の章の復習です．いくつものデータファイルを読んで処理する場合の基本的な 流れは， for (...）{ # ファイルごとの繰り返し ファイル名を設定する． ファイルの内容を読み込む． 読み込んだデータを使ってなんらかの処理をする． } とうものでした．前の章では，読み込むデータファイルの名前を プログラム中に書き並べるという素朴な方法をためしてみました． この章では，ほかの方法を紹介します． ファイル名を規則的に生成する ファイル名が規則的についているなら，プログラムのなかで生成することができます． こういうプログラムが書きやすいように，データファイルを作る段階からファイル名に 工夫をしておくとよいでしょう． プログラム中でのファイル名生成には， sprintf が活
Yaleで、遊んで学ぶ日々。 R: 無理矢理pythonと連携しても、そこそこ速い
[PR]上記の広告は3ヶ月以上新規記事投稿のないブログに表示されています。新しい記事を書く事で広告が消えます。 以前、RをCと連携させることで、特にループ処理の速度を改善させることができることを書いた（記事へのリンク）。しかし、やっぱりCは難しい。さらに、RからCへ渡すことのできる引数の型に制限があるなど、書き方の工夫もそれなりに手強い。 そこで、手っ取り早くループ処理の速度を改善する方法として、pythonと連携させてはどうかと考え、やってみた。pythonとの連携については特別なメソッドが用意されているというわけではない。以下の手順で、強引に連携させる。 1. 特定の計算を行うpythonのスクリプトを書き、結果はファイルに出力させる。 2. Rにおいて、system() 関数を使ってそのpythonスクリプトを走らせ、結果をファイルから読み取る。 system() 関数は、外部プログ
RでJSONデータを処理する (rjson) - DiaryException
最近は様々なWebサービスがJSON形式のデータを提供している。これはJSONが軽量の書式で、JavaScriptを使ったWebサービスが普及しているから、JSONデータを流通させることでサービス間の連携を容易にするためだと考えられる。 そこで、ある程度のデータを集計するためにはJSONデータを上手く処理出来る必要がある。そして、僕はデータマイニングツールにRを使っている。RでJSONデータを処理するためにはどうするか。 Googleで検索して、rjsonというライブラリを見つけた。RオブジェクトとJSONデータを相互変換出来るようだ。 Rで処理するデータ例として、Google Elevation APIから取得した標高データを用いた。標高データは {位置 (緯度, 経度), 標高}の組から成る。試しに、北海道 (43.0 (北緯), 141.4 (東経))から沖縄 (26.2 (北緯),
R meets MongoDB - 元データ分析の会社で働いていた人の四方山話
最近、割と大きめなデータをRで扱う際に、どのようなソリューションがいいか色々と考えています。 ここでのソリューションは並列計算云々という観点ではなく、大きめのデータから必要なデータをさっくりと用意して、解析フェーズに簡単に入っていくために、という観点です。 1つは有名すぎるbigmemoryというソリューションがあって、これは今後浸透していくんだろうなぁとは思いつつ、bigmemoryではデータ型がbig.matrixという特殊なものになってしまうので、既存のMatrixやdata.frameを使ったパッケージの関数が使えなくなってしまう*1という点が微妙だなぁと思っています。 そんな時に、Twitterのtimellineを眺めていたら、MongoDBのR driverができたとかいうtweetを見かけました。 MongoDBはかなり柔軟に色々できますし、何より今アツいトピックの１つです
R seminar on igraph
5. Network Science Data-Driven Scienceの一種 統計解析・数理モデル 大量のデータを「知識」にする。 19世紀頃から社会学の一分野として認識されてい た。 Social network analysis Weak tieやStructural holeと富の関係など 最近ではSNS解析・サービスで利用 2000年頃から生物学で「精力的」に応用され始め る。 データが利用可能になったことにより 6. 参考文献 Barabási A-L, Oltvai ZN (2004) Network biology: understanding the cell’s functional organization. Nat Rev Genet 5: 101–113. Barabási A-L, Gulbahce N, Losc
Hadoop streamingを利用してRでMapReduce - 元データ分析の会社で働いていた人の四方山話
動機 MapReduceをJava以外の言語で使えると楽なので、調べて試してみました。 色々と調べてみた 良くまとまっていて面白かったです。 Rの並列化の現状について : wrong, rogue and log RHIPE(R and Hadoop Integrated Processing Environment) RHIPE: R and Hadoop Integrated Processing Environment Hadoop streamingを使ってRでMapReduce R言語で MapReduce −Hadoop Streaming− - hamadakoichi blog https://www.rmetrics.org/files/Meielisalp2009/Presentations/Theussl1.pdf というわけで、今回はどんぴしゃのHadoop str
「plyrパッケージで君も前処理スタ☆」改め「plyrパッケージ徹底入門」
14. 何はともあれ可視化しておく 14 Ozone50 100 150 0 50 100 150 Cor : 0.348 5: 0.243 6: 0.718 7: 0.429 8: 0.53 9: 0.18 Cor : -0.612 5: -0.451 6: 0.357 7: -0.667 8: -0.74 9: -0.61 Cor : 0.699 5: 0.613 6: 0.668 7: 0.723 8: 0.605 9: 0.828 Solar.R100 200 300 0 100 200 300 Cor : -0.127 5: -0.217 6: 0.612 7: -0.234 8: -0.188 9: -0.0939 Cor : 0.294 5: 0.482 6: 0.647 7: 0.331 8: 0.457 9: 0.123 Wind10 15 20 5 10 15 20 C
小標本問題と t検定 - ほくそ笑む
統計を学び始めると「t検定」というのが最初のほうで出てくると思います。 t検定は、20世紀前半に活躍した統計学者、ウィリアム・ゴセットによって「小標本問題」というのを解決するために考案されました。 小標本問題とは、正規分布の平均値の検定に正規分布を用いると、サンプルサイズが小さい場合にαエラーを過小評価してしまうという問題です。 今日はこの小標本問題とそれを解決する t検定について R によるシミュレーションを使って説明してみたいと思います。 正規分布の平均値の検定 確率変数 が正規分布に従うとき、その平均値もまた、正規分布に従います。 数式で書くと、 となります。（分散が されていることに注意） なので、正規分布の平均値の検定には正規分布を使用すれば良いように思われます。 これを R でシミュレートしてみましょう。 # 正規分布を使用して平均値が 0 と等しいかの p値を求める norm
How to use animation packages in R(Japanese)
2. 自己紹介 @sleipnir002 •Tokyo.Rでパターン認識の発表をシリーズで やっています。 •職業：ITコンサル 自主規制 •データマイニングのIT業界への普及と促進の ために活動しています。 •ガイア好きです。 •好きなAKB48のメンバーはこじはるです。 4. パッケージ概要 Rのプロットを結合して、アニメーション形式で出力するパッケージ 1. Rから複数のアニメーションフォーマットへの エクスポートをサポート →自分の望む形式に変換して、ホームページやレポート に埋め込みができる！ 2. 統計教育用のサンプルアニメーションを含む →統計の勉強になる！ これからは動画で可視化の時代！！ 5. animationを使って動画を作成してみよう！ library(animation) Package animation ani.options(outdir="/var/XXX
seekR - 統計分析ソフトウェア R のための検索エンジン
統計分析ソフトウェア R のための検索エンジンです。R 言語に関する内容に特化した検索結果を表示します。
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R: Kullback-Leibler Divergence