見えないRの関数のソースコードを読む - cucumber flesh
要約 lookupパッケージで標準の関数定義ソースコードの出力機能を改善する 総称関数や.C(), .Internal()などの関数で呼び出されるコードも出力 prettycodeパッケージで関数定義のハイライトを有効にする prettycodeはRの起動時に読み込み、lookupは適宜、名前空間を指定してlookup::lookup()で実行、という運用にした ソースコードの閲覧機能の向上とハイライト機能 最近ちょくちょく、Rのソースコードの読み方が変わっていくんではないかなと思っています。読み方というか出力方法というか。 百聞は一見に如かず。次の画像をご覧ください。この画像には通常のRでのソースコード出力と異なる点が2箇所あります。 この画像はターミナル上で起動したRで、head()のソースコードを表示している場面です。何かお気づきになられるでしょうか。手元にRを実行できる環境がある方
デバッグ | R 実行時のエラーをデバッグするには debug 関数や traceback 関数などを利用する
browser コードの中に browser 関数を書き入れることで、それが実行されたときに、browser が書かれている行で実行が一時停止される。この時、変数の内容を確認したり、様々なテスト演算を行ったりすることができる。 func <- function(x) { x <- x + 2 y <- x * x z <- NULL browser() # ここで一時停止 a <- x + y b <- x - y c <- a + b return(c) } func 関数を実行すると、browser の行で実行が一時停止される。一時停止された状態で、n を入力することで 1 行後に進むことができる。 func(10) #' #' Called from: func(10) #' #'Browse[1]> ls() # 現在で使える変数 #'[1] "x" "y" "z" #' #'Br
10/15 今週末の摂取カロリー - もずくの勉強日記
恐ろしい量な気がする． 10/12, 10/13 スライド作成だけ． 10/14 今回はセミナーでRLmodelの尤度計算を試みている．RLは計算負荷が非常に大きいため，ネットワークデータを小さくしないと扱えないらしい（今後の研究のために，どういうことかちゃんと調べたほうがよさそう）．特にRは扱えるデータ量が小さいので注意しないといけない． 現段階でのエラーは二つ． １ Error in while (dL > 0.01) { : missing value where TRUE/FALSE needed dr < 0.1（前段階との尤度比の差．これが小さくなるということは収束しているということ）の結果がT or Fで出ていない． → もしかしたら値が収束していない（発散している）？ [発散する原因で考えられること] ①発散するかどうかは「モデルの規模，パラメタの大きさ，…」で変わってくる
［R］データフレームから条件に一致するレコード（値、行番号）を抽出する - Golden State
[ ]を使用して条件式により指定をすると、抽出した値を抽出することができる。この場合、戻り値の形式はデータフレーム。[ ]を使用するときの条件式で正規表現を使用したい場合はgrep関数を併用する必要がある。 データフレームから、あるフィールドが特定の値のもの（複数含む）の行番号を得たいときがある。このような場合は、grep関数にデータフレームの列名を指定することで行番号をベクトル形式で得ることができる。 以下、動作例。 > # サンプルのデータフレームを作成 > no <- c(10, 20, 30, 50) > name <- c("ABC", "BCD", "CDD", "EFG") > dtf <- data.frame(no, name) > # nameが"BCD"のレコードを抽出 > dtf[name == "BCD", ] no name 2 20 BCD > # grep
Rで文字列を日付時刻型に変換する
日付時刻と観測値が対応付いたデータってありますよね。例えば、原子力規制委員会が公開している放射線モニタリング情報だと下記のようなCSV形式で、測定時刻と測定値が対応付いています。 V5, V6 2014/12/26 23:50, 0.033 2014/12/26 23:40, 0.034 2014/12/26 23:30, 0.033 ................, ..... こういうデータを見ると、V5を横軸、V6を縦軸にして時系列グラフを描きたくなりますよね。でも、V5が文字列型で読み込まれていると、そのままplotのx軸に指定してもうまくいきません。 日付や時刻を表現する型に変換してやる必要があります。 上記のような書式（日付がスラッシュ、時刻がコロン）ならば、POSIXlt関数に引数で渡すだけで、簡単に変換することができます。 > as.POSIXlt("2014/12/26
卒業論文のためのR入門
Chapter 1 はじめに この文書は、卒業論文を書くためのRの使い方をできるだけコンパクトにまとめたものです。 読者は立命館大学総合心理学部森ゼミの学生をピンポイントに想定しています。 Rを用いた演習として「心理学データ解析法」の履修を推奨していますが、履修していなくてもわかるように構成しています。 卒業論文自体はWordで作成する想定で、Rで得られた結果をWordに貼り付ける（簡便な）方法を説明します。 一般的なRの入門文書としても参照できます。 説明の都合上、厳密さよりわかりやすさを重視した記述が多々あります。ご了承ください。 1.1 この文書で学ぶこと 具体的には、以下の項目を学習します。 R, RStudioをインストールし、基本的な操作ができるようになる データをRStudioにインポートする インポートしたデータを分析可能な形に前処理する 記述統計を整理する データを可視化
Rコード最適化のコツと実例集 - RjpWiki
この tips (集)では R コードの最適化のコツと、実際例を紹介したいと思います。もちろん何が最適かは(実行時間という絶対的基準があるものの)多分に主観的要素が入る余地(実行環境にも依存するかもしれません)がありますが。 私見によれば、個別の問題に特有な工夫を別にしても、R で高速なコードを書く比較的小数のコツがあるような気がします。 R はインタプリタ言語ですから、C 等に比べれば実行速度は原理的に格段に遅くなります。しかし、実は R にはそうした欠点を補うための工夫がなされています。例えば (1) 時間のかかる計算を内部的に C や FORTRAN サブルーチンを呼び出して高速化する(数値計算関係の関数のほとんどが該当します)、 (2) 関数のベクトル化。R の関数のほとんどは引数としてベクトル(特別なベクトルとしての行列、配列を含む)をとることができ、返り値も対応するベクトルにな
Rで現在のディレクトリ確認と変更 - Qiita
getwd()は、現在Rが作業しているディレクトリの場所を教えてくれるコマンドです。現在、私は"/Users"というディレクトリ（フォルダ）で作業しています。ということを意味しています。つまり、このフォルダに読み込みたいデータを入れておけば、後で紹介するコマンドで読み込むことができます。 しかしながら、こんな上の階層（ルート"/"に近い）ディレクトリではあまり作業したくないですよね。きっと専用のフォルダを作成している方がやりやすいので、そのディレクトリに作業ディレクトリを変更する手続きをします。 ##R本体でのディレクトリ変更方法 (Mac) 「その他 ＞ 作業ディレクトリの変更」 で任意の場所を指定 (Win) 「ファイル ＞ ディレクトリ変更？」 で任意の場所を指定 ※今はMacで実行しているのでWinの設定画面は不明瞭。ただしWinのR画面の方がわかりやすい。 ##RStudioでの
プログラマーのためのR言語入門 - Qiita
なにやらR言語界隈が盛り上がってるそうで。 こちらのIEEE SPECTRUMが発表している2015年の人気言語ランキングではついに6位にまで登ってきています。 この流れにのってR言語を始める人も多いと思いますので、ポイントをまとめておくメモです。 統計とか機械学習とかの内容ではなくプログラム言語としての部分ですのでご注意を。また、１からしっかりではなく、他の言語と違っているところ中心です。 追記： やっと続編も書けました。 プログラマーのためのR言語入門 その２ ～分析・表示編～ ざっくりとどんな言語？ 統計の機能が盛りだくさんのスクリプト言語です。 似ている言語は？と聞かれるとPythonと答えています。 環境 以下をインストールします。 R言語 RStudio RStudioはR用のIDEです。R言語単体のインストールでも簡易なエディタはついてきますが、何かと便利なRStudioがお
Rで計量時系列分析：AR, MA, ARMA, ARIMAモデル, 予測 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事では計量時系列分析とは何ぞや？みたいなところをやりましたので、今回はいろはのイともいえるARIMAまわりから始めていこうと思います。 ということで改めて、使用テキストはいつものこちらです。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ {forecast}をインストールして展開して下さい。Rそのものの初心者向け説明はここでは全面的に割愛するので、適宜何かしらの初心者向け説明をご参照あれ。 今回のモデルで目指すもの 前回の記事では、要は「自己相関が大事よー」という話を何度もしました。ということは、時系列モデリング
データの不備を統計的に見抜く (Gelman's Secret Weapon) - ほくそ笑む
リクルートの高柳さん、Yahooの簑田さんと共同で翻訳した本が出版されます。 「みんなのR」(原題：R for Everyone)です。 みんなのR -データ分析と統計解析の新しい教科書- 作者: Jared P. Lander,Tokyo.R（協力）,高柳慎一,牧山幸史,簑田高志出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/06/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (7件) を見る この本は、統計言語 R のインストール・基本的な使い方から始まり、統計解析の基礎からちょっと高度な話題まで、幅広く取り扱っています。 特徴としては、 RStudio の使用を推奨 グラフィクスはすべて ggplot2 を使用 plyr, data.table, stringr といった、モダンな便利パッケージを使用*1 説明に使用されるデータはすべて Web からダウンロード可能 R
A/B テストで施策の効果を検証！エンジニアのための R 入門 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows
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https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/200713843-Debugging-R-code-with-the-RStudio-IDE
R言語で線形モデルによる回帰分析 | AVILEN AI Trend
Rの変数をローカル環境からグローバル環境に割り当てる
［R］文字列を日付に簡単に変換する - Golden State
Rで大量のデータファイルをまとめて読み込む方法 - Qiita
Rにおける代入演算子"<-"と"="の違い - Qiita
http://user.keio.ac.jp/~nagakura/R/R_markov_regime.pdf
Amazon.co.jp: Rとトレード ――確率と統計のガイドブック (ウイザードブックシリーズVol.231): ハリー・ゲオルガコプロス (著), 長尾慎太郎 (監修), 山下恵美子 (翻訳): 本
