rubyから統計解析ソフトRを使うためのrrx
rubyから統計解析ソフトRを使うためのrrx ［2014.11.09 rrx ver 1.1を掲載しました。］ 最終更新日： 2014/01/05 パッケージ： rrx105.zip 当パッケージは rrx ver 1.05 です。ver 1.04からの修正点については、後の方に掲げてあります。 パッケージは 2013.12.11 にアップロード。2014.01.05 は 対応分析の例・その１と対応分析の例・その２を掲載。 rubyから統計解析ソフトRを利用するためのruby用ライブラリ rrx を作りました。 MS-Windows用のrrxwin.rbの他に、linuxなどで使えるrrx.rbもあります。ただし、後者にはクリップボードを扱う機能がありません。 ruby 1.8.7 ｜ 1.9.3 | 2.0.0， R 2.15.3 で動作確認しました。 統計解析ソフトRは、高機能で統計
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
R - 統計解析とグラフィックスの環境
今回のアクセスは 回目 です。 (Since June 26, 2001) version 2.13.1 がリリースされました CRAN のWebサイト http://www.r-project.org/ で最新 情報を入手できます。 Rとは？ R は統計計算とグラフィックスのためのフリーソフト(GNU-style copyleft)です. RはSに操作環境などが良く似ており, Sで動作するものはRでもほとんど変更なしに動作します. R はSのクローンのフリーウェアと捉えられがち(私もそう思っていた)ですが, 全くのクローンではなく(もちろん完全なクローンを目指しているわけでもありません),内部的な構成などはSとは全く違います. 詳細は R FAQの 3.3 What are the differences between R and S? を参照して下さい. S は AT & T ベル研
R 入門
Rとは？ R は統計計算とグラフィックスのためのフリーソフト(GNU-style copyleft)である。 Rは商用ソフトのS（AT&T ベル研究所のRichard A. Becker, John M. Chambers, and Allan R. Wilks により作られた統計解析やグラフィックスのための言語であり、製品としては S version 4 や S-Plusがある）に操作環境などが良く似ており、Sを使っている場合には関数の利用法がほぼ同じことから取っつきやすく、Sで定義した関数などはRでもほとんど変更なしに動作する。 Sの現在のバージョンほどは新たな手法やグラフ表示法は取り入れられていないが、通常の解析ならば不都合は感じないだろう。 CRAN（The Comprehensive R Archive Network）にはRに対する追加パッケージも沢山あり、新たな手法は、これら
R勉強会第六回
Rで時系列データってどう扱うの? 時系列オブジェクトを生成 時系列オブジェクトの合併 lhデータ データを覗いてみる UKgasデータ 出力が長いので要約した統計量を知りたい 開始時刻、終了時刻などなどを知りたい 時系列データの一部を取り出したい 時系列データをプロット ガス消費量のプロット 複数種類の時系列データを一度に表示する データを定常にする ラグ処理 実際にやってみる データの定常化 diff関数 自己相関係数 acfを使って、データが定常になるまで差分を取る 答え もう一個練習 答え ちなみに シミュレーションでデータを生成 シミュレーションでデータを生成してみよう sarimaのシミュレーション モデルの同定 偏自己相関係数の直感的理解 自己相関係数、偏自己相関係数から見るAR、MA、ARMAの特徴 ARモデル 使うデータ モデルを推定する arimaモデル ARIMAモデル
Vector Search vs. Binary Search | R-bloggers
[This article was first published on Yet Another Blog in Statistical Computing » S+/R, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. # REFERENCE: # user2014.stat.ucla.edu/files/tutorial_Matt.pdf pkgs <- c('data.table', 'rbenchmark') lapply(pkgs, require
[Ｒ勉強会][データマイニング] R言語による時系列分析
3. 位置づけ データマイニングの方法論を用いての 蓄積データの有効活用 統計解析 Web API データマイニング Amazon Web Service 楽天 Web Service 対応分析 時系列分析 Twitter API Recruit Web Service 回帰分析 Yahoo! Web Service クラスター分析 はてな Web Service 判別分析 主成分分析 因子分析 (Bookmark/Graph/Keyword,…) カーネル法 Google Data API 樹木モデル (Calendar/Maps/BookSearch/ FinancePortfolioData,…) ニューラルネットワーク サポートベクターマシン … 免疫型最適化 Particle Swam … Memetic Ant Colony 遺伝的 熱力学的 シミュレーテドアニーリング 力学モ
![[Ｒ勉強会][データマイニング] R言語による時系列分析](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f1400933dedc843cedb02dc299edefd6e0d94c1f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fr-100423232629-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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