行列に関する Tips 大全 行列に関する操作は、R をマスターする基本です。関連する Tips を脈絡なくできるだけ集めたいと思います。お気づきの正統派・裏技テクニックを お寄せください。一部重複はむしろ好ましいと思います。 要素ベクトルを与えて行列を作る > m <- matrix(x, nrow=i, ncol=j, byrow=TRUE, dirnames=z) # 一般形 nrow, ncol の一方だけを与えると(可能な限り) x のサイズから、もう一方が暗黙のうちに決定される x の長さが行列のサイズに足りないと、最初からりサイクル使用される > mm <- matrix(1:12, nrow=3, ncol=4) > mm <- matrix(1:12, nrow=3) # 自動的に ncol=4 とされる > mm <- matrix(1:12, ncol=4) #
パッケージの一括インストール † 詳しくは CRAN Task View を参照していただきたいが、簡単には、 install.packages("ctv") library(ctv) install.views("Econometrics") install.views("Finance") で、必要なものはほぼすべて入ります。 個別のパッケージについては、 CRAN Task View: Computational Econometrics CRAN Task View: Empirical Finance を参照されたい。 ↑ 例(1) † Hayashi, Fumio. Econometrics. Princeton University Press, 2000. Ch. 1 の例。 #データの読み込み Elec<-read.table("http://www.rhasumi.ne
どうやったらいいかとというと、以下の関数を使います。 q.growth <- function(x) { n <- length(x) x1 <- x[-(1:4)] x4 <- x[-((n-3):n)] z1 <- (x1-x4)/x4*100 z1 } この関数をつかって、 > q.growth(INV)->I > q.growth(GDE)->Y と入力すれば、四半期の対前年同期比伸び率データをつくれます。 さて次に単回帰分析してみましょう。その前に、それぞれの変数のサンプルサイズをそろえないといけません。 > length(R) [1] 109 > length(I) [1] 105 という結果からもわかるとおり、このままだと変数ごとに長さが違ってしまうので、回帰分析できません(被説明変数と説明変数は、同じデータ数でないと回帰分析できません)。 > R[5:length(R)]-
[GoogleEarthとR][ShapeFileライブラリ][空間的なデータの分析][Rでジオコーディング]関連リンク [RでGIS][maptools で地図表示][Rmapを使った地図表示]参考リンク 論文引用・書籍等に引用する場合の著作権についての連絡>>okinawa 目的 † GoogleEarth [http://earth.google.com/]はGoogleが無料で公開している3D-GIS用のソフトです。 現在、Windows版・Mac版・Linux版が公開されています。 Rを用いて、インタラクティブな操作によって3D-GISを作成するのは、今のところほぼ不可能です。 しかし、GUI部分をGoogleEarthにまかせて、バックエンド処理をRで行うと色々な場面で結構使えるのではないかと思いつきました。 なお地理データについてはShapeFileライブラリに
Welcome to the Faculty of Social Sciences At McMaster, we believe bringing together the best and the brightest minds in a spirit of openness, inclusiveness and collaboration is the spark that makes a brighter world possible. Academic Advising & Support Our Academic Advising team helps students reach their full potential. Get the support you need to succeed in your academic career. A Message from t
Warning Here are the notes I took while discovering and using the statistical environment R. However, I do not claim any competence in the domains I tackle: I hope you will find those notes useful, but keep you eyes open -- errors and bad advice are still lurking in those pages... Should you want it, I have prepared a quick-and-dirty PDF version of this document. The old, French version is still a
R is a free software environment for statistical computing and graphics. It runs on a wide variety of UNIX platforms, Windows and MacOS. This R Wiki is dedicated to the collaborative writing of R documentation. For information on browsers, RSS syndication, copyright, ... read usage. R comes with several official manuals and FAQs. These should be your primary source of information. Note also that t
Welcome! The R Graph Gallery aims to present several different graphics fully created with the programming environment R [http://www.r-project.org]. Graphs are gathered in a MySQL database and browsable thanks to PHP. We hope that this gallery will provide many benefits, including: Discover new graphics that are suited to specific situations Highlight the poweRful graphical abilities of R Sh
Estimate beta of Sun Microsystems using data from Yahoo finance : Elaborate version, Terse version. All these examples in one tarfile. Outright non-working code is unlikely, though occasionally my fingers fumble or code-rot occurs. More importantly, I am not an R guru. So I will always be happy if you alert me to mistakes or improvements. Please do also send me requests for things that ought to be
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