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『Knowledge As Practice』

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  • 【追記あり】マルコフ連鎖の収束診断の基準と書き方メモ - Knowledge As Practice

    6 users

    hikaru1122.hatenadiary.jp

    マルコフ連鎖の収束って、どうやって書けばいいのかわからないので、ざっと調べることにしました。事の発端は、ShinyStanで収束診断(DIAGNOSE)をするとき3つの指標が示されるのですが、3つの指標全部が None じゃないといけないか、と r-wakalang で質問したことです。回答もいたただけて、もう少し書き方も含めて調べてみようとなりました。 r-wakalang はこちら。 github.com ShinyStan の使い方は↓の33ページ以降が役立ちます。 RStanとShinyStanによるベイズ統計モデリング入門 from Masaki Tsuda www.slideshare.net cinii で検索したり、twitter で流れてきたものをかいつまんで読んでいます。全部で4つです。 ●浅田他(2014)では「収束診断方法は複数あり~」「Gelman-Rubin統計

    • 学び
    • 2018/06/14 16:50
    • 極私的Rの使い方5選(2017年版) - Knowledge As Practice

      6 users

      hikaru1122.hatenadiary.jp

      今年「このスライドはRで作っています」と言ったら「ええ!?」とドン引きされる経験を私もしたのを思い出し、「今年Rでやったこと」を書くのをやめて、自分のR環境と使い方について書きます。対象とするのは、Rを使うのが月に10回以下の方です(それ以上使っている人はきっと達人レベルに違いないので・・・)。 周りにRを使ったりする人がいないので、かなり効率の悪い方法になっていると思います。もっといい方法があれば、ぜひ教えてください。なお、本エントリーは2017年 R AdventCalender 21日目のものです。 1. %>% をショートカットキーなしで入力する Ctrl + Shift + M、無意識に出せますか? 私はできません。でも、パイプ演算子のようによく使うものはすぐに出せるようにしておきたい。 3つのキーを組み合わせたショートカットは難しい(覚えるほど頻繁にRを使うわけではない。ほぼ1

      • テクノロジー
      • 2017/12/24 00:50
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      • 動画
      • 大きい iPad Pro で論文を快適に読む方法 - Knowledge As Practice

        18 users

        hikaru1122.hatenadiary.jp

        自分の中でだいたい固めることができたので、大きい iPad Pro で快適に論文を読む方法を書いておきます。最近、質的研究ばかりやっていて、R とかあんまり触っていないため、こういうネタしかないんです。 結論から まず先に結論を言うと、2017年9月20日現在、次の組み合わせが私にはピッタリです。 1. iPad Pro 12.9インチ 2. アップルペンシル 3. アップルペンシルのキャップ紛失防止ツール 4. 適度に滑りにくくするための保護シート 5. PDF Expert 6. スリーブケース 私の電子リーダー端末遍歴 タブレットやスマホはいろいろ触ってきましたが、論文を読むに関しては、Retina ディスプレイの iPad(第3世代)→ソニーのデジタルペーパー(旧モデル・DPT-S1)→ 小さい iPad Pro(9.7インチ・2015年モデル)→大きい iPad Pro(12.9

        • テクノロジー
        • 2017/09/20 10:10
        • paper
        • *ipad
        • clip
        • ipad
        • reading
        • research
        • R による整列ランク変換を使った分散分析 - Knowledge As Practice

          7 users

          hikaru1122.hatenadiary.jp

          整列ランク変換(Aligned Rank Transform:ART)という言葉を聞いたことありますか? 私はなかったです。ART(えーあーるーてぃー。「あーと」ではない)について、Tokyo.R 第61回で LT をしてきました。補足も兼ねて ART についてまとめます。 きっかけ 先日、自分の専門分野の先行研究を調べていて論文(Heidenreich, et al. 2015)を読んでいたら次のような記述に出会いました。 “As our data were not normally distributed (D(243)=2.193, p<0.01), we employed the aligned rank transform (ART) procedure for hypothesis testing. For non-normal distributed data, the AR

          • 学び
          • 2017/05/21 00:16
          • R
          • 分析
          • ART
          • プログラミング
          • あとで読む
          • rstanで分析をするのに必要なR力(りょく) - Knowledge As Practice

            5 users

            hikaru1122.hatenadiary.jp

            Stan Advent Calendar 2016 の 4日目です。非マニア枠です。 本日のエントリーは Stan を普通に使える人、情報科学・データ科学な人を対象にしていません。少し R に慣れてきて、ベイズ統計モデリングにも興味を持ち始めた人向け。ずばりターゲットは次のようなレベルの人です。 いざ R を使って分析するときには使い方を忘れていて検索しながら使う。 dplyr の使い方に慣れておらず、めんどくさくなって結果エクセルを使ってしまう。 つまり私。そんな中途半端なレベルな人(私)向けに『Stan と R でベイズ統計モデリング』(以下,アヒル本とします*1)を読んでいるときにつまずくであろうところを書いておきます。アヒル本を読む・理解するには、適度に R と ggplot2 を使えるスキルが必要だからです。 さて,R を使った統計分析の本をいくつか読んで、簡単な分析をできるよう

            • テクノロジー
            • 2016/12/04 10:15
            • *program
            • *book
            • R
            • サービス・ドミナント・ロジックをやさしく説明してみる(1) - Knowledge As Practice

              8 users

              hikaru1122.hatenadiary.jp

              サービス研究を志しているのに、このブログでその話題が少ないのを反省して、サービス・ドミナント・ロジックについて取り上げます。 サービス・ドミナント・ロジックという考え方・ものの見方は、なじむのに時間がかかると思います。ネット上でも日本語による情報は少ないです(論文のPDFを除く)。そして「サービス」という言葉に引っ張られて誤解されることも多い。 ということで、これから私の理解のサービス・ドミナント・ロジックを概観します。参考にするのは「Seminar on Business Model Innovation」というプレゼン資料*1です。 ◆サービス・ドミナント・ロジックの前にグッズ・ドミナント・ロジックから サービス・ドミナント・ロジックという考え方は、Vargo と Lusch という2人のアメリカ人によって議論が始まりました。サービス・ドミナント・ロジックという言葉は長いので、以下、S

              • 世の中
              • 2016/06/25 22:02
              • あとで読む
              • 統計的因果推論の勉強会の前準備 - Knowledge As Practice

                7 users

                hikaru1122.hatenadiary.jp

                きっかけは,先月の月1ゼミでした。3時間のゼミのうち,はじめの1時間は輪読をしています。その中で私が「統計的因果推論というものがあるらしい」と情報共有をして,その後「日本社会心理学会 春の方法論セミナー」のページを紹介したところ,先生が興味を示されました。そして,5月からゼミ前の90分間を使って,自由参加で統計的因果推論の勉強会(1回につき1章ずつ)をスタートすることにしました。私が音頭を取って…*1。 私を含め,参加者となるのは経営学(主にマネジメント)を勉強・研究しに来ている社会人学生なので,基本,文系が多いです。統計分析の基本知識を一緒に復習しながら,勉強会を進めていく予定です。 まず,統計的因果推論勉強会の前準備をするために,資料にあたりました。そのまとめメモとして,書き残しておきます。書籍,ブログ・スライド,Cinii で検索した日本語論文の3タイプに分けます。 書籍 代表的なの

                • 学び
                • 2016/05/15 00:47
                • 数学
                • 本
                • Rstan でベイズ分析を行うための環境を作る方法メモ - Knowledge As Practice

                  5 users

                  hikaru1122.hatenadiary.jp

                  『基礎からのベイズ統計学』第6章以降はベイズ統計学を使った応用例(たぶん基本的で大事な)が紹介されています。こういうのは、実際に自分で分析をして結果を見るのが大切です。ただ『基礎からのベイズ統計学』では、分析環境を整える方法は省略されています。 私は環境構築にちょっと手間取ってしまいました。私のようなプロではない*1方向けに、参考になるかもしれないので、ベイズ統計分析の環境を作るためのメモを書いておきます。 なお、R のバージョンは 3.2.1、Rstudio のバージョンは 0.99 。2015年8月4日時点での情報です。R と Rstudio に関する情報はあふれているので省きます。環境構築は2ステップです。 1.Rstan パッケージの導入 『基礎からのベイズ統計学』では、Rstan を使って MCMC の計算を行います。Rstan のインストールは簡単です。次のコードで一発OK。

                  • 暮らし
                  • 2016/05/05 15:32
                  • Knowledge As Practice

                    3 users

                    hikaru1122.hatenadiary.jp

                    ほぼ1年ぶりの更新です。これはStanアドベントカレンダー2019の9日目のエントリーです。 今年の出来事しては『たのしいベイズモデリング2』の14章を担当したことでしょうか。とても簡単な分析なのですが(重回帰分析)、自分と同じフィールドの人たちに気楽にベイズ推定を知ってもらえたらいいなという動機で書きました。 たのしいベイズモデリング2: 事例で拓く研究のフロンティア 作者:豊田 秀樹,武藤 拓之,久保 沙織,岡 律子,秋山 隆,伊東 宏樹,伊藤 瑛志,松木 祐馬,坂本 次郎,山森 光陽,宋 財泫,矢内 勇生,土田 尚弘,馬 景昊,永野 駿太,五島 光,松浦 拓也,小野 滋,登藤 直弥,梅垣 佑介,山根 嵩史,山田 剛史出版社/メーカー: 北大路書房発売日: 2019/11/18メディア: 単行本(ソフトカバー) このエントリーも同じ動機で書きます。というか、自分用メモです。タイトルに「

                    • テクノロジー
                    • 2015/11/03 12:59
                    • RStudio より軽くてサクサク。Sublime で R コンソールと連携 - Knowledge As Practice

                      3 users

                      hikaru1122.hatenadiary.jp

                      【追記 2016年4月26日】 sulibme text3 で R-box が動くという情報をいただいています。 コメント欄をご参照ください。 【追記 2016年3月24日】 私の環境(windows10, sublime text3)ではうまく動いていません。 現在はRstudio 使ってます…。 このブログの統計分析については、いっしょに学べる仲間・先輩・上司がいるような「プロ環境(?)」にいる方ではなくて、普段は孤独に、もしくは趣味的に楽しくRと格闘している非ITエンジニアな方(つまりは自分なんですけど)向けに書いています。 さて先日、RStudio で日本語の扱いが変になってしまいました。変数の中に日本語が入っていると、落ちてしまうのです。変数名をローマ字にしても、変数の中に日本語があればダメ。少し前までは平気でした。ひょっとしたら、Windows10 へのアップグレードのせいかな

                      • 暮らし
                      • 2015/11/01 18:16
                      • R
                      • MCMC の理解を深めるベイズ統計スライド厳選集 - Knowledge As Practice

                        11 users

                        hikaru1122.hatenadiary.jp

                        別にクルマを運転するのに、クルマやエンジンの構造を知らなくても運転できる。スマホも電波のことやタッチパネルの動作原理を知らなくても、スマホは使える。冷蔵庫がどうして冷えてるかなんてわからなくても、自然と使ってる。 でも、どうして動くのか、構造がどうなっているのかがわかれば、もっと便利に、効率よく使えると思うんですよ。 …ええ、何の話をしているかというと、ベイズ統計分析の話です。教科書的なもので勉強をして、簡単なベイズ推定ならできるようになったのですが、MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)がピンとこないんです。 MCMC が直感的にでも、そして今よりも深く理解できれば、Stan コードを楽しく書けたり、本質を付いた分析結果の解釈ができるのかなと思ったものですから、調べることにしました。 ええ、スライドシェアで…。他人様のフンドシを使ってばかりで申し訳ないですが、先人の知恵をお借りしようと。

                        • 学び
                        • 2015/10/20 02:58
                        • deferred
                        • @
                        • 統計
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                        • 保存版。Rpresentation の記法メモ - Knowledge As Practice

                          3 users

                          hikaru1122.hatenadiary.jp

                          .Rpres に関する情報(日本語)が少ない! .Rpres は RStudio で作るプレゼンテーションスライドです*1。こういうことができますよ、という説明ページは見つかるんですが、じゃあどうすればいいかまでは書いていないところが多いです。 というわけで、来月(10月3日)の Kobe.R の発表準備用に調べたことをメモしておきます。以下の内容は、「File→New File→R Presentation」のあとで設定するものです。 画像を表示させる。 ![](rm.png) 半角の!に、閉じカッコ[]に、丸カッコ()という書式。閉じカッコは代替テキストで、空白の[]でもOK。画像は作っている .Rpres ファイルがあるフォルダと同じ場所にしておけば、ファイル名を書くだけでよくなります。 スライドのサイズを決める スライドのサイズを決めるには、ヘッダー部に width と heigh

                          • 暮らし
                          • 2015/09/22 08:18
                          • R
                          • あとで読む
                          • ロイヤルティ、コミットメントなどで顧客をセグメントできる潜在クラス分析のまとめ - Knowledge As Practice

                            3 users

                            hikaru1122.hatenadiary.jp

                            潜在クラス分析(Latent Class Analysis,、略して LCA)というのを勉強する必要性が出てきたので、少し調べました。自分が知らないことを調べる・学ぶときは、多くの人がするように、私もまずネット上で探し、その後、書籍や論文で探します。 潜在クラス分析については、検索しても情報は限られていました。自分のためにも、ざっと確認したところ、有用そうな(あくまで「そう」)な文献をまとめておきます。 三輪哲. (2009). 潜在クラスモデル入門. 理論と方法, 24(2), 345-356. https://www.jstage.jst.go.jp/article/ojjams/24/2/24_2_345/_article/-char/ja/ とても読みやすかったです。潜在クラス分析の基本を概観し、分析の手順を示してくれています。特に次のところは参考になりましたので、覚えておこうと思

                            • 政治と経済
                            • 2015/08/24 22:48
                            • 分析
                            • データ
                            • 仕事
                            • dplyr と tidyr でクロス集計表をつくる count() 編 - Knowledge As Practice

                              3 users

                              hikaru1122.hatenadiary.jp

                              どうやったらデータフレーム形式のクロス集計表が簡単にできるかな、と探していたところ、次の2つにページに行き着きました。 d.hatena.ne.jp newscentral.exsees.com もちろん table() でもクロス集計表はできますが、データフレーム形式ではありません。なので、dplyr と tidyr を使ってデータフレーム形式のクロス集計表がほしかったので、調べていました。すでにやっていらっしゃる方がいて、たいへん勉強になりました。感謝です。 私のクロス集計表の作り方は以下のとおりです。上記2ページは、普段からプログラミングに親しんでいるような方(たぶん)なので、私のやり方は違っているかもしれません。 ■必要なパッケージ dplyr tidyr ■使う関数 count spread ■扱うデータ haisya01.txt(タブ区切りのテキストファイルです) ※私が専門職

                              • 世の中
                              • 2015/08/01 12:14
                              • R

                              このページはまだ
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