順序データでもベイズモデリング
4. 再現性 いつどこで誰がやっても同じ結果になるか • バージョン管理, ドキュメンテーション • Git, {knitr} 頑健性 データやモデルを少しだけ変えても同じような結果になるか • 頑健な手法 • 検定: wilcox.test() • 相関: {minerva} mine() • 回帰: {MASS} rlm(), {quantreg} rg(), loess() • クラスタリング: {e1071} bclust() 6. 幅を見る • （パラメータの）信頼区間 • （新しいデータの）予測区間 • ブートストラップ • クロスバリデーション Take a Risk：林岳彦の研究メモ おっと危ない：信頼区間と予測区間を混同しちゃダメ http://takehiko-i-hayashi.hatenablog.com/entry/20110204/1296773267 参考
EMアルゴリズムによる混合分布のパラメーター推定の解析計算＆実装例 from 「Rによるモンテカルロ法入門」 - My Life as a Mock Quant
問題設定 R言語の書籍「Rによるモンテカルロ法入門」 のEMアルゴリズムに関連した「練習問題5.14」をpthonの練習がてらEMアルゴリズム構築までの数式もメモりながら解いてみたというお話。問題設定としては という混合分布(分布から確率、分布から確率でサンプリング)から個サンプリングした状況を考えて、このパラメーターをEMアルゴリズムで推定するというもの。機械学習の分野でいう所の「教師なし２クラス分類」に該当する（たぶん）。 グラフを使ってもうちょっとちゃんと説明しておくと、実際に観察された青い棒グラフで示されているデータは赤色のグラフで示されているからのサンプルなのか、それとも緑色のグラフで示されているからのサンプルなのかを識別するための閾値的な量になっているというパラメーターを推定してましょうと、そして、既存のデータはのどちらの分布から来た可能性が高いのかを判断しましょうとそういう問
Advanced analytics with sap hana and r
R is an in-memory based scripting language and is capable of handling big data, tens of gigabytes and hundreds of millions of rows. And when combined with SAP HANA, R offers the potential to take the in-memory analytics to a whole new level. Imagine performing advanced statistical analysis such as decision tree, game-theory, linear and multiple regressions and much more inside SAP HANA on millions
RプログラミングTips大全 - 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 言語の実行制御フロー † R は多くの計算機言語と同じような Algol 風制御命令のセットをもつが、より柔軟である。 実行文 expr は単純実行文でも、(波括弧で括った)複合実行文(同一行に並べるにはセミコロンで区切る)でもよい。 ↑ 繰り返し for † 書式 (ループ範囲 range の各要素 arg に対して expr を実行 ) for(arg in range) expr 注意：for ループは一般に実行速度を遅くするボトルネックになりやすい。またコードが長くなり勝ちである。apply 関数ファミリの使用や、特にベクトル・行列・配列の成分ごとのループは専用高速関数が用意されているのでその使用を考える。 ループ範囲にベクトルを取る(基本) > x = 1:4 > for (i
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
Rでウォーリを探してみた
5. サイバー系 ウォーリーをRで探してみます！ 準備 ImageMagick-6.5.9-10-Q16-windows-dll.exe gtk2-runtime-2.16.1-2009-04-21-ash.exe (↑どちらも利用可能なバージョンがシビアなので気をつけて下さい。 最新版では動きません。ファイルはググって見つけて下さい。) R-2.15.0の32bit版 作戦 赤色を抜き出す ノイズ除去してから大きな塊を抽出 その塊がストライプかどうかの判定をして、もっともウォー リーっぽい物体を一つ抽出 有無を言わずそれがウォーリー 2012/04/18 4 6. サイバー系 事始め install.packages(c(“abline”, “biOps”)) #基本はEBImageで処理を行っていくが、画像切り出しと拡大縮小のところに biOpsを利
Rプログラム (TAKENAKA
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き started on 2005-06-06 updated on 2008-03-13 この文書は，フリーの統計解析・作図システム R を使って， データの一括処理と図化のプログラムを書けるようになるためのチュートリアルです． R の経験がまったくなくても読めるように書いています． ただし統計解析手法についての解説はほとんどしていません． 他のページや書籍を見てください． 目次 0. はじめに：この文書のねらい 1. 準備一般 2. ひとつのファイルからデータを読み込む 3. ひとつのファイルのデータの処理 4. グラフを描いてファイルに保存する 5. グラフのいろいろな設定 6. グラフの重ね描き 7. 繰り返しと条件分岐：コンピュータらしい仕事 8. 繰り返しと条件分岐で柔軟なグラフ描画 9. 補足：変数の寿命と有効範囲 10. デー
R による統計処理
R による統計処理 Last modified: Sep 08,2009 リンク（50 音順） 石田基広さん R と Linux と... 岡田昌史さん RjpWiki 奥村晴彦さん 統計・データ解析 奥村泰之さん 無料統計ソフトRで心理学 -Passepied- 里村卓也さん マーケティング・サイエンスの道具箱 竹内昌平さん R on Windows 田畑智司さん 統計解析言語 R で多変量解析を行う 中澤港さん 統計処理ソフトウェア R についての Tips R 関連文書邦訳 pdf 版 濱岡豊さん データとの対話（情報処理 3） 『経済・経営のための統計学』（第 8 章；有斐閣） 山本義郎さん R - 統計解析とグラフィックスの環境 R 入門 メディアラボ株式会社 Linux で科学しよう！ - R 直前のページへ戻る E-mail to Shigenobu AOKI
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Tokyo r24 r_graph_tutorial
http://www.agr.nagoya-u.ac.jp/~seitai/document/R2009/R_graph_yk.pdf