Rのフロントエンドということで話題になっている、Exploratoryの対話的なデータ分析環境で「ヨーロッパはほんとに女性が活躍しやすい社会か」どうか分析してみた - Qiita
Rのフロントエンドということで話題になっている、Exploratoryの対話的なデータ分析環境で「ヨーロッパはほんとに女性が活躍しやすい社会か」どうか分析してみたRデータ分析DataVisualizationデータ可視化Exploratory ぱっと見て、このデータがなんのデータかとかってわかりますか？ これだけ見ただけだとなんのデータかわからないですよね〜。 これは実は、フォーブズ誌からダウンロードしてきた世界の億万長者についてのデータなんですね。 そもそも億万長者ってどの国に多いんですかね。また、億万長者ってどうやってなってるんですかね。はたまた、億万長者って男性と女性どちらのほうが多いのでしょうか？ また、最近読んだ記事↓によると、ヨーロッパは女性が活躍しやすい社会だったりするそうです。だとすると、今、ヨーロッパには、女性の億万長者も多かったりするのでしょうか？ こんな疑問を、データ
第2回 レポートづくりを加速せよ ～R Markdown環境の導入＆チュートリアル～ | gihyo.jp
前回はレポートづくりのオートメーション化がもたらすメリットについてやや概念的な説明をしました。今回はR Markdown環境を導入し、レポート作成の手順を説明します。実際に簡単なレポートづくりを体験して、R Markdownの威力を味わってください。 また、実務を想定した（とは言っても非常に単純化したものですが）2種類のチュートリアルを用意しましたので、これらのチュートリアルを通してオートメーション化されたレポートづくりを自分の仕事の中でどう活かすか想像してみてください。 なお、本連載記事に関する疑問・質問・コメントなどは著者Twitterアカウント（@kohske）でも受け付けていますのでお気軽にどうぞ。 R Markdown環境の導入 R Markdownを利用するには、 R {rmarkdown}パッケージ pandoc の3つのツールを導入する必要があります。 PDF形式のレポート
二項検定でポケモントレーナーの強さを検定する - Qiita
二項検定をする A 君と B 君がポケモンで対決をしました。 20 回ほど遊んだ結果として A 君が 17 回勝利し、 B 君が 3 回勝利をしました。 感覚的に A 君のほうが明らかにポケモントレーナーとして強そうですが、果たして統計学的にも同じことが言えるでしょうか。今回は統計解析用の言語である R を利用してこれを仮説検定します。 統計解析用言語 R R は自由なソフトウェアで、無料で使える統計解析用言語です。統計の分野では有償のソフトウェアも MATLAB など有名なものがたくさんありますが、いずれもなかなかに高価です。 その点 R は無料で使えますのでなかなか予算の確保できない貧乏な研究者にもやさしいですし、それでいて柔軟で強力な機能を備えていますから、この言語を習得して損することは無いと言っても差し支えないほどです。 さて一連の記事では Python を主に使ってきましたが、純
Android 開発初心者がよくやる失敗 コーディング その１ | TechBooster
開発初心者がよくやる失敗シリーズ、今回はコーディング編です。 初心者がAndroidアプリを開発していて、コーディング中によくやるミスとして以下の２点について解説します。 R.javaが消えた ActivityをManifestに登録していなくてアプリがクラッシュする R.javaが消えた R.javaは、XMLで宣言したリソースのIDを管理しているJavaファイルです。 自動で生成されるため、開発者は触れない方がいいです。 アプリを開発していて、よく起こる現象のひとつ、R.javaの喪失。 これは、xmlファイルにエラーがあることが原因で、R.javaの自動更新ができずに起こってしまう現象です。 消えてしまったR.javaを復元させるためには、方法が２つあります。 xmlファイルのエラーを取り除いた上で、上書き保存をする。 xmlファイルのエラーを取り除いた上で、プロジェクトのクリーンを
Rで計量時系列分析：VARモデルから個々の時系列データ間の因果関係を推定する - 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VARモデルの基礎までを取り上げました。ということで、今回はVARモデルに基づいて異なる時系列同士の因果関係を推定する3つの手法について取り上げてみようと思います。 ということで毎回毎回しつこいですが、使用テキストはいつもの沖本本です。 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:竜義, 沖本朝倉書店Amazon 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＆サンプルデータ {vars}をインストールして展開して下さい。なお、Granger因果のグラフ構造表現及び偏Granger因果は、実はそもそもRでは実装されていません。ここだけMatlabの話題になりますので、悪しからずご了承を。。。 それから今回のサンプルデータですが、また{vars}同梱のCanadaでは芸がないので違うデータを使うことにします。沖
Rから利用するオープンデータAPI
2. Linked Open Data • Web上で利用可能な，オープンなグラフデータベース • オープンデータの主要なデータモデルの１つ Wikipedia日本語版 DBpedia Japanese クエリ結果の可視化例 LOD化 クエリ実行 3. SPARQL • LODデータセットに対するクエリ言語 • W3C標準のAPI（エンドポイントと呼ぶ） PREFIX dbpja: <http://ja.dbpedia.org/property/> PREFIX dcterms: <http://purl.org/dc/terms/> select distinct ?movie ?director ?actor // 映画名，監督名，出演者名を取得 where { ?m dcterms:subject <http://ja.dbpedia.org/resource/Category:日本
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