TDD bootcamp 札幌2.0 http://atnd.org/events/15811 の自己紹介で使った資料です。
可視化周辺の進化がヤヴァイ～rChartsを中心として～
TDD bootcamp 札幌2.0 http://atnd.org/events/15811 の自己紹介で使った資料です。
主成分分析が簡単にできるサイトを作った - ほくそ笑む
あけましておめでとうございます。 本年もよろしくお願いいたします。 主成分分析 さて、昨年の終わりごろから、私は仕事で主成分分析を行っています。 主成分分析というのは、多次元のデータを情報量をなるべく落とさずに低次元に要約する手法のことです。 主成分分析は統計言語 R で簡単にできます。 例として iris データで実行してみましょう。 data(iris) data <- iris[1:4] prcomp.obj <- prcomp(data, scale=TRUE) # 主成分分析 pc1 <- prcomp.obj$x[,1] # 第一主成分得点 pc2 <- prcomp.obj$x[,2] # 第二主成分得点 label <- as.factor(iris[,5]) # 分類ラベル percent <- summary(prcomp.obj)$importance[3,2] *
RでGPU使ってみた
自分の顔でやる気アップ？ 〜 アイデンティティへの意識集中がモチベーションに及ぼす影響を探る RCTsKeisukeHattori1
Rオンラインガイド | 山口大学教育学部心理学選修のご案内
統計ソフトRに関するオンラインガイドを作りました。以下のテーマについて解説しています。(2010.07) 第11回・RStudioの利用を追加しました。(2012.05) 第1回・Rのインストール 第2回・Rを使ってみよう 第3回・データの操作 第4回・Rにおけるデータの扱い 第5回・関数を使ってみよう 第6回・データの整形と基礎的な統計関数 第7回・分散分析と回帰分析 第8回・専用プログラムの利用 第9回・パッケージの利用 第10回・因子分析 第11回・RStudioの利用 ビデオの中で実行したプログラムはこちら。＞＞Rソースのダウンロード ビデオの中で使ったサンプルデータはこちら。＞＞サンプルファイルのダウンロード ビデオの中で紹介したサイトはこちら RjpWiki 青木先生のサイト（統計プログラム全般） 井関先生のサイト（ANOVA君）
R で高速な (ユークリッド) 距離行列計算 | Atsushi TATSUMA Web Page
はじめに 皆さんは R 好きですか？好きですよね。勉強会もたくさんありますもんね。 僕は嫌いです。遅いので。でも、書き方の工夫でなんとかなることもあります。 僕が研究室でやってることは、表向き検索ということになってるのですが、 やってることは、次元削減とかクラスタリングとか、そのあたりです。 データがなす空間を、解析するという点では、検索も機械学習も一緒ですね。 この、データが空間上でどういった感じになってるのか、の手がかりとなるモノに、 全データ点同士の距離があります。これを行列で表したものが、距離行列です。 距離には、だいたい、まずは、ユークリッド距離を試します。 R で距離行列を求める場合 dist 関数を使いますが、 ユークリッド距離だけに絞れば、自作した関数の方が速くなります。 2点間のユークリッド距離 いま、二次元のデータが、二点あるとします。 ちなみに、データ点
「Rを使ってYahoo!乗換案内から運賃や所要時間，乗換回数を取得するコード書いた」をscrapeRで書いてみたよ - kkobayashi_a’s blog
こちらの話。 Rを使ってYahoo!乗換案内から運賃や所要時間，乗換回数を取得するコード書いた - Fire and Motion Rubyでもなく、Perlでもなく、Rでスクレイピングしようというコンセプトがすばらしいです。熱い。 あちらのサイトではスクレイピング部分が結構大変な事になってるので、Rでももっと簡単にスクレイピングできるよ！と思ってちょっと書いてみました。 あとは個人的な趣味として、for文とかif文を使わないでapply系をつかってます。やっぱりRの醍醐味はapplyでしょう（？）。 library(scrapeR) #出発駅と到着駅ベクトル station1 <- c("渋谷","表参道", "外苑前", "青山一丁目", "赤坂見附", "溜池山王", "虎ノ門", "新橋", "銀座", "京橋", "日本橋", "三越前", "神田", "末広町", "上野広小路
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
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