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

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 です時間情報 時系列オブジェクトは(等間隔)観測時間情報を持つため、時間に関する以下のような幾つかの 特殊な情報を持つ: 自然な時間単位 年、月、週、一時間等 観測開始時間 start 観測終了時間 end 頻度 frequency：単位時間内の観測値の数。月別データなら、自然な時間単位 「年」に対する周期は 12 サンプリング比率 deltat： 自然な時間単位に対する、サンプリング間隔を表す比率。 月別データなら、自然な時間単位「年」に対する deltat は 1/12。周 期とサンプリング比率どちらか一方を与えれば良い。 周期 cycle：各データの観測時間情報を表す、自然な時間単位とその中での頻度 を表す対。例えば年と月 (1993、5)、年と四半期 (2002、Qtr2)、月と日

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定常時系列分析を行なうにあたり、 ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average: 自己回帰和分移動平均)モデルを想定します。 ARIMAモデルはデータそのものは非定常ですが、 階差をとることでARMAモデルに従うモデルです。 階差（difference） ARIMA( p, d, q )モデル Case 1. 例として、Rが保有するデータセット WWWusage を使用して、 ARIMAモデルを想定した定常時系列分析を行なってみます。 WWWusage は、インターネット使用者数を時系列で保有しているデータセットです。 tsdisplay()関数を使用して、自己相関係数や偏自己相関係数の 状態を確認します。 tsdisplay()関数は、パッケージ forecast にあるので、 まずは、forecast を読み込みます。

★新サイト完成しました! ３秒後に自動的に移動します 変わらない方は こちらからどうぞ http://logics-of-blue.com/%E6%99%82%E7%B3%BB%E5%88%97%E8%A7%A3%E6%9E%90_%E7%90%86%E8%AB%96%E7%B7%A8/ ここからは、予測理論 の本命、時系列解析の紹介に移ります。 時系 列解析は、回帰分析とは違ってあまり知らない人も多いと思うので、ざっと解説を載せておきます。 それ と、便利なパッケージ　forecast　の紹介も。 時系列解析って何？ 回帰分析だと、なにかの要因から結果を予測します。一方時系列解析は、過去のデータから未来を予測するという手法です。 たとえば、一年前に魚が豊漁だったら、今年も豊漁になりやすいとか、そういう関係性があるのかというところを調べて予測に活用します。もちろん、回帰分析 のように別の要

文字列ベクトルの結合 複数の文字列を連結して一つの文字列にするには関数 paste() を用いる．引数がベクトルならばそれぞれの要素ごとに連結することになる． paste("May I", "help you ?") [1] "May I help you ?" paste(month.abb, 1:12, c("st", "nd", "rd", rep("th",9)) ) [1] "Jan 1 st" "Feb 2 nd" "Mar 3 rd" "Apr 4 th" "May 5 th" "Jun 6 th" [7] "Jul 7 th" "Aug 8 th" "Sep 9 th" "Oct 10 th" "Nov 11 th" "Dec 12 th" R に標準で用意されている定数は LETTERS (アルファベットの大文字) ，letters (アルファベットの小文字) ，mont

論理ベクトルが TRUE となっている行にのみアクセスする．例えば x[sapply(x, is.numeric)] ならば数値データにのみアクセスする．

x <- c(1, 0, 1, 0, 1) mode(x) [1] "numeric" mode(x) <- "complex" # storage.mode(x) <- "complex" でも可 x [1] 1+0i 0+0i 1+0i 0+0i 1+0i mode(x) <- "logical" x [1] TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE ベクトルの型の間には以下の大小関係がある． character > complex > numeric > logical > NULL ベクトルの要素は全て同じ型なので，異なった型のデータを集めてベクトルを作ろうとすると上記の変換規則によって『最も大きい』型に揃えられる．また，実数と論理数の間は自動的に変換がなされる．例えば，演算式中に実数値が期待されている時に論理値が表れると以下のように計算される． TRUE  → 1 ，

条件分岐 ： if ，else ある条件で場合分けをして処理を行いたい場合は if 文，else 文を使う．以下の「条件式」には TRUE や FALSE の論理値を一つだけ返す式を入れなければならない． x <- 2 if (x > 0) { # if ( 条件式 ) sum(1:x) # 条件式が TRUE のときに実行される部分 } else { x <- -x # 条件式が FALSE のときに実行される部分 sum(1:x) # } if と else を括弧無しで複数行に分けるとエラーとなる（下：3 ～ 4 行目）．また，} と else の間で改行するとエラーとなる（下：5 ～ 6 行目）．R は， if (条件式) { 式 } の時点で「一連の式が終わった」と思うので，その次に else が出ると「 if が無いのに else が来た！」と思ってエラーを出す．

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2010-05-13 パッケージの紹介書籍を作りましょう R AnalyticFlow CRANパッケージリスト Ｑ＆Ａ (初級者コース)/12 GoogleEarthとR RとPostGIS R と ＵＭＬ RecentDeleted 2010-05-12 R出力の記録 64bit Windowsでのパッケージのインストール SQLite 里　洋平 2010-05-11 R running on mobile gadgets base(基本)パッケージ中のオブジェクト一覧(ABC順) Rでベイズ統計学 R史 トップ頁へのコメント R掲示板 2010-05-10 Ｑ＆Ａ (中級者コース) Rがインポート・エクスポートできるデータ形式 2010-05-06 Rの基本パッケージ中の多変量解析関数

ベクトルの要素には実数以外を用いることも出来る． 複素型ベクトル 複素型ベクトルは複素数を要素とするベクトルのことである．実部と虚部をベクトルで指定したり，絶対値と偏角を指定することでも複素型ベクトルを作ることが出来る． c(1+1i, 2+3i) # 虚数 1+i を表すときは 1+1i と表記する [1] 1+1i 2+3i # 1+i とすると i は変数と認識される complex(re=1:3, im=4:6) # re ：実部 ，im ：虚部 [1] 1+4i 2+5i 3+6i complex(mod=c(1,2), arg=c(0, pi)) # mod：絶対値，arg：偏角 [1] 1+0.000000e+00i -2+2.449213e-16i ベクトルの要素中に 1 つでも複素数が見つかれば要素全体が複素数となる． 複素数を要素にもつベクトル z を処理する場合は，実