いよいよ最終回！上手にデータをまとめてみよう 本連載もいよいよ今回で最終回となりました。無骨なコンソール画面……。そろそろ慣れていただけけましたでしょうか？ さてさて、大量にあるデータをまとめて俯瞰したいと思ったことはありませんか？ 例えば、似ている人や似ている広告をまとめてグループを作りたい！ みたいな。 上手にデータをまとめることができれば、それぞれのグループの特徴を簡単に把握することができます。今回、ご紹介する分析は下記イメージとなります。つまり行方向で集約するものです。 ちなみに、大量にある変数を列方向で集約する手法もあります（因子分析、主成分分析などなど）。 但し！ 上記のままのデータの持ち方では分析手法が適用できないため、今回は「ダミー変数」という、とっても役立つデータについても解説していきます。男性／女性といったそのままでは扱いの難しい名義変数／カテゴリカルデータ（前回記事）
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[DL輪読会]Model soups: averaging weights of multiple fine-tuned models improves ...
重要 このエントリは {ggplot2} 1.1.0 以前の情報です。v2.0.0 以降の方法は vignettes "Extending ggplot2" を読んでください。 CRAN - Package ggplot2 はじめに {ggplot2} を使っていると、新しい描画図形 (geom) を作りたいなという場合がたまにある。その方法は {ggplot2} の Wiki に書いてあり、手順は、 描画図形の実体を grid::Grob として定義する (リンク先の例では fieldGrob ) 定義した Grob を 呼び出す描画用クラスを ggplot2:::Geom を継承して作る (リンク先の例では GeomField ) 描画用関数 geom_xxx を作る (リンク先の例では geom_field ) 手順のうち 新しい Grob を作るのは少し面倒な感じだ。が、作りたい
R標準のbaseパッケージが提供する関数でも文字列処理は可能だが、 stringrのほうが統一的なインターフェイスに合理的な挙動で使いやすい。 factor と character を同じように扱う 引数オブジェクトの各要素の名前や位置を保持する 長さゼロのオブジェクトを引数として与えた場合には長さゼロの結果を返す 引数オブジェクトに NA が含まれる場合はその部分の結果を NA とする 対象文字列が一貫して第一引数で、パターンが二番目 何をやる関数なのか名前から分かりやすい (標準が覚えにくすぎ: grep, grepl, regexpr, gregexpr, regexec) ICU4C (via stringi) を使って動くため高速 ICU正規表現 の仕様が明確 今や stringr は stringi のラッパーだし、 どちらもほぼ同じインターフェイスなので、 もし前者に不足があ
前回の記事では計量時系列分析とは何ぞや？みたいなところをやりましたので、今回はいろはのイともいえるARIMAまわりから始めていこうと思います。 ということで改めて、使用テキストはいつものこちらです。 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: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る 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 {forecast}をインストールして展開して下さい。Rそのものの初心者向け説明はここでは全面的に割愛するので、適宜何かしらの初心者向け説明をご参照あれ。 今回のモデルで目指すもの 前回の記事では、要は「自己相関が大事よー」という話を何度もしました。ということは、時系列モデリング
こんな話があります。 http://stackoverflow.com/questions/21477040/reshape2-multiple-results-of-aggregation-function/21485258?stw=2#21485258 %.%でつなげていけるのはdplyrの関数だけかと思い込んでいたのだがそんなことはない。 helpのdescriptionにもちゃんと書いてあった。 These functions providing an alternative way of calling dplyr (and other data manipulation) functions that you read can from left to right. %.%の中身をみるとsubstituteで構文木に変換してそれをchain_q関数に渡している。 > `%.%`
14. 何はともあれ可視化しておく 14 Ozone50 100 150 0 50 100 150 Cor : 0.348 5: 0.243 6: 0.718 7: 0.429 8: 0.53 9: 0.18 Cor : -0.612 5: -0.451 6: 0.357 7: -0.667 8: -0.74 9: -0.61 Cor : 0.699 5: 0.613 6: 0.668 7: 0.723 8: 0.605 9: 0.828 Solar.R100 200 300 0 100 200 300 Cor : -0.127 5: -0.217 6: 0.612 7: -0.234 8: -0.188 9: -0.0939 Cor : 0.294 5: 0.482 6: 0.647 7: 0.331 8: 0.457 9: 0.123 Wind10 15 20 5 10 15 20 C
data.frameに対して抽出(select, filter)、部分的変更(mutate)、要約(summarize)、ソート(arrange)などの処理を施すためのパッケージ。 前作plyrのうちdata.frameに関する部分が強化されている。 purrr や tidyr と一緒に使うとよい。 tidyverse に含まれているので、 install.packages("tidyverse") で一括インストール、 library(tidyverse) で一括ロード。 https://r4ds.hadley.nz/data-transform.html https://github.com/tidyverse/dplyr パイプ演算子 |> による関数の連結 x |> f(a, b) は f(x, a, b) と等価。 左の値 x を第一引数として右の関数 f() に渡す。 一時変数
Dirkのこれ。試してみました。 http://dirk.eddelbuettel.com/blog/2015/02/05/ 要は、devtools::install_github()はめっちゃ便利だけど、update.packages()で自動アップデートできない。できるようにするパッケージつくりましたよ、という話らしいです。 使い方 まずdratをインストールします。CRANに上がっているdratパッケージのバージョンは0.0.1です。 install.packages(drat) packageVersion(drat) #> [1] ‘0.0.1’ 次に、dratでアップデートを追いかけたいユーザ名・レポジトリを登録します。 library(drat) addRepo("eddelbuettel") すると、あら不思議、update.packages()でCRANに登録されているよ
2025.01 « 12345678910111213141516171819202122232425262728 » 2025.03 本投稿はR Advent Calendar 2014 12日目の記事となります。 今年の4月から継続的に、@yamakatuさん主催の、 「データ解析のための統計モデリング入門（みどりぼん）」 読書会に参加し、 統計モデリングの勉強を進めてきました。 現在この本の勉強会として 「続・わかりやすいパターン認識」読書会を主催させて頂いていますが、 GLM, GLMM, MCMCについての勉強も続けねば、と考えています。 さて、この時、みどりぼんを読み終えたあと、 次に何を読みながら勉強するのが良いのかと思い、調べてみることにしました。 巷の評判では、以下の The BUGS Bookの評判が良いようです。
空間ベイズモデルの一種であるCAR modelがやっと分かった気がしますので備忘録を書きます。 きっかけとなったのは以下の動画の復習です。0:13:50～0:16:30と1:14:50～1:32:20の部分です。統数研の伊庭先生がCAR modelについての講義をしている箇所です。 僕は以前の記事で、動画で言うところのよく書籍で見られるCタイプのfull conditionalで1次のCAR modelを実装した気になっていましたが、これはStan内では r[i] ~ normal((r[i-1]+r[i+1])/2, s) すなわち lp__ (log posterior) には -(r[i+1]-2*r[i]+r[i-1])^2 に比例する量が足しこまれていることに相当し、これは実質的に2次のCAR modelをややこしくやっているのとほぼ同じ意味になっていました（しかも端の分だけダメ
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注意 下記情報は古くなってきたので、 RGoogleAnalytics の使い方（Version 0.1.1） - 廿TT をご覧ください。 RGoogleAnalytics とは R から API で Google アナリティクスのデータをひっぱってこれるパッケージ。 やったこと 依存パッケージを先にインストールしておく。 install.packages("RCurl") install.packages("rjson") Downloads - r-google-analytics - Google Analytics For The R Statistical Programming Language - Google Project Hosting からパッケージをダウンロードしてインストール。 追記：インストールについて（10/16） CRAN にもアップされたみたいなので、
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
※この記事は R Advent Calendar 2014 - Qiita の 11 日目の記事です。 はじめに RFM 分析は、マーケティングの顧客分析でよく使われる手法です。 Recency(いつ買ったか)、Frequency(何回買ったか)、Monetary(いくら使ったか)を指標として、顧客をグループ化します。 RFM 分析が何なのか、何に使えるのかは、次のサイトの記事を読めば理解できると思います。 顧客分析の手法 #RFM分析 しかし、実際のデータにこの手法を適用しようと思ったとき、困ったことになります。 どのようにランクを区切ったら良いのか分からないのです。 上記のサイトにもこう書いてあります。 ランクをどこで区切るかは重要な問題で、業種、業界、商品や分析を行なう時期や、用いるデータの期間などによって、分けかたを慎重に検討する必要があります。 このランクを区切るという重要かつ難
Commandeur & Koopman「状態空間時系列分析入門」をRで再現する 仕事の都合で仕方なく状態空間モデルについて勉強していたのだけれど(なぜ私がこんな目に)、仕事で使うためには自分で計算できるようにならなければならない。 参考にしているCommandeur & Koopman 「状態空間時系列分析入門」（以下「CK本」）の著者らは、すべての事例についてデータとプログラムを公開している。ありがたいことであります。しかし、ssfpackという耳慣れないソフトを使わなければならない。わざわざ新しいソフトの使い方を覚えるのは大変に面倒だ。できれば普段使っているソフトで済ませたい。 というわけで、勉強かたがた、CK本に出てくる計算例を片っ端から R で再現してみた。汗と涙の甲斐あって、すべての章についていちおう再現できたので、ここに載せておくことにする。 もくじ: Rプログラム紹介 全体
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