データサイエンティストもすなるR言語といふものを、私もしてみむとてするなり。 （紀貫之『土佐日記』のパクリ） というわけで、昨今ビッグデータやデータマイニングやアナリティクスなどが流行している中で、とてもよく使われている解析環境に「R」いうのがあります。 Rは無償で利用でき、世界中のデータサイエンティストの間で広く使われているそうです。よく話題に上がるのでどういうものか興味あったのですが、実際に触ってみないとわからないだろうということで試してみることにしました。 まずはRと一応RStudioを入れておきました。RStudioは、Rを効率的に開発するための統合開発環境です。Rだけでも開発できますが、RStudioを入れておくとより円滑に開発できるそうです。 ちなみに、Windows / LinuxといったメジャーなOS用の環境が用意されています。私は
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2016/02/06
石井准教授の作成した「統計解析ソフトRのスクリプト集」をオンラインで公開します。名古屋大学教育学部の「心理・教育の統計学」の授業で実際に使用されている教材です。学習・研究にご活用下さい。 2016.4.5 Ver. 4.0βを公開しました。棒グラフオプション、オメガ係数、効果量、標本サイズの推定などの記述が加わりました。 2015.3.18 Ver. 3.0βを公開しました。記述統計量の算出の部分を統一的にしたのと、データ例を書籍にあわせて変えています。 2014.11.4 Ver. 2.2βを公開しました。 統計解析ソフトＲのスクリプト集 (教育の統計学」（名大の授業） 講義資料 (教育学の研究でよく用いられる統計手法に関して，統計解
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 ですベイズ統計学とは？ † 統計的推論にベイズの定理を使う方法をいいます。 方法に一貫性があること、柔軟なモデルに対応できること、一般に"事前分布"を指定する必要があることなどの特色があります。 より詳しくは、松原先生のサイトを参照してください。 ↑ パッケージの一括インストール † 詳しくは CRAN Task View (一般化モデルのあてはめ、特定のモデルおよび手法、事後推定ツール、学習ベイジアン統計学、他のサンプリングエンジンとRとのリンクの5分類でまとめている)を参照していただきたいが、簡単には、 install.packages("ctv") library(ctv) install.views("Bayesian") で、必要なものはほぼすべて入ります。 個別のパッケージについては
掲題の件、そういう時あると思います。 結論 まあ、ちょっと考えれば自明なんだが、以下です。 ドルコスト平均法は平均的なリターンを押し下げる（儲かる投資なら！）効果があるので嬉しくはない ドルコスト平均法は最終的な儲けのバラツキ（標準偏差）を押し下げる効果があるので、これは不確実性を削減出来ているという意味で嬉しい 状況と結果 投資期間: 250日間 平均リターン（年率）: 7% ボラティリティ（年率）: 20% 投資戦略① ①全期間（250日間）において毎日一定金額(1円)を投資した場合の最終的な儲けとそのバラツキ > perf投資戦略② ②初日に全額(250円)を投資した場合の最終的な儲けとそのバラツキ > perf
Techブログ－統計のページ一覧 2013年11月29日：基礎から学ぶ統計ソフト、R言語入門(1)－まずは”Hello World!” 2013年11月29日：基礎から学ぶ統計ソフト、R言語入門(2)－変数 2013年11月29日：基礎から学ぶ統計ソフト、R言語入門 (3)－オブジェクト／データ型 2013年11月29日：基礎から学ぶ統計ソフト、R言語入門 (4)－ベクトル／行列／リスト 2013年11月29日：基礎から学ぶ統計ソフト、R言語入門 (5)－データフレーム(データフレームの作成) 2013年12月05日：基礎から学ぶ統計ソフト、R言語入門 (6)－データフレーム2(データへのアクセス) 2013年12月12日：基礎から学ぶ統計ソフト、R言語入門 (7)－データフレーム3(データの編集) 2013年12月26日：基礎から学ぶ統計ソフト、R言語入門 (8)－統計量の算出1(sum
前回の記事ではVARモデルに基づく様々な計量時系列分析手法を取り上げました。今回はいよいよ現実世界の時系列データを扱う上では避けて通れない、単位根過程とそれにまつわる様々な問題とその解決策について触れてみようと思います。 ということでもはや毎回恒例になってますが、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: 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 ただしこの辺の数理科学的な原理・根拠が気になる人は、Hamilton本も脇に置いておいた方が良いでしょう。 Time Series Analysis 作者: James D. Hamilton出版社/メーカー: Princeton Univ Pr発売日: 1994/01
珍しく勉強会参加報告。 これ -> http://atnd.org/events/47713 統計解析に特化した言語なので発表内容もその方面に偏るわけだが、 とは言ってもいろんなドメインがあって、手法もそのぶんいろいろあるので よく聞く話から今まで全く知らなかったことまでいろいろ聞けて面白いものだ あと、難しい話はしないので詳しく知りたい方はslideshareを見てください というわけで内容まとめるよ 10分で分かるR言語入門 ver2.6 10分で分かるr言語入門ver2 6 from Nobuaki Oshiro Rの文法やCRAN、お役立ちサイトなどの紹介 タイトルから分かるようにこれからRを始める人に向けた内容だった 10分しか話してない(実際の発表時間は計ってませんw)ので導入といった感じ Rによるやさしい統計学 「第20章 検定力分析によるサンプルサイズの決定」 Rによるやさ
D3The JavaScript library for bespoke data visualization ith unparalleled flexibility
統計分析ソフトウェア R のための検索エンジンです。R 言語に関する内容に特化した検索結果を表示します。
Easy web publishing from R Write R Markdown documents in RStudio. Share them here on RPubs. (It’s free, and couldn’t be
Using R Markdown with RStudio R Markdown enables easy authoring of reproducible web reports from R. It offers: Easy reports from R that can be automatically regenerated whenever underlying code or data changes. A highly accessible syntax (markdown) which lower the barriers to entry for reproducible research. Output of a standalone HTML file (with images embedded directly in the fil
NY Times 512 Paths to the White House Reith rCharts and slidify I claim absolutely no it for this visualization, which I consider one of the most instructive I have ever seen. If anybody believes this to be not fair use, I will take it down immediately. We will provide a detailed tutorial below to go from the NYT feature to something we can render from R, but for now you can
Here is a Shiny app Shiny apps are easy to write. Let users interact with your data and your analysis, all with R or Python: R Python library(shiny) library(bslib) library(dplyr) library(ggplot2) library(ggExtra) penguins_githubusercontent.com/jcheng5/nguins.R/main/penguins.nguins_uitable for scatter p
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