R Markdown クックブック (著者) Xie, Yihui (著者) Dervieux, Christophe (著者) Riederer, Emily (翻訳者) Katagiri, Satoshi (片桐 智志)1 2022/02/20 22:55:02 JST, ver. 1.2.0, 本家の更新確認時刻: 2022/02/18 20:30:08 JST 本書の原著はChapman & Hall/CRCより出版されました. 本書のオンライン版は (Chapman & Hall/CRC の厚意により) ここで無料で読むことができます. 本書はクリエイティブ・コモンズ 表示 - 非営利 - 継承 4.0 国際ライセンスのもとで提供されています. ご意見は GitHubで いつでも受け付けています. いつもありがとうございます. オリジナルはこちらで読むことができます. 本翻訳版に
このドキュメントは『指標・特徴量の設計から始めるデータ可視化学入門』で提供されているPythonによる可視化コードをR言語で書き直したものです。 ただし、Pythonのコードの直訳・逐語訳ではなくRらしい書き方・表現へ意訳しています。 以下が各章ごとのドキュメントです。 2023年2月時点で第8章まで完成。 第1章 データ可視化の本質 第2章 数量を把握するデータ可視化 第3章 メカニズムをとらえるデータ可視化 第4章 多変数をとらえるデータ可視化 第5章 データの分布をとらえる指標化 第6章 関係性をとらえる指標化 第7章 パターンをとらえる指標化 第8章 データ指標化・可視化のプロセス MATLAB版も公開されています。 以下の方針を取っています。 書籍とPythonのコードで微妙に異なる箇所は、極力書籍に合わせる。 配色の再現は目指さない。 jetカラーのグラデーションはviridi
「あなたがまだやっていない問題」は、背景色・文字色の変化なし 「あなたが弱い問題」は、この色 「あなたが半分ぐらいできる問題」は、この色 「あなたがよくできる問題」は、この色
NVIDIA Omniverse™ は、開発者が AI システムを構築する際に使用する既存のソフトウェアツールやシミュレーションワークフローに Universal Scene Description (OpenUSD) と RTX レンダリング技術を簡単に統合できるようにするための、API や SDK、サービスのプラットフォームです。
「NeWork」サービス終了のお知らせ 平素は「NeWork」をご愛顧いただき、ありがとうございます。 このたび、まことに勝手ながら2026年3月31日をもちまして、本サービスの提供を終了することとなりました。 2020年のサービス開始から多くのお客さまのご愛顧を賜りましたことを、心よりお礼申し上げます。
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト どの企業のマーケティング担当者も、自分が属する市場や自分の会社の商品の需要予測ないし購買行動の予測に関心があると思います。それらを予測できる手法として、ディリクレNBDモデルが候補にあがると思います。 以前、『確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力』を読んだ際に、需要のシミュレーションにディリクレNBDモデルが使えるということを知りましたが、繰り返し利用するサービスや消費財向けのアプローチなのかなと思って、自分が扱うサービスへの適用可能性の低さか
stan推定後の可視化に便利なパッケージとその関数について紹介します。 ・stanfitオブジェクトについて ・rstanパッケージの関数 ・bayesplotパッケージの関数 ・tidyverseでstanfitを扱う
Rを使うときパッケージ（以下、package）を利用すると思います。 packageとは、Rの機能を拡張する関数、データ、資料の集まりです。 例えば、きれいな図を描きたいときは、ベースのR機能であるplotでは物足りないため、ggplot2 packageを使います。 一般化推定方程式を使いたいときは、ベースのR機能だけでは、数式を読み解き、関数を自作する必要がありますが、gee packageを使えば関数の自作は不要です。 このようにRを使う上でpackageは重要ですし、いろいろなpackageを知っていると楽ができます。ただし、packageの有無を自分の解析能力の限界にする必要はありません。自ら関数が組めると解析の幅が広がります。 packageは山ほどあります。しかし解析によく使うpackageはある程度限られます。この記事では、ぼくが使っている（使いたい）R packageを紹
オンライン版の R によるメタ分析：ハンズオンへようこそ。 本書は、 R でメタ分析を行う方法について、わかりやすく紹介するガイドラインである。メタ分析の基本的な手順として、アウトカム指標のプール、フォレストプロット、異質性診断、サブグループ解析、メタ回帰、出版バイアスの制御方法、バイアスリスク評価、プロットツールなどを網羅している。 また、ネットワークメタ分析、マルチレベル（３レベル）メタ分析、ベイズメタ分析アプローチ、SEM メタ分析といった高度でありながら関連性の高いトピックも取り上げる。 本書で扱うプログラミングや統計的背景は、専門家でなくても理解できるレベルにとどめている。原著の印刷版は、Chapman & Hall/CRC Press (Taylor & Francis) から出版されている。 ソースレポジトリ 本書は、{rmarkdown} および {bookdown} を使
こんにちは、すきとほる疫学徒です。 R Tipsでは、私自身の備忘録も兼ねて、おすすめのRパッケージを紹介します。 80％くらいは備忘録が目的なので、殴り書きになりますことをお許しください。 1. パイプラインのショートカットRをRたらしめる機能、そうそれはパイプライン。 おそらく、全世界のRユーザーによる入力頻度No1のコードでしょう。 %>% そんなパイプラインですが、ショートカットによって一発で入力できることはご存じでしたか？ Mac: Command + Shift + m Windows: Ctrl + Shift + m です。 2. 一括ソートコードを書いていると、書いたり消したりしてるうちに先頭行の位置がばらばらになり、視認性が悪くなってしまうことがあると思います。 そんな時、みなさんどうしてますか？ 「一つひとつスペースと削除で直してるよ」 「放置してるよ」 いろんな声が
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※本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ています 2020年も9月になり、残すところあと4カ月となりました。関東では気温も下がりすっかり秋らしくなったわけですが、あまりにも急激に訪れた秋らしさにまた新米元号の“令和ちゃん”がやらかしたとネットの一部が盛り上がっています。令和ちゃんてばドジっ子なんだから（青筋ビキィ）。 まだまだ幼い元号「令和」 令和ちゃん（画像提供：ナイセン制作チームさん） 令和の擬人化である令和ちゃんが最初に盛り上がったのは、元年にあたる2019年。5月から異常な暑さになったことから、生まれたばかりの令和ちゃんが気温設定を間違えたためとさまざまなドジっ子令和ちゃんのイラストが投稿されました。 それから約1年。散々ネタにされた令和ちゃんは、2020年の夏を気候管理を徹底してきました。徹底に徹底を重ねた結果、7月はこれ以上ないほど梅雨らしく、8月はこれ以上ないほど夏ら
男の人っていつもそうですね...! 私たちのことなんだと思ってるんですか!?単語 オトコノヒトッテイツモソウデスネワタシタチノコトナンダトオモッテルンデスカ 3.2千文字の記事 56 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 今の大百科じゃ概要ひとつ手に入れるのも命がけなんだよコラ制作者っていつもそうですね…！素材元のことなんだと思ってるんですか⁉他に何があるんだよ？原作にあ…ここを安全な関連動画として提供します俺がどこで関連静画見てると思ってるんだ？こういう時だから関連商品を貼りあうべきなんじゃないですか⁉自分が関連リンク紹介されて当然とか思ってないか？助かりたきゃ関連項目を犠牲にしろ掲示板 「男の人っていつもそうですね...! 私たちのことなんだと思ってるんですか!?」とは、『ゾンビのあふれた世界で俺だけが襲われない』の台詞である。 動画や静画などにタグをつける場合、記事名が長過ぎてタグの文
前回、Seuratのハンズオンを用いてSeuratObjectの作り方から、セルのクラスタリングまでを解説いたしました。 前編：https://labo-code.com/bioinformatics/seurat-1/ 後編：https://labo-code.com/bioinformatics/seurat-2/ この記事では、Seuratの一歩踏み込んだ使い方として、各クラスターをバイオマーカーを元に細胞種をラベリングしてみたいと思います。 SingleRライブラリを使うことで、自動で細胞種を割り当てることができ、バイアスを排除できます。是非挑戦してみましょう。
Most basic Most basic stacked area chart you can build with R and ggplot2, using the geom_area function. Small multiple Small multiple is probably the best alternative, making obvious the evolution of each gropup.
Facebookを傘下に持つMetaは米国時間5月23日、新しい人工知能（AI）プラットフォームを開発していることを明らかにした。仮想世界向けのよりリアルなアバターを開発する同社の取り組みに役立つ可能性がある。 現在、デジタル空間に存在するアバターはアニメのようで、実際の人間のように滑らかに動かない。これらのアバターを改良するための鍵は、人体の筋骨格系を構成する骨、筋肉、関節について詳しく学習することにある可能性があるとMetaは考えている。 同社のAIチームは、リアルな筋骨格モデルを既存のモデルより効率的に作成する「MyoSuite」というプラットフォームを開発した。新たな身体性を持つAI（embodied AI）プラットフォームだ。モーターとニューラルインテリジェンスを統合し、生体力学的なコントロールの問題に機械学習を適用すると説明されている。ペンを回したり、鍵を回転させたりするなどの
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Rに出会って、早5年（2023年現在）。これまでに出会った、無料で、RやRを使った統計解析を学ぶことができるウェブサイトのメモです。ブックマークしているもの、Xでツイート、リツイートしてきたものを公開します。 随時更新して追加していきます。他にもあればコメント欄にお願いします。 （英語の記事多い！） Rで統計解析 UCLA Statistical Methods and Data Analytics 【英語】コーディング方法など細かい事例が豊富です。 An Introduction to Bayesian Data Analysis f
プログラミングの舞台裏には、異なるプログラミング言語を組み合わせて使用することで、プロジェクトに深みをもたらす魔法が広がっています。今回の記事では、PythonとR言語の連携に焦点を当て、データサイエンスの分野でこれらの言語を連携させることで得られる恩恵について詳しく探ってみましょう。 PythonとR言語: データサイエンスのダイナミックデュオ Pythonは豊富なライブラリやシンプルな構文を持ち、データ処理や機械学習分野で強力な存在です。一方で、R言語は統計解析や可視化に特化しており、データサイエンスの分野で広く使用されています。これらの異なる強みを連携させることで、データサイエンスのダイナミックデュオが誕生します。 連携の鍵: PythonからRスクリプトを呼び出す PythonからRスクリプトを呼び出すためには、subprocessモジュールを使用します。以下は基本的な例です。 i
はじめに この記事は、私がRで共分散構造分析を行うにあたり調べた事や、実際に分析する過程で得た知見をまとめたものです。Rで共分散構造分析をする方法は共分散構造分析 R編という本によくまとまっているのですが、sem()の実行結果の詳細や不適解の対処法などはこの本に載っていなかったので、この記事を作成しました。 この記事を書くにあたり、先ほども出た共分散構造分析 R編という本を大きく参考にしました。個人的には、Rで共分散構造分析をやり始めるなら、とりあえずこの本を見ると良いと思います。この記事も、この本を見たりした後実際に分析をしていく時に参考になるのではないかと思います。 間違っている所などありましたらコメント等をお願いします。 説明の都合上、モデルを改良 節までは、それ以前の節で作成した変数（model、fit）を使うことがあります。 前提 ライブラリ この記事で使用するライブラリは次の通
あげません!単語 324件 スキルヒントチョウダイ 3.0千文字の記事 38 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要関連動画関連静画関連商品関連リンク関連項目掲示板（食いしん坊は）あげません！ 概要 「あげません！」とは、アニメ『ウマ娘 プリティーダービー Season 2』におけるスペシャルウィークがトウカイテイオーの妄想内で言っただけで実際には言ってなかったのにネタにされすぎて皆そのことを忘れている迷セリフであり、転じてゲーム『ウマ娘 プリティーダービー』においてサポートキャラがスキルヒントをくれない様子を指す。 アニメ 『ウマ娘 プリティーダービー Season 2』の第11話にて一度は走ることを完全に諦めたトウカイテイオーがもう一度だけ走ることを決め、直接「ありがとう」を伝えたい！とあいさつ回りをする。しかしメジロマックイーンにだけは素直にありがとうと言えずにおり、このままでは「
Over the past year, data journalists on the BBC Visual and Data Journalism team have fundamentally changed how they produce graphics for publication on the BBC News website. In this post, we explain how and why we have used R’s ggplot2 package to create production-ready charts, document our process and code and share what we learned along the way. Data journalists on the BBC News’ Visual and Data
千羽黒乃単語 99件 センバクロノ 3.6千文字の記事 12 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要今までの功績登録者10万人突破+書籍が出ました近代麻雀への進出鴨神にゅうとの因縁 関連動画関連静画関連商品関連リンク関連項目掲示板千羽黒乃とは、ばーちゃる高尾山在住の1011歳(+4本場)鴉天狗Vtuberである。 概要 2018年8月末に活動を開始した個人勢Vtuberで、愛称は「千羽さん」「師匠」等。メインの配信テーマは麻雀とホラゲー。 麻雀をメインとするVtuberの中でもいわゆる｢鉄強（鉄板強者）｣の部類であり、トップクラスの成績を安定して収めている。 麻雀アプリ「天鳳」の九段経験者であり、同じく麻雀アプリ「雀魂」では最高段位である「魂天」にリリース5ヶ月弱で昇格(日本サーバーでは3人目)するなど、麻雀メインのVtuberの中でもトップクラスの成績を収めている。 自身の麻雀スタイル
かの有名な「カステラ本」の姉妹編？「大規模計算時代の統計推論―原理と発展―」の和訳が発売されました 大規模計算時代の統計推論: 原理と発展 作者:エフロン,ブラッドレイ,ヘイスティ,トレバー発売日: 2020/07/30メディア: 単行本 著者はブラッドリー・エフロン，トレヴァー・ヘイスティという超レジェンド研究者達ですが，訳者にもそうそうたる名前が並んでいます． せっかく新たなバイブルに出会えたので，この本で行われている解析を全てRでやってみる，ということをやっていきます． 解析には随時適当なライブラリを使用し，作図・作表には基本的にggplot2, gtパッケージを使います．tidyverseも可能な限り活用していきます． 今回の記事では第1章「アルゴリズムと推論」の再現をします． 準備 1.1 回帰の例 fig 1.1 fig 1.2 tab 1.1 fig 1.3 1.2 仮説検定
チョコが一番ですわ単語 関連するニコニコ動画 9件を見に行く チョコガイチバンデスワ 64 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要ですわ関連動画ですわ関連静画ですわ関連商品ですわ関連リンクですわ関連項目ですわ脚注掲示板 チョコが一番ですわ ワッフルといえば コレですわ 種類いっぱいありますけども チョコですわ これだけあれば 勝ちですわ 待望の新商品 今回はラスクですわ ランチパックの耳なんで 何をどうしても 美味いに決まってますわ 美味すぎて 手が止まりませんわ パクパクですわ 毎夜コレですわ!! そのままつまんで 食べられるこの商品 ほんのり塩味がいい感じ♪ これ食べて酒呑んで 永久コンボですわ 永久機関の完成ですわ チョコが一番ですわとは、スーパー勤務のお嬢様のレビュー…ではなくスーパー万代(まんだい)のPOP。 概要ですわ 2021年4月16日にTwitterにて投稿されたツイー
2022年5月28日。各所で激しい雨が降り注いだ前日とはうってかわって、透き通るような晴天に恵まれた絶好の文化祭日和。 そんな日にヒューリックホール東京で開催されたのが、イラストレーターにしてバーチャルYouTuber（VTuber）・しぐれういさんによる初のリアルイベント「うい・おん・すてーじ -雨上がりの文化祭-」だ。 ライトノベル『幼なじみが絶対に負けないラブコメ』のイラストや、ホロライブ所属のVTuber・大空スバルさんのキャラクターデザインを担当。アートブック『ILLUSTRATION』『絵師100人』『VISIONS』に選出されるなど、イラストレーターとしての活躍が華々しいしぐれういさん。 しかし、“娘”である大空スバルさんに導かれるまま始めた配信活動でも才能が開花。 VTuberとしての活動は3周年を迎え、執筆現在YouTubeのチャンネル登録者数は70万人以上。お絵かき配信
統計解析とグラフィックスのための言語・環境である「R言語」の概要、インストール方法、初歩的な使い方を広く・浅く解説した資料です。 2024年4月時点でのRの最新バージョンR-4.3.3を対象としています。
Preface The aim of this book is to provide the fundamentals for data analysis for genomics. We developed this book based on the computational genomics courses we are giving every year. We have had invariably an interdisciplinary audience with backgrounds from physics, biology, medicine, math, computer science or other quantitative fields. We want this book to be a starting point for computational
A prediction can be explained by assuming that each feature value of the instance is a “player” in a game where the prediction is the payout. Shapley values – a method from coalitional game theory – tells us how to fairly distribute the “payout” among the features. 9.5.1 General Idea Assume the following scenario: You have trained a machine learning model to predict apartment prices. For a certain
はじめに 修正履歴 2020/12/30: 公開 誤字・脱字は随時修正しております。 以下の内容は現在執筆中の内容の一部となります。 Song Jaehyun・矢内勇生『私たちのR: ベストプラクティスの探求』(E-book) 「可視化 [応用]」章を抜粋したものであり、今後のアップデートは『私たちのRで行います。 ここをお読みになる前に、まず、dplyr入門 (新版)とggplot2入門 [理論編]、ggplot2入門 [基礎編]を一読して下さい。 したがって、いきなりオブジェクト、関数、引数といった馴染みのない概念が出てきます。これらの概念に馴染みのない方は、予め「Rプログラミング入門の入門」の前半をご一読ください。 応用編の内容 理論編と基礎編では{ggplot2}の概念と5つの代表的なグラフ（棒、ヒストグラム、箱ひげ図、散布図、折れ線）の作り方について説明しました。本章では軸の調整
Seuratとは？ SeuratはscRNA-seqデータ解析を行うRパッケージのことで、scRNA-seqデータの正規化やビジュアライズなどを行う事ができます。 Seuratには製作者たちによってハンズオンが用意されています。こちらに取り組むことでSeuratの理解を深めることができますが、Rに詳しくない方が取り組むには難しいところがあるため、こちらの記事では補足説明を加えつつ解説していきたいと思います。 R環境の用意 Seuratのハンズオンを行うにはRを実行する環境が必要となります。私的には、Rを実行する環境としてRstudioを使うことをおすすめします。 各OS環境を元にこちらのサイトよりインストーラーをダウンロードしてください。 https://cran.r-project.org/ インストールするバージョンは最新版を選んでください。一番トップにあるものが最新版です。 インスト
第94回Tokyo.Rでトークした際のスライド資料です。
心理統計法のコマシラバス View the Project on GitHub View On GitHub 心理統計教育教材 心理統計教育の授業シラバス（コマシラバス）と授業の教材です。 専修大学人間科学部心理学科では，1 年次に「心理学データ解析基礎」を必修として履修します。2 年次に「心理学データ解析応用」がありますが，こちらは選択科目です。 想定している教育環境等 通年の授業(30 回)で，前期・後期にそれぞれ授業時間内テストを行うために 1 コマ使います。 途中で R/RStudio をつかった実習を含みます。(統計環境は R に限ります) シラバスの設計方針 基礎編 「統計学」ではなく「心理」統計なので，実践的な使い方や心理学における目的，仮定を明確にすることを心がけました。 また，公認心理師対応科目ですので，ここで身につける内容が資格のどの要素に対応しているかわかるようにしま
生存時間解析・信頼性解析は，患者の生存時間や機器の故障時間など，ある個体に対して特定の事象が生起するまでの時間に関するデータを扱う，統計学の一分野である．本稿は，生存時間解析・信頼性解析に用いられる統計モデルの歴史的背景や統計的性質について，初学者向けに書かれた総説である．生存時間や生存関数，ハザード関数などの基本的な生存時間解析の道具や概念を定義し，それらの統計的性質・解釈を解説する．また，指数分布・ワイブル分布・対数正規分布などの，一般的なパラメトリックモデルや，Cox比例ハザードモデル・加速故障時間モデルなどの回帰モデルについて解説する．競合リスクモデルについても簡単に触れる．本稿で使用したデータ，式の導出，解析に使用したRコードを付録に与える．
世界から10万人以上が参加するバーチャル空間上での同人誌の即売会です。 VR機器はもちろん、PCやスマホからもURLをクリックするだけで簡単に参加が可能です。 開催期間 2021/11/6 10:00 - 11/14 23:00 JST
Rで学ぶ計量経済学と機械学習 Contents Rの基礎 データ整理 test_scores.xlsx データの可視化 回帰分析 計量経済学１：回帰分析とマッチング 計量経済学２：操作変数法 計量経済学３：回帰不連続デザイン（+モンテカルロ・シミュレーション入門） 計量経済学４：固定効果モデル 計量経済学５：差の差(DID)法 機械学習１：線形回帰・ロジスティック回帰 機械学習２：リッジ回帰・Lasso 機械学習３：決定木・アンサンブル学習 機械学習４：ニューラルネットワーク・ディープラーニング・大規模言語モデル Authors 安藤道人（立教大学） 三田匡能（株式会社 GA technologies）
本記事では、データ分析の言語として非常によく使われるPythonとRのどっちを使いべきなのか、何が違うのか、という議論をしていきたいと思います。昔Rを使っていて最近はPythonばっかり使っている人間がPythonとRの違いを徹底比較していきますので是非理解してくださいね！ こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です。 元々大学院の研究でRを使っていたのですが、企業に入ってからはPythonを使うことが多くなりました。 やはりアカデミックの場ではRが使われることが多いのですが、実務の場ではより広範な範囲を抑えているPythonを使っているケースが多いです。
RStudio v1.4とraggパッケージの登場でRStudio上で日本語の作図が面倒な指定不要で行えるようになりました。記事中で紹介する方法をとれば、RStudioのPlotsパネルに出力する図が文字化けしなくなります。RStudioユーザで日本語での作図を行う方にはぜひ知っていてもらいたいtipsです。 すごい！確かにグラフィックデバイスにAGGを指定すれば、ggplot2で日本語表示する際に面倒な ggplot2::theme_*(base_family = ) をしなくても、問題なく日本語が表示される。ハッピー( ^ω^ ) https://t.co/DL1ec5wj9U— Uryu Shinya (@u_ribo) 2021年2月17日 なお、この記事の元ネタは https://www.tidyverse.org/blog/2021/02/modern-text-feature
概要 Quarto という R Markdown のような動的ドキュメント生成プログラムが開発中 まだ開発版だが野心的な機能をめざしているらしい 単なる R Markdown の再設計ではなく, Jupyter Notebook の変換にも対応している R や Python だけでなく Jupyter カーネルで使える任意の言語でも R Markdown のように扱えるかもしれない 使い方の参考になるようにこの投稿も Quarto を利用して書いている ただしはてなブログは独特の仕様なので一部手動で修正している 先行して Rpubs にアップロードしたものは出力されたHTMLをそのまま使っている. はっきりいってこちらの方が見栄えが良い. 付録としてプレゼンテーション資料への変換, Jupyter Notebook の変換例も用意した github.com 注意 Quarto は最近公開さ
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