統計学やR言語を勉強していく過程で、R言語のプログラミング的な側面や言語仕様をちゃんと理解したいと思うようになりました。ということでチャンレンジしたのが、『R-Tips』です。 このサイトはいくつかのトピックに分かれているので、自分のRの使い方に合わせて勉強しや少なっています。まだまだ前半戦ですが、特に覚えておきたいコマンドを中心にメモを書いていきます。 (03/22 10:50) 回帰分析部分の説明を追記 x <- "1245"< span> # 中身についての情報を取得 str(x) #=> chr "1245" summary(x) # Length Class Mode # 1 character character # 基本的な情報 y <- c(2, 3, 4, 5)< span> summary(y) # Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Ma
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2014-01-03 Ｑ＆Ａ (初級者コース)/15 トップ頁へのコメント 2013-12-27 R と Julia 2013-12-23 ＲでＧＩＳ 2013-12-20 R本リスト 2013-12-19 R史 2013-12-18 SweaveでエディタとDVIビューア間の相互移動 latticeExtra R と Linked Data 2013-12-17 なんでも掲示板アーカイブ（５） 2013-12-14 R で数独 2013-12-11 Rでスポーツ統計 2013-12-10 R のインストール Rとインターフェースのあるアプリとサービス RecentDeleted 2013-12-09 SweaveTips集 2013-12-08 R と Big Data 処理 R掲示板 P
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_csv <- "https://raw.githubusercontent.com/jcheng5/simplepenguins.R/main/penguins.csv" df <- readr::read_csv(penguins_csv) # Find subset of columns that are suitable for scatter p
ShinyはR製、GPL v3のオープンソース・ソフトウェアです。 統計情報を誰でも扱いやすくするためにWebブラウザ上で使えるようにしたいが、サーバサイドの言語を覚えるのが面倒なんて場合に使って欲しいWebアプリケーションフレームワークが登場しました。それがShinyです。なんとRだけでWebアプリケーションが作れてしまいます。 一例。右側がR、その結果が左側のグラフになります。画像での出力になります。 入力によって描画を変えられます。 複雑なグラフもRにとってはお手の物です。 こんな描画も。ぐわあ、動いて見える…。 分散図。 トレンドの直線を追加。 さらに男女分割。 もちろんShinyの使い方は通常のRとは異なりますので、覚えるべき部分はあるでしょう。基本はui.Rとserver.Rになります。HTML、JavaScript、CSSを覚える必要なく統計表示用Webアプリケーションが作れ
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
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
「Rが使えるフリをするための14の知識」に対して、古参R使いから「Rユーザーの「フリ」なんてしなくていいんですよ」とコメントを頂いた。確かに、意識が高いRユーザーのフリをする人間は大変にウザイので、いない方がいいかも知れない。 どのぐらいウザイかは、身近にいるウザイ人物がRユーザーになったらどうなるかを想像すればすぐ分かる。例えば、そこそこ可愛い女子大生が、太めでマニアックでラーメンにこだわるR使いに質問すると、典型的には以下のような会話が展開されるであろう。 男「あれ、アイナちゃん、こんな所でどうしたの？もしかして、俺に告白したいの？」 女「・・・（キモヲタデブと付き合うぐらいなら、風俗で働くわボケ）。ミサワ君、こんにちは。」 男「何度も言っているけど、アイナちゃんの気持ちは嬉しいけど、全国のオレのファンが君を殺す事になるから分かってくれよ。」 女「・・・（どこにファンがいるんだよ、冬な
米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文をマスターする 四則演算
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