統計解析R たぶんpart3くらい

**デフォルトの名無しさん** · 2012/06/22(金) 13:33:12.40

あっても良さそうなんですが,需要ないの？

過去スレのうちのひとつ
統計解析R
http://toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1285597198/

**デフォルトの名無しさん** · 2016/03/01(火) 13:59:13.93

>>142
今日もあっちこっちで馬鹿レスしてるなおまえってw

**デフォルトの名無しさん** · 2016/03/08(火) 03:16:56.45

>>141
最近のアマゾンのレビューはほんと嘘だらけ。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/04/15(金) 16:50:29.31

R-Sourceが404な気がする

**デフォルトの名無しさん** · 2016/04/19(火) 23:37:39.26

もしかしてR-Tipsなくなってる？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/15(水) 18:56:31.95

R言語徹底解説
八重洲ブックセンターで第三刷があった。
平積みの方は第一刷だったけどｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/07/23(土) 19:10:41.11

Rでは２次元座標に円を描く事はできないんですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/07/23(土) 19:46:19.77

できるよ
でも今なら Julia がおすすめでっせ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/07/24(日) 11:38:41.23

どうやってできるんですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/01(木) 20:05:10.85

過疎しているときに申し訳なくお聞きしたいのですが、
N(10,0.5^2)の,7.5以上の上側確率をRで一発で求めるコマンドはないでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/01(木) 20:14:41.90

すいません自己解決しました
pnorm(-(7.5-10.0)/0.5)でした
スレ汚しすいませんでした

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/01(木) 20:26:09.26

おめ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/05(金) 07:53:03.19

Rを使っている人ならわかる人もいると思うので
GNU科学技術計算ライブラリ　リファレンス・マニュアル
https://ja.wikipedia.org/wiki/GNU_Scientific_Library
のどの関数を使って、どの関数を数値積分すればよいのか、
教えてほしい。
γ関数　https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AC%E3%83%B3%E3%83%9E%E9%96%A2%E6%95%B0　を
使って　ControlChartConstant2Double = gsl_sf_gamma(InSizeDouble / 2) * Sqr(2 / (InSizeDouble - 1)) * gsl_sf_gammainv((InSizeDouble - 1) / 2)
とすると、管理図用定数 c4 が得られる。
d2, d3 を求めるための
http://excelshogikan.com/qc/qc11/controlchartconstant.html
φなんたらが、GSLのどの関数なのか、数値積分のどの関数を使うのか、
がわからない。

積分は、わからなければ台形公式でエィヤーとやってしまうけど。
n20位までは数値表があるのだが、nをちょっと大きくして、24時間ことのn24とかやろうとすると、のっていない。
１回計算してしまえば、数値表を使って参照するだけなのでRで処理で切ると思う。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/05(金) 10:57:47.64

日本語を勉強する

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/05(金) 11:12:35.50

それな

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/20(木) 19:18:28.80

Sはどこへ行ったか

**デフォルトの名無しさん** · 2017/08/15(火) 19:07:36.81

羽鳥の本は英語ならたいていpdfで無料で読めるから、文句いう人は英語で読めばよいと思うの

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/05(火) 00:29:28.39

使い始めて1ヶ月
未だにエクセルより便利な場面に出会いませぬ
回帰分析程度じゃ意味ないかな

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/05(火) 04:24:09.07

したい事と選んだ手段がズレてるのでは?

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/05(火) 10:33:35.89

まずは、セルでチェックできる程度の規模のデータか、あるいはもっと大きいのかによるんじゃないかな。
そして作業として簡単なものなら、多少表計算ソフトに歩があると思う。
でもこっちに慣れるとぜんぶこっちでやっちゃうけどねｗ
欠点としてはライブラリの秩序のなさかなｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/05(火) 12:46:08.24

RMarkdownを使い始めると分析とレポート作成が同時にできるので便利さを感じると思うけどな

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/06(水) 12:00:48.68

Pandas

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/06(水) 17:41:06.32

>>162
うむ。あれはいいものだ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/07(木) 08:59:11.93

jupyter

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/09(土) 10:59:21.18

なるほどと思ったブログがあったから貼っとくよ
yhat | R for Excel Users
http://shotwell.ca/blog/post/r_for_excel_users
ある特定の環境での成功体験が新たな環境への適応の障害となるのは
エクセルからRに限ったことではないと思う

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/09(金) 21:23:26.98

Rが盛り上がらなくて悲しい

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/10(土) 22:42:50.82

大盛り上がりと言ってもいいんじゃない？
https://insights.stackoverflow.com/trends?tags=r

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/11(日) 00:58:01.63

上限100%の上部90%以上カットしたらそうなるわ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/11(日) 11:54:36.80

>>167
それは仕方ないと思うよ
統計解析手法開発用には向いているソフトだけど
統計解析を利用した処理アプリで使うのに向いている
ソフトウエアというわけじゃなく
無償なんで大学でも採用して広まっているという話だから。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/11(日) 12:28:34.22

放送大学の講座は親切
https://vod.ouj.ac.jp/view/ouj/#/navi/vod?ca=496

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/11(日) 13:02:45.83

>>157
Rになった
S-plusやってたTIBCOもRの別実装始めたくらい

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/11(日) 13:37:06.23

そりゃ当然の流れやな。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/11(日) 17:47:44.11

>>168
右肩上がりなのはとても良いこと
純粋なプログラミング言語じゃないから増えてるだけで御の字なのかねえ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/14(水) 19:42:52.67

データをこねくり回してグラフ書くにはexcelより融通が利いてしかも早い

ような気がする

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/14(水) 22:01:38.62

>>175
そりゃそうでしょうね
Excelはこねくり回さないで使うためのツールだから

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/14(水) 23:37:10.00

グラフはggplot2が強力だよね
facetとかはExcelだと大変

デフォルトのテーマが少し古くさいけど

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/14(水) 23:51:00.08

R使い出してから色々と試すのが簡単なんで面白いわ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/15(木) 01:24:08.19

機械学習とかビッグデータとかPythonと何かの組み合わせに圧倒されててRとかどマイナーになってしもうた

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/15(木) 06:34:31.40

適材適所でしょうね。
元々設計自体がデカいメモリーがあったあらと言う前提で
設計者にとっては作りが楽だけど、大容量で使う利用者が
対処しないといけないという安易なつくりなんですよね。

その代り少量データを対象とした統計手法研究などには
楽なんで。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/15(木) 12:27:10.58

Rにはなんといってもtidyverseがあるからなあ
dplyrとかpurrrとか簡単で強力だから解析やるならR

まあ適材適所で、ベイズならstanだし、機械学習や文字ならPythonが優勢、事務処理ならExcelVBAってとこ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/19(月) 19:54:51.25

>>171
統計って回帰分析から急に難解になる
それにじっと耐える生徒さんは偉い
R初心者の私にはとっても役立つ講義だ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/22(木) 18:00:01.85

何かいいエディタないかな
Rに最初からついてるエディタ使ってるけど不便

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/22(木) 19:41:30.41

RStudioのエディタじゃだめかい？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/23(金) 17:28:14.29

>>182
紫布さんかわいい

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/23(金) 20:13:41.57

>>184
RStudioは2,3回インストールしてみたけど良く分からないし重いしですぐ消してしまってたんだよね
慣れると便利なの？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/23(金) 21:18:49.28

RStudioのエディタは入力補完機能が凄い便利。パッケージの関数だけでなく自分で作った変数や関数も補完してくれる。
関数のヘルプもキー一つで表示できるし、ノートブック機能を使えばエディタ内で実行結果を表示してくれる。

その他、パッケージ管理とかプロジェクト管理とか便利だと思う。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/25(日) 16:50:33.30

具体的な話を聞くと便利そうな気がしてくる
やっぱりRStudioがベストなのかもね
しばらく使ってみようかな、ありがとう

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/26(月) 12:53:30.71

補完機能なしでプログラミングするのって、武器を持たずに福岡の街を歩くようなものだよ。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/26(月) 18:57:28.32

こえぇぇぇ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/03(土) 09:23:09.96

初心者には
Rコマンダーは便利だが
基本が理解するのが課題

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 02:41:29.02

R version 3.4.3 でR consoleを起動した直後に乱数を発生させると
set.seedで指定していないのに前回起動時と同じ乱数が出てしまいます。たとえば
runif(5)だと
[1] 0.3108217 0.4556531 0.2194121 0.6496887 0.2677915
が毎回出てきます。
そういのものなのでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 02:55:44.49

>>192
R x64 3.4.1（windows10）ではそれを再現できなかった
そういうものではないと思う

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 13:07:49.78

>>193　ありがとうございます。そうなんですか。自分の環境はwin7sp1 64bit で
Rは5年前にインストールしその後何度か上書きインストールしたまに使っててたんですが
何らかの理由でRの中の設定が変更されたか破壊されてるんですかね
原因がわかったらまた書きます。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 14:55:10.28

>>192
R3.4.3@Win10だけどそういう状態にはならないねえ。RStudioとかVSCodeとかでも何度かやってみたけど全て違う値。
事前にhtmlwidgetとか使ってない？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 16:28:52.83

>>192です
試しに別のフォルダに新規インストールして何度か起動を繰り返して確認してみたら
正常に毎回違う乱数がでました。
なのでもう新規インストールで実行することにしました。
でも、どこに問題があるのか特定しないとまた起きそうなので少しづつパッケージを削除しつつ確認中・・・
>>195
ありがとうございます。
htmlwidgetsって何？って感じなんですが入ってました。
いつ何のために入れたのかもわからないのですが(笑)

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 17:15:01.96

>>192です。
パッケージの問題ではなくて、パッケージの作者の方々疑ってごめんなさい

どうも>>195さんの指摘どおり事前になにかが読み込まれてること気づきました
起動直後にカーソルの↑を押すとなぜか
昔コンソールで打ち込んだコマンドが未だに出てきちゃうんです
たとえば、
> source('~/R/test.r')　

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 17:57:53.40

.Rhistoryがおかしくなっちゃったのかな？まあ、原因が分かってなにより？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 18:20:45.09

>>192です。
原因がわかりました。
[Previously saved workspace restored]と出てることに今気づきまして
以前マイドキュメントに保存していたワークスペースが自動で読み込まれるためでした。
でもなぜか、"test.RData"の名前で保存したものは自動で読み込まれず
".RData"のように拡張子のみのファイル名が存在するとそれが読み込まれるようです。

新規インストールのRではがあっても読み込まれないのですが、
試しにC:\Program Files\R\R-3.4.3\bin\x64のフォルダ内にコピペしたら起きるようなので
変な名前やいけない場所には保存しては駄目ってことですね

ありがとうございました。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 18:21:46.77

.Rhistoryでset.seed()使ってるってことなのか

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 18:55:36.14

>>200
うちのマシーンの環境がめちゃくちゃの可能性もありますが、
新規インストール直後のコンソールで保存したワークスペースをそれで読み込んでも
同じ乱数が再現されるので
保存した時のその後の乱数生成パターンも復元されると解釈しちゃいました。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 18:58:12.34

はぇ～
そういや最近出たブルーバックスのRの本が売れてるみたいだね

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 19:38:47.73

>>201
環境の自動復旧は無効にしておいた方がいいよ。ググれば無効にする方法が見かるハズ…

>>202
あの本、ブログか何かで宣伝してたよ。センセーショナルな見出しだったな。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 19:42:24.61

この記事だ
ttps://lab-on.jp/article/23

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/20(火) 10:02:37.61

その本を買ってＰＣで真似してます
Ｒコマンダーのお陰で敷居は下がりました
Ｒの壁は
出力データの読み方、意味するところの理解
質のよいデータはあるので頑張る

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/20(火) 11:50:41.25

敷居が高いと思ってる人のためのセミナーが明日、白金台の明学で開催されるよ

http://www.socialpsychology.jp/seminar/seminar2.html

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/20(火) 12:11:32.56

共立出版のRで学ぶデータサイエンスシリーズの15巻とか16巻は
ずっと欠けてるけどいつ出るのですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/21(水) 13:46:02.45

>>204
jupyter notebook と pandas 最強だな

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/27(火) 23:23:26.50

エクセルソルバーのGRGみたいな非線形最適化制約有りをやりたいんだけど、Ｒでもできる？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/29(木) 21:47:07.36

>>205です
読み終えた、とても勉強になりました
困難さはRではなく統計学でしたが
これは実践するしかないですね
気になったとこは頭に入れておきます
P112の3次元散布図ですが
Microsoft R Open version3.4(64bit)では
作図が表示されませんでした

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/30(金) 15:16:43.56

おめ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/05/17(木) 10:20:38.86

Rをかじっても
やはり、考え方がわかってないとだめだね
ということで、
「入門はじめての分散分析と多重比較」を読んでる

**デフォルトの名無しさん** · 2018/05/17(木) 17:50:52.94

Rだけとりあえず使えても、統計学がわかるわけじゃないからねｗ
しかし慣れるとデータ扱うだけでも便利だなぁ。
でもちょっと不安なのが、変数が隠せないから自分で書いた変数とパッケージ内の関数が
偶然だぶったりしないもんなのかな・・・ってところ。
どうなん？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/05/17(木) 18:14:17.63

そのあたりは「名前空間」で調べて見るといいよ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/05/17(木) 21:17:22.96

ふむ。
ありがとう。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/05/19(土) 07:34:08.00

ダブっても問題無いんじゃない？
パッケージの変数を上書きしてしまう理由として考えられるのは
1. 知らずに上書きしてしまう 2. 知っててあえて上書きする
だけど、どちらの場合も元の変数を使わないだけの気がする
安心するには実際にパッケージを壊してみるのも手かも
理由は異なるけど変数スコープの問題でwithを使ってる

my = list (`%>%` = purrr::`%>%`, json = jsonlite::toJSON, id = function (x, ...) x);
my = with (my, {
id (1 : 10) %>% json %>% print; # my環境の変数を使う
rocal = 123; rocal %>% print; # rocalは外から見えない
my $ environment = function (...) 'hello world'; # 勧められないけど無問題
my $ try = tryCatch; # あえて上書き
my;
});
with (my, {
try (typeof (rocal), error = function (ex) 'rocal is local') %>% print;
environment (try) %>% print; # hello world
base::environment (try) %>% print; # my$tryの環境はbase
base::environment (try) = base::environment (); # my$tryの環境をmyに変更
tryCatch (try (stop ('try'), error = function (ex) 'catch') %>% print
, error = id) %>% print; # my$tryが壊れた my$environmentが悪さ
base::try (stop ('try')) %>% print; # base::tryは無傷
base::environment (try) = parent.env (base::environment ()); # my$tryの修理
try (stop ('try'), error = function (ex) 'catch') %>% print; # my$tryの復活
});

てな感じ
多くのサンプルでwithにデータフレームを代入してるけどリストでもオケー
小さな計算をいくつもする時にお手軽だと思う

**デフォルトの名無しさん** · 2018/05/19(土) 09:59:21.70

今から学ぶならJuliaにせい
Rよりずっと速い、書きやすい

**デフォルトの名無しさん** · 2018/05/19(土) 11:12:53.58

うむ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/05/19(土) 13:40:20.91

まあ、rocalとか書いちゃうのが

**デフォルトの名無しさん** · 2018/05/23(水) 19:12:36.38

僕の知り合いの知り合いができたパソコン一台でお金持ちになれるやり方
役に立つかもしれません
グーグルで検索するといいかも『ネットで稼ぐ方法　モニアレフヌノ』

6O1Q6

**デフォルトの名無しさん** · 2018/05/24(木) 10:36:25.46

6O1Q6

**デフォルトの名無しさん** · 2018/06/03(日) 23:20:33.44

>>136 あるよ

``` {python}
def joking (a, b):
while True: a, b = b, a + b; yield b;
```

``` {r}
with (new.env (), {
obj = reticulate::py $ joking (0, 1);
sapply (1 : 10, function (...) reticulate::iter_next (obj));
});
```

もっとマシというより楽しい解答はこれかな　読んでないけど

* [Python-like generators in R ・ GitHub](https://gist.github.com/klmr/d10623a0b4c7e1e9a6523eebee4913d1)

で、最終的な答えは「ない」だと思う

技術的な問題というより文化的なところに理由がある気がする
pythonにパイプ演算子がないのと同じ理由
実用的なyieldを実装しようとすると文法の修正が必要になると思う
言語仕様の複雑化という投資が必要になるので
それなりの需要が見込めないと導入には踏み切れないかもね

フィボナッチ数列ではyieldの有り難みは見えないけど
自動微分とは比較にならないほど汎用性の高い有り難い機能だと思う
だけど自動微分と似ているところがあって
どんな複雑なニューラルネットも泣けば自前で微分できるし
どんな複雑な関数のyieldも泣けば自前でイテレーターを作れる

**デフォルトの名無しさん** · 2018/07/04(水) 22:35:50.56

Y4M

**デフォルトの名無しさん** · 2018/07/05(木) 12:07:37.96

fib = lambda n: int(((1+sqrt(5))/2)**n/sqrt(5) + .5)

**デフォルトの名無しさん** · 2018/07/05(木) 13:10:49.78

>>217
初めてききました。

調べたら6年前につくられてるようですが
書籍はほとんどないようですね。
なんで普及してないのでしょうか。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/07/05(木) 13:11:04.45

>>217
初めてききました。

調べたら6年前につくられてるようですが
書籍はほとんどないようですね。
なんで普及してないのでしょうか。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/07/05(木) 19:49:27.60

Juliaのこと？
本屋では単行本は１冊しか見かけないな。
あと、「データサイエンティスト養成読本 R活用編」というムック本の中に若干の記事があるくらいかな。
他にある？

たぶん書籍が少ないのと、蓄積されたノウハウとか他人の作った関数とか少ないから
まだみんな食いつかないんじゃないかな。
自分もなんか良さげではあると思いつつRで済ましてるしｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/08/19(日) 22:19:39.16

>>218

http://blogimg.goo.ne.jp/user_image/45/bc/b6502c7b8c0d62a058342de43d82770b.jpg

**デフォルトの名無しさん** · 2018/08/20(月) 13:18:00.41

JuliaはFORTRANっぽくて嫌い

**デフォルトの名無しさん** · 2018/10/13(土) 00:57:54.92

盛り上がっていたので貼っとく
読んでないけど
Faster R with FastR | Hacker News
https://news.ycombinator.com/item?id=18193557
FastRを使う人は少ないかもしれないけど
中のおしゃべりは楽しめるかも

**デフォルトの名無しさん** · 2018/10/21(日) 20:53:08.73

個人的にはRotaさんの名前がここで出てきたことに驚き
こういうところがHNの面白さかも
Deriving the Normal Distribution | Hacker News
https://news.ycombinator.com/item?id=18261892

正規分布からの連想で
コメントにあるインタラクティブなデモに感心
A tutorial on Principal Component Analysis | Hacker News
https://news.ycombinator.com/item?id=18256048

ブログの最後に書いてあるけど
現状はインタラクティブを実現するには
鬼プログラミングが必要なのかもしれない

インタラクティブからの連想で
Distill ― Latest articles about machine learning
https://distill.pub/

**デフォルトの名無しさん** · 2018/10/21(日) 21:25:09.40

ggmap使えなくなってた
Googleにクレカ登録が必須なのか

**デフォルトの名無しさん** · 2018/10/21(日) 21:51:09.06

ggmapってなんだか知らないけどこの辺の話かな？

Change in Google Geocoding API billing Issue #227 dkahle/ggmap GitHub
https://github.com/dkahle/ggmap/issues/227

お買い上げありがとう御座います

**デフォルトの名無しさん** · 2018/11/17(土) 16:28:05.14

>>39
20年後になりそう

**デフォルトの名無しさん** · 2018/11/18(日) 12:04:28.90

もう5年経ったか
機械学習データマイニングω流行ってるのに1/4スレも消費していない
次の3/4スレは15年じゃまだ余るだろう

**デフォルトの名無しさん** · 2018/11/23(金) 11:50:10.19

数学板のRスレのほうが賑わってるのがRらしい

**デフォルトの名無しさん** · 2018/11/23(金) 12:00:16.91

過疎ってるな

**デフォルトの名無しさん** · 2018/11/23(金) 12:05:27.19

数学板って基地外が多いので嫌いｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/11/23(金) 12:29:41.52

基地外かどうかは知らんがほぼ全員コミュ障

**デフォルトの名無しさん** · 2018/11/23(金) 12:44:03.46

そしてリアルの理学部数学科の雰囲気に非常によく似ている。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/11/23(金) 19:08:15.85

Rのマニアルを見たら関数のパラメータがやから多くてびびった

**デフォルトの名無しさん** · 2018/12/02(日) 00:14:30.40

Rは難しいね
=と<-が違うとか、forループ使うなとか