【R言語】統計解析フリーソフトＲ 第４章【GNU R】

R は統計計算とグラフィックスのための言語・環境です。
統計計算で重宝するデータ型や、複数要素を処理する演算や関数、
解析結果を表示するグラフィックなど、多彩な機能を提供します。

●関連サイト
The R Project
http://www.r-project.org/
RjpWiki
http://www.okada.jp.org/RWiki/
リンク集
http://www.okada.jp.org/RWiki/?%A5%EA%A5%F3%A5%AF%BD%B8

●過去スレ
＝　統計解析フリーソフト　Ｒ　＝
http://science4.2ch.net/test/read.cgi/math/1062650510/
http://mimizun.com/log/2ch/math/1062650510/
＝　統計解析フリーソフト　Ｒ　【第２章】　＝
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1152449095/
http://mimizun.com/log/2ch/math/1152449095/
統計解析フリーソフト　Ｒ　【第３章】
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/math/1224142396/
http://mimizun.com/log/2ch/math/1224142396/

schemeのambに相当することはできるのでしょうか

>>3
RはShemeのような継続がないので全く同じ動作は再現できないと思います。
しかしベクトルの外積を使えば複数のambを組み合わせるのと似た事ができます。

独習 Scheme 三週間　Chapter 14 非決定性 （Schemeのamb）
http://www.sampou.org/scheme/t-y-scheme/t-y-scheme-Z-H-16.html
R言語
http://ja.wikipedia.org/wiki/R%E8%A8%80%E8%AA%9E
ベクトルに関する Tips 大全
http://www.okada.jp.org/RWiki/?%A5%D9%A5%AF%A5%C8%A5%EBTips%C2%E7%C1%B4

IncanterはClojureベースでR似の統計計算とグラフィックス環境です。
Rを単体で利用している人にはパッケージ不足な代用品にすぎませんが、
JavaアプリにはJVM系言語で書かれたIncanterの方が組み込みやすいです。

Incanter
http://incanter.org/
Data Sorcery with Clojure
http://data-sorcery.org/
naoya_t@Incanter
http://sites.google.com/site/incanterja/

どうせjavaならKawaで書いてくれればいいのに

>>6
Incasterのトップページにこういう意味の文が載っています。
「Incanterは動的型付けの関数型言語であるClojureのパワーと、
データアクセスと処理と視覚化のためのJVM上の豊富なライブラリを利用します」
IncasterはSchemeでは成立しないでしょう。

Clojureをつくったわけ　by Rich Hickey
http://www.geidai.ac.jp/~marui/clojure/rationale/
>なぜ私は新しいプログラミング言語を書いたのだろうか。
>次のような特徴を持つ言語が見つからなかったから、という理由からだ。
>　* 並行処理のために設計された
>　* 定評のあるプラットフォームと相性がよい
>　* 関数型プログラミングのための
>　* Lisp。

> 1.2 関数型プログラミングは良いものだ
> 　* Clojureは動的型付けをする関数型言語
> 　　o すべてのデータ構造がイミュータブルで永続的、再帰をサポート
> 　　o ヘテロジニアス(異種混合)なコレクション、戻り型
> 　　o 動的な多態性(ポリモーフィズム)

×Incaster
○Incanter

統計解析フリーソフト　Ｒ　【第３章】
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/math/1224142396/527
> 527 ：１３２人目の素数さん [↓] ：2010/02/18(木) 17:43:21
> >>526
> ・スレッドのレス数が10以下
> ・レスが一週間書き込まれていない
> 二つの条件が満たされるとスレッドが沈むので
> そうならないようにしておけば沈まないよ

　　　　　　　　∧∧　　ミ　＿　ドスッ
　　　　　　　 (　 　,,)┌─┴┴─┐
　　　　　　　/　　　つ.　 保　 守 │
　　　　　〜′　/´　└─┬┬─┘
　　　　　　∪ ∪　　　 　 ││　_ε３
　　　　　　　　　　　　　　 ゛゛'゛'゛

sage

誰かRでbmpをimagematrixオブジェクトとして読み込む方法知らないか？

11だけど、EBImage使うことにした。
他にいい方法知ってる人いたらおせえて

read.matrixでひとつのファイルから複数の行列を読み込んだりすることは可能でしょうか？

初歩的な質問でしたらすいません、教えていただける方宜しくお願いします。

R初心者なのですが、小数の精度について解説されたサイト等ありませんでしょうか。

>>14
http://www.amazon.co.jp/dp/4901683500/
この本の14章あたりにあるよ
.Machine に浮動小数点演算関連定数のリストが収められてる

軸ラベルと凡例が日本語のグラフで、日本語のみに日本語フォントを使用してeps出力する方法をどなたかご存知ないでしょうか？
pdfなら、日本語関連を最後にまとめて、直前にpar(family=Japan1など)でいけるのですが・・・

質問です。

単回帰についてですが、データフレームの一列目に被説明変数が格納されており、
残りの列に説明変数が格納されています。

各説明変数を用いて単回帰を行いたいのですが、いちいち変数を指定するのが面倒です。
apply関数を利用しようと思ったのですがうまくいきません。

何か良い方法がありますでしょうか？

>>15
規制で遅くなりました。ありがとうございます。

>>17
データフレームが縦横逆になっているということですか？
それなら関数t()を使えば通常のデーター形式になると思いますが。例えば
#irisデータを表示
iris
#縦と横が逆
t(iris)
#もう一度やると元に戻る
t(t(iris))

アウトライア分類と変数選択が同時にできる
線形回帰法ないのでしょうか

チルダ記号ってどういう意味なんでしょうか
関数（変数１　〜　変数２）
なんて使い方です

質問します。
glmを使い，説明変数の数を変えて複数のモデルを作りました。
複数モデルの中から最もあてはまりの良いものを知りたいので
AICを比較しようと考えたのですが，AICがInfとなり，表示してくれませんでした。
使っているソフトはRです。
AICが非常に小さいくて（おそらく２以下？）表示されないと考えているのですが，
これでは比較できません。
対処法をご存じの方がいらっしゃいましたら，教えていただきたく存じます。

最近MacにRcmdrをインストールしても文字が汚くならないというとのサイトを見つけたのですが、
ttp://ito-hi.blog.so-net.ne.jp/2011-02-06
「パッケージの依存関係を解決」にチェックしてインストールすると
虹色ぐるぐるでインストールされません

何が問題だと考えられますか？

環境は
iMac
Mac OS X 10.6.6
Intel Core 2 Duo
2.66 GHz

R 2.12.1

よく変数名に
foo.bar
と . でくぎられた名前があるのですが
Rにもc++みたいなclassがあるのでしょうか

>>20
lmをransacで繰り返し呼んだら？

>>23
>何が問題だと考えられますか？

自己解決力もないのにマイナーな環境で動かす冒険心。

>>26
確かにその冒険心は問題だわねｗ

cranに
RANSAC
ないのは、そのぐらい自分で作れってことなの？

lm繰り返し呼べばいいだけなんだけど

Mac の Carbon Emacs (23.2) で ESS 使い始めたんだけど、
R を呼び出すとメッセージが英語になる。
Terminal.app から R を呼んだ時は日本語表記なんだけど、
ESS 内でも日本語メッセージ使わせるためには何か設定が必要?

環境変数にLANG=Cでも設定してるんだろうか？

~/.bash.rc では LANG=ja_JP.UTF-8 にしていて、
init.el では (set-language-environment 'Japanese) になってる。

ためしに、Terminal から明示的に LANG=ja_JP.UTF-8 emacs & で Emacs を
起動するとメッセージが日本語になった。
デフォルトで Emacs が LANG=C で起動されている??

Rそのものの話題ではないけど、
模試の大学合否判定って、A判定が80％以上、E判定が20％未満だな。
97.5％以上とか2.5％以下とかにしないのはなぜなんだろう。

高校生を絶望の谷へ突き落とすような事はしてはいけないのさ。

>>32
受験者数と合格者数を考えてみれば

統計解析の本を見ていて、回帰分析と判別分析の違いかなと思えてきた。
p値が5％以下じゃないとモデルとして不適切などという手法ではないのでしょうね。

emacsからＲ使ってる人が多いんでしょうか？

筑波のCRANは停電というより地震による直接被害で、電気はきていますが、
漏水がひどい建物にあるので念のため落としています。 -- 岡田 2011-03-16 (水) 10:27:28

床がだいぶ乾いたので、筑波CRANミラー復旧させてみました。 -- 岡田 2011-03-17 (木) 13:17:57

Ｒのリストって
連想リストのことなの？

>>21
?formula

>>22
Infになるなら、そもそもモデルが不適切

>>24
?class

>>31
R環境の中からLANGを変更できるよ

>>36
誰も統計を取っていないが、昔はEmacs以外の選択肢が事実上なかった

>>39
全然違う

全レスって嫌われるのかなぁ

ステキです＾＾

Rでsuppot vector machineの分類の問題が解きたいので、
kernlab の中の SVM 関数 ksvmを使っているのですが、
例えばkernlab の中spamを分類すると、決定関数にsign関数で
符号化されて「spam」か「nonspam」の2値で結果が出力されます。
これを2値に符号化される前の決定関数で出力する方法はあるのでしょうか。
どなたかご存知の方はいらっしゃるでしょうか。

(祝) RStudio日本語対応！！

今の所特に日本語周りの不具合は無し
というわけで不要になったTinn-Rをアンインスト
NppToRは窓配置フリーが便利なのでとりあえず残しておく

>>43
Windows版ではそうかもしれないが、MacOSXとUbuntuでは
完全に対応していない。

すまん。0.92.44から0.93.75に上げたら、
MacOSXで、問題があった日本語変数名も使えるようになった。
> Sys.getlocale()
[1] "C/en_US.UTF-8/C/C/C/C"
こんな感じだけど。

Ubuntu amd64の方も、エディタ部分で日本語が怪しかったけど、
これも直った感じ。

線形回帰で変数選択とロバスト推定の同時が出来る方法ないですか

Ｒって中身はＣなんですか？
遅延評価Ｃで書くのすごい大変なのに
どうやってるんだろう

>>47
tar tf R-2.13.0.tar.gz | grep -oE '\.[a-z0-9]*$' | sort |uniq -c | sort -gr |head
599 .c
240 .h
194 .po
169 .mo
94 .in
87 .afm
52 .win
50 .save
45 .f
27 .gmo

RjpwikiのQ&A(初心者コース)に書き込んだmichiさんはこっちに来ないのかな。

ttp://cran.r-project.org/bin/linux/ubuntu/
Nattyまだこないね。

言語初心者ですので、教えていただきたいのですが
このソフトpropensity scoreを用いて解析をするときの参考になるサイトや書籍がありましたら教えてください。

>>50
おっ、同業者か。
nonrandomパッケージのVignettesを読まれてはいかが。
また、疫学のSIGのMLもあるので、参加されてはどうか。
ttps://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-sig-epi

>>51
ありがとございます。
この休みにでもRのインストールからはじめてみます。
スレ違いかもしれませんが、propensity scoreを用いたマッチングでの解析を行うのに適したソフトは何でしょうか？

>>52
nonrandomパッケージのVignettesを読んでからもう一度質問してください。
ttp://cran.r-project.org/web/packages/nonrandom/vignettes/nonrandom.pdf

>>53
ありがとうございます。

nattyきたー
ttp://cran.r-project.org/bin/linux/ubuntu/

>>55
Releaseのファイルサイズが0でまだ使えないね
$ w3m -dump http://cran.r-project.org/bin/linux/ubuntu/natty/ |grep -oE '[a-zA-Z0-9_\.-]*amd64\.deb'
littler_0.1.3-1natty0_amd64.deb
python-rpy_1.0.3-17natty0_amd64.deb
python-rpy_1.0.3-18natty0_amd64.deb
r-base-core-dbg_2.13.0-1natty0_amd64.deb
r-base-core_2.13.0-1natty0_amd64.deb
r-cran-class_7.3-3-1natty0_amd64.deb
r-cran-cluster_1.13.3-1natty0_amd64.deb
r-cran-foreign_0.8.44-1natty0_amd64.deb
r-cran-kernsmooth_2.23-4-1natty0_amd64.deb
r-cran-lattice_0.19-26-1natty0_amd64.deb
r-cran-mass_7.3-11-1natty0_amd64.deb
r-cran-matrix_0.999375-50-1natty0_amd64.deb
r-cran-mgcv_1.7-6-1natty0_amd64.deb
r-cran-nlme_3.1.100-1natty0_amd64.deb
r-cran-nnet_7.3-1-1natty0_amd64.deb
r-cran-rodbc_1.3-2-1natty0_amd64.deb
r-cran-rpart_3.1.50-1natty0_amd64.deb
r-cran-spatial_7.3-2-1natty0_amd64.deb
r-cran-survival_2.36-8-1natty0_amd64.deb
r-mathlib_2.13.0-1natty0_amd64.deb
今あるパッケージはこれだけ。

ニューラルネットのパッケージnnetについて質問させてください。
すでにデータAを学習したネットワークにさらに別のデータBを学習させるにはどうすればいいのでしょうか？先にAとBを結合して読ませるのは時間がかかるために困っています。
他のパッケージなら出来るという情報もお待ちしています。

MySQLからダウンロードしたデータをRで計算して
MySQLに返しつつ、gnuplotで描画しようと思っています

RubyとかからMySQL、R、gnuplotを操作すべきか、
RからMySQLとgnuplotを操作すべきかで迷ってます

みなさんならどんな風にしますか？

>>58
このスレ的には、Rの中からMySQLにアクセスして、
Rで描画する方向が第一選択だよな。

Rのグラフィック能力とgnuplotってほぼ同等と思っていたけど、
Rを使っているのにgnuplotを加えて使うのは理由は？

>>57
反応がないから、Rjpwikiの方に書かれてはいかが。
私はnnetパッケージを使わないので分からない。

>>59
そうしてみます。ありがとうございました。

gnuplotの方が慣れているというだけです。
Rで描けるようになればR+MySQLなのでシンプルでいいですね。

ちょっとやってみます。ありがとうございました。

pi<-seq(0,1,0.0001)
y_n<-60
n<-100

posterior<-((pi^y_n)*(1-pi)^(n-y_n))/beta(y_n+1,n-y_n+1)

の95％信頼区間を求めたいんですがその関数がよくわからないです誰かわかる人いらっしゃいますか？

>>62
Bayesian credible intervalは信頼区間じゃないよ

>>63　だね．　bayequentistかな

for (i in 1:5) {sprintf("%s", ticker[i,1])}

だと上手く出力されないのはどうしてでしょう？
素人の質問ですみません

>>65
> sprintf("%s", ticker[,1])
> sprintf("%s", ticker[1:5,1])
> as.character(ticker[,1])
> as.character(ticker[1:5,1])

などと1行で書くのがR流じゃないかと。

ループ使った場合でも

> for (i in 1:5) {a[i]<-sprintf("%s", ticker[i,1])}
> a

とやれば配列aが表示される。

>>65
for文の中ではprint()が必要です。
for (i in 1:5) {print(sprintf("%s", ticker[i,1]))}

普通は>>66の言うとおり、
as.character(ticker[1:5,1])だけどね。

データ配列の最初から20個ずつをまとめ、
それぞれの20個のデータの平均値と標準偏差を求めるプログラムstatsample(m,data)を作成する。

プログラムソースが分かる人は教えてください。

>>68
とりあえず、たたき台を示すので、データ数が20で割り切れないをどうするのかを
考えて、その処理を入れて、その他のエラー処理を入れたら完成だと思う。

statsample <- function(x){
n <- length(x)
m <- floor(n/20)
for (i in 0:(m-1)){
print(paste("平均値:",mean(x[(1+i*20):((i+1)*20)]),"標準偏差",sd(x[(1+i*20):((i+1)*20)])))
}
}

> statsample(runif(100))
[1] "平均値: 0.409618140733801 標準偏差 0.284202820077949"
[1] "平均値: 0.449437574110925 標準偏差 0.286492195081962"
[1] "平均値: 0.555866089393385 標準偏差 0.26665116632303"
[1] "平均値: 0.28123870670097 標準偏差 0.226341301484355"
[1] "平均値: 0.503801094950177 標準偏差 0.282596081360767"

>>69
datamatrix<-matrix(data,20,length(data)/20)
apply(datamatrix,2,mean)
apply(datamatrix,2,sd)

とやるのが普通じゃないか。
データ数が20で割り切れない場合のwarningも表示されるし。

農家の果物の良品、不良品の検査や工場での製品の良品、不良品のチェックなどをシュミレーションにより実験する場合を考える。
このシュミレーションを行うために、不良品率ｘ％でn個のサンプルの中に不良品を発生させるプログラムsampling(x,y)を以下の手順で作成する。
(1)不良品の出現確率ｘ/100とする。発生させた一様乱数がｘ/100より小さければ、不良品(1)、そうでなければ、良品(0)とする。
(2)不良品出現確率ｘ/100とした試行をn回繰り返し、不良品が出現した場合の数を求める。
　その数がsampling(ｘ,n)の出力とする。
以下の手順をプログラムし、関数sampling(ｘ,n)を作る。
誰か教えてください。

#include "/dev/console"

＃

>>69

>>71
宿題？

ヒントだけ
> runif(10) < 5/100
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE

rbinom(1,n,x/100)

sample関数について、中でどうやってドローしているんだろうと、
見ようとしたら、
.Internal( sample....
となってて、中身が見えません。
他の言語で作成しているのだろうと思いましたけど、
sample関数のソースって、どこにあるんでしょうか？

自己解決しました。
CRANからソースを取得しました。

あんでぃ

乱数のところ、ソースみてもわからん。

乱数だからな

メルセンヌツイスターとかいうやつか

すいません、初心者です
株価の日次データが数年分あるんですが
グラフのX軸の目盛りを年次にしたい場合はどうすればいいでしょう？

>>83
a <- ts(1:2000,start=c(2011,6),frequency=365)
plot(a)

>>84
早速のレスありがとうございます
株など営業日がある場合どうすればよろしいでしょうか？
祝日や年末年始などありますし

>>85
xtsパッケージのドキュメントを眺めてから再質問してください。
ttp://cran.r-project.org/web/packages/xts/
日本語が必要なら、Rパッケージガイドブック pp.130-137

>>86
ありがとうございます。
パッケージガイドブックを買ってこようと思います。
これとR-tipsで頑張ります

RでVoigt関数(Gauss関数とLorentz関数のconvolution)でフィッティングするには、畳み込み積分を直接書くしかないのでしょうか。

あんでぃ

format="%Y/%m"
と書くと
2011/06
と出力されるけど、幅を節約して
11/06
とするにはどうすれば?

あ、ぐぐったら一瞬で判ってしまった
%y だ

>>90,91
そのあたりは共通だから覚えておいて損はないよ。

> format(Sys.Date(),"%Y")
[1] "2011"
> format(Sys.Date(),"%y")
[1] "11"
> format(Sys.Date(),"%EY")
[1] "平成23年"
> format(Sys.Date(),"%Ey")
[1] "23"

おおー
なんでEが平成なんだろう

>>93
マニュアルには、
%E Modifier: use alternative format
と書いてあるよ。つまり日本語ローケルだと、日本語化した形式にするという意味。

>>92を書き込んだ後、MacOSXとWindowsで試してみたが、
どちらも和暦にならなかった。GNUだけかも。ヘルプには環境依存って書いてあるしね。

分からない。

あんでぃ

これまで、Java、Ruby、Scala など使っているものですが、
Rについても勉強したいと思っています。

Rのサイトをみると、結構、「使い方」的なサイトが多く、
汎用言語の視点から書かれた、サイト、本が少ない(？)ような気がします。

たとえば、ほかの言語と比較しながら書かれたような
本、サイトなどあれば、教えていただきたいのですが。
ありますでしょうか。

ぐぐりにくい、というのがRの最大の弱点

>>96
Rの基礎とプログラミング技法
http://www.amazon.co.jp/dp/4431712186
http://d.hatena.ne.jp/sesejun/20090331/p2

Rと他の言語を比較した本は知りませんが、
汎用言語としてのR言語を勉強するならこの本がお勧めです。

>>96
そういえば、Rユーザ会で、韓国から来た演者が汎用言語の視点から、Rの問題点などを
発表していたな。興味がなかったので内容は覚えていない。

汎用言語の視点で書かれた書籍はないと思う。
しいてあげるなら、>>98が薦めるリゲスさんの本しかない。

Rパッケージガイドブックを購入
xtsをインストールしたんですが
データフレームをxtsにコンバートできません。
> x.xts<-as.xts(x)
以下にエラー as.POSIXlt.character(x, tz, ...) :
character string is not in a standard unambiguous format

Zooオブジェクトに経由させることもできません
> x.xts<-as.xts(read.zoo(x))
以下にエラー xts(coredata(x), order.by = order.by, frequency = frequency, :
order.by requires an appropriate time-based object

データフレームの中身は
日付 株価
20040101　　　 1500
20040102 1450

といった具合に２列のデータなのですが？

>>100
ここに書くのではなくて、
それを書いた人に凸してみたら？

> library(xts)
要求されたパッケージ zoo をロード中です
> dat <- data.frame(日付=c(20040101,20040102),株価=c(1500,1450))
> dat
日付 株価
1 20040101 1500
2 20040102 1450
> as.xts(dat)
以下にエラー as.POSIXlt.character(x, tz, ...) :
character string is not in a standard unambiguous format
> rownames(dat) <- c("2004-01-01","2004-01-02")
> as.xts(dat)
日付 株価
2004-01-01 20040101 1500
2004-01-02 20040102 1450

まぁ、参考になれば。

Rで複素誤差関数 w(x) = exp(-x^2) erfc(-ix) を使いたいのだけれども、これはどうやって定義すればよいでしょうか。
相補誤差関数 erfc を qnorm 関数から定義すると、 qnorm が実数に対してしか定義されていないためエラーになってしまいます。

>>96
＞　汎用言語の視点から書かれた、サイト、本が少ない(？)ような気がします。

Rの本を書いているのは、大学の先生が多いからね。
そして、大学の先生ってのはコンピュータのことや、
プログラミングのことをわかってないから。
Rの使い方だけの説明になってしまうのは
しかたがないと思いますよ。

×　大学の先生
○　情報科学が専門ではなく疫学やら統計屋が仕事の教員

>>104
○　大学の先生
Ｘ　情報科学が専門ではなく疫学やら統計屋が仕事の教員

特に情報科学の先生や院生などは、知ったかの馬鹿ばっかりです。

国立情報学研究所を見ればよくわかるでしょ？

税金を使ってＰＣで遊んでるだけ。

全員がコネ採用。

情報研究所て何やってるんだ？
唯のお飾りか？

国立情報学研究所は、仕事したくない院生や教授が
税金を無駄遣いしながら、馬鹿同士楽しく
PCで遊んでいる組織ですね。

どいつもこいつも馬鹿ばっかり。
コネがないと絶対に採用されません。
公募する前から採用者は決まってます。

なんか嫌なことでもあった？

国立情報学研究所

統計数理研究所

この二つは廃止で結構です。税金の無駄です。

疫学や感染症のシミュレーションをやっている連中なんざw
バカばっかりやなw　あれで数学やっているつもりのもいるからw
頓珍漢なことばかりを言って来るw

猫

というか、研究者というものは情熱と実力が必要だと思う。
しかし、単なる就職先のひとつとなっており、
学歴とコネのみで判断されるから。
実力で研究者になれるところって、少ないと思う。

そこの研究員全員の給料の上限を年収３００万ぐらいにすれば他から文句はでないと思うよ。

職を失ったのか？

職を失ったんは結構前やがな。

猫

>>113
最近の調査では勤労者の平均年収が
３７０万円ぐらいらしいんですよ。
ただし最頻値は２５０万円ぐらいですから、
一部の高給取りが平均を上げていると思います。
また、公務員の平均は５００万円ぐらいらしいですが、
公務員だけの平均年収は公表されていません。


研究と称してPCで遊んでいるだけですから、
年収１５０万円でも十分だと思います。

>>116
『研究と称してＰＣで遊んでる人』だけをそういう待遇にしたら良いと
思います。但しソレをどうやって判定スルのかは現実には難しく、なの
で『虚偽院生と優秀院生の分離』と同様の困難が伴い兼ねませんね。

では質問ですが、虚偽院生に対してはどういう扱いが宜しいのでしょう
かね？　やはり追放ですかね？

猫

国立情報研究所も統計数理研究所も、仕事らしい仕事をしているのはほんの一部なのではないかな？
統計数理研究所では女の子の飲み物調査という論文もあったぞw

>>117
虚偽院生とは、論文を書かない院生のことですか？
全く論文を書く気のない院生は追放でしかたないと思います。

少なくとも論文を何本か書いていて、研究費も助成金も１円も
受け取っておらず、アルバイトをして授業料を納めている奴は、
他の人の研究の邪魔をしないかぎりは、追放でなくて放置でいいと思います。
つまり、まあおれのことですけどね。

追放すべきは高い給料、研究費や助成金をたんまりもらっているのに
結果を出さない馬鹿な奴です。
これは院生だけではなく、助手も助教、準教授、教授も含まれます。
それらは能力と業績だけで判定されるべきだと思います。
その業績というのをどう判定するのかが難しいわけですけどね。

>>119
全くその通りだと思います。私が言う虚偽院生とは：
★★★『基礎体力も無ければ動機も無く、唯大学院に入学してしまったゾンビ』★★★
を指し示す言葉です。ですから恐らくは貴方の事ではないでしょう。放置
されていても自分から何かが出来る人は決してゾンビではアリマセンから。

猫

＞全くその通りだと思います。

つまり>>119の発言にまったく同意しているという解釈でよいですか？

>>121
はい。『私は>>119氏の発言に全く同意』です。

猫

やっぱCOLDPLAYいいよねぇ
眼醒めたらゾンビみたいだったが、観てたら生気がもどってきた
この辺のクオリティの高さは邦楽にはない、流石だとおもう。

コネっていうと響きは悪いけど、要するにコミュニティーを広げる努力をしてきたってことじゃない？
周囲と意見交換が出来るということは、非常に大きな能力であり財産だと思うよ

そして研究室への貢献度という点で言えば
論文は書かないけどPCで遊べる程度の実力はあって、周囲と意見交換が出来る奴　＞　一人黙々と論文を書く奴
だと自分は思う

なら年収も１３０万でいいな
月１０万でボーナス（一ヶ月)も出て国家的身分は安泰
やりがいなんかまったくないと思うかもしれないが、言うことなしの職場じゃないか

>>116
それこそ、そこのなんとか研究所に問い合わせをして詳細資料（統計データ)請求すればいいんじゃないの？
ただ気になったんだけど、rlang使ってるなら「加重平均」ってなんのことかはしってるよね。

↑馬鹿だ（笑

>>124
その考え方は決して認められない。大学は馬鹿がママゴトして遊ぶ場所
では断じてない。当然に：
★★★『黙々と論文を書く奴＞論文は書かない奴』★★★
であり、PCで遊ぶかどうかや、周囲と意見交換が出来るかどうかなんて、
そんな事はどうでもヨロシ。

論文を書くかどうかだけが問題である。勘違いも甚だしい。ケシカラン。

猫

>>128
まずお前が実績を出してから批判しような

>>126
「左右非対称分布の平均値は分布を的確に示せない」
のは統計の基本常識です。

集計方法と指標の定義: さまざまな平均値/中央値/最頻値
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2008/07/11/3428

R使うくらいならmatlab使った方がいいと思う

それはない

猫さんが正論をいっとる

統計なんてやっている奴はバカw

統計は低脳のやる学問もどきである
どこの大学でも統計の先生の論文は下らんものばかり

量産可能で下らなくない論文とは例えばどういうのですか？

統計ですと、同じ様な調査結果を論文として何度も書く事が出来ます。

女子大生の飲み物調査

女子高校生の飲み物調査

女子中学生の飲み物調査

女子小学生の飲み物調査

女子幼稚園生の飲み物調査

２０代OLの飲み物調査

３０代のOLの飲み物調査

以下、女と男にかえても論文が書けます　統計数理研究所の教授がこうした論文を書いています

かけられた電話に出るまでの時間の統計的調査１　一部上場企業の場合
同上　２　２部上場企業の場合
同上　３　ヘラクレス上場企業の場合
同上　４　町役場の場合

以下　延々と書けます。

今渦中の経済産業省官僚のやることなんかはもっと姑息ですけどねw

グランドカノニカルは糞

等高線の書き方について質問です。
等高線を書きたいのですが、情報量が少ないため、contour関数では書けません。現在与えられているのは、20個の点に対しての座標(x,y,z)です。2次元上の布置まではできているのですが、等高線を用いてz座標を表現することができません。
どの関数を扱えばいいかなど、わかる方がいらっしゃいましたら教えてください。

手で書いたら？ 天気図も昔はそうしたよ。

>>142
つか、授業聞いてなかったの？
全部説明したはずだけどね。
geoRで作成しなさいって言ったでしょ？
単位あげないよ！

データフレームの列名に日本語で文字化けして困ってます。


Rコマンダーでcsv経由。
RGUIはMSGhosicに設定。

コマンドでフォント指定以外に
対策あれば教えてください。

>>145
Rというよりそのcsvファイルがくせもの
解決策は2つ。
1. csvの文字コードを文字化けしないものに変更してからRに読み込む
2. Rの中でiconv()で文字コードを変換する
好きな方を選べ

>>146
了解です。

クリップボードを経由してみたら、ますます
酷くなりました。

特に列の変数名がボロボロです。
これはなにゆえでしょうか？

>>147みたいな学生を指導する教員は大変だな。

全く別のアプローチを提示してみます。

> dat <- read.csv(file.choose())
> dat
bake bakeda
1 32 re
2 242 ga

ここで列名が文字化けしていたとします。
本当に化けている状態を示せないので仮に"bake"とか"bakeda"とかにしています。

> names(dat) <- c("日本語","大丈夫")
> dat
日本語 大丈夫
1 32 re
2 242 ga

というようにnames()で、列名を自由に再設定できます。
列名が、文字化けしていて、なおかつ文字コードを変更する能力がないなら、
上記のような方法もあります。

[S]
東大,
弁護士,
Re,

[A]
TS10,SBR,VFK10,TKK,VF1,LCCR,SINX,
VF1M4,VF1L2,VF1H2,EMPC,MPE,
4231,4213,3331,3313,145,53A3,6236,
EMPCB,EMJ,LP,CJ,F4,LC,DNA,RNA,
SINT,JEL,23458,2348,DBT,GMO,
AB,APLWJKSJ,PES,WE,CA,RR,ASL,
EPH,ITU,261036,CBS6,1358,G1,AS3,M5,

質問です。

20個の変数があり、各変数は0 から 0.2 まで 0.05 ずつの値をとることが可能
また、この変数の総和は 1 となる。
この時の組み合わせをすべて求めたいのですが、
どうすれば良いでしょうか?

よろしくお願いいたします

>>151
> seq(from=0,to=0.2,by=0.05)
[1] 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20
> factorial(5+20-1)/factorial(20)/factorial(5-1)
[1] 10626
この程度の組み合わせなら全て計算して合計が1のものを選んだ方が早いかも。

とりあえず、20変数じゃなくて6変数の場合を提示するのであとは自分で考えて
> n <- seq(from=0,to=0.2,by=0.05)
> m <- expand.grid(n,n,n,n,n,n)
> m.s <- apply(m,1,sum)
> a <- m[m.s==1,]
> head(a)
Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 Var6
3125 0.20 0.20 0.20 0.20 0.20 0.00
5625 0.20 0.20 0.20 0.20 0.15 0.05
6125 0.20 0.20 0.20 0.15 0.20 0.05
6225 0.20 0.20 0.15 0.20 0.20 0.05
6245 0.20 0.15 0.20 0.20 0.20 0.05
6249 0.15 0.20 0.20 0.20 0.20 0.05

変数の値を20倍すると、各変数は０〜４までの整数値を取れる、総和は２０となる。
パターンは次の108通り。合計が20未満の場合は、足りない数だけ1を加える。変数が20個未満の場合は、足りない分だけ0を加える。
例：432→合計が9なので、1を11個加え、43211111111111、さらに数字の数が14個なので、0を6つ加え、「43211111111111000000」が真のパターン
44444 , 44443 , 444422 , 44442 , 4444 , 444332 , 44433 , 444322 , 44432 ,
4443 , 4442222 , 444222 , 44422 , 4442 , 444 , 443333 , 443332 , 44333 ,
4433222 , 443322 , 44332 , 4433 , 4432222 , 443222 , 44322 , 4432 , 443 ,
44222222 , 4422222 , 442222 , 44222 , 4422 , 442 , 44 , 433333 , 4333322 ,
433332 , 43333 , 4333222 , 433322 , 43332 , 4333 , 43322222 , 4332222 ,
433222 , 43322 , 4332 , 433 , 43222222 , 4322222 , 432222 , 43222 , 4322 ,
432 , 43 , 422222222 , 42222222 , 4222222 , 422222 , 42222 , 4222 ,
422 , 42 , 4 , 3333332 , 333333 , 3333322 , 333332 , 33333 , 33332222 ,
3333222 , 333322 , 33332 , 3333 , 33322222 , 3332222 , 333222 , 33322 ,
3332 , 333 , 332222222 , 33222222 , 3322222 , 332222 , 33222 , 3322 , 332 , 33 ,
322222222 , 32222222 , 3222222 , 322222 , 32222 , 3222 , 322 , 32 , 3 ,
2222222222 , 222222222 , 22222222 , 2222222 , 222222 , 22222 , 2222 , 222 , 22 , 2 ,1
各パターン毎に、変数の名前の入れ替えを考えると、合計35,561,166,195通りあると思われる。

Rのように多機能でクールでフリーの幾何学ソフト無いですか？

統計と幾何学ではだいぶソフトに求めるものが違うと思うけど、とりあえずこれなんかどう？
http://sites.google.com/site/geogebrajp/

以下のような複数の式に対して、どちらの式がより小さなzを与えるかの境界線をx-y平面上に引くためにはどうしたら良いでしょうか。
式は最大で4つほど、xとyに関しては整数を想定しています。

z=ax+by … (i)
z=cx+dy … (ii)

単純に総当りで(x,y)に対して、zを最小化する式を選ぶだけなら適当に関数を作ればいけそうですが（スマートではないですね…）、その境界をどうやったらグラフに引けるかがわかりません。

どなたか教えてくだされば幸いです。
よろしくお願いします。

>>157
>z=ax+by … (i)
>z=cx+dy … (ii)
この式でzが等しくなるax+by=cx+dyを引けばよいです。

>式は最大で4つほど
組み合わせが6組あるから6本引いてください。

>xとyに関しては整数を想定しています。
境界線を引くときは整数という条件を無視し、
グラフを見る時に整数が線のどちら側にあるか判断してください。

R

、

matlab使い慣れてる人向けの
Ｒ入門書ってないでしょうか

Ramsay, J.O., Hooker, Giles, Graves, Spencer (2010) Functional Data Analysis with R and MATLAB
(Use R) Springer-Verlag
Jan Graffelman (2010) Multivariate Analysis With Matlab And R CRC Press Online

基本的なことで申し訳ありません。
ワークスペースを保存しようとすると1kbのファイルしか保存されず、保存に失敗します。
原因がわかればよろしくお願いします。

すいません。圧縮されているんですね。
スレ汚しすいません。

g <- function(x) x^2
plot(g)

こんな感じで半径1の円を描きたいのです。
教えてください。

>>165
symbols(0,0,circles=1,inches=FALSE)
お望みはこんな感じ？

>>166 ありがとうございます。

symbols(0,0,circles=1,inches=F, xlim=c(0,2), ylim=c(0,2))

図示されたイメージの縦横比(大きさ)を変えると
円の大きさも変化してしまうのですが…

できれば、sqrt(x^2+y^2)の式を用いて描きたいです

>>167
>sqrt(x^2+y^2)の式を用いて描きたい
じゃあそうすればいいじゃん。なぜためらう？
> x <- seq(-1,1,length.out=100)
> y <- sqrt(1^2-x^2)
> plot(x,y,type="l")
これで半円だろ。
> plot(c(x,x),c(y,-y),type="l")
これで円になるだろ。

152ってなんだ、166の間違い

>>168 ありがとうございます。勉強になりました。

>>170
念のために、ちょっと改良
> plot(c(x,rev(x)),c(y,-y),type="l")

用途によるけど、円を描画したければ、symbolsを使った方が、
アスペクト比に影響されずに正円になるのでよいと思うが。
xy座標で円を描くと、asp=1にでもしない限り、普通は楕円になってしまう。

パッケージurcaのur.dfでlags=10, selectlags=c("AIC")
のようにAICやBICを使うと、
selectlagsをFixedしてラグを変えて一通り試しても
AICやBICを用いた計算に一致する結果がない、
自分で計算したBICとでは選択されたラグが一致しないなど
どこか間違っている気がします。
ソースを見ても
critRes <-AIC(result, k = switch(selectlags, AIC = 2, BIC = log(length(z.diff))))
lags <- which.min(critRes)
となっていて、当方の利用の仕方に間違いがあるのかどうかも分かりません。
どなたか、この点についてご教示いただければと思います。

確率の推定を行いたい
ロジスティック回帰のような、説明変数に対して単調増加する線形じゃなくて
多分ガウス曲線みたいな感じになると思うのだけれども
なんか適当なパッケージないですかね？

質問です。

都道府県 学年 テスト点数
京都 1 85
大阪 2 90
京都 3 70
奈良 2 60
東京 _3 90
・・・

というようなデータフレームDFが存在します。

これを各都道府県別に学年毎のテストの平均点を算出したいのですが、
どうすれば良いのでしょうか?

最初に都道府県別にデータフレームを分割すれば
tapply関数などで集約できるのですが、いかんせんfor loopで回すので
時間がかかります。ループを利用しないような簡単な計算方法はないでしょうか?

府県名 <- sort(unique(DF[,1]))
for ( i in 府県名 ){

}

すいません。
途中で送信してしまいました。

現在は

府県名 <- sort(unique(DF[,1]))
for ( i in 府県名 ){
　　　temp <- sub(DF, DF$府県名==i)
　result <- tapply(temp, temp$テスト点数, mean)
}

のようにしてますがいかんせんループで時間がかかります。
よろしくお願いいたします。

R言語は知らないのですが、考え方だけ。
整数型配列を二つ用意します。大きさは両方とも6*47=282です。
名前はsum、counter。最初は全て0を入れておきます。
配列の１番目は、北海道の１年に対応させ、２番目は青森の１年．．．４７番は沖縄の一年。
４８番は北海道の２年．．．２８２番目は沖縄の６年。
あるいは、１番は北海道の１年、２番は北海道の２年、．．．、６番は北海道の６年、．．．
２７７番が沖縄の１年、．．．２８２番は沖縄の６年。
どちらでもかまいません。
一人目のデータを読み込み、京都１年に対応するデータのsumを点数の分だけ増やし、counterは1増やす。
これを全データで行います。一度スキャンするだけです。
この目的には、ソートは必要ありません。

>>176
ありがとうございます。
Cならそれで十分なのですが、Rの場合ベクトルで扱うのでループ処理は遅くなるらしいのです。

もう一点質問です。

CODE　CD　VAL
0001 101 3
0001 201 4
0001 333 5
0002 201 2
0002 333 7
・・・

というデータフレームがある場合に
CODE VAL[101] VAL[102] ........ VAL[201] .............
0001 3 0 ........ 4 ...............

というようなデータフレームに変換するにはどうすればよいでしょうか。
これも現在はループを利用して処理をしております

よろしくお願いいたします。

データフレーム名をDFとして、中身が
pref grade score
kyoto 1
kyoto 1 85
oosaka 2 90
kyoto 3 70
nara 2 60
tokyo _3 90
・・・
として、
tapply(DF$score, list(grade=DF$grade, pref=DF$pref), mean, na.rm=TRUE)
みたいのではいかんのですか？
いや、私もよくわからんので、Rコマンダーにお伺いをたててみたんですがね。

>>178
ヘルプを見るとインデックスはlist of factorS とあるから、複数のベクトルをいれれるんだね。勉強になりました。

tapply(X, INDEX, FUN = NULL, ..., simplify = TRUE)
Arguments

X
an atomic object, typically a vector.

INDEX
list of factors, each of same length as X. The elements are coerced to factors by as.factor.

>>177
http://cran.r-project.org/web/packages/HSAUR2/vignettes/Ch_analysing_longitudinal_dataI.pdf
の三ページのreshape()かな

>>177

＞CODE　CD　VAL
＞0001 101 3
＞0001 201 4
＞0001 333 5
＞0002 201 2
＞0002 333 7
＞・・・
＞
＞というデータフレームがある場合に
＞CODE VAL[101] VAL[102] ........ VAL[201] .............
＞0001 3 0 ........ 4 ...............

reshape(data, idvar="CODE", v.name="VAL", time="CD")

でどうでしょう。

>>181

reshape(data, idvar="CODE", v.name="VAL", timevar="CD", direction="wide")

でした。

サポートベクターマシンにて入力変数が多く、
精度を上げるための特徴選択を行おうと思い、
そのためのパッケージとして、"penalizedSVM"が
あると知りました（元々BioInformatics用みたいですが）。

http://r.789695.n4.nabble.com/Stepwise-SVM-Variable-selection-td3178718.html
http://cran.r-project.org/web/packages/penalizedSVM/index.html

しかし日本語の解説やリファレンスが皆無で、
英語でも分かりやすい解説がなく、
パッケージの公式リファレンスでは自分にはイミフでした。
http://cran.r-project.org/web/packages/penalizedSVM/penalizedSVM.pdf

どなたか実際にお使いの方がいれば、具体的に
どのように使用するか教えていただけないでしょうか。

皆様ありがとうございました。
2つとも無事うまく解決できました。
やっぱりよくヘルプを読む必要がありますね。
精進します。

>>174の例で、各都道府県別+学年毎に分けたグループそれぞれについて
1対1の全組み合わせのt.testを一気に行う方法があるでしょうか?
(loopで回す関数を自作したりしない出来合の方法で)

>>185
それは、R以前の問題として、不適切だと思うのですが。
あるいは駄目な例としてやるってことかな？
二元配置の分散分析か、何らかの多重比較ではだめなんでしょうか？

CODE_1 CODE_2 VAL1 VAL2 VAL3 VAL4
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
AAAAA 122 NA 2.5 3.8 NA
AAAAA 154 2.4 1 4 5
AAAAA 166 3.4 4.0 4 5
AAAAA 178 NA 33 NA NA
・
・
BBBBB 122 4 3.4 4.3 1
BBBBB 123 NA 2 4 4
BBBBB 154 2 5 5 6
・
・

というようなデータをもつデータフレーム
これをCODE_2毎に相関を算出したいと考えております。

現在は
allcode <- sort(unique(DF$CODE_2))
for ( c_code in 1:length(allcode)) {
TEMPDF <- subset(DF, DF$CODE_2==allcode[c_code])
cor(TEMPDF[, -1][, -1], use = "pairwise.complete.obs")
・・・
}
でおこなっているのですが、いかんせんCODE_2の数が多く、
ループ数が非常におおくなります。

解決策などありますでしょうか？
よろしくお願いします

>>187
code_2を因子化、tapply cor

by(DF[3:5], DF$CODE_2, cor)
でいいんじゃないの？

>>189
>>187じゃないけど、by()ってこんなに便利だったのか。
> V=c(NA,round(runif(10)*10,1))
> dat <- data.frame(C1=sample(LETTERS,50,replace=TRUE),
+ C2=sample(100:105,50,replace=TRUE),
+ V1=sample(V,50,replace=TRUE),
+ V2=sample(V,50,replace=TRUE),
+ V3=sample(V,50,replace=TRUE),
+ V4=sample(V,50,replace=TRUE))
> by(dat[,3:6],dat$C2,cor)
dat$C2: 100
V1 V2 V3 V4
V1 1 NA NA NA
V2 NA 1 NA NA
V3 NA NA 1 NA
V4 NA NA NA 1
------------------------------------------------------------
dat$C2: 101
V1 V2 V3 V4
V1 1 NA NA NA
V2 NA 1 NA NA
V3 NA NA 1.0000000 -0.4458286
V4 NA NA -0.4458286 1.0000000
------------------------------------------------------------
dat$C2: 102
V1 V2 V3 V4
V1 1.0000000 NA 0.1731169 NA
V2 NA 1 NA NA
V3 0.1731169 NA 1.0000000 NA
V4 NA NA NA 1
[以下略]

http://beebee2see.appspot.com/i/azuYwLSFBQw.jpg
すまんこれ教えてくれ

>>191
見れねーよ

diagを使わずにforで対角行列作れって言われた
九行九列で

>>193
宿題は自分でやれ。
無意味な課題であることには同情するが。

ヒントだけ
> x <- array(0, c(9, 9))
> x[1 + 0:(9 - 1) * (9 + 1)] <- c("九","行","九","列","の","対","角","行","列")
> x
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
[1,] "九" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"
[2,] "0" "行" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0"
[3,] "0" "0" "九" "0" "0" "0" "0" "0" "0"
[4,] "0" "0" "0" "列" "0" "0" "0" "0" "0"
[5,] "0" "0" "0" "0" "の" "0" "0" "0" "0"
[6,] "0" "0" "0" "0" "0" "対" "0" "0" "0"
[7,] "0" "0" "0" "0" "0" "0" "角" "0" "0"
[8,] "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "行" "0"
[9,] "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "0" "列"
２行目をfor文に書き換えればOK

パズルとしてdiag、for以外の方法でやってみた

n=9;matrix(rep(rep(c(1,0),c(1,n)),n),n,n)

>>196
それは多分、定石に近いやり方だと思う。

APLでは同じロジックで以下のように書く。

n nρ1,(n←9)ρ0

一直線に並べた時のパターンを作っているのか
かしこいな

>>196
rep()の回数にベクトルを指定できるとは知らなかった。
昔からだったっけ？repのexample()を見たら、listのrepとかがある。
もはや何でも有りだなw

Rでも>197のAPL版みたいにできるんだなあ。warningはでるけど。
> n=3;matrix(c(1,rep(0,n)),n,n)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 0 0
[2,] 0 1 0
[3,] 0 0 1
Warning message:
In matrix(c(1, rep(0, n)), n, n) :
データ長 [4] が行数 [3] を整数で割った、もしくは掛けた値ではありません

rep(0,n)じゃなくて rep(0,n-1)ではなくて？

>>200
そこでWarning出るところにRの設計思想があるのかも。

Rの源流に触れるつもりでAPLの教科書を読んだんだけど、
初っぱなのサンプルでこんな事やっているから

((￣1+ρc),27)ρc←'APL IS HAPPY '

APL IS HAPPY APL IS HAPPY A
PL IS HAPPY APL IS HAPPY AP
L IS HAPPY APL IS HAPPY APL
IS HAPPY APL IS HAPPY APL
IS HAPPY APL IS HAPPY APL I
S HAPPY APL IS HAPPY APL IS
HAPPY APL IS HAPPY APL IS
HAPPY APL IS HAPPY APL IS H
APPY APL IS HAPPY APL IS HA
PPY APL IS HAPPY APL IS HAP
PY APL IS HAPPY APL IS HAPP
Y APL IS HAPPY APL IS HAPPY

>>202
> ((￣1+ρc),27)ρc←'APL IS HAPPY '

こっちが本来だった。

(12,1+2×ρc)ρc←'APL IS HAPPY '

Rでガンマ分布の最尤推定量求めたいんだけどどうすればいいんでしょうか

>>188,189
遅くなって申し訳ありませんがありがとうございました。
byを使ってかなり高速化することができました。

ところでbyを使って取得すると

$AAAAA
VAL1 VAL2 VAL3 VAL4
VAL1 1.000 xxxx yyyy zzzzz
VAL2 ....

となりますがすべてのCODE2についてVAL1とVAL2~VAL4の相関のみを取り出すには
どうすればよいでしょうか?
byの返り値をresultとすると
for (i in 1:length(names(result))
result[[i]][ , 2:4]
}

とループを回すしかありませんか?
よろしくお願いします

>>205
どんだけforが好きなんだよw
forの方がむしろ思いつかんわ

ああいえば　for you
forever are you

>>205

result[[1:n]][ , 2:4]

ってやったらどうなりますか？

>>208
次元が違うと怒られます。。。。

基礎的な質問で申し訳ないのですが
膨大なデータから、-1と1を判別して予測する集団学習で
ランダムフォレスト、バギング、ブースティング、SVMの他に有用そうなものってありますか？

ググっても上の4つくらいしか出ないのですが十分ですかね。

エクセルやNumbersに比べてRって見た目しょぼすぎだなwww味気なさ過ぎ
もうちょっとグラフィックとかマシなのある？Mac使いとしはやっぱ見た目は重要。

>>211
Rはオブジェクト指向言語、BASIC、C、C++と比べて遥かに使いやすいし現実的な数値計算で使える。

＃Excelと比較してC言語は地味でしょぼい
と嘆かれても困ったもんだ。RはExcelやNumbersとは用途が違う。

但し、重複する所もある。
具体的にはExcelのオプションの分析機能はRの機能と重なる。
使い分けが必要なんだな。

>>211
え？マジで言ってるとしたら勉強不足としか思えないのだが・・・
フォントを代えるなり、latticeやggplot2等のパッケージを試してみるといいよ
参照：ttp://rgm2.lab.nig.ac.jp/RGM2/

これは蛇足だが、学術ソフトの画像出力として「味気ない」というのは明らかに利点
大事なのは見易さと正確性であって、派手なグラフが良いとか考えていると周りから痛い子扱いされるよ

あぁ、アプリ画面等がしょぼいって事でしたら、>>212さんの意見を参考にして下さい

俺のお薦めはR Commanderかな。これはRをGUIで使えるようにしたものなの

http://cwoweb2.bai.ne.jp/~jgb11101/files/R-commander.pdf

優れている点はR Commanderのメニューが
データ、統計量、グラフ、モデル、分布
に分かれているのだけれど、これって数学的な"分析"の手順に沿ったメニュー構成になっている事に気が付く。

ディープな分析をしたい時はRを使うし、事務的な作業をしたい場合はExcelを使う。
世の中の大半はExcelで十分だと思う。Rを使いこなせる人たちは高級な。

>>213
実にしょぼい

やっぱ派手さも大切だわ

分析する前が膨大な量のデータで、分析後も派手なグラフの結果では本質が掴めているとは言えないし読む人間も判断できない。
それでは分析する価値は無い。
例えば、ロジスティック回帰分析の場合、入力は膨大でもアウトプットはyesかno程度だよ。

まあ、派手なグラフィックパッケージを探したら？あるんじゃないの？

>>218
趣旨には賛同する。

> ロジスティック回帰分析の場合、入力は膨大でもアウトプットはyesかno程度
おーい。凡ミスか本気でそう思っているのかどっちだ？

>>218
なぜ結果がグラフィカルというだけで本質が掴めてるとは言えないの？
結果は変わらないだろうにww
あなた自身が本質を掴めてないのではww

>>220
横から参戦させてもらうが、そもそもデータ分析の目的は、
データに含まれる枝葉末節を取り除き、データの中に隠れている本質を洗い出すことにある。
苦労して洗い出した本質にまた余計なものを加えて汚すのはこれ如何に？

どなたかパッケージのtuneRに詳しい人いないですか？

>>222
リゲス先生が詳しいと思うよw

>>219
"yesかno程度"の"程度"にいろんな意味がこめられているから大目に見てよ(^_^)。

とりあえずunlistでベクトルに分解してから、
必要な要素だけを取り出すようにしました。
ループをまわさないのでだいぶ高速化されました。
ありがとうございまいた。

>>220
>なぜ結果がグラフィカルというだけで本質が掴めてるとは言えないの？
誤解があったようですまない。
別に可視化(グラフィカル)の研究分野を否定しているわけではないよ。

人間の目で見て確認するのは結構有効なんだよね。
一例を探してみました。
次のURLの画像を見てもらいたいのだけれど

http://www-kairo.csce.kyushu-u.ac.jp/~norikazu/svm.png

左側の２次元平面上の青と赤の点を"シンプルな人工知能"で判別する事はできないんだ。
ところがSVM(サポートベクターマシン)と呼ばれる人工知能を用いるとこれを右側の３次元の問題に置き換える事で判別できるようにするんだ。

こういう判別ができているのか？出来ていないのか？は人間の目で判断して使い分けた方が良い場合がある。
だから可視化は一つの研究分野として重視されているんだ。

但しグラフィカルには限度がある。
>>221 さんの主張にあるようにR使いの人たちは大体、数百次元のデータから4次元や5次元位に絞り込む。
でもグラフィカルの世界では基本的に3次元(z軸,y軸,z軸)が限界なんだよね。
4次元以上は色や形に置き換えて可視化する事になる。そうなると実は分かりにくいんだよ。

先のURLの人工知能の例でも所詮2次元から3次元へ問題を置き換えているに過ぎない。
分析の世界をまじめに可視化するとかなりハードルが高くなるんだよね。
勿論、高次元を可視化する手法としてSOMという方法も存在するよ。

面白い話が聞けた

>>218の豹変ぶりに笑った
データの可視化の話と、派手なグラフィックで装飾する話は別の話だと思うが。

>>229
ああ、そうなのか。まじめに答えちまったい(^_^)。

でもn次元を2次元に強引にマッピングして可視化するSOMって人間が感覚的にデータの善し悪しを判断する時に結構使えると思うんだよね。
まあ、いいや。

結局さ、本質を取り出すことに意義を感じる研究者と、
データで相手を説得することに意義を感じるビジネスマンは、
相容れないと思うんだ。円グラフを立体化して一部を切り出したり、
棒グラフを無意味に立体化したり、グラデーションで彩色したりというのは、
ビジネスマンに必要かも知れないけど、研究者には必要がない。

質問があります。
MySQLからデータを取得し、データフレームに読み込ませたいのですが、
日付時刻のカラムがあり、どう読み込ませるのか分からず困っています。
-----
Updated [TAB] Rate
2011-11-08 15:03:00 [TAB] 77.645
2011-11-10 02:04:00 [TAB] 77.6255
2011-11-09 08:03:00 [TAB] 77.585
-----
単にread.tableでは読み込めませんでした。
Rは初めて使うので基礎的な事しかわかりませんが、どうかご教授ください。

>>232
直にMySQLならデータベースに直にSQLアクセスするパッケージを使う必要があるのでは？RODBCだっけ？

テキストに書き出して読み込むなら、read.tableがつかえると思けど時間が混じると読み込んでから変換が必要だと思う。

いずれも、Rデータ自由自在に書いてあると思う

１．i行j列成分がi^2+j^3で与えられる10行10列の行列をfor文を用いて作りなさい。
２．a=1000:1を作成してこれを昇順に並び替えなさい。
３．A=matrix(400:1,20,20)を作成し、この行列を第1列の値が昇順に並ぶように行を並び替えなさい

↑の回答わかる方お願いします。

>>234
また宿題か。
まさか試験中に書き込んでる？

>>234
> １．i行j列成分がi^2+j^3で与えられる10行10列の行列をfor文を用いて作りなさい。

しかし、Rでfor文ってその教授はバカじゃないの？

常識的に
outer((1:10)^2,(1:10)^3,'+')
ってやるものじゃないのか？

>>234
1. a <- matrix(0, 10, 10); for (i in 1:10) {for (j in 1:10) {a[i, j]=i^2+j^3}}
2. rev(a)
3. A[20:1,]

R初心者として質問です。

Rを外部プロセスから呼び出したり、
シェルからRプログラムを渡して標準出力で受け取ったりはできるのでしょうか。

なにとぞよろしくお願いします。

>>239
$ echo 'print(pi)' |r
[1] 3.141593
とか
$ Rscript -e 'print(pi)'
[1] 3.141593

>>239
> 標準出力で受け取ったり
無意味な例だけど、
$ echo 'print(pi)' |r | sed 's/3/A/g'
[1] A.14159A

>>240-241
ありがとうございました。
活用します。

>>239
シェルスクリプトから、短いRスクリプトを呼ぶなら、
ヒアドキュメントを使う方法が個人的に好き。

R --vanilla --slave <<_END_OF_R_ > output_of_R.txt
print(pi)
_END_OF_R_

別に、Rに限らず、PerlでもPythonでもこの方法は使えますが、、、

>>243
おぉ、Rって標準入力からそのまま普通に使えたのか

電波テロ装置の戦争(始)
エンジニアと参加願います公安はサリンオウム信者の子供を40歳まで社会から隔離している
オウム信者が地方で現在も潜伏している
それは新興宗教を配下としている公安の仕事だ
発案で盗聴器を開発したら霊魂が寄って呼ぶ来た
<電波憑依>
スピリチャル全否定なら江原三輪氏、高橋佳子大川隆法氏は、幻聴で強制入院矛盾する日本宗教と精神科
<コードレス盗聴>
2004既に国民20%被害250〜700台数中国工作員3〜7000万円2005ソウルコピー2010ソウルイン医者アカギ絡む<盗聴証拠>
今年５月に日本の警視庁防課は被害者SDカード15分を保持した有る国民に出せ!!<創価幹部>
キタオカ1962年東北生は二十代で2人の女性をレイプ殺害して入信した創価本尊はこれだけで潰せる<<<韓国工作員鸛<<<創価公明党 <テロ装置>>東芝部品)>>ヤクザ<宗教<同和<<公安<<魂複<<官憲>日本終Googl検索

魂は幾何学


誰か(アメリカ)気づいた
ソウルコピー機器

persp関数により3次元グラフを描画しているのですが、borderの幅が小さいためか、グラフが真っ黒になってしまいます。
この幅を変更する方法はありますか？また、他の解決方法がありましたら、教えてください。

>>247
グラフを大きくした方がよさげだけど、
pdf(file="247.pdf",width=14,height=14)
persp(...)
dev.off()
ぐらいから、サイズを試行錯誤してみれば？
borderの幅が線幅のことなら、lwdなどで指定する。

>>248
コメントありがとうございます。
サイズや、線幅を変えて試行錯誤してみましたが、どうもborderの線と線の間隔が狭いのが原因のようです。
この線と線の間隔の設定はできないのでしょうか？よろしくお願いします。

>>249
むしろ、border=NAとか

>>215
統計数理研究所で、昨日からＲの無料講習会が開かれているようですね。
日程：2011年11月24日（木）− 11月26日（土）
場所：統計数理研究所（東京都立川市）3階セミナー室 2 (D304)
データ解析環境Rの整備と利用
http://mid.ism.ac.jp/stats/msg01502.html

いや、講習会じゃないんだけど…

>>238
ありがとうございました

解答分かる方お願いします

＜演習問題１＞
i番目の要素がi^2+1で与えられ各要素に名前が付いている次のベクトルを作りなさい。
(注:a[2]=5等のように直接値を決めるのはやめること。)
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V
2 5 10 17 26 37 50 65 82 101 122 145 170 197 226 257 290 325 362 401 442 485


＜演習問題２＞
matrix(1:100,10,10)を作り、行の順番を入れ替え、そして行と列に名前を付けることで
次の行列を作りなさい。
a b c d e f g h i j
A 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
B 9 19 29 39 49 59 69 79 89 99
C 8 18 28 38 48 58 68 78 88 98
D 7 17 27 37 47 57 67 77 87 97
E 6 16 26 36 46 56 66 76 86 96
F 5 15 25 35 45 55 65 75 85 95
G 4 14 24 34 44 54 64 74 84 94
H 3 13 23 33 43 53 63 73 83 93
I 2 12 22 32 42 52 62 72 82 92
J 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91


＜演習問題３＞
第i,j要素がi^5+jで与えられる10行10列の行列をfor文を使って作りなさい。


＜演習問題４＞
A=matrix(1:100,10,10)を作り
第3列目の平均を計算しなさい。

教員がココを見ていたら、>>254には単位をやらないことを勧める。

>>254
解答は1つではなく、人によって全く異なる解答例になる。
「100字以内で答えよ」という問題の解答が1人1人異なるのと同じ。
誰かがここに解答を示すかも知れないが、
ここの解答を写したことは、自分で独自に改変しない限り、バレるよ。

興味ない授業だが、取らなきゃいけない科目とかなのかな？

>>254
ヒント
names関数、xxxnames関数
LETTERS[1:10]、letters[1:10]
(LETTERS、letters は、組み込みの定数ベクター)

>>254
統計学の講義⁇

質問させてください

データフレームDFがあって
DF[, 1] にはコードが、
2列目以降は価格が入っています
2列目から501列目まで各時点の値です
行数は2000個程度です

このデータフレームから2つ選んで価格を足し合わせたいのですが
簡潔な方法はありますでしょうか?

現状は

a <- combn(DF[, 1], 2)
temp_a <- merge(t(a[,1]), DF)
temp_b <- merge(t(a[,2]), DF)

res <- temp_a[, -1] + temp_b[, -1]

でやろうかと思っていますが
データ数がデータ数なのでもっと高速な方法がありましたらご教授ください

お願いいたします

>>259
rownames(DF) <- DF[,1]
colSums(DF[t(combn(DF[,1],2)),])
ということ？

すみません、こんな質問していいのか分からないのですが、
検索しても分からなかったので質問させてください

自分は参考書を本屋でめくった程度のものなのですが、
PHPとR言語は連携できるのでしょうか？
また、CやPythonなどプログラミング言語にて簡単なもので言えばユークリッドとかベイズとかアルゴリズム化で処理できますが、
R言語の場合処理速度などはどの程度のものなのでしょうか？
Cなどで統計ものを書くよりも、R言語の方がシンプルなような印象を受けたのですが、あまり連携しているのを見かけません
何かR言語にデメリットがあって連携しないのかなと思ったのですが

>>260
それだと、
colSums(DF[,2:501])*(2000-1)
と同じじゃね?

>>259
「2つ選んで価格を足し合わせ」る、っていうのが、イマイチ具体的に理解できない。もっと正確に書いてくれないだろうか
それに、なぜ全行について2つの全組み合わせが必要なの?

>260,262
ありがとうございます

例がわかりにくかったようで申し訳ないです

ランダム変数randuを用いた例だと

DF <- data.frame(randu)
一列目がコードと仮定します
colnames(DF) <- c("CODE", "VAL1", "VAL2")

rownames(DF) <- DF[, 1]
combi <- combn(rownames(DF), 2)
DF1 <- DF[t(combi)[, 1], -1]
DF2 <- DF[t(combi)[, 2], -1]

DFZ <- data.frame(t(combi), DF1 + DF2)
colnames(DFZ)[1:2] <- c("CODE1", "CODE2")

欲しいのはDFZで今回はranduを用いたので列はコードを除けば2つで
行数は400C2の約8万ですが
実際のデータは元データは行数2000　列数500ほどなので
結構時間がかかります

これより高速化はむずかしいでしょうか?
よろしくお願いいたします。

Rのテンドログラムの保存の方法を知りたいのですが。USBなど。。。

>>263
詳細、ありがとうございました

確実に言えるのは、デカいデータなので、後に使う予定がないのならDF1/DF2は作るなっ
てことかな (object保持の負荷が大きい)。他にも不要なobjectはrm()しておく
tcombi <- t(combi) # これは 2000C2 でも瞬時
DFZ <- cbind(tcombi, DF[tcombi[, 1], -1] + DF[tcombi[, 2], -1])
とするだけでも、「少しは」速くなるはず

DFZも丸ごと全部作らないで、tcombiを適当に分割したのを使って部分的に作っては
その都度ファイルに追記書き出しして、最終的にファイルから読み込んで df 化する方が
速いかも(テストしてないけど)

もう既に試されたかもしれない、ありふれた考えなので申し訳ないが...

>>264
画像ファイルへの出力方法を調べてください。
検索キーワードは「R グラフィックディバイス」です。
postscript(), png()などさまざまなものがあります。
X11()などスクリーン上のディバイスをコピーするなら、
dev.copy2eps(file="hoge.eps")
で、作業ディレクトリにeps画像ファイルが保存されます。
USBメモリへ保存したいなら、パス付きでファイル名を書けばよいです。
USBのマウント先が/Volume/FUGAなら、
dev.copy2eps(file="/Volume/FUGA/hoge.eps")
とします。
あなたが自分の環境を秘密しているので、助言できるのはこのくらいです。
詳細は、グーグル先生にお尋ねください。

>>265

全部でやると32bitなものでメモリの使用量が4GBを超えてしまいましたので
提示いただいた分割する方法でファイルに書き出して対応できました
ありがとうございました

>>267
32bitの壁が問題になるなら64bitつかった方がよいと思うのだけど。
自分はRのために3GB→6GBにメモリ増設した。

>> 267
よかったですね

参考のため、もし差し支えなければ、どれくらいの時間がかかったのか、
動作環境も含めて教えていただけないでしょうか?

自然言語処理など、テキストを処理し、統計計算をしたいのですが、PythonとRとはどのように違うのでしょうか？
やっぱ専門であるのでR言語の方がいいのでしょうか？
PHP、データベースからデータを得て、処理結果を送り返すためのシステム部分にPythonかRを使いたいと考えています

RとPythonを比較すること自体おかしいのかもしれませんが、上記のような処理の為の本を見ると、この２つが良く出てきます
Pythonはプログラミング言語であるので、PHPとかとは処理の連携が簡単でしょうけど、R言語についてはプログラミングをしていても（そういう環境下では）殆ど情報が出てこない、名前を聞かないもので

>>270
統計計算のレベルによるだろうけど、本格的に統計処理を入れるなら、
Rを利用した方が楽だろう。PHP-Python-Rという風に使ってもよいのでは。
rpy2とか検索してみて

>>271
返答ありがとうございます
確かに、記述方法がRは非常にシンプルだと本屋で調べてみて思いました
Pythonはまだ学習し始めたところですが、PHP、Cなどで書くととんでもないというのがもの凄く簡単に書かれていて驚きました

ところで、今R言語について調べていたら、対話式がメインとか書かれているようでした
R言語は、他の言語のようにテキストエディタで記述し、自動処理出来るのではないのでしょうか？

PHPなどと違い、ブラウザに表示とか、Linux上でファイルやディレクトリを操作したりとかは無理かもしれませんが、
PHPからRで書かれたファイルを呼び出し処理をし、結果を受け取り・・・といったことをやりたいと思っていたのですが

rpy2を今から検索してみます

>>268
個人の環境ではないので簡単には64bitには変えられないのです

>>269
この処理だけではないので一概には言えませんが、一断面10分程度です
環境はcentOS6で xeonE3110です

ありがとうございました

え？Python？？？と思ってググったら、
いまどきは、こんな言語がPythonと呼ばれているのか。

2変数の非線形連立方程式の解き方教えていただけませんでしょうか？

ちょっと教えてください

# 疑似観測値　(行方向はパターン、列方向は時系列)
DF <- data.frame(t(t(colnames(randu))),t(randu))
colnames(DF) <- c("PATTERN", gsub("X", "", colnames(DF)[-1]))

# 移動平均の計算　(40サンプル分)
ma_filter <- rep(1, 40) / 40
MADF <- data.frame(DF[,1], t(filter(t(DF[, -1]), filter = ma_filter, method = "convolution", sides = 1)))
colnames(MADF) <- colnames(DF)

# 移動平均の標準偏差(2sigma)の計算
for( i in 41:ncol(MADF)){
if(i == 41){
std <- apply(MADF[, (i-39):i], 1, sd)
} else{
temp <- apply(MADF[, (i-39):i], 1, sd)
std <- rbind(std, temp)
}
}
MASIGMADF <- data.frame(DF[,1], t(rep(NA,39)), t(std*2))
colnames(MASIGMADF) <- colnames(MADF)

# データのある部分だけを抽出
DF <- DF[, c(1,80:ncol(DF))]
MADF <- MADF[, c(1,80:ncol(MADF))]
MASIGMADF <- MASIGMADF[, c(1,80:ncol(MASIGMADF))]

上記のような時系列データとその移動平均および標準偏差があると仮定します
このとき、時系列の観測データが初めて移動平均+標準偏差の値を超えた時点から
再び移動平均に収束するまでをTRUE、それ以外をFALSEとするようなフラグのデータフレーム(形式はDFと同じ)を作成したいのですが、
良い方法はありますでしょうか

来年から文系大学生です。
Ｒ言語って文系学部でも使いますか？
あと、使えると就職や進学に有利でしょうかね？

>>277
文系とは具体的に、どの分野？
経済学や社会学など社会科学分野なら統計解析は必須だろうし、
その他の文系でも、心理学、計算言語学、数理地理学とかデータ処理を扱うなら、
統計解析は必須だろう。統計解析を行うなら、R言語を使うこともあるだろう。

Rを自由自在に使えると就職や進学に有利かと問われれば、多くの場合、否でしょう。

>>278
経済学。
十分条件じゃなくて、必要条件であるみたいですね。
れすトンクス。

すんません、Rまだまだ初心者なのですが、元データをフーリエ変換したデータにおける正準相関分析をしたくて、デフォで入っているcancorとかでなく、データのこともあり自分で作らなきゃならなくて

function(a,b,c,d,m,n){
e<-matrix(Re(fft(a[1:n]-mean(a[1:n]))),1,n,byrow=T) #4つのデータのfftをそれぞれ行列に入れる
f<-matrix(Re(fft(b[1:n]-mean(b[1:n]))),1,n,byrow=T)
g<-matrix(Re(fft(c[1:n]-mean(c[1:n]))),1,n,byrow=T)
h<-matrix(Re(fft(d[1:n]-mean(d[1:n]))),1,n,byrow=T)
j<-matrix(0,4,n)　#上記で作ったデータを１つの行列に入れる
j[1,]<-e
j[2,]<-f
j[3,]<-g
j[4,]<-h
k<-j[,m] #m列目の成分を取り出す
o<-(1/n)^2*k%*%t(k) #粗いですがスペクトル密度関数の推定量をもとめる
p<-o[c(1,2),c(1,2)]
q<-o[c(1,2),c(3,4)]
r<-o[c(3,4),c(3,4)];u<-solve(p);v<-solve(r);w<-t(q);
s<-eigen(u%*%q%*%v%*%w) #固有値問題を解く
return(list(j[1,],j[,m],o,p,q,r,s))}
という関数を定義して実行すると
以下にエラー solve.default(p) :
システムは数値的に特異です：条件数の逆数 = 3.72483e-17
とでるんですが、どうなおせばよいでしょうか。

>>273
273みたいな使い方はそのコンピュータではアブノーマルなの？
なんでCentOS6なのにまだ32bitなの？　管理者バカなんじゃないの。
今、パソコンが安いから実験機として買ってメモリてんこ盛りにして64bitOSを作ろうって提案したら？
あとせっかくだからマルチブートの仕方を覚えて、32bitと64bitを共存させて、他にもOSを入れられる
ように設定しておけばいい。
ttp://nttxstore.jp/_II_P813280396

http://www.r-project.org/
R version 2.14.1 (December Snowflakes) has been released on 2011-12-22.

ってDownloadのところには2.14.0しかないんだけど、
Download R-2.14.1 RC build for Windows (46 megabytes, 32/64 bit)
じゃなくて、正式なリリース版の2.14.1って、どこで落とせますか？

>>282
ttp://cran.r-project.org/src/base/R-2/R-2.14.1.tar.gz

>>283
あー、ソースレベルって事すか。
バイナリリリースはちょっと待てっていうことですかね。
ありがとうございました。

>>280
ginv では？

>>282
http://essrc.hyogo-u.ac.jp/cran/
とかに
Download R 2.14.1 for Windows (45 megabytes, 32/64 bit)
が入りましたよ

>>286
さんくす。めりくり。らいよろ。

わからなかったので教えてください。
階層型クラスタ分析には、サンプル（ケース）に対してクラスタリングするのか、
変数に対してクラスタリングするのかでわかれるかと思いますが、
Rではサンプルに対してしかクラスタ分析できないのでしょうか？

UNIXにインストールされているRのシェルからの起動の仕方を教えて下さい。

>>289
r

横軸を date オブジェクト、縦軸を数値とする折線グラフを描いたのですが、
垂直線を追加しようとしても上手く入りません。
偉い人、解説をよろしくお願いします。

x <- strptime(c("2009年12月14日","2009年12月21日","2009年12月28日","2010年1月4日"),"%Y年%m月%d日")
y <- c(10,20,5,15)
plot(x,y,type="b")
abline(v=strptime("2009年12月21日","%Y年%m月%d日"))

自己解決しました。
abline(v=as.numeric(strptime("2009年12月21日","%Y年%m月%d日")))
でOKでした。

>>290
rとRの区別もつかんのか

>>293
rもリンクされてなかったっけ？

>>294
rはRとは別のソフト
$ r --version |head -1
r ('littler') version 0.1.5
$ R --version |head -1
R version 2.14.1 (2011-12-22)

ややこしいなあ。

>>296
これをややこしいと思う人は、
incase-sensitiveな文化に脳を冒されている人

>>295
Mac OS X版だと同一ファイルにリンクされてた。
/usr/bin/R -> /Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/R
/usr/bin/r -> /Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/R
でも大文字Rのほうが標準っぽいな。

>>297
case-insensitiveだな。

>>298
MacPorts版のMacOSX版（ややこしいな）だとどうだろう。

簡単そうでなかなかできないので相談させてください。
> a <- matrix(1:9,3)
> (b <- list(a,a))
[[1]]
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 4 7
[2,] 2 5 8
[3,] 3 6 9

[[2]]
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 4 7
[2,] 2 5 8
[3,] 3 6 9
こんなリストがあったとして、これを3次元array
,,1
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 4 7
[2,] 2 5 8
[3,] 3 6 9

,,2
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 4 7
[2,] 2 5 8
[3,] 3 6 9
こんな感じに変換するにはどうすればよいですか？
やりたいことは、b[1,1,]とかb[1,2,]とか、
リストの要素である行列を貫いて、行列の各セルの値（ベクトル）を取り出したいのです。
arrayであれば、例えばb[3,3,]でc(9,9)が取り出せるはず。

## ベクトルまで分解するunlistを使うとできたっぽいけど期待されている答えではないかも、、

a <- matrix(data = 1:9, nrow = 3)

(b <- list(a,a))

unlist(b)

test.array <- array(data = unlist(b), dim = c(3,3,2))

test.array

test.array[3,3,]


## ちなみに、リストのまま処理してはだめ?
sapply(X = b, FUN = function(y) {y[3,3]})

>>301
多謝！
listのままだとその先の操作に進みにくかったので、arrayを検討していました。
unlist()は盲点でした。ありがとうございます。
> res <- matrix(rep(list(NA),9),3)
> class(res[1,1])
[1] "list"
> for(i in 1:3){for(j in 1:3){res[i,j] <- list(test.array[i,j,])}}
> res
[,1] [,2] [,3]
[1,] Integer,2 Integer,2 Integer,2
[2,] Integer,2 Integer,2 Integer,2
[3,] Integer,2 Integer,2 Integer,2
> unlist(res[2,2])
[1] 5 5
ばっちりです。各セルに元データのセルの値を集めることが出来ました。
本番のデータでやってみます。

> for(i in 1:3){for(j in 1:3){res[i,j] <- list(sapply(b,function(y){y[i,j]}))}}
リストのままでも出来てしまいました。すみません。

ＣだとかＲだとかのような１文字の名前ではサーチするのが難しい。

その程度しか検索単語が思い浮かばないようでは（）難しい

>>303
まぁ
r-project
r-script
r 統計
このあたりですね

>>303
まぁまずはRSiteSearch()だろ。
そんで、ttp://www.rseek.org/ とか。
最後に>>305の検索語でgoogleを使えばいいんじゃない？
○○を実装したパッケージを探すなら、「cran ○○」で検索する。

すんません、正方行列AのA^{-1/2}ってどう計算すれば良いですかね？

>>307
言いたいことは、こういうこと？
正方行列Aが逆行列を持ち、A^{-1} の固有値が m,n なら、
A^{-1/2} = (A^{-1}+ mnI)/(m+n)

違ってたら、ごめん。

あ、違ってた。
A^{-1/2} の固有値が m,n なら、
A^{-1/2} = (A^{-1}+ mnI)/(m+n)

かな。

>>307
>>308,309 が、しっちゃかめっちゃかだったので捲土重来を目指して…
A^t 転置、A^* 複素共役 として、

A が、A^t* A = A A^t* を満たし、A のすべての固有値が正だったら、
(U^t*)U = I を満たす行列 U と対角行列 D を使って、
A = UDU^{-1} と書けるから、
A^{-1/2} = UD^{-1/2}U^{-1}
（ただし、D^{-1/2} は、D の各対角成分d_{i,i}に対し、
D^{-1/2} の各対角成分 x_ {i,i} = 1/√d_{i,i} としたもの。）

という理解であってるのかな。

>>307
R-Sources ttp://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/20.html
見たけど、これで行けるんじゃね？

> A <- matrix(c(1,2,0,3), 2, 2)
> B <- eigen(A)$vectors %*% diag(1/sqrt(eigen(A)$values)) %*% solve(eigen(A)$vectors)
> solve(A)
[,1] [,2]
[1,] 1.0000000 0.0000000
[2,] -0.6666667 0.3333333
> B %*% B
[,1] [,2]
[1,] 1.0000000 0.0000000
[2,] -0.6666667 0.3333333

> A %*% B %*% B
[,1] [,2]
[1,] 1.000000e+00 0
[2,] 2.217736e-16 1

最後のがキッチリ単位行列にならないのは、
丸め誤差の所為だから仕方ないと思われ。

> A <- matrix(c(3,2,0,3,4,1,0,2,3), 3, 3)
> B <- eigen(A)$vectors %*% diag(1/sqrt(eigen(A)$values)) %*% solve(eigen(A)$vectors)
> eigen(A)$values
[1] 6.3722813 3.0000000 0.6277187
> solve(A)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.8333333 -0.75 0.5
[2,] -0.5000000 0.75 -0.5
[3,] 0.1666667 -0.25 0.5
> B %*% B
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.8333333 -0.75 0.5
[2,] -0.5000000 0.75 -0.5
[3,] 0.1666667 -0.25 0.5

>>312
> A %*% B %*% B
[,1] [,2]
[1,] 1.000000e+00 0
[2,] 3.330669e-16 1
> zapsmall(A %*% B %*% B)
[,1] [,2]
[1,] 1 0
[2,] 0 1

>>312
おお、そんな関数があったとは。

>>313
おお、そんな関数があったとは。

>>314
おお、そんな関数があったとは。

>>315
おお、そんな関数があったとは。

>>316
おお、そんな関数があったとは。

>>317
おお、そんな関数があったとは。

>>318
おお、そんな関数があったとは。

>>319
おお、そんな関数があったとは。

>>320
おお、そんな関数があったとは。

>>321
おお、そんな関数があったとは。

>>312
おお、そんな関数があったとは。

>>313
おお、そんな関数があったとは。

>>322
おお、そんな関数があったとは。

>>323
おお、そんな関数があったとは。

>>313
おお、そんな関数があったとは。

>>312
おお、そんな関数があったとは。

>>305
あと、R sourceとかね。

>>330
おお、そんな関数があったとは。

>>330
おお、そんなsourceがあったとは。

>>330
おお、そんなsourceがあったとは。

>>330
おお、そんなsourceがあったとは。

>>330
おお、そんなsourceがあったとは。

>>330
おお、そんなsourceがあったとは。

>>330
おお、そんなsourceがあったとは。

>>330
おお、そんなsourceがあったとは。

>>330
おお、そんなsourceがあったとは。

おおそんウェールズだったとは。

おまえら、いい加減にしなさい。

おまえら、いい加減にしなさい。

スレが伸びていると思ったら、お前ら。。。

でも、実際の話、zapsmall()を知らないで、
条件分岐における数値型の同値の比較を
どうやって今まで書いていたのだろうと不思議に思う。

>>307
こいつ自分で質問の意味わかってのかいな？

>>343
他の言語と同じように書いてたよ。

>>343
abs(x-y) < 10^-14 とか

簡単なことですが質問させてください。
10*3の配列があり，1列目と2列目，1列目と3列目の計算し，
元の配列に戻したいばあい，どのように配列指定をしてやれば良いのでしょうか？

たとえば
x <- matrix(1:30, ncol=3)
で，
4列目に
x[,1]+x[,2]
5列目に
x[,1]*x[,2]

おそらく
x <- matrix(x[,1]+x[,2], x[,1]*x[,3], ???????)
で，「???????」を指定すればいいと思うのですが，，，，


よろしくお願いします

>>347
> cbind(x,x[,1]+x[,2],x[,1]*x[,2])
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 11 21 12 11
[2,] 2 12 22 14 24
[3,] 3 13 23 16 39
[4,] 4 14 24 18 56
[5,] 5 15 25 20 75
[6,] 6 16 26 22 96
[7,] 7 17 27 24 119
[8,] 8 18 28 26 144
[9,] 9 19 29 28 171
[10,] 10 20 30 30 200
こういうこと？

早速ありがとうございます
>348

matrix()を使わなければいけないと悩んでいた私が馬鹿でした。
matrizだと横展開にしかならず苦悩しておりました。

>>349
いや、cbind()かmatrix()かは好みの問題だと思うぞ。
> matrix(c(x,x[,1]+x[,2],x[,1]*x[,2]),ncol=5)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 11 21 12 11
[2,] 2 12 22 14 24
[3,] 3 13 23 16 39
[4,] 4 14 24 18 56
[5,] 5 15 25 20 75
[6,] 6 16 26 22 96
[7,] 7 17 27 24 119
[8,] 8 18 28 26 144
[9,] 9 19 29 28 171
[10,] 10 20 30 30 200

RStudio最新版(0.94.110)はR-2.14以降も動作していますか？
RStudioご利用の方いましたら、ご一報お願いします

>>351
$ dpkg -l rstudio r-base |tail -2
ii r-base 2.14.1-1oneiric0 GNU R statistical computation and graphics system
ii rstudio 0.94.110 RStudio
問題なし。

Rjpwikiのヲチで申し訳ないが、
河童さんが、par(mfrow=c(2,1))を使わずに、layout(matrix(1:2, 2))を使う理由って何だろう。
layout()だとなんかいいことがあるのかな？

うん

スペースで区切られた文字列（数値のみ）で，空白をカウントして改行するってことRでできますか？

例えば
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12....
を
3 2 4 ....
という空白ごとに区切って
1 2 3
4 5
6 7 8 9
10 11 12....
としたいのです。

もし可能ならこのような場合，最初の文字列を配列に組み込むべきなのか，文字列として正規表現として処理するべきなのかどちらが好ましいのでしょうか？

よろしくお願いします

>>355
> f355 <- function(x,y){
+ s <- unlist(strsplit(x," "))
+ res <- vector()
+ j <- cumsum(y)
+ res[1] <- paste(s[1:j[1]],collapse='')
+ res[2] <- paste(s[(j[1]+1):j[2]],collapse='')
+ res[3] <- paste(s[(j[2]+1):length(s)],collapse='')
+ return(res)
+ }
>
> f355("1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12",c(3,2,4))
[1] "123" "45" "6789101112"

こんな感じか。
あとは、res[1]からres[3]のところをfor文と条件分岐で処理して、
汎用化すればよいと思う。

６７８９と101112を区切ってなかった。
> f355 <- function(x,y){
+ s <- unlist(strsplit(x," "))
+ res <- vector()
+ j <- cumsum(y)
+ res[1] <- paste(s[1:j[1]],collapse='')
+ res[2] <- paste(s[(j[1]+1):j[2]],collapse='')
+ res[3] <- paste(s[(j[2]+1):j[3]],collapse='')
+ res[4] <- paste(s[(j[3]+1):length(s)],collapse='')
+ return(res)
+ }
>
> f355("1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12",c(3,2,4))
[1] "123" "45" "6789" "101112"

連投すまんがcut()を使った別解。
> f355.2 <- function(x,y){
+ s <- unlist(strsplit(x," "))
+ n <- as.integer(cut(as.integer(s),c(0,cumsum(y),Inf)))
+ sapply(1:length(unique(n)),function(x){s[n==x]})
+ }
>
> f355.2("1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12",c(3,2,4))
[[1]]
[1] "1" "2" "3"

[[2]]
[1] "4" "5"

[[3]]
[1] "6" "7" "8" "9"

[[4]]
[1] "10" "11" "12"

多分、識者ならsapply()部分をもっと効率よくできる気がする。

f355.3 <- function(x, y)
{
STR.SPLIT <- strsplit(x," ")[[1]]

## y = c(3, 5, 1) で c(1,1,1,2,2,2,2,2,3)を返す
GROUP <- inverse.rle(list(lengths = y,
values = seq_along(y)))

## 上記のGROUPにあわせてsplit()
split(x = STR.SPLIT[seq_along(GROUP)], f = GROUP)
}

## これなら数字の順番がめちゃくちゃでも、文字列でも行けるかも。spaceが続くとおかしくなるけど
f355.3(x = "2 ch R 2012 01 26 2 0 1 2 0 1 2 6 R", y = c(3, 5, 1, 2, 2))

>356-359

ご教授ありがとうございます。
配列に組み込んだものをループで処理することしか考えてませんでしたので，
以外な回答です。

プログラムに関しては勉強中なのですがなかなか上手くいかず悩んでおります。

ありがとうございます

連投申し訳ありません。
これまで統計処理に関してRを利用してきましたが，この度プログラミングもしっかり勉強したいと思うようになりました。
先にも記したようにプログラミングは初学者です。
CやPerlなど多様な言語がありますが，Rの場合どの系統のプログラミング教本で勉強を始めれば良いのでしょうか？
オススメ教科書があればよろしくお願い致します。

>>361
>>356だけど、正統なプログラミングの勉強をしたことがない。
プログラミングの勉強って、語学の勉強と似ていると思う。
一通り、文法を勉強したら、あとはひたすら経験を積むだけ。
人の表現を聞いて、あぁこういう場面ではこういう風に言えばいいのか、
と人まねを積み重ねる。

一通りの文法レベルの話なら、私はまだ未読だけど、
間瀬先生のRプログラミングマニュアルはどうかな。
間瀬先生の本なら、間違いはないと思う。

>>359
おぉ素晴らしい。rle()の存在を失念していました。

統計解析に持っていくためのデータの準備ということであれば
Rデータ自由自在(Data Manipulation with R)がおすすめ。

Rプログラミングマニュアル(間瀬)は辞書的な感じ。

Rの基礎とプログラミング技法(石田訳)、プログラミングR(高階)は読み物的な感じ。
レイアウト的に後者の方が読みやすいか。

海外では最近出たThe Art of R Programmingがよいとされている様子。

あるベクトルの，ｐ番目からｑ番目までの和を求める関数ってある？

基本的な物を見落としておりますた。
すみません

>>364
sum(vector.name[p:q])
が一番普通か

コンタープロットで、データがマトリクスになっている場合はいいのですが

(x,y,z)=
(0,0,0)
(1,1,2)
(3,2,4)
(0,9,2)
(2,0,4)

みたいに不規則な点列で構成された場合のコンタープロットを作成することは
出来ませんでしょうか？
Ｚの値を0〜１に正規化して、(x,y)の位置にgray(z)で塗りつぶした円を二次元プロットする
っていう手法でそれらしいものを作ってはみたものの、やっぱりイマイチなのでｗ

>>367
ぱっと思いつくのは、グリッドを作成して、(x,y,z)の値から、スプラインやkrigingなど
空間平滑法で各グリッド点における値を推定し、それで等値線を描く。

>>368
krigingでググると
http://web.sfc.keio.ac.jp/~maunz/wiki/index.php?%C2%E807%B2%F3%B1%E9%BD%AC%A5%DE%A5%CB%A5%E5%A5%A2%A5%EB
っていうのが見つかりました。
ちょっとやってみます。どもでした。

フジテレビ式円グラフはどうやって作ればよいのでしょうか？
http://blog.livedoor.jp/dqnplus/archives/1692812.html


自分にはこんなのが精一杯でした．．．

library(ggplot2)

DF <- data.frame(age=c("10〜20代", "30代","40代","50代"), value=c(97,78,78,94))

ggplot(DF, aes(x=age, y=value, fill = age)) +
geom_bar(width = 1) +
scale_y_continuous(breaks = 0:100) +
coord_polar() +
labs(x = "", y = "") +
opts(legend.position = "none", axis.text.y = theme_blank(),axis.ticks = theme_blank())

>>370
また奥村先生がアップをはじめそうなグラフが出てきたな。

中心をずらすって言うのはグラフ的にあり得ないからグラフのパッケージでは無理だと思う。
できるとしたら地図関係のパッケージだろうね。

>>369
こんな感じじゃないの
i <- (1:360)/360*2*pi
cntr <- c(0.1,0.3)
v <- c(94,78,78,97)
arc <- cut(1:360,c(0,round(cumsum(v)*360/sum(v)),Inf))

plot(cos(i),sin(i),type="n",asp=1,axes=FALSE,xlab="",ylab="")
l <- levels(arc)
cols <- c("deepskyblue","dodgerblue1","dodgerblue3","brown1")
lbs <- c("50代\n94人","40代\n78人","30代\n78人","10〜20代\n97人")
cexs <- c(1.5,1.5,1.5,3)
for (j in 1:4){
k <- c(i[arc==l[j]],max(i[arc==l[j]])+1/360*2*pi)
polygon(c(cntr[1],cos(k)),c(cntr[2],sin(k)),
col=cols[j])
text(mean(cos(k))/1.5,mean(sin(k))/1.5,lbs[j],cex=cexs[j])
}

>>370
ウジのグラフは、センターがずれてるだけじゃなくて「弧の長さの割合」も意図的に変えてるから、完全再現は無理みたいよｗ
参考　http://blog.kzfmix.com/entry/1327735061

そもそも、あんなおぞましいグラフを好んで描く必要ないと思うけど、こんなんでどう?
library(grid)
quartz(height=4, width=4)
#png(filename = "fuji-pie.png", width = 360, height = 360, units = "px")
num <- c(94, 97, 78, 78)
distortion <- c(1, 1.2, 1, 1) # <- !!
dist_num <- num * distortion
cum <- c(0, cumsum(dist_num))
rad <- cum / sum(dist_num) * 360 / 180 * pi
colors <- c("#0000FFAA", "#FF0000AA", "#000055AA", "#0000AAAA")
labels <- paste(c("50ies¥n", "10~20ies¥n", "30ies¥n", "40ies¥n"), num, " ps", sep="")
lab_cex <- c(1, 1.5, 1, 1)
lab_col <- c("white", "yellow", "white", "white")
div <- 200 # 円弧部分の分割数
dx <- 0 # 半径=0.5 として、x 方向への中心のズレ (-0.1 とかにすると、より強烈ｗ)
dy <- 0.1 # 半径=0.5 として、y 方向への中心のズレ
for (i in 1:length(num)) {
x <- c(0.5 + dx, 0.5 + 0.5 * sin(rad[i]), 0.5 + 0.5 * sin(seq(rad[i], rad[i+1], length.out=div)), 0.5 + 0.5 * sin(rad[i+1]))
y <- c(0.5 + dy, 0.5 + 0.5 * cos(rad[i]), 0.5 + 0.5 * cos(seq(rad[i], rad[i+1], length.out=div)), 0.5 + 0.5 * cos(rad[i+1]))
grid.polygon(x=x, y=y, gp=gpar(fill=colors[i]))
grid.text(x=0.5 + 0.4 * sin((rad[i]+rad[i+1])/2), y=0.5 + 0.4 * cos((rad[i]+rad[i+1])/2), label=labels[i], gp=gpar(col=lab_col[i], cex=lab_cex[i]))
}
#dev.off()

RjpWikiにも置いときました。
http://www.okada.jp.org/RWiki/?R%20%A4%C7%A5%A8%A5%F3%A5%BF%A5%E1#nf026bb6

>>373-374
すげー
これフジテレビに売り込みにいけよwww

私の方もRjpwikiに追加しておきました。

>>374さんは河童さんかと一瞬思ったけど、
そういえば河童さんはgridが嫌いだったから、別な人ですね。

もちろん、河童さんの足下にも及ばない半素人です

裏Wikiの方でも、がっつりとダメ出しされましたｗ
でも「裏」氏のファンなので、ちょっと嬉しかったりもしますｗ

↑で、名前間違えてた...orz

まさに誰得関数！

知恵を貸してください。
0〜6ぐらいまでの整数を要素にもつサイズが50のベクトルを作りたい。
できればポアソン分布に従って。
ここまでなら、
> rpois(50,2.5)
[1] 1 1 1 4 4 3 0 3 3 3 0 1 1 0 4 5 2 2 2 2 4 0 4 4 2 1 3 1 1 3 3 2 1 1 3 4 3 3
[39] 3 3 4 1 1 1 5 5 1 0 3 6
こんな感じでできるんだけど、このベクトルの合計をきっちり150にしたい。
固定したいのは、ベクトルサイズ50とベクトル合計値150だけで、lambdaとかは適当でいい。

当たり前だけど、合計値は変動する。
> sum(rpois(50,2.5))
[1] 132
> sum(rpois(50,2.5))
[1] 131
> sum(rpois(50,2.5))
[1] 118

こういうときはどうすればいいんだろうか。
よろしくお願いします。

>>380
無理やりの処理だが、こんなんじゃ駄目？

mypois <- function(n=50,sum=150,adjtimes=10){
myvec <- rep(0,times=n)
mysum <- 0
for(i in 1:adjtimes){
mysum <- sum(myvec)
myvec <- myvec + sign(sum-mysum)*rpois(n,abs(sum-mysum)/n)
myvec[myvec < 0] <- 0
if( abs(sum-mysum) == 0 ){ break }
}
return(myvec)
}

> x <- mypois(50,150)
> x
[1] 3 2 3 2 5 3 4 5 4 0 1 1 5 4 6 3 5 5 0 4 4 3 4 5 4 7 1 4 1 2 1 2 3 2 1 3 7 2
[39] 0 2 2 3 0 1 3 6 3 4 2 3
> sum(x)
[1] 150

0から6になってなかったのと、計算の順番がおかしかったので修正した。

mypois <- function(n=50,sum=150,max=6,adjtimes=10){
myvec <- rep(0,times=n)
mysum <- 0
for(i in 1:adjtimes){
myvec <- myvec + sign(sum-mysum)*rpois(n,abs(sum-mysum)/n)
myvec[myvec < 0] <- 0
myvec[myvec > max] <- max
mysum <- sum(myvec)
if( abs(sum-mysum) == 0 ){ break }
}
return(myvec)
}

> x <- mypois(50,150,6)
> x
[1] 1 6 1 0 5 3 5 1 2 6 3 3 6 3 3 3 3 3 1 4 2 3 3 0 5 4 3 6 3 5 2 4 4 0 2 1 3 3
[39] 2 4 0 2 1 3 6 4 4 2 1 6
> sum(x)
[1] 150

青木先生のところの poissondist に嵌めたら、今一つなのは、
0〜6からはみ出たデータを丸めたからかな。上手い方法がないものかねぇ。

> x <- mypois(50,150,6)
> x
[1] 5 2 1 3 4 4 3 4 3 0 5 5 3 3 1 2 4 4 4 2 5 0 3 4 2 2 3 4 4 1 6 1 1 5 4 4 2 4
[39] 2 5 1 3 2 0 5 2 5 4 1 3
> poissondist(hist(x,plot=F)$counts)

ポアソン分布への適合度の検定

data: hist(x, plot = F)$counts
X-squared = 9.7821, df = 4, p-value = 0.04426
sample estimates:
n lambda
50.00 2.06

>>381-383
おぉ、十分です。最大は「6ぐらい」なので７とかでもOKですから、
丸めはマイナスになるときだけ必要です。
for文のところはとても勉強になりました。
ありがとうございました。

こんばんはR初心者です。
一通り調べたのですが、分からない事があるので質問させてください。
○行ごとのplotを行いたい場合、どのようなコマンドを打てば良いのでしょうか？

例えば、
y1 y2...y10
x1
x2
.
.
.
x100
このような100行×10列のデータフレーム名Xの2列目と4列目をplotしたい場合、
plot(X$y2,X$y4)で1行ごとのplotは出来るのですが、
これをx1,x5,...x100と5行おきにplotしたいのです。

どうかご教授ください。

>>385
X1 <- X[(0:20)*5+2, ]

>>385
＞このような100行×10列のデータフレーム名Xの2列目と4列目をplotしたい場合、
＞plot(X$y2,X$y4)で1行ごとのplotは出来るのですが、
＞これをx1,x5,...x100と5行おきにplotしたいのです。

plot(X[seq(1, 100, 5), c(2, 4)])
でどう？

[行番号, 列番号]
で要素を指定

seq(from, to, by)で1,6,11.16...,100をつくる

>>385

1,5,...,100 は、最初だけ4行の間隔ですね。
5,10,15,...,100 、あるいは、1,6,11,...,96 ですか？

でしたら、私のお薦めも >>387 と同じ方法。

Emacs ESS でアンダースコアが" <- "になってしまうのが凄く迷惑なんだけど
なんであれがデフォルトなんだろう

タイプ量減るしいいじゃん。

>>389
アンダースコア2度打ちで、アンダースコアを入力できるというのを
知った上で迷惑と行っているのだろうね。

そもそもRではアンダースコアは使用禁止だったので、
空いているアンダースコアにその機能が割り当てられたという歴史的経緯がある。
デフォルトの理由は、>>390の言うとおり便利で楽だかから。
いやな人は設定を変更すればいいし。

逆にターミナルでRを使っていて、<-のつもりでアンダースコアを入力して
イラッと来ることがある。

>>391
設定変えるためにググってたらrjpに飛んで、そこで初めて二度打ちやC-q _ でアンダースコアを入力できることを知った

アンダースコアを打つためにわざわざテキストモードに変更してた

よく調べもしないで愚痴言ってすいません

emacs essでRコマンダー使うとRコマンダーで外部データを読み込ませた瞬間固まるorz
うまくいってるかたいますか？

すいません自己解決？しました。

emacsのR側で一行でも改行がコマンドを実行すればコマンダー側のフリーズが直りました。

フリーズ自体は何台かのPCで試したところ起こる場合と起こらない場合がありました。
環境に依存するようです。

>>393,394
emacs ess で Rコマンダーを使うメリットって、何？
利点がまったく分からないのだけど。

>>395
ご指摘のとおりで。
研究仲間がコマンダー使ってて、両方同時に使えると便利だから試しました。
まぁそうじゃなくても使えないよりは使えたほうが少しくらい便利かなと、、、

Rにはschemeなんかのfoldにあたるような高階関数はないんですか?
せっかくベクトル演算言語なので数え上げも高階関数で出来ればと思ったんですが。

>>397
http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/base/html/funprog.html
プログラミング言語はよくわからないけど、これは参考になるだろうか？

>>398
たぶん Reduce()がfoldに相当するんじゃね

>>398>>399
それです
ありがとうございます

>>400
いまいちイメージがわかないんだけど、面白い使い方があったら、教えてくだされ

lmによる回帰分析で、切片をあらかじめ固定することはできますか？
切片を取り除くには「-1」を指定するということはわかりますが、ここを好きな値に固定したいのですが・・・

>>402
ttp://r.789695.n4.nabble.com/R-Forcing-the-intercept-td812422.html

>>401
おもしろいかどうかわかりませんが、
data <- as.integer(runif(10,1,21))
のようなデータがある時に、
predicate <- function(x) { x < 5 }
が真になるような項目を数え上げたいとします。

for文を使うと

ret <- 0
for(i in 1:length(data)){ if (predicate(data[i])) { ret <- ret + 1 } }

のような形になりますが、高階関数を使うと、

length(Filter(predicate, data))

と書けるようになります。
これは関数プログラミングの技法で、もう少し詳しく学びたいようでしたら
programming in haskellなんかが薄くていい本なんじゃないかと思います。

>>404
>>401じゃなくて申し訳ないが、
> length(Filter(predicate, data))
[1] 4
> sum(data<5)
[1] 4

この場合だと下の方が簡単。しかも、
> system.time(sapply(1:1000, function(x){length(Filter(predicate, data))}))
ユーザ システム 経過
0.072 0.000 0.074
> system.time(sapply(1:1000, function(x){sum(data<5)}))
ユーザ システム 経過
0.000 0.000 0.002
圧倒的に速い。

s/下の方が/後者の方が/

>>404
「おぉ高階関数はこれほどまでに便利なものかと実感できる事例」を期待している。

rubyで高階関数組み合わせてやってたけど
Rに移ってtapplyとかmapplyが便利すぎて禿げた

>>404
Filter()の例は
length(data[data < 5])
みたいなもんか

>>405
なるほど、そんな書き方が出来るんですか
だとしたらそちらの方がよさそうです
速度はおそらく最適化の問題でしょう
下の方がRネイティブっぽいので十分な最適化が行われているんだとおもいます

>>407
事例はちょっと思いつかないんですが
高階関数はプログラムの中の構造を関数として再利用するためのものです

その点では>>404はあまりいい例ではなくて、
ret<-0
for(i in 1:length(data)){if(predicate(data[i])){ret<-ret+1}else{ret}}
について高階関数を利用する例だとすると、
Reduce(function(ret, x){if(predicate(x)){ret+1}else{ret}},data,0)
になります。これは外側のループの部分の構造をReduceという関数で再利用していると言う形になります

でもどうやらこの手の単純な高階関数はベクトル計算という形でRに組み込まれているようなので
あまり出番はなさそうですね

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　　　　 | 　　　　l＾,人| 　` `-' 　 　 ゝ　 |　　　　　　　　さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
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教えてください。
Epiパッケージを使用して、ROC曲線下面積を求めたら0.5未満になりました。
独立変数は二分変数に関係しないと判断しその値(0.425)を記載することは正しいのでしょうか?

アウトカムの変数は予測因子の数字が大きくなると大きくなると陽性になりますか？もし数が大きい方がアウトカムが陰性ならば、アウトカムの1,0をひっくり返す必要があるかも？

>>414
ありがとうございます。
明日にでも、いれかえて検討してみます。

応答曲面法で最適値を求めるっていうのは出来ないのか？
パッケージrsmがそれっぽいんだが

>>416
なんていうか、もろに、rsm()　がそうなんだが？
使い方は
http://www.jstatsoft.org/v32/i07/paper
をみてくれ

Rを2.14.2にしたいんですが、インストールして再起動すると確かに2.14.2にはなるんですが、保存していたオブジェクトが全て消えてしまいます
オブジェクトを引き継ぐ方法はないんでしょうか？
今は2.13.1を使ってます

save(list = ls(all=TRUE), file = "old.RData")
で明示的に保存ファイルを作って、
それを新バージョンで
load(file = "old.RData")
したらどうなる？

マルチコア対応しましたか〜？？

parallelというパッケージができたね

>>420
ググると、gotoBLASをマルチコア向けにコンパイルしてRで利用する話が、
詳しく解説されている。

調子に乗ってcuBLASに差し替えられないかと考え、
プログラム板のcudaスレに行ったことがあるが、
あそこの住人はnvccを使わない人間をバカだと考えているみたいだ。

>>421 >>422
良い情報をありがとうございます。
調べてみます。

シングルスレッド性能でのCPU探しも終わりにしたいですw

今なら分散処理じゃ無いかな。IT系のWebサイトじゃあ hadoop とか流行ってるし、
解きたい課題を Map-Reduce に落とし込めればRでの分散処理も可能かと。

ttp://cran.r-project.org/bin/linux/ubuntu/
preciseはまだまだ来ないね。

R初心者でpolr関数を使って解析しているのですが、
P値の出し方がわかりません。

お分かりになる方いらっしゃいましたら教えて頂けないでしょうか。

詳細な情報が必要であれば補足します。

http://stats.stackexchange.com/questions/7720/how-to-understand-output-from-rs-polr-function-ordered-logistic-regression
の二番目の最後のところをみると、正確にはもとまらないから、計算されないようになっている、ということのように思いました。

http://www.r-project.org/
R 2.15.0 prerelease versions are currently available. Final release is scheduled for March 30.

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Rを使ってる最中(emacs+ess)
作ったオブジェクトの数が多くなって、ls()で変数名を見ても、
思い出せない。

こういう状況に対処するにはどうしたら良い？
新しい環境を用意して、そちらに移す？(assignを使って、.GlobalEnvのものを消す?)
それとも、特定のファイルに保存する？（複数個のオブジェクトを１ファイルに保存できる？)

よい方法などがあれば、教えて。

あと、
emacs+essを使ってるけど、lispとかは分からんので、
emacsの機能での解決方法を示されても反応できないかも。
その時は、ごめんなさい。

言葉不足だったので、訂正します。
>>assignを使って、.GlobalEnvのものを消す?
assignを使って別の環境にデータを入れて、.GlobalEnvの方は消す?

>>419
でファイルに保存する方法があったね。見てなかった。

save(list=c("オブジェクト名1","オブジェクト名2"),file="a_path")
とかでもいいのか。でも、なんか面倒だな。

>>430
変数名を見ても思い出せない命名法に問題がありそうだけど
あと俺は使っていないけどcomment()を上手に使うとか。

>>433
こんな感じ？
tmp <- sapply(ls(), function(x)comment(eval(parse(text=x))))
tmp[sapply(tmp,is.null)] <- NULL
tmp
これを関数にしておいて、呼び出せば良いかな？

あとは、commentに自動的に参照or作成時間を入れておくとかかな。
どうやったらできるか分からないけど。

スクリプトをファイルに書き出して基本的にはバッチモードでRを動作させております。
その場合のエラーハンドリングってどうしてますか?
stop関数で停止はするのですが、
どの関数のどの行数で停止したかなどがいまいちわかりづらいときがあります。
引数で与えるコメントを変えればいいのでしょうが、いちいち面倒なので。。。

例えばCだと
printf("%s %s\n", __FILE__, __LINE__);
なんかで対応できるんですが。。

いい方法ありますか?

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R 2.15.0 is released
http://www.r-bloggers.com/r-2-15-0-is-released/

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チラ裏
Meadow 2.10(Emacs 21.4.1) + R 2.15.0 で、
ESS 5.14 → ESS 12.04 にしてみたら、
symbol's function definition is void と言われてしまい、
元に戻した今日の夕暮れ。

ttp://cran.r-project.org/bin/linux/ubuntu/
Preciseはまだ来ないね。4月26日以降になるのかな

R2.15.0　って、なんか目玉機能あります？

ソースコードが１つのファイルで２万行ぐらいになってしまったので
複数のファイルに分割したいのですがやり方がわかりません。
助けてください

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>>448
2万行って何それ、すごい。
そんなにRの専門家なのに、そんなことを悩むとはw
source()を使って階層的にしたら駄目なの？

>>448
むしろ、何の処理をさせたら、2万行になるのか知りたい。

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>>448
縦書きか

SUBSTR<- function(X,S,E){
if(length(unique(nchar(X)))>1)stop("warning")
if(unique(nchar(X))<max(S,E)|min(S,E)<=0)stop("warning")
temp<-t(sapply(X,function(X){mapply(substr,X,start=S,stop=E)}))
dimnames(temp)<-NULL
temp
}

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>>455
突然どうしたの？

オレならecho X | cut -cS-Eをsystem()でやっちゃうな。

barplotの質問です　http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/base/ を使っています。
100個の文字列(labels)と数値(num)を棒グラフに書き出したいのですが
barplot(num, names.arg=labels)
いざ書き出すと文字列名がすべて表示されません
理想的にはhttp://commons.wikimedia.org/wiki/File:English_letter_frequency_(alphabetic).svg
このように数値と文字列をすべて表示させたいのですが、どうすればよいでしょうか。

また、numでソートした棒グラフとlabelsでソートした棒グラフをそれぞれ作成するには
どうすればいいでしょうか。
他のプログラミングでいうとろこの、
ハッシュ構造に文字列と数値を格納してキーと値でそれぞれソートするという手順がよく分かりません。

>>458
グラフのサイズを多きすくすれば細かい文字も入るよ。
> pdf(file="test.pdf",width=50,height=10)
> barplot(round(runif(100),1),names.arg=sapply(1:100,function(x){sample(LETTERS,1)}))
> dev.off()
ソートは次の例を参考にしてくれ。
> (a <- data.frame(v=round(rnorm(5),1),n=sample(LETTERS,5)))
v n
1 -0.1 F
2 -0.4 W
3 1.6 M
4 -0.2 R
5 -0.5 V
> a[order(a$v),]
v n
5 -0.5 V
2 -0.4 W
4 -0.2 R
1 -0.1 F
3 1.6 M
> a[order(a$n),]
v n
1 -0.1 F
3 1.6 M
4 -0.2 R
5 -0.5 V
2 -0.4 W

>>459の
barplot()は
> barplot(round(runif(100),1),names.arg=sample(LETTERS,100,replace=TRUE))
に差し替え。最初はアルファベット2文字で書こうとしたのでsapply()が入った。

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>>459-460
ありがとうございます。ばっちりできました。

http://www.is.titech.ac.jp/~mase/R.html
R の公式マニュアル5種類の和訳

このサイトが見れないです

>>463
10年以上前の情報だぞ。
書店で最新の本を買えよ

>>464
他にマニュアルの和訳したサイトってないんですか？

>>465
私の知る限りない。
現状では、マニュアルを読む気概がある人=英語でも大丈夫、という空気になっていて、
初心者や英語が苦手な人は、マニュアルを咀嚼した和書を購入すると思う。

>>466
ありがとうございます

sample(c("T", "F"), 1000, replace = TRUE)
こうして作成したベルトルからTの個数を数えあげるには
どうすればよいでしょうか
for(i in 1:1000){}として一つ一つ値を見るしかないのでしょうか。

>>468
sum(sample(c("T", "F"), 1000, replace = TRUE))

c("T","F")だから、
sample(c("T", "F"), 1000, replace = TRUE)-> x
sum(x=="T")
でした。

>>468
長年のR利用経験から、おっさんが助言する。
"T"や"F"の文字列の使用は、トラブルの原因になる場合があるので、やめておけ。
なかなか気が付きにくいバクの原因になるから、
徹夜でトラブルシューティングするはめになるぞ。
"t"や"f"も使うな。
今回はsample(c("T", "F"), 1000, replace = TRUE)とする代わりに、
sample(c(T, F), 1000, replace = TRUE)とした方がよい。
"T"の代わりにTを、"F"の代わりにFを使うんだ。

x<-c(2, 3, 5, 4, 7, 9, 10, 2, 3, 4, 5)
z<-c(3, 5, 9, 7, 13, 17, 19, 3, 5, 7, 9)
y<-c(4, 6, 10, 8, 14, 18, 20, 4, 6, 8, 10)
このx,y,zをもとに
"要素1" xのベクトル
"要素2" yのベクトル
"要素3" zのベクトル
このような表形式で結果をまとめるにはどうすればいいですか？
ベクトルの操作だけでは全体の整形ができないようなのでわかりませんでした

>>472
「表形式で結果をまとめる」の意味が不明瞭。
ftable()案件なのか、rbind(x,y,z)やcbind(x,y,z)でよいのか、
それとも論文にするの表(TeX)にしたいのか、
分かるように伝えてくれ。

>>472
>"要素1" xのベクトル
>"要素2" yのベクトル
>"要素3" zのベクトル
これって、例えば、次のような形なんだろうか。
> X <- rbind(x,y,z)
> colnames(X) <- month.name[1:ncol(X)]
> X
January February March April May June July August September October November
x 2 3 5 4 7 9 10 2 3 4 5
y 4 6 10 8 14 18 20 4 6 8 10
z 3 5 9 7 13 17 19 3 5 7 9

x<-c(2, 3, 5, 4, 7, 9, 10, 2, 3, 4, 5)
z<-c(3, 5, 9, 7, 13, 17, 19, 3, 5, 7, 9)
y<-c(4, 6, 10, 8, 14, 18, 20, 4, 6, 8, 10)

f = c("要素1","要素2","要素3")
cbind(f,data.frame(rbind(x,y,z)))

こういうこと？？

説明不足ですみません
tex形式ではなくプレーンテキストで結果を見ることができれば十分です
>>473-475のrbindやcbindで大丈夫そうです。ありがとうございます。
ただ欲を言えば[,1]のような見出し部分を取り除ければいいのですが、可能でしょうか。

?write.table

>>476
真に必要がないのに、[, 1]などを削るのはいかがかと思うが、
次のようにすればどうだろう。
> x<-c(2, 3, 5, 4, 7, 9, 10, 2, 3, 4, 5)
> z<-c(3, 5, 9, 7, 13, 17, 19, 3, 5, 7, 9)
> y<-c(4, 6, 10, 8, 14, 18, 20, 4, 6, 8, 10)
> hoge <- function(x){
+ n <- nrow(x)
+ l <- rownames(x)
+ for(i in 1:n){
+ cat(paste(l[i], "\t"), fill = FALSE)
+ cat(x[i, ], fill = TRUE)
+ }
+ }
> hoge(rbind(x,y,z))
x 2 3 5 4 7 9 10 2 3 4 5
y 4 6 10 8 14 18 20 4 6 8 10
z 3 5 9 7 13 17 19 3 5 7 9

>>477-478
ありがとうございます。ここまで対応して下さり感謝します。

rを外部から操作する環境設定について質問します
gnupack http://gnupack.sourceforge.jp/docs/latest/UsersGuide.htmlのemacsを使って居ます
ESS (http://www.okada.jp.org/RWiki/?ESS)経由でRを利用しているのですが、
割合<-1/3
と書くと
「構文解析中に不正なマルチバイト文字列がありました」
とエラーになります
RGuiのR Consoleからはそういうエラーはでません。

割合の"合"が原因のようで、ESSのやりとりではsjisとして文字コードが解釈されてしまうため、R側が適切に認識できないような気がします。
emacsからRをutf-8で操作できれば問題は解消すると思うのですが、どのように設定することになりますか。

presiceきたー
ttp://cran.r-project.org/bin/linux/ubuntu/

>>480
お客さん、Emacsは初めて？
ttp://tanuzou.com/nuzou/wiki/index.php?emacs%A4%C7%A4%CE%CA%B8%BB%FA%A5%B3%A1%BC%A5%C9%CA%D1%B9%B9

>>482
いえ、はじめてではないです
set-buffer-process-coding-systemで
outputをutf-8にすれば入力は問題無くなるのですが、
今度は出力がおかしくなります
例えば、「 作業スペースを保存しますか? [y/n/c]: 」というメッセージは
?X y [ X ? ? ? [y/n/c]:
こうなってしまいます
set-buffer-process-coding-systemのinputをutf-8にしてもそうなったままです

c <- 3:13
f <- c(1, 12, 19, 6, 15, 10, 2, 18, 15, 9)

cを階級値、fを度数としてヒストグラムを書きたいのですが、
barplot(f,names.arg=c,space=0)
こうしてヒストグラムを書いたときに0,5,10,15の横線を左から右端まで引く方法はありますか。

またc("101-120", "121-140", "141-160"...)というように、
階級値ではなく階級境界値が与えられたとき、
同じようにヒストグラムを書く方法があれば知りたいです。
その場合にstrsplit()を使って文字列を分割するということは考えたのですが、
その先がわかりませんでした。

>>484
前半の方は無理じゃないかな

c <- 3:13
f <- c(1, 12, 19, 6, 15, 10, 2, 18, 15, 9, 1)
x <- c()

for(i in 1:length(f)){
x<-append(x,rep(c[i],f[i]))
}
dx <- data.frame(x=x)

library(ggplot2)
ggplot(dx, aes(x))+ geom_bar(binwidth=1) + geom_hline(yintercept=seq(0,15, by=5))

>>483
これで直るんじゃないかな。
http://rmecab.jp/wiki/index.php?R%A4%CE%C8%F7%CB%BA%CF%BF#v2acbd2d
Rの側では何も設定しなくて大丈夫だから、設定はNTEmacsスレで聞いた方がいいかと。

>>484
abline(h = seq(0, 15 , 5))

ってこと。ちなみにcは関数名なので、代入するとおかしくならない？

c でも t でも変数名、ベクトル名に使えるけど、紛らわしいからやらないほうが吉

>>484　下の方
どうせ、「なんちゃって」ヒストグラムなんだから、そのままでもいいじゃん。ダメなの?
barplot(f, names.arg=c("101-120", "121-140", "141-160"...), space=0)


それだとあんまりなので、こんな感じ?
f <- c(1, 12, 19, 6, 15, 10, 2, 18, 15, 9)
a <- paste(seq(from = 101, by = 20, along.with = f), sep="-", seq(from = 120, by = 20, along.with = f))
# => [1] "101-120" "121-140" "141-160" "161-180" "181-200" "201-220" "221-240" "241-260" "261-280" "281-300"
c <- sapply(a, function(x) as.numeric(unlist(strsplit(x, "-")))[2])
dist <- c()
for (i in 1:length(c)) {dist <- c(dist, rep(c[i]-1, f[i]))}
hist(dist)

放大でRで統計やってたね

放送大学 授業科目案内 データからの知識発見（'12）

http://www.ouj.ac.jp/hp/kamoku/H24/kyouyou/A/sangyo/s_1554522.html
これかな
これぐらいの内容をざっと教えているのはいいね

binary <- c(T,F)
binaries <- data.frame("1st"=binary)
cbind(binaries,"2nd"=binary,"3rd"=binary)

X1st 2nd 3rd
1 TRUE TRUE TRUE
2 FALSE FALSE FALSE

このデータの順列すべてつまり2^3個分を表示したいのですが、
どうすればいいですか。
TRUE,TRUE,TRUE
TRUE,TRUE,FALSE
TRUE,FALSE,TRUE
TRUE,FALSE,FALSE
こんな風にです

>>493

library(gtools)
permutations(2, 3, c(T, F), repeats.allowed=TRUE)[8:1,]

>>494
ありがとうございます！まさにそれです。
permutation、ずばり順列そのもののコマンドがあるのですか。
勉強になりました。

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　　　　 | 　　　　l＾,人| 　` `-' 　 　 ゝ　 |　　　　　　　　さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
　 　 　 | 　　　　 ` -'＼　　　 　 　ｰ' 　人　　　　　　　　　　一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
　　　　|　　　　　　　 /(l 　　 　＿＿／　 ヽ、　　　　　　　　　　　良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
　　 　 |　　　　　　　（:::::`‐-､__ 　|::::`､ 　 　 ﾋﾆﾆヽ、　　　　　　　　　あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
　 　　|　　　　　　／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼　　 /,ﾆﾆ､＼　　　　　　　　　　　　それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
　　　|　　　　　　|::::::::::::::::::|` -､:::::::,ﾍ￣|'､　 ﾋﾆ二、　＼
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RMeCabこんな感じに文字化けしちゃう

========================
險伜捷
"私は彼女のこ\x82"
========================


SetLocaleしてみた
============================
> Sys.getlocale
LC_COLLATE=Japanese_Japan.932;LC_CTYPE=Japanese_Japan.932;LC_MONETARY=Japanese_Japan.932;LC_NUMERIC=C;LC_TIME=Japanese_Japan.932"

> Sys.setlocale("LC_CTYPE","ja_JP.UTF-8")
警告メッセージ：
In Sys.setlocale("LC_CTYPE", "ja_JP.UTF-8") :
ロケールを "ja_JP.UTF-8" に設定せよとのOS のレポート要求は受け入れられません
==================================

なんかUTF-8に変えられないんだよね
環境はWin7/64bitです

だれか解決策教えて下さいな

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>>500
Rとは関係なしにMeCabが使える状態なのかどうかは確認した？
RMeCabはRの中からMeCabをただ単にcallしているだけなので、
そもそもMeCabが使えなかったら、RMeCabも使えない。

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>>504
コマンドプロンプト上からMeCab自体はつかえてるっぽいけど文字化けしてる
===============================
> 私は只の数ヲタなんかとは付き合わないわ。
私は只の数ヲ 險伜捷,荳€闊ｬ,*,*,*,*,*
^ 蜷崎ｩ・繧ｵ螟画磁邯・*,*,*,*,*
險伜捷,荳€闊ｬ,*,*,*,*,*
ﾈ 蜷崎ｩ・蝗ｺ譛牙錐隧・邨・ｹ・*,*,*,*
ｩ 險伜捷,荳€闊ｬ,*,*,*,*,*
ﾆ 蜷崎ｩ・蝗ｺ譛牙錐隧・邨・ｹ・*,*,*,*
ﾍ 險伜捷,荳€闊ｬ,*,*,*,*,*
t 蜷崎ｩ・蝗ｺ譛牙錐隧・邨・ｹ・*,*,*,*
き合わないわ。 險伜捷,荳€闊ｬ,*,*,*,*,*
============================

CMDの文字コードがShift-JISで、MeCabがutf-8版だから
こうなるのはわかるんだけど
============================
932 (ANSI/OEM - 日本語 Shift-JIS)
============================

>>506
Windowsのことはよくわからないけど、
コマンドプロンプトをuft-8になんとかして変更するとか（utf-8な代替ソフトを使うとか）、
MeCabに喰わせる前後で、nkfをかましてUTF-8/CP932の変換を行うとか、
MeCabを使うときだけ、文字化けしない環境(MacOSXやLinux）を使うとか、
真に解決しなければならないものなら、試す価値のある方法はたくさんありそうだ。

あと、SDOUTで文字化けするなら、ファイルにリダイレクトして、
UTF-8を扱えるテキストエディタで開くと文字化けしないのかどうかチェックすることも必要では？

>>507
標準出力して、utf8形式でエディタ(TeraPad)にファイルを読み込んでみたら
なんと一部の文字列が文字化けしてました。MeCabの出力がutf-8ではないのか？
==========================
> echo "頭が良くて数学が出来てかっこいい人。それが必要条件よ。 " | mecab > out.txt
==========================

Terapadでout.txtをutf-8形式で読み込んでみた
===========================
" 名詞,サ変接続,*,*,*,*,*
?a?a? 記号,一般,*,*,*,*,*
? 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,*
-? 記号,一般,*,*,*,*,*
? 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,*
?? 記号,一般,*,*,*,*,*
w 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,*
?a? 記号,一般,*,*,*,*,*
- 略 -
EOS
=========================
Terapadで対応している他のコード(Shift-JIS,JIS,EUC,Unicode)でも
読み込んでみましたが、Utf-8以外だと文字化けしまくってました。

Win7のコマンドプロンプトをutf-8に変更するのは、たしかレジストリを弄る必要あったな
http://sgry.jp/blog/2011/06/26/475/
あとでやってみます

nkfをかませる方法だとRMeCabのソースに書き加えて再ビルドするかんじですか？
それともR側にそういうオプションがあったりします？

(続き)
>>507
さっきの文字化けの原因、わかりました。
"頭が良くて数学が〜"の文字列がCP932なのにMeCabに読み込ませていたからでした。
CMDをutf-8にしてもう一度出力してエディタで開いてみたところ
========================
" 名詞,サ変接続,*,*,*,*,*
頭 名詞,一般,*,*,*,*,頭,アタマ,アタマ
が 助詞,格助詞,一般,*,*,*,が,ガ,ガ
良く 形容詞,自立,*,*,形容詞・アウオ段,連用テ接続,良い,ヨク,ヨク
て 助詞,接続助詞,*,*,*,*,て,テ,テ
数学 名詞,一般,*,*,*,*,数学,スウガク,スーガク
が 助詞,格助詞,一般,*,*,*,が,ガ,ガ
出来 動詞,自立,*,*,一段,連用形,出来る,デキ,デキ
- 略 -
EOS
=========================
正常に表示されました。やったね。

つぎはRとMeCabのオプション調べてみます。
作業はなるべくWin7で完結させたいです。

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>>500
基底

b <- rbind(1:2)
c <- cbind(1:2)
b+c
このような感じで
2 3
3 4
こういう結果を出すような方法はありますか？
このまま実行したら
>以下にエラー b + c : 適切な配列ではありません
と出ました

cbind(c,c) + rbind(b,b)

>>514
ちょっ、b, cは最高に単純化した例だろw

> outer(b,c,"+")
, , 1, 1

[,1] [,2]
[1,] 2 3

, , 2, 1

[,1] [,2]
[1,] 3 4
となるけど、
> d1 <- 1:2
> d2 <- 1:2
> outer(d1,d2,"+")
[,1] [,2]
[1,] 2 3
[2,] 3 4
となることからヒントを得ると、次のようにすればよい。
> outer(as.vector(b),as.vector(c),"+")
[,1] [,2]
[1,] 2 3
[2,] 3 4

Rjpwikiに回答したくないので（スルー検定失格の烙印を押されたくないので）、こちらに書く。

> line <- '127.0.0.1 - frank [10/Oct/2000:13:55:36 -0700] "GET /apache_pb.gif HTTP/1.0" 200 2326 "htp://www.example.com/start.html" "Mozilla/4.08 [en] (Win98; I ;Nav)" '
> m <- gregexpr("(\\d|[01]?\\d\\d|2[0-4]\\d|25[0-5])\\.(\\d|[01]?\\d\\d|2[0-4]\\d|25[0-5])\\.(\\d|[1]?\\d\\d|2[0-4]\\d|25[0-5])\\.(\\d|[01]?\\d\\d|2[0-4]\\d|25[0-5]) ", line, perl=TRUE)
> regmatches(line, m)
[[1]]
[1] "127.0.0.1 "

正規表現が書けるという前提だけど、上に示すとおり格段に難しいわけではない。
従って「非常に面倒かどうか」に対する答えは「全く面倒ではありません。ほぼコピペの世界です。」だ。

>>514-515
ありがとうございます。>>515がまさに望んでいたものでした。
outer関数についてよく勉強します。

a1 <- c("a", "b", "d", "f")
a2 <- c("b", "a", "f", "c")
a3 <- c("z", "m", "f", "a")
cbind(a1,a2,a3)
それぞれの行で"a"がある回数を求め、
処理結果をベクター、この場合にはc(1,1,0,1)としてまとめるにはどうすればよいでしょうか

>>518
ヒントを差し上げるので自力で考えてください。

> length(grep("a",c("b", "c", "d", "f")))
[1] 0
> length(grep("a",c("a", "b", "d", "f")))
[1] 1
> length(grep("a",c("a", "a", "d", "f")))
[1] 2

行単位で処理を繰り返す関数はapply()

# apply()を使わない手を考えようとしたが無理だった。

a1 <- c("a","b","d","f")
a2 <- c("b","a","f","c")
a3 <- c("z","m","f","a")
dat <- cbind(a1,a2,a3)
dat
dat == "a"

margin.table(dat == "a", margin = 1)

apply(dat == "a", MARGIN = 1, FUN = sum)

>>520
おぉ、それなら、
> rowSums(dat == "a")
[1] 1 1 0 1
もうこれでよさそう。

もう少し大きなテーブルでやってみると、
> d <- cbind(sample(letters[1:5],100,replace=TRUE),sample(letters[1:5],100,replace=TRUE),sample(letters[1:5],100,replace=TRUE))
> rowSums(d == "a")
[1] 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 2 0 1 0 2 0 0 1 2 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 3 1 1 2 0 1 1
[38] 0 2 0 2 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 2 0 2 0 0 1 0 0
[75] 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 2 0 1 0
大丈夫そうだ。

# ヒントだけのつもりだったのに。。。

>>521
その手があったか。

速度的には
rowSum()
が有利と思われる。

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　　　　 | 　　　　l＾,人| 　` `-' 　 　 ゝ　 |　　　　　　　　さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
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>>519-522
みなさんありがとうございます。
applyとrowsum()の両方を使えるようにします。

>>524
rowSums() だった。大文字小文字を区別するので注意。

http://entertainment-lab.blogspot.jp/2011/12/rapplyrowsums.html?m=1

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すいません、ほんっとに初歩的な質問なんですが…
Wikiをざっと見ても行列Tipsを検索しても見当たらないので質問させてください

データフレームを数値行列に変換させるにはどうすればよいのでしょうか？
列成分をデータフレームから指定しても、as.matrixなどの変換をしても、
%*%の操作をすると数値行列にしてくださいと言われます

とりあえずデータフレームの数値を使って行列計算をしたいので、誰かサクッと教えていただけると助かりますm(_ _)
m

as.matrixの前後でstr()してみて。
多分factorになっていて数字ではないのではないかと思う。

そうでした
そしてこれを数字にするには…

as.characterしてas.numericで数値化されるかどうか

>>531
ヘルプには
To transform a factor ‘f’ to
approximately its original numeric values,
as.numeric(levels(f))[f]’ is recommended and slightly more
efficient than ‘as.numeric(as.character(f))’.
て書いてあるけどね。

>>532
そんなやり方があるのか、覚えられないなでも

>>533
今、確認してみたら、as.numeric()だけでも元に数字に戻るね。
> (a <- factor(sample(1:5, 10, replace = TRUE)))
[1] 2 3 1 1 1 1 1 5 2 2
Levels: 1 2 3 5
> as.numeric(a)
[1] 2 3 1 1 1 1 1 4 2 2
> as.numeric(levels(a))[a]
[1] 2 3 1 1 1 1 1 5 2 2
> as.numeric(as.character(a))
[1] 2 3 1 1 1 1 1 5 2 2

前からこうだったっけ？
いつの間にか仕様が変わった？

あっ、ごめん。たまたまsample()の出力がわかりにくかっただけみたいだ。
as.numeric()だと「5」のところが「4」になっているから、
as.numeric(factorクラス)はやっぱり駄目だ。

もっと顕著に分かるようにしてみた。スレ汚しすまん。
> (a <- factor(sample(1:100, 10)))
[1] 24 42 40 33 66 51 20 100 91 26
Levels: 20 24 26 33 40 42 51 66 91 100
> as.numeric(a)
[1] 2 6 5 4 8 7 1 10 9 3
> as.numeric(as.character(a))
[1] 24 42 40 33 66 51 20 100 91 26
> as.numeric(levels(a))[a]
[1] 24 42 40 33 66 51 20 100 91 26

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>>536

ご丁寧にどうもです！
as.numericだと変な数字になるから悩んでたのですが、そういう方法もあったのですね
as.matrixだけでも計算できない場合でもこれでよさそうです

ありがとうございました

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pattern <- c("ab","ef")
target <- c("abaa","abef","aefe","cafe")

のように、2個のベクトルがあるとき、
pattern の各要素が target の各要素に含まれるかどうかを検索したい。
for 文を使わずに済ます、何かいい方法ある？

例えば上の例では、
[1] "abaa" "abef" "aefe"
のように出力されたら OK です。

つまり、コマンドライン的なら
grep -f pattern target
のようなことを R を使ってやりたいわけです。

>>542
?grepで意味が分からないなら
もうsystem()でいいじゃん

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>>543
grep() は、pattern の vector 長が 2 以上の場合、最初の要素しか
使われないのです。その上、target 内の要素の位置をベクトルで返す仕様。
せめて、論理値をベクトルで返してくれたらね。

残念なことに R を動かす環境には grep コマンドがなく、
現在は unix 環境で前処理してるけど、面倒臭いなあと思って
良い方法がないか尋ねた次第です。

あ、grepl は、論理値ベクトルを返してくれるんだね。知らなかったわ。

grep関数群のヘルプを読んだ上で質問していたのか。
なら、下記はどうだろう？
> target[unique(as.numeric(sapply(1:length(pattern), function(i){grep(pattern[i], target)})))]
[1] "abaa" "abef" "aefe"

で、関数化すれば
> f542 <- function(x, y) {target[unique(as.numeric(sapply(1:length(x), function(i){grep(x[i], y)})))]}
> f542(pattern, target)
[1] "abaa" "abef" "aefe"
となる。

apply関数群もなしにすましたいという後出しは禁止。

おぉ、凡ミス
誤
f542 <- function(x, y) {target[unique(as.numeric(sapply(1:length(x), function(i){grep(x[i], y)})))]}
正
f542 <- function(x, y) {y[unique(as.numeric(sapply(1:length(x), function(i){grep(x[i], y)})))]}

>>548
なるほど。確かに目的の処理ができます。
どうもありがとう。
私の頭がforで、applyできていませんでした。

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頭の体操
> target[unique(c(sapply(pattern, function(x) grep(x, target))))]
[1] "abaa" "abef" "aefe"

こっちのほうがいいかも
> unique(c(sapply(pattern, function(x) grep(x, target, value=TRUE))))
[1] "abaa" "abef" "aefe"

>>552 は、target内の要素が相異なることが前提になりますね。

あとは、target内の要素の順序を保つようにならないものかな。

まあ、ソートすればOKと。

pattern <- c("ab","ef"); target <- c("abaa","abef","aefe","cafe","abef")

target[sort(unique(c(sapply(pattern, function(x) grep(x, target)))))]

>>551, 552
あぁ、そうだね。
わざわざ1:lenght(pattern)でやるより、簡潔にsapply(pattern, function(x) ...)でよかった。
ご指摘ありがとう。

> target <- apply(matrix(sample(letters[1:6], 4 * 10000, replace = TRUE), ncol = 4), 1, paste, collapse = '')
> pattern <- c("ab","ef")

> system.time(target[unique(unlist(sapply(1:length(pattern), function(i){grep(pattern[i], target)})))])
ユーザ システム 経過
0.004 0.000 0.005
> system.time(unique(c(sapply(pattern, function(x) grep(x, target, value=TRUE)))))
ユーザ システム 経過
0.004 0.000 0.007

速度的にはあまり変わらないみたいだが。

ミスがありました。>>553 は unlist しないと駄目でした。
target[sort(unique(unlist(sapply(pattern, function(x) grep(x, target)))))]

あと、greplを使えないかなと思い、>>555 氏の方法でランダム生成した
サイズ 10000 の target に対し、
target[apply(sapply(pattern,function(x)grepl(x,target)),1,any)]
を適用してみましたが、apply系の関数を2重に使うと、当たり前ですが
遅くなりますね。
> pattern <- c("ab","ef")
> target <- apply(matrix(sample(letters[1:6], 4 * 10000, replace = TRUE), ncol = 4), 1, paste, collapse = '')
> system.time(target[unique(unlist(sapply(1:length(pattern), function(i){grep(pattern[i], target)})))])
user system elapsed
0.01 0.00 0.02
> system.time(target[sort(unique(unlist(sapply(pattern, function(x) grep(x, target)))))])
user system elapsed
0.02 0.00 0.02
> system.time(target[apply(sapply(pattern,function(x)grepl(x,target)),1,any)])
user system elapsed
0.05 0.00 0.05

rowSums は apply(x,1,sum) のエイリアスだと思ってたら、
rowSums のほうが、だいぶ速いんだね。知らなかったよ。
> system.time(target[apply(sapply(pattern,function(x)grepl(x,target)),1,any)])
user system elapsed
0.05 0.00 0.05
> system.time(target[as.logical(rowSums(sapply(pattern,function(x)grepl(x,target))))])
user system elapsed
0.01 0.00 0.02

>>557
投稿しようとしたら書かれてた
rowSumsはCで書かれてるはず
lapplyも同様
sapplyはlapplyを呼んでいる
applyはRで書かれていて遅い

>>558
へえ。applyは、なるべく避けた方が良さげですね。勉強になりました。

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　　　　 | 　　　　l＾,人| 　` `-' 　 　 ゝ　 |　　　　　　　　さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
　 　 　 | 　　　　 ` -'＼　　　 　 　ｰ' 　人　　　　　　　　　　一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
　　　　|　　　　　　　 /(l 　　 　＿＿／　 ヽ、　　　　　　　　　　　良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
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R.exeのインストールされていないwindowsPCで、Ｒ言語で書かれた
プログラムを実行する手段はありますでしょうか。
（Fortranの実行ファイルみたいなイメージです）

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SAS使用歴20年、R半年の者です。
RにはSASで言うところのマクロみたいな物はないでしょうか？

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R2.15.0でRODBCとXLConnectを同時に使用しようとすると名前空間エラーがでませんか？

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放置されて可哀想なので、私には答える能力がないけど、答えてみる。

>>561
?compiler::compile
このあたりを入り口に文献を読んでみて。
ところで、R.exeが入ってなくても、R.dllは入れてもいいの？
やりたいことを達成するには、Cなどで書いて、
R.dllが一緒にインストールされるソフトを作成する必要がある気がする。

>>563
SASはほとんど使った経験がないから、回答する資格がないけど、
R言語そのものがRのマクロとも言えます。
お手元のR入門書の「関数化」の項を読んでみてください。

>>565
異なる作者による同じ目的のパッケージだと、そのようなことは起こるかも知れません。
何千もある投稿パッケージの全てにおいて整合性がとれているわけではありません。
再現性が確認できたら、RODBCとXLConnectのメンテナに報告するとよいでしょう。

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Rjpwikiの「Rだけでデータクリーニング」。
真摯な回答をする人が何人もいて、偉いな。

荒らされていてここじゃ書きずらくないですか？
Rってプログラミング言語なのでプログラムスレッドに移住するそうですよ。
無理にとは言わないので出来たらお願いしますね。

統計解析R たぶんpart3くらい
http://toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/

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sqldf package が便利なことに気付いた。

OpenOffice Calcのファイル.odsから直接Rのデーターフレームに
読み込む方法はないかなあ。
cvsに変換して読み込んでいるけど、ちょっとだけメンドイ。

>>575
read.ods() from ROpenOffice
ttp://www.omegahat.org/ROpenOffice/

>>576
サンクス！
CRAN関連ばかり探していたから引っかからなかった訳だ。
ダウンロードして見たが、CRANじゃないのでインストール方法が判らん。
初心者なんでもうちょっと勉強してみる。

>>577
$ sudo R CMD INSTALL Rcompression_0.93-2.tar.gz ROpenOffice_0.4-0.tar.gz
でOK。

Rcompressionがない状態でROpenOfficeをインストールしようとすると、
$ sudo R CMD INSTALL ROpenOffice_0.4-0.tar.gz
* installing to library ‘/usr/local/lib/R/site-library’
ERROR: dependency ‘Rcompression’ is not available for package ‘ROpenOffice’
* removing ‘/usr/local/lib/R/site-library/ROpenOffice’
とおこられちゃう。

Windowsで R CMD INSTALLを使う場合は、 別途Windows toolsetが必要らしい。
ttp://cran.r-project.org/doc/manuals/R-admin.html#The-Windows-toolset

>>578
重ね重ね丁寧に答えていただき、有難うございます！

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Window toolsetがイマイチ判らず、ROpenOffice試せずにいたのですが、
Googleドキュメントのspreadsheetで read.csv("URL") から直接データーを
取り込めることを知り、色々試しているところです。
現時点では、spreadsheetのセル内に日本語使用すると、read.csv 失敗します。
英文字のみであれば、問題なく取り込めています。
バージョンの新しRだど2byte文字処理で不具合出るという話もあったので、
現状では出来るだけ日本語使用しないほうが良いみたいですね。

それから、Google spreadsheet をcsv形式でダウンロードしたファイルは、
Shift-JISにデコードし直さないと read.csv で取り込めませんでした。
UTF-8形式だったから読み込めなかったのかなあ。
まあそれでも Google spreadsheet が使えることが判ったので、
データー入力ツールはこれでいくことにします。

>>581
ヘルプぐらい読んでもよいと思うよ。
fileEncoding: character string: if non-empty declares the encoding used
on a file (not a connection) so the character data can be
re-encoded. See the ‘Encoding’ section of the help for
‘file’, the ‘R Data Import/Export Manual’ and ‘Note’.

encoding: encoding to be assumed for input strings. It is used to mark
character strings as known to be in Latin-1 or UTF-8 (see
‘Encoding’): it is not used to re-encode the input, but
allows R to handle encoded strings in their native encoding
(if one of those two). See ‘Value’.

>>582
サンクスです！　help読んでなかった・・・・
read.casv("file name", encording="UTF-8")で無事読み込めました。
これでだいぶ助かります。

ttp://www.facebook.com/tadashi.nagao
てっきり高校生か未熟な大学生と思っていたら、
案外おっさんだったw
老けて見えるだけかな。

何にせよ、某所には、公共性の高いものだけに絞って書き込んで、
それ以外は、ここ(2ch)に書き込んで欲しいぞ。

c(letters[1:26])とか、初心者や入門者を混乱させることを目的とした
嫌がらせとしか思えないぞ。

Mac OSX, Cocoa 環境でアプリ内から/Library/Frameworks/R.framework/Resources/にある実行ファイルを叩いてRを使っています。
[ NSTask launch... ] といった感じです。

しかし、スクリプトの末尾にq()を付けてもRの実行ファイルが動いたままになります（アクティビティモニタで確認）。
NSTask のterminateを呼び出しても消えてくれません。

どうもこれが悪さをして意図した動作をしてくれ内容です。
対処方法ご存知のかたがいましたらご回答をお願いします。

>>585
q()の引数saveを省略すると"ask"になるのでは？
ヘルプには
| The default is to ask in interactive use but may be overridden by
| command-line arguments (which must be supplied in non-interactive
| use).
って書いてある。

つまり、実験せずに書くが、q()と書いても、入力待ちプロンプトで無限ループになってる気がするぞ。

>>585
q("no")

とすれば、入力待ちにならないのでは？

レスありがとうございます。
q()の引数にnoを追加しましたが、依然挙動不審です。
どうもコマンド引数に < script.r と指定したスクリプトを読み込めない場合があるようです。
なんこれ？　な状況ですが。
最小単位の構成から実験してみます。

>>585
いずれにせよ、q("no")やq("yes")は関係ない。
それらがなくても処理は終了する。
$ echo 'a <- 1' > /tmp/tmp.R
$ echo 'print(a)' >> /tmp/tmp.R
$ /Library/Frameworks/R.framework/Resources/R CMD BATCH /tmp/tmp.R out.txt
$ tail -7 out.txt
> a <- 1
> print(a)
[1] 1
>
> proc.time()
ユーザ システム 経過
0.825 0.051 1.074
ちゃんと終了する。

あと、
$ ls -l $(which R)
lrwxr-xr-x 1 root wheel 47 4 27 16:45 /usr/bin/R -> /Library/Frameworks/R.framework/Resources/bin/R
だから、普通に
$ R CMD BATCH スクリプト 結果ファイル
でいいよ。

★★★学歴格差：無意味
★★★学力格差：尊重しろ
★★★能力格差：最大限利用せよ。
東大や京大にだって馬鹿は沢山居てるんだヨ。

学力格差と能力格差を認める理想社会を実現しろや。要するに：
★★★『馬鹿は無意味なので不必要だから、従って無能は静かにせよ。』★★★
っちゅうこっちゃ。低脳が騒ぐのはワシが許さんのや。

ちゃんと読め。

描

行列の作り方について質問です
xという1×n個の配列があって、
yという行列の要素を
y[i][j] = x[i]+x[j]としたいとき、
y行列を作る文はどのようにしたら良いのでしょうか

>>592
> n <- 10
> x <- 1:n + 10
> x
[1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
> outer(x, x, "+")
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
[2,] 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
[3,] 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
[4,] 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
[5,] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
[6,] 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
[7,] 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
[8,] 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38
[9,] 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39
[10,] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

こういうことか？

>>593さま
そうです！
ありがとうございます！
助かりました

>>594
助かったのなら何よりなんだけど、
宿題の類だったのなら、確認もせずに教育の邪魔をして教員に申し訳ない。

n=1,2,...,Nに対してP(n)のデータがあります
このデータがどの確率分布か言い当てることはできますか

>>596
これまた宿題っぽい。
質問の動機や、動機を得るに至った背景を説明してもらえますか

>>597
R触ってみようと思って最初に思い浮かんだのがこれ
なんだけど探しても見つからないもんだからここで聞くことにした

>>598
ググると「コルモゴロフ-スミルノフ検定」というのが出てきた。

>>596
>>599さんの答えだけだと、初心者はどうしてよいか分からないと思うので助言します。

> RSiteSearch("Kolmogorov-Smirnov")

以上。

Mac版Rのデフォルトでのフォントって何でしたっけ？
コマンド入力中にうっかりよくわからないキー押してしまったみたいでフォントが変わってしまって・・。

描

>14 名前：１３２人目の素数さん ：2012/08/07(火) 17:39:00.96
> >>13
> 旧コテ猫あらため描つまりお前自身の事だろ、増田哲也に限り無く近い人間｡
> 筑波大学で痴漢と言えば増田哲也だから連続性も明らかになってるから
> わざわざ限り無く近い人間なんて呼び方しなくていいんだけどな
>

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　　　　 | 　　　　l＾,人| 　` `-' 　 　 ゝ　 |　　　　　　　　さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
　 　 　 | 　　　　 ` -'＼　　　 　 　ｰ' 　人　　　　　　　　　　一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
　　　　|　　　　　　　 /(l 　　 　＿＿／　 ヽ、　　　　　　　　　　　良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
　　 　 |　　　　　　　（:::::`‐-､__ 　|::::`､ 　 　 ﾋﾆﾆヽ、　　　　　　　　　あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
　 　　|　　　　　　／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼　　 /,ﾆﾆ､＼　　　　　　　　　　　　それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
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Rで、グラフとして描画されているデータをテキスト出力出来ますか？

Rを使える人が私以外いないので、
Excelで配布しなければなりません。

今は描画前の関数データを張り付けていますが、
縦軸が変わってしまうので、グラフ描画からそのまま出力したいと思っています。

>>605
意味が分からない。
> Rで、グラフとして描画されているデータをテキスト出力出来ますか？
Rグラフィックで描画するには、描画するためのデータがあると思うのだけど。
もしそうなら、そのままテキスト出力すればよいと思うが、
そんなことをわざわざ質問するとは思えないから、よく分からない。
テキスト出力とExcelの関連も意味不明。
> a <- data.frame(x=runif(10), y=runif(10))
というデータフレームがあったとして、
> plot(a)
とRグラフィックに描画して、次のようにすればテキスト出力される。
> a
x y
1 0.1401729 0.223354073
2 0.8426009 0.880151101
3 0.2795089 0.002605373
4 0.8179064 0.131089282
5 0.3903741 0.580761547
6 0.1708031 0.793535840
7 0.8964184 0.198217040
8 0.6109237 0.136335747
9 0.7519352 0.367561028
10 0.6382441 0.429468494

>>606
なるほど。データフレームにしてしまえばトラブルを解消できそうです。

今まで、xとyを別々に指定するような作業をしていたので気が付きませんでした。
ありがとうございました。

教えてください。

開始日,数
1,5
2,2
3,4
4,8
……
30,5

のような時系列データの信頼区間やピークを求めたいのですが、
解説サイトとかないでしょうか。

>>608
ピークを得るためには、当てはめる関数の形が必要でしょう。
あなたの研究対象に対する先験的知識が本質的に必要だと思われます。

例えばポアソン分布に当てはめられるタイプのデータだと次のようになります。
d <- data.frame(x=1:30, y=round((dpois(1:30,10) + runif(30, max = 0.01))*100))
barplot(d$y, names.arg = 1:30)
こんなサンプルデータで、nls()を使って、
m1 <- nls(y ~ (a * (lambda^x*exp(-lambda)/gamma(x+1)) + b),
start = c(a = 1, b = 1, lambda = 10), data = d)
とすると、
> max(predict(m1))
[1] 13.14048
> which.max(predict(m1))
[1] 9
9日目で最大値13のピークになることが分かります。

windowsXP世代の4GBマシンで100万レコードオーダーのdataframeを
ggplot2で描画しようとするとメモリオーバーになってしまう
なんかうまい方法はないものか

>>610
分割して描画すればどうなる？
ggplot2じゃないけど、例えばこんな風に。
> d <- data.frame(x = runif(100), y = runif(100))
> plot(d[1:25, ], xlim = range(d$x), ylim=range(d$y))
> points(d[26:50, ])
> points(d[51:75, ])
> points(d[76:100, ])

>>611
どうもです
確かに仰る通り、::baseのplotならば可能です

後だしですんませんが
・見た目のキレイさ
（というか先進性というか凄いことやってそうに見せられるというか。。苦笑
・カテゴリカル変数20こ程度
・引き継ぎやデータ更新等を考えて
作図のためのデータハンドリングのコーディングは最少にしたい
・自分自身の興味ｗ

のような趣旨でggplot2でやりたいのです

>>610
32bit？64bit？

>>613
32bitです
会社の端末なんで詳細は不明ですが
5年くらい前の型で家庭用ＰＣです
Ｒは2.15.0でパッケージは最新です
ggplot2_0.9.2.1

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ggplotでも分割してできるでしょ。
それでも最後の描画の際にエラーになっちゃうかな？

>>616
はい。
ggplot2オブジェクトにそうさをくわえることはできますが、
プロットするさいにメモリオーバーエラーとなってしまいます。
（プロットせずにggsaveしようとしてもおなじです）

>>617
じゃあ、データを間引きするしか方法がないのでは？

そもそも100万レコードを視覚化するのに、
そのまま100万レコードが必要なのか？
100万からサンプリングして1万で図を描いても同じ図になる気がするぞ。

RにはReduce見たいな機能はないのかな

>>618
そういわれるとそうなのです

ただ、問題は>>617なので、なぜそうなるのか分かって、
そこだけ回避できるようになれればよいのですが・・・

そもそも全部描画できたとして、それは見るに耐えるものなのか？
例えば散布図なんかだと100万点どころか、1万点ですら多すぎて見づらいから、適切に間引くのが普通だ。

>>620
症状から考えて
ggplot2内部的に、
画面表示や画像ファイル保存などの描画時に、
データフレームをSVGみたいな描画用データに変換してから
その描画用データを参照して描画するんだと思う
だから、100万データを扱うことはできても、
グラフ描画（保存も含む）ができない。
しかも、データをどれだけ分割しようと
最終的に描画する際には、
そのグラフに使用する全描画用データを
同時にメモリに保持している必要があるから、
分割が意味をなさない。

だから、どうしても100万データ分使いたいんだったら、
メモリオーバーしない量のデータで一旦画像に保存して、
その画像同士を重ね合わせるみたいな方法をとるしかないかな。
画像処理の手間が必要になりますが。

あるいは、グラフ用のデータを
ダイナミックアロケーションできるような方法が
あるのか知りませんが、なければ作るとか……ｗ

>>622
そうだな。>>622の言うとおり、ベクタ構造を保持するからメモリ不足になる。
適当なインターバルでラスタ変換をかませればよろし。
png()で分割出力して、system("convert ...")で重ねる。

>>622
>>623
なるほど頭の中が整理されました！

・データの分布を壊さずにデータを間引く関数を作る
・分割描画して最後にラスタデータを統合する関数を作る
・高スペックPCを導入する（）
のどれかって感じですね！

ちょっと試してみるデス

√625 = 25

質問です。
任意の行列xを縦に複数回並べたいです。
こんな感じで書いてみたのですが、
forを使わず作れますか、
rep関数だけで実現できないですか？


mat <- NULL
x <- matrix(1:9, 3, 3)
for(i in 1:5){
mat <- rbind(mat,x)
}
mat

>>626
>rep関数だけで実現できないですか？
できる

ヒント：
> i <- 5; paste("rbind(", paste(rep("x", i), collapse = ","), ")")
[1] "rbind( x,x,x,x,x )"

Reduce(rbind,lapply(1:5,function(x) matrix(1:9,3,3)))

>>627-628 ありがとうございます＼(^o^)／

>>628
do.call(rbind,lapply(1:5,function(x) matrix(1:9,3)))
5回じゃなくてもっと沢山くっつけるならdo.callのほうが速いみたい

Rってこれから主流になるんですか？
ビッグデータ界隈でR！R！R！騒がしいです。

主流になるのではないかと言われているけど、必ずそうなるとは言い切れない。
でも使えておいて損はないと思うよ。

>>631
ビッグデータって何GBくらい？

素朴に考えると、Rらしいプログラムの書き方で処理するときには、
データを全てPCのメモリ上に読み込まなければならない。

しかし、オラクルに格納されたデータが、
PC1台のメモリにスッポリ収まるとはとうてい考えられない。

>>633
それは時代遅れ。大規模なデータ処理では、データを固定したまま
処理をおこなう処理系自体をデータのあるところに移動しないと間に合わない。

既に昨年、Oracle社はデータはRDBMS上においたまま Rのコードを
実行できる仕組みを提案してるよ。フロントエンドはRで、実行はRDBMSか、
おそらく Exadata という専用ハードの上で行うと思う。

ttps://blogs.oracle.com/dbjp/entry/bigdata_000217

>>634
なるほど、オラクルサーバがR（互換）インタプリタを内蔵しているというわけですか。
Rが凄いというよりもORACLEの商魂が凄い。

そういえば、DBMSや統計ソフトのベンダーが
「顧客のニーズを読めてませんでした」とか言ったらギャグになる。

>>634
その手の話はOracleに限った話ではない
http://www.revolutionanalytics.com/products/revolution-enterprise-for-ibm-netezza.php

と言うより、Oracle使ってた人がRなんか使うのかね？
そういう人はSASとか使うような気がするが。

>>636
うちはOracleとRを使ってる。会社のデータはOracleで管理してるが、
それを可視化したり、対話的に解析するのにRが便利。
両者はODBCデータソース経由でシームレスに繋がる。

確かにSASはいいんだけどライセンス料金が高いので使える人が
限られてしまうが、Rならそういうこと気にせずに済むのがいい。
ただしRはサポートが課題になりやすいけどね。

もしOracleが有償でもRのサポート提供するなら、それを評価する
企業ユーザもいるんじゃないかな？

Rで分析が済ませるデータ量の会社はそれでもいいけど、そんな会社はDB側もAccessで十分そうね。

Rでは社内で解析したものを環境丸ごと渡して
加工してもらうこともできるのかな？

データサイエンティストとして経験を積むにはどの業界が良いのだろうか？
色々考えてみた。

SNS データ量が多い。分析前提でDBが設計してある。データドリブンが前提
銀行 顧客属性、預貯金データ保有、ローン情報
保険 顧客属性、病歴情報保有
クレジットカード 顧客属性、ローン情報、購買データ保有

SNSかクレジットカードだろうか。

Tポイントカードの新会社だろ、JK！ｗ

POSデータがあれば、どこでもおｋ

Tポイントカード、POSデータの情報量なんてたかが知れてると思うな。

>>637
SASのライセンス料を気にしてOracleのライセンス料を気にしないのは謎だな
Oracleでまともにビッグデータを扱うと千万円の単位では済まないのに…

企業のことは分からないが、
PostgreSQL + Rという組み合わせは論外なのかな？

>>645
PostgreSQLはBSDライセンスで、RはGPLじゃなかったっけ？
言語処理系部分の流用は出来ないんじゃないの？

>>644
Oracle は基幹系の投資に含めやすいし、実際に支払うライセンス料は
年間サポート料やコンサル費に比べれば大した金額じゃないと思う。
むしろコンサル費がべらぼうに高い。

その延長でゆくと、分析ツールはSASでもRでもいいが、こういう分析ツールを
活用できる社員を育成するのに金が掛かるし、企業での課題だと思う。
ちょっと外れてきたね。

Postgre + R だと生データを直接処理（モデリング）できないでしょ。
それこそ、MapReduceみたいな処理の分散を自分で考えないといけない。

>>626
x <- matrix(1:9, 3)
x[rep(1:3,5),]

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SNSの出身の人はビジネスセンスに欠ける気がする。
もしかしたら、それは旧時代的なビジネスセンスで、SNS出身の人のは新時代のものかもしれないけど。

･･･ないな。

頭の古い人はいつでも置き去りにされる。

統計解析全体がオカルトだというとらえ方もあるけどね。

> 活用できる社員を育成するのに金が掛かるし、企業での課題だと思う。

亀の甲羅を火にあぶる司祭たち……

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N行M列のXを
要素M個のリストにしたいです。

x <- matrix(1:9, 3)
x_list <- list(x[,1], x[,2], x[,3])


as.list(x)でやると要素9になってしまいます。
要素M個にしたい場合は、どうすればいいですか？

できました！

split(x, col(x))

＞知っているといつか役に立つ(?)関数達 - RjpWiki
(6) ベクトル、行列、データフレームをある性質で分割する、split(x,f)

↓これ、apply系の関数でうまくできないですか？教えてください。

x = matrix(1:12, 3, 4)
y = c(2, 5, 10)

x[1,] + y[1]
x[2,] + y[2]
x[3,] + y[1]

>>657
> x[1,] + y[1]
> x[2,] + y[2]
> x[3,] + y[1]

x[1:3,]+y[c(1,2,1)]

>>657
これでもできる。xに対して縦にしたベクトルを横に走らせながら足し算するみたいな意味。
sweep(x, 1, y[c(1,2,1)], "+")

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これって、Rで描けますか？
http://homepage2.nifty.com/nandemoarchive/toukei_hosoku/gazou/anova_jizen_kentei_03.png

回帰直線の例である、よく教科書に載ってる図で、
「誤差が正規分布」してる様子を表したいです。

確率密度関数のプロット図を横に複数個並べたいんです。

これです。単回帰モデルの図をRで描けますか？
http://t2.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcSrGXCsyQu2rLsUEyeHakE0NWzk9-6hHsQhc390LDitoxLXxr0UydG2HTDv