このコードについて、twitter上で「Juliaなら数十秒で終わるのにRだとめっちゃ時間かかったんだろうな…」的な発言が流れてきたのを見かけて、本当にそうなのか気になったので少し調べました。 そもそもRのループは遅いのか？ たしかに、Rのforループが非常に遅いとされていた時代はありました。繰返し処理はなるべくベクトル化して書くべきものであって、forを書くというのは可能であれば避けるべき作法でした。 しかし、R 3.4.0からJITコンパイラが同梱されており、これがデフォルトでONになっている恩恵で、現代のRのforループの速度は相当に改善されています。場合によってはforを書いたほうが速度的に有利なことすらあります。 やってみる まあともかくやってみましょう。 実測とプロファイリング まず「そもそも元のコードがどれだけ時間がかかるのか」を確認しておくと、私の手元のちょっと古くなってき
統計データを分析する際に使う「R」というプログラミング言語がある。無料のオープンソース・ソフトウェアで、Rを使えば、データの加工や操作、線形回帰、ランダムフォレストのような機械学習の分析、解析したデータの可視化が可能になる。「Python（パイソン）」と並び、統計分析を手がける人々に人気の言語だ。 Rはオープンソースのため世界中のエンジニアが修正や機能追加を進めている。その中で、データフレームの操作に特化した「dplyr（ディープライヤー）」やデータ可視化の「ggplot2（ジージープロット2）」など、人気のパッケージ開発で貢献した人物がいる。ソースコードの入力からコンパイルやデバッグまでが可能なRの総合開発環境を提供するRStudioのチーフ・サイエンティスト、ハドリー・ウィッカム氏だ。 ウィッカム氏が独力で作り上げたパッケージは今では大学の研究者からジャーナリストまで、数多くの人間が使
Rによる画像処理と心理計量 このページでは R 言語を用いた画像処理プログラミングと、その心理学への応用について解説します。 概論 画像処理 (Image processing) とは、画像に対して何らかの処理を施すことです。 処理の結果（出力）として画像を得る場合もあれば、何らかの記述を得る場合もあります。前者の例としては写真の明るさやコントラストを調整して見栄えが良い画像に変えることなどがあり、後者の例としては平均輝度など画像の要約統計量を得ることなどがあります。
◇第９０回選抜高校野球大会第２日・２回戦 膳所０―１０日本航空石川（２０１８年３月２４日 甲子園） 第９０回選抜高校野球大会の第２日は２４日、甲子園球場で１回戦と２回戦の計３試合が行われ、第３試合に２１世紀枠で１９５９年以来、５９年ぶりの出場となった膳所（滋賀）が登場。試合は日本航空石川に敗れたが、ネット上には膳所の野手陣のポジショニングに驚きと称賛の声が殺到した。 膳所は２０１６年度の京大合格者数は全国２位の６６人を誇る名門進学校。進学校らしく野球部の特長は「データを使いながらの守備の位置取り」で、昨年４月には「データ班」が創設された。野球経験がない専門部員が「Ｒ」という統計ソフトなどを使いダイヤモンドを１９８分割し、対戦校の打球位置や角度などを管理し分析している。 対戦相手・日本航空石川についても、昨秋の明治神宮大会で行われた２試合のテレビ映像を入手。研究を重ね、打球傾向や気象データを
R iii R (http://www.r-project.org/) R R 1 R 2001 2002 R-jp 2 PDF WEB 1 R-jp pdf http://minato.sip21c.org/swtips/ R-jp-docs/ R-jp R http://epidemiology.md.tsukuba.ac.jp/~mokada/ml/R-jp.html 2017 2 2017 iv 8 pdf URL 2 R 9 3 2017 4 21 30 1 26 3 http://minato.sip21c.org/statlib/stat-all-r9.pdf v 1 1 1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 . . . . . . . . . . . . .
『Rで楽しむ統計』が出ました。サポートページ 『Rで楽しむベイズ統計入門』が出ました。サポートページ，第7章のRコードをStanで書き直したRで楽しむStan 全国学力・学習状況調査の個票の疑似データがこちらで公開されています。データ分析の練習に使えそうです。SSDSE（教育用標準データセット）も。 R 4.x では stringsAsFactors=FALSE がデフォルトになりましたが，本サイトの古い記事ではそうなっていないところがあるかもしれません（read.csv() などで as.is=TRUE は不要になります（あってもかまいませんが））。 R 4.2 ではWindowsでもMac同様UTF-8がデフォルトになりました。もう fileEncoding オプションに "UTF-8"，"UTF-8-BOM" を指定する必要はなくなりそうです。一方で、SJIS（CP932）データの場
RjpWikiとは† RjpWikiはオープンソースの統計解析システムであるRに関する情報交換を目的としたWikiです。どなたでも自由にページを追加・編集できます。 注意!! コメント欄への新規投稿は↑の「編集」ではありません! コメント欄↓の下のお名前：のところです!! (初めて投稿・既存記事への追加・修正を行なう方は「注意事項」を御覧下さい。) 各ページへのファイル添付については、ページ上部の「ファイル添付」より可能です。 記事の編集・新規作成時に出現するダイアログのユーザー名は、Rで print ( round ( qf ( 0.2 , 5 , 3 ) , 3 ) ) を実行したときの結果です。パスワードは空欄のままでOKです。 スパム書き込みに対処するため、書き込み系の処理に対してユーザー認証を設けました。ユーザー名の欄にはRで上記のコマンドを実行したときの結果を入力します。 R起
ニューロンの個数を2パタン。 データへの依存度を3パタン用意すると、2×3＝6パタンも試さなければなりません。 大変に面倒ですが、このハイパーパラメタを雑に設定すると予測精度が落ちてしまうこともよくあります。 めんどくさいですが、なるべくやったほうがいいです。 4．モデルを使って予測する これは簡単。単に予測をするだけです。 パッケージを使っていれば、たいていは予測用の関数が用意されています。 5．予測の評価をする 最後は評価です。 評価をすることによって、 ・どの手法の ・どのパッケージの ・どのパラメタを 採用すべきかを判断します。 で、一番予測精度がいいやつを使って予測することになります。 たくさんの手法、たくさんのパッケージ、たくさんのパラメタの組み合わせをしらみつぶしに評価する。 普通にこれをやろうと思うと、気が遠くなってしまいますね。 そこで登場するのがパッケージ「caret」
Rはメタプログラミングの能力を持っていますが、情報がまとまってなくて苦労します。けっこう落とし穴もあります。基本的な事項をここにまとめておきます。 内容： 関数オブジェクトの基本構造 関数オブジェクトのコンストラクタ ペアリストと仮引数リスト 空な名前とデフォルト値なし コールオブジェクトと関数本体 関数の評価環境 関数の登録先環境 コールオブジェクトの操作 引数の式をコールオブジェクトとして取得する その他のメタプログラミング・ツール メタプログラミングのサンプル R言語メタプログラミングの基礎：補足 関数オブジェクトの基本構造 ユーザーが定義した関数をデータとして見ると、3つの部位（スロット、メンバー）を持つ構造体と考えることができます。3つの部位とは、仮引数リスト（formal parameter list）、本体（body）、環境（environment）です。その要点を次の表にま
はじめに～レポートづくりのオートメーション化～ データを扱う仕事をしている人にとって、レポートの作成はあらゆる業務に欠かせない、しかし決して面白くはない作業です。本連載ではレポート作成の手間と苦労に頭を悩ます人々を救うべく、R言語とR Markdownと言うツールを用いたレポート作成のオートメーション化について解説します。 ここでのレポートとは格調高いフォーマルな報告書から日々の業務報告まで、データやログを処理して図・表・数値として要約し、説明文書とともにアウトプットを作成する作業すべてを含みます。例えばデータアナリストならビジネスデータを使った経営戦略に関わるKPIレポート、システム管理者なら日々のアクセスログの統計・集約レポート、研究者なら実験データに対する統計解析結果を示すレポートや論文、などなど。 R Markdownについての技術的な解説は、Rによるデータ解析を現在行っている、こ
2015年5月17日，大阪都構想の住民投票が行われたが，賛成694844，反対705585の僅差で，大阪市の存続が決まった。 区ごとの開票結果 区ごとの有権者数・投票者数 区ごとの期日前投票・不在者投票者数（前回2011年の市長選挙時の値も参考として挙げられている） これらのデータの冗長な部分を除いたすべてを osaka2015.csv として置いておく（文字コードはUTF-8）。Rでの読み込みは次のようにしてできる。 osaka = read.csv("http://okumuralab.org/~okumura/stat/data/osaka2015.csv") これだけでもいろいろグラフが描けるが，やはり区ごとの年齢構成が重要である。 大阪市市政 年齢別推計人口 このデータはExcelだがやや自動処理がしにくい。Hiroaki Yutaniさん（@yutannihilation）がC
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