A/B テストで施策の効果を検証！エンジニアのための R 入門 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部でサーバサイドの開発を担当している荒引 (@a_bicky) です。 今回のエントリでは R で A/B テストの結果検証を行う方法の一例について紹介します。 エンジニアでも自分の関わった施策の効果検証のために簡単な分析をすることがあるかと思いますが、そんな時にこのエントリが役立てば幸いです。 なお、次のような方は対象外です。 A/B テストや KPI の設計に興味のある方 この辺には全く触れません プログラミング初心者 わからない単語が大量に出てくるでしょう R で統計学や機械学習の手法をバリバリ使いたい方 世の中の “分析” の多くは集計処理がメインです Python, Julia など既に分析する上で使い慣れた言語・ツールがある方 今回のエントリ程度の内容であればわざわざ乗り換える必要もないでしょう OS は Mac を前提として説明するので、Windows
RではじめるTwitter解析
This document discusses analyzing Twitter data from the user @a_bicky using R. It extracts over 3,200 tweets from the user's timeline using the twitteR package. The tweets are transformed into a data frame with variables like text, date, and source. The data is then summarized using the reshape2 and ggplot2 packages to calculate metrics like average text length by day of week, month, and source. F
RStudioがすごそうなので使ってみた - As a Futurist...
最近出たプロダクトで「RStudio」というのがあるんですが、試しに使ってみてあまりにも洗練されてて感動したのでエントリにしました。 RStudio って何？ そもそもなにするものかというと、統計分析・グラフ作成プログラミング言語である R の IDE みたいなもので、PC 上でスタンドアローンで動かすこともできますし、サーバ上のリソースをブラウザ越しに扱うこともできます。スタンドアローンの方はすでに Windows や Mac などひと通りバイナリありますし、サーバの方も Ubuntu/CentOS はバイナリあって楽々使えるようです。 ちなみに最初 Amazon Linux で動かしてみようと思ってたんですが、Amazon Linux は微妙にパッケージを新しくした CentOS みたいな感じなので各所でライブラリのバージョンがずれてて依存関係で破滅的になりました。だったら make
普通のプログラミング言語R
PowerPoint Presentation for Microalgae Undergraduate Research Project at UPRA...Joseph Barnes
R: The R Project for Statistical Computing
Getting Started R is a free software environment for statistical computing and graphics. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms, Windows and MacOS. To download R, please choose your preferred CRAN mirror. If you have questions about R like how to download and install the software, or what the license terms are, please read our answers to frequently asked questions before you send
Rコード最適化のコツと実例集 - RjpWiki
この tips (集)では R コードの最適化のコツと、実際例を紹介したいと思い ます。もちろん何が最適かは(実行時間という絶対的基準があるものの)多分に 主観的要素が入る余地(実行環境にも依存するかもしれません)がありますが。 私見によれば、個別の問題に特有な工夫を別にしても、R で高速なコードを書 く比較的小数のコツがあるような気がします。 R はインタプリタ言語ですから、C 等に比べれば実行速度は原理的に格段に 遅くなります。しかし、実は R にはそうした欠点を補うための工夫がなされ ています。例えば (1) 時間のかかる計算を内部的に C や FORTRAN サブルーチンを呼び出して 高速化する(数値計算関係の関数のほとんどが該当します)、 (2) 関数のベクトル化。R の関数のほとんどは引数としてベクトル(特別なベ クトルとしての行列、配列を含む)をとることができ、返り値も対応
【これは】緒賀郷志著『Rによる心理・調査データ解析』【激ヤバ】 | ロテ職人の臨床心理学的Blog
前にもどこかで言った（書いた？）ことがあるかもしれませんが、私は臨床心理学という学問に関して言えば「臨床現場にいる人間こそ、いいデータが集められる」と思っております。そういう意味では「臨床現場にいる人間こそ、いい研究ができる」と言ってもいいかもしれません。 ここでいう「研究」というのは、事例研究よりもむしろ基礎研究…というか事例研究以外のものを想定しております。臨床現場にいる人間が事例研究のためのデータを集められるのは当たり前です。 で、実際にはどうかというと、なかなか基礎研究的なものをやってる心理職ってのは少ないように思うです。いないわけではないのですが、心理臨床学会での発表なんかを見ても圧倒的に事例研究が多いですわな。 一体、何がネックになっているのか？ 学部・大学院レベルでの研究教育の乏しさって要因も否めないでしょうけれども、もっと現実的な問題として臨床現場における研究のためのリソー
R言語 - Wikipedia
R言語（アールげんご）はオープンソース・フリーソフトウェアの統計解析向けのプログラミング言語及びその開発実行環境である。ファイル名拡張子は.r, .R, .RData, .rds, .rda。 R言語はニュージーランドのオークランド大学のRoss IhakaとRobert Clifford Gentlemanにより作られた。現在ではR Development Core Team[注 1] によりメンテナンスと拡張がなされている。 R言語のソースコードは主にC言語、FORTRAN、そしてRによって開発された。 なお、R言語の仕様を実装した処理系の呼称名はプロジェクトを支援するフリーソフトウェア財団によれば『GNU R』であるが[3] 、他の実装形態が存在しないために日本語での慣用的呼称に倣って、当記事では、仕様・実装を纏めて適宜にR言語や単にR等と呼ぶ。 特徴[編集] R言語は文法的には、統
R Graphical Manual
18,691 images, 1,263 packages, 33,935 functions Last data update: 2007-11-26 (R version 2.6.0)
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
Tsukuba.R#4での発表資料 - yasuhisa's blog
上げておきます。 Rを高速化するための10の方法 id:syou6162 自己紹介 吉田康久 id:syou6162 syouでおk Tsukuba大学の4年生 最近の出来事 卒研おわた ノンパラメトリック回帰 自分でRのパッケージを作ってみた 初めて!! 漢ならコードで語れ、ということで自分のパッケージを作った - Seeking for my unique color. Google summer of code Rのプロジェクトがあるので応募しようと思っている ここから本題 Rを高速化するための10の方法 注意 割とアドバンスな内容を話すかも だけど、R初心者の人にも役に立つような話も折り混ぜていくので聞いてやってくだしあ＞＜ きっかけ 卒論が理論&シミュレーション Macbookをがんがん回す まともに回すと3日かかる＞＜ 3つのステップ Rレベルでの高速化 Cレベルを使った高速化
下手な散布図 | Okumura's Blog
体力と学力に相関関係も 秋田ともに上位、大阪は危機感（朝日），とりあえず小学校： 体力 = c(105.48, 110.1, 111.34, 107.63, 116.1, 110.72, 110.12, 114.21, 109.96, 107.24, 111.97, 113.26, 106.26, 105.41, 114.52, 111.64, 112.38, 116.79, 108.68, 109.33, 109.83, 111.63, 106.31, 105.61, 105.98, 108.84, 105.6, 106.64, 105.7, 108.49, 112.04, 112.41, 112.66, 109.66, 109.23, 105.41, 109.89, 109.52, 103.8, 106.2, 108.47, 111.33, 111.78, 106.64, 112.43
CでRの拡張したら速すぎて(40〜50倍)吹いたwww - yasuhisa's blog
昨日Gibbs Sampler Algorithmをやってみたわけだが、Rの中でfor文を書いていて必要となるサンプル数が多くなると非常につらくなってくることは目に見えている。しかも、MCMCでは初期値依存となる期間のサンプルを捨てないといけない。そういうわけでじゃんじゃんサンプルを作っても大丈夫なような速度が必要。 Rで速度を上げようと思ったらapplyファミリーを使うとかベクトル単位での処理をするetcが常套手段*1。が、今回は本質的にfor文が必要なケースである。 で、困るわけだがRにはC、C++、fortranを使って拡張する機能がある。詳しくはこの辺に載っている。そういうわけでCのポインタもアドレスも理解していないid:syou6162がRが好きすぎたためにCを書いてみたという感じの内容。 #include <R.h> #include <Rinternals.h> SEXP r
Rによるやさしい統計学 - 丸井綜研
R言語をオンライン文書をつかって勉強していたのですが、今は『Rによるやさしい統計学』で勉強しています。著者は心理統計学を専門とする人で、『よくわかる心理統計』という本も出しています。高校数学の知識しか持たない学部生が、心理学の卒業研究のために統計学を勉強しなくてはならなくなった、しかもお金がないのでSPSSなんて高いものは買えないしExcelよりも高機能なものが必要‥‥というときにR言語と本書があればなんとかなります。 この本の好感が持てる点には、「とにかく手を動かして例題を入力してみる」「グラフ化して表示する」という“原因→結果→満足感”のプロセスがしっかりしているところがあります。それでいてt検定や分散分析ていどで終わらずに、本書後半では共分散構造分析や検定力分析までカバーされています。広い範囲をカバーするために各分析手法の説明は簡素になっていますが、「統計よりもR言語じたいが分からな
Data Analysts Captivated by R’s Power (Published 2009)
R first appeared in 1996, when the statistics professors Robert Gentleman, left, and Ross Ihaka released the code as a free software package.Credit...Left, Stuart Isett for The New York Times; right, Kieran Scott for The New York Times To some people R is just the 18th letter of the alphabet. To others, it’s the rating on racy movies, a measure of an attic’s insulation or what pirates in movies sa
Tsukuba.Rの概要について - yasuhisa's blog
前に書いたTsukuba.Rについてもうちょい詳細に書きたいと思います。 どんなことやるの?みんながRについて知りたい、話したいというようなことを集まって発表なり、勉強会なり、相談会なりやれる場にしたいと思っています。現在、僕が思いついているようなこととして Rの歴史 Rを使う意義、メリット Rの基礎事項 インストール プリミティブなデータ型について データハンドリング 関数の書き方 グラフィックス関係特集 Rの開発環境 Rのマニアックな使い方 第一回くらいは自重しようと思います> でも、考えられるものとして applyファミリー大特集*1 Rの高速化 やるおで学ぶ*2、俺俺ライブラリの作り方 などがとりあえずあります。筑波で僕以外にRのことを発表してくれそうな人が、今のところあんまりいない気がするので Rで分析まで持っていくためのRuby or Perlで行なうテキストマンジング勉強会
Rの基本データ構造、よく使う関数紹介 - yasuhisa's blog
Agenda データ構造 たくさんある＞＜ ベクトル Rの格言 いろんなベクトルの作り方 規則的データの生成 同じデータを繰り返す ベクトルへのアクセスの方法 アクセス方法にもいろいろある まだまだあるよ、アクセス方法 行列 埋めていく順番 すでにあるベクトルを束ねる cbind rbind 行列へのアクセス方法 行列の基本演算 積がやっかい 積を求めたいときは「%*%」を使うべし 逆行列を求める ちなみに 行列式 固有値 配列 リスト 例 ちなみに unlistのtips リストへのアクセス リストは結構難しい＞＜ 例 リストの要素には名前を付けることができる Rでlistがどのように使われているか データフレーム 例 データフレームを作る データフレームに列を追加と削除 データフレームに行を追加 因子型 irisのデータでやってみる irisデータ 層別にSepal.Lengthの長さ
Tsukuba.R - Seesaa Wiki（ウィキ）
[ 行事/イベント ] Tsukuba.R つくば周辺のR userのためのコミュニティ 編集 履歴 添付 設定 新規ページ作成 メニュー Wiki内検索 最近更新したページ 2014-03-16 Tsukuba.R#6 2014-03-13 Tsukuba.R#8 ブックマーク 2014-02-20 米カリフォルニア州オーバーエンデバーフライ 2012-10-18 Tsukuba.R#4 2012-04-05 Tsukuba.R#X 2011-11-15 Tsukuba.R#9 2011-10-12 Tsukuba.R#8.999999 2011-04-17 Tsukuba.R#7 2011-03-11 トップページ 2009-10-19 Tsukuba.R#3 2009-06-14 Tsukuba.R#5 2008-09-15 Tsukuba.R#2 2008-07-28 Tsukub
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