GitHub - koheiw/workshop-IJTA: Rã«ã‚ˆã‚‹æ—¥æœ¬èªžãƒ†ã‚スト分æžå…¥é–€You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
The R Corner | SOA
In addition to the d, p, q and r functions, the package provides m and lev functions to compute, respectively, theoretical raw moments, theoretical limited moments and the moment generating function (when it exists). All the probability distributions mentioned above are supported, plus the following ones: beta, exponential, chi-square, gamma, lognormal, normal (no lev), uniform and Weibull of base
useR!2017ã§ãƒã‚¹ã‚¿ãƒ¼ç™ºè¡¨ã—ã¾ã—㟠| リクルート
リクルートデータ組織ã®ãƒ–ãƒã‚°ã‚’ã¯ã˜ã‚ã¾ã—ãŸã€‚â€»æœ€æ–°æƒ…å ±ã¯Recruit Data Blogã‚’ã”覧ãã ã•ã„。 Recruit Data Blogã¯ã“ã¡ã‚‰ ã“ã‚“ã«ã¡ã¯ï¼æ—©å·ã§ã™ã€‚ 7月4æ—¥ã‹ã‚‰7æ—¥ã«ã‹ã‘ã¦useR!2017ã¨ã„ã†R言語ã«é–¢ã™ã‚‹ä¸–界最大級ã®ã‚«ãƒ³ãƒ•ã‚¡ãƒ¬ãƒ³ã‚¹ãŒé–‹å‚¬ã•ã‚Œã¾ã—ãŸã€‚ useRã¯2004å¹´ã‹ã‚‰é–‹å‚¬ã•ã‚Œã¦ãŠã‚Šã€ä»Šå›žã§13回目ã¨ãªã‚Šã¾ã™ã€‚å‚åŠ è€…ã¯1000人を超ãˆã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 当日ã®æ§˜åã¯ã€ https://user2017.brussels/photos ã«ã¦å†™çœŸãŒå…¬é–‹ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ githubinstallパッケージã®ç´¹ä»‹ 今回ã¯åˆå‚åŠ ãªãŒã‚‰ã€ãƒã‚¹ã‚¿ãƒ¼ç™ºè¡¨ã®æ©Ÿä¼šã‚’é ‚ãã¾ã—ãŸã€‚ ãƒã‚¹ã‚¿ãƒ¼ã¯ã€ https://www.user2017.brussels/uploads/A0_useR2017_poster.pdf ã«ã¦å…¬é–‹ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 発表ã§ã¯ã€å‹äººã‚‰ã¨å…±ã«é–‹ç™ºã‚’進ã‚ã¦ã„ã‚‹git
R ã«ã‚ˆã‚‹æ•´åˆ—ランク変æ›ã‚’使ã£ãŸåˆ†æ•£åˆ†æž - Knowledge As Practice
整列ランク変æ›ï¼ˆAligned Rank Transform：ART）ã¨ã„ã†è¨€è‘‰ã‚’èžã„ãŸã“ã¨ã‚ã‚Šã¾ã™ã‹ï¼Ÿã€€ç§ã¯ãªã‹ã£ãŸã§ã™ã€‚ART（ãˆãƒ¼ã‚ーるーã¦ãƒãƒ¼ã€‚「ã‚ーã¨ã€ã§ã¯ãªã„）ã«ã¤ã„ã¦ã€Tokyo.R 第61回㧠LT ã‚’ã—ã¦ãã¾ã—ãŸã€‚補足も兼ã㦠ART ã«ã¤ã„ã¦ã¾ã¨ã‚ã¾ã™ã€‚ ãã£ã‹ã‘ 先日ã€è‡ªåˆ†ã®å°‚門分野ã®å…ˆè¡Œç ”究を調ã¹ã¦ã„ã¦è«–文（Heidenreich, et al. 2015）をèªã‚“ã§ã„ãŸã‚‰æ¬¡ã®ã‚ˆã†ãªè¨˜è¿°ã«å‡ºä¼šã„ã¾ã—ãŸã€‚ “As our data were not normally distributed (D(243)=2.193, p<0.01), we employed the aligned rank transform (ART) procedure for hypothesis testing. For non-normal distributed data, the AR
ç§ã¨é©¥æ‚Ÿã蜈ｵ - Technically, technophobic.
※ã“ã®æŠ•ç¨¿ã¯ã€Œç§ã¨é‡Œå‚å…µã€å¤§å–œåˆ©Advent Calendar 2016 4日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™*1。 里å‚å…µã¯æ–‡å—ã 。文å—通り。 ã¿ãŸã„ãªæ›¸ã出ã—ã§ã¯ã˜ã¾ã‚‹å°èª¬ãŒã‚ã£ãŸãŒãã®è©±ã¯ã“ã“ã§ã¯ã—ãªã„*2。ã—ã‹ã—ã€æ–‡å—ã¨ã¯ä½•ãªã®ã‹ã€‚ 「里å‚å…µã€ã¨ã„ã†æ–‡å—ã¨ã€Œé‡Œå‚å…µã€ã¨ã„ã†æ–‡å—ã¯åŒã˜ãªã®ã‹ã€‚「里å‚å…µã€ã¨ã„ã†æ–‡å—ã¨ã€Œé©¥æ‚Ÿã蜈ｵã€ã¨ã„ã†æ–‡å—ã¯é•ã†ã®ã‹ã€‚ ã‚ã‚‹ã„ã¯æ–‡å—ã¨ã—ã¦åŒã˜ã€Œé‡Œå‚å…µã€ã§ã‚ã£ã¦ã‚‚ä¸èº«ã¯åˆ¥ç‰©ã¨ã„ã†å¯èƒ½æ€§ã‚‚ã‚る。ã‚ã®è‘—åãªé‡Œå‚å…µæ°ã§ã•ãˆã€å°‘ã—髪ã®è‰²ãŒå¤‰ã‚ã£ãŸã ã‘ã§ç§ãŸã¡ã®èªè˜å›žè·¯ã¯ã“ã†ã‚‚æºã•ã¶ã‚‰ã‚Œã‚‹ã€‚ 変ãªé‡‘髪ã«ãƒ¼ã¡ã‚ƒã‚“ãŒæ¥ãŸãžâ€” 機械ã®ä½“を手ã«å…¥ã‚Œã‚‹ã®ã‚ˆé‰„郎 (@tetsuroito) September 24, 2016 金髪ã€ãƒ†ãƒ³ã‚·ãƒ§ãƒ³ãŠã‹ã—ã„ã®ã§ãªã‚“ã‹ã‚メã¦ã‚‹ã®ã§ã¯â€” ジョーム(@dichika) September 24, 2016 金髪ãŒãƒ›ãƒ©å¹ã„ã¦ã‚‹wwwwww— ジョーム(@d
RPubs - SEM,EFA,CFA,Path analysis
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é‡å›žå¸°ã®ã¨ãã«å¿…è¦ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®æ•°ã¯ãƒ‘ラメータã®æ•°ã®10å€ã§ã™ - é©šç•°ã®ã‚¢ãƒ‹ãƒ²ã‚¿ç¤¾ä¼šå¾©å¸°ã®äºˆå‚™
èªã‚“ã 。 J Clin Epidemiol. 1995 Dec;48(12):1503-10. パラメータ数㌠ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’標本数 個観測ã—ã¦é‡å›žå¸°ãªã‚Šãªã‚“らã‹ã®å›žå¸°åˆ†æžã‚’è¡Œã†ã®ã ãŒã€ã€Œæ¨™æœ¬æ•°ã¯ã„ãã¤ã‚ã£ãŸã‚‰ã„ã„ã‚“ã§ã™ã‹?ã€ã¨èžã‹ã‚Œã‚‹ã“ã¨ãŒå¤šã€…ã‚る。ãã†ã„ã†ã¨ãã€ãƒ‘ラメータã®10å€(10)ã‚ã£ãŸã‚‰ã„ã„ã‚“ã˜ã‚ƒãªã„ã£ã™ã‹ã〜(é©å½“ ã¨ç”ãˆã‚‹ã“ã¨ãŒå¤šã„ã®ã ãŒã€ãƒ‘ラメータ数ã«å¯¾ã™ã‚‹æ¨™æœ¬æ•°ã®å‰²åˆ(EPV, event per variables)ãŒ10 ãªã‚‰ã„ã„ã‚“ã˜ã‚ƒãªã„ã£ã™ã‹ã(é©å½“ ã¨è¨€ã£ã¦ã„る論文。 è«–æ–‡ä¸ã§ã¯673人ã®æ‚£è€…ã«å¯¾ã—ã¦7ã¤ã®ãƒ‘ラメータãŒæ¸¬å®šã•ã‚Œã¦ã„ã¦ã€252件ã®æ»äº¡ã«ã¤ã„ã¦Cox 回帰を行ã†ãŒã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã‚’ã™ã¹ã¦ä½¿ãˆã°252/7 = 36 EPV ã®ã¨ã“ã‚ã‚’ã€2, 5, 10, 15, 20 ã¨EPV ã®å‰²åˆã‚’変ãˆã¦ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã‚’リサンプリングã—ã¦Cox 回帰を繰り返ã—ã€ãƒ‘ラメー
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第4回　Rã«ãŠã‘ã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åŠ å·¥å‡¦ç†é«˜é€ŸåŒ–ã®åŸºæœ¬|Tech Book Zone Manatee
統計解æžå‘ã‘ã®ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°è¨€èªžã§ã‚ã‚‹Rã¯åˆ†æžãƒ¢ãƒ‡ãƒªãƒ³ã‚°ã‚’ç°¡å˜ãªè¨˜è¿°ã§å®Ÿç¾ã§ãる一方ã€è¨ˆç®—ã«é•·ã„時間ãŒã‹ã‹ã‚‹å ´åˆãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚本記事ã§ã¯ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åŠ 工処ç†é«˜é€ŸåŒ–ã®åŸºç¤Žçš„ãªãƒ†ã‚¯ãƒ‹ãƒƒã‚¯ã‚’紹介ã—ã¾ã™ã€‚ 1. ã¯ã˜ã‚ã« Rã¯ã€çµ±è¨ˆè§£æžå‘ã‘ã®ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°è¨€èªžã§ã™ã€‚ãã®ãŸã‚ã€åˆ†æžãƒ¢ãƒ‡ãƒªãƒ³ã‚°ã‚’ç°¡å˜ãªé–¢æ•°ã®è¨˜è¿°ã§å®Ÿç¾ã§ãる一方ã§ã€æ±Žç”¨çš„ãªãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°è¨€èªžã¨åŒã˜ã‚ˆã†ã«è¨˜è¿°ã—ã¦ã‚‚ã€è¨ˆç®—ã«é•·ã„時間ãŒã‹ã‹ã‚‹å ´åˆãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚本記事ã§ã¯ã€ã¾ã R言語ã«æ…£ã‚Œã¦ã„ãªã„人å‘ã‘ã«ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åŠ 工処ç†é«˜é€ŸåŒ–ã®åŸºç¤Žçš„ãªãƒ†ã‚¯ãƒ‹ãƒƒã‚¯ã‚’紹介ã—ã¾ã™ã€‚ 2. データコピーã®å›žé¿ Rã§ã¯ã€å¤§é‡ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’扱ã†ã“ã¨ã‚‚多ãã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®æ ¼ç´æ–¹æ³•ã«ã‚‚気を使ã‚ãªã‘ã‚Œã°ãªã‚Šã¾ã›ã‚“。特ã«æ°—ã‚’ã¤ã‘ã‚‹ã“ã¨ã¯ã€ã§ãã‚‹ã ã‘最åˆã«å¿…è¦ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®æ ¼ç´å ´æ‰€(メモリ)を確ä¿ã—ã¦ãŠãã“ã¨ã§ã™ã€‚ã“ã‚Œã¯ã€ç„¡é§„ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚³ãƒ”ーを減らã™ãŸã‚ã§ã™ã€‚ 例ã¨ã—ã¦ã€1,000,000個ã®1～10ã®ãƒ™ã‚¯ãƒˆ
Marketing Multi-Channel Attribution model with R (part 1: Markov chains concept) - AnalyzeCore by Sergii Bryl' - data is beautiful, data is a story
Finally, we can plot the model: The last step is to estimate every channel/touchpoint. It is pretty easy to do this by using the principle of Removal Effect. The core of Removal Effect is to remove each channel from the graph consecutively and measure how many conversions (or how much value) could be made (earned) without the one. The logic is the following: if we obtain N conversions without a c
Python 㨠R ã®é•ã„・関数ã®å¯¾å¿œè¡¨
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Rã§è§£æžï¼šggplotオブジェクトをã„ã‚ã„ã‚プãƒãƒƒãƒˆã€ŒbluepRintã€ãƒ‘ッケージ
複数ã®ggplot2ã®ã‚ªãƒ–ジェクトを簡å˜ã«ãƒ—ãƒãƒƒãƒˆã§ãるパッケージã®ç´¹ä»‹ã§ã™ã€‚プãƒãƒƒãƒˆé ˜åŸŸã¨ä½“è£ã•ãˆæ±ºã‚ã¦ã—ã¾ãˆã°ã€å®šåž‹çš„ãªç¹°ã‚Šè¿”ã—ã®å‡ºåŠ›ã«ä¾¿åˆ©ã ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ パッケージãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã¯0.0.0.9000。実行コマンドã¯R version 4.2.2ã§ç¢ºèªã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ パッケージã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ä¸‹è¨˜ã€ã‚³ãƒžãƒ³ãƒ‰ã‚’実行ã—ã¦ãã ã•ã„。ggplot2パッケージã®æœ€æ–°ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã‚’インストールã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ #パッケージã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ« install.packages("devtools") devtools::install_github("zaczap/bluepRint")実行コマンド詳細ã¯ã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒˆã€ãƒ‘ッケージã®ãƒ˜ãƒ«ãƒ—を確èªã—ã¦ãã ã•ã„。 #パッケージã®èªã¿è¾¼ã¿ library("bluepRint") ###データ例ã®ä½œæˆ##### n <- 30 TestData <- data.frame(Gr
RPubs - NLP-100-Drill-Exercises-v2015-10
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R ã§è¶…ç°¡å˜ã«ä¸¦åˆ—処ç†ã‚’書ã‘るパッケージ pforeach を作ã£ãŸ - ã»ãã笑む
※ã“ã®è¨˜äº‹ã¯ R Advent Calendar 2014 : ATND ã® 22 日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ 0. ã“ã®è¨˜äº‹ã®è¦ç´„ R ã® foreach パッケージを改良ã—ã¦ã€ãƒ‡ãƒ•ã‚©ãƒ«ãƒˆã§ä¸¦åˆ—計算ã™ã‚‹ã‚ˆã†ã«ã—ãŸãƒ‘ッケージ pforeach を作りã¾ã—ãŸã€‚ pforeach - Easy to parallel processing in R ã“ã‚Œã«ã‚ˆã‚Šã€R ã§ã®ä¸¦åˆ—計算を下記ã®ã‚ˆã†ã«ã‚·ãƒ³ãƒ—ルã«æ›¸ãã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ã€‚ library(pforeach) pforeach(i = 1:100)({ i ** 2 }) ã“ã‚Œã¯ã€å¾“æ¥ã® foreach ã§æ¬¡ã®ã‚ˆã†ã«æ›¸ã„ãŸã‚‚ã®ã¨åŒã˜å‹•ä½œã‚’ã—ã¾ã™ã€‚ library(foreach) library(doParallel) cl <- makeCluster(detectCores()) registerDoParallel(cl) foreach(i = 1
Rã®ã¡ã‚‡ã£ã¨é€Ÿã„コードã®æ›¸ãæ–¹
Rã¯ãƒ«ãƒ¼ãƒ—速度ãŒæ®µé•ã„ã«é…ã„ã¨è¨€ã‚れる。確ã‹ã«ãƒ«ãƒ¼ãƒ—ã¨ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰å‘¼ã³å‡ºã—ã§æ§‹æˆã—ãŸãƒžã‚¤ã‚¯ãƒãƒ™ãƒ³ãƒãƒžãƒ¼ã‚¯ã‚’実行ã™ã‚‹ã¨ã€JavaãŒ6.32秒ã€C++ã§6.33秒ã§çµ‚ã‚る処ç†ãŒã€87時間18分16.0秒（推定値）ã‹ã‹ã£ãŸã‚Šã™ã‚‹ã€‚S-PLUSã‚„Matlabãªã©ã®ä»–ã®åŒç¨®ã®è¨€èªžã‚ˆã‚Šã¯é«˜é€Ÿã‹åŒç‰ã¨æŒ‡æ‘˜ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ãŒã€æ±Žç”¨è¨€èªžã«æ¯”ã¹ã‚‹ã¨æ–然é…ã„（Benchmark 2）。 ã‚‚ã¡ã‚ん大åŠã®è¨ˆç®—ã¯å•é¡Œãªã„。標本数１万ãらã„ã®ã‚µãƒ³ãƒ—ルã§ãƒ—ãƒãƒ“ット分æžã‚’è¡Œã£ã¦ã‚‚ã€1秒もã‹ã‹ã‚‰ãšè¨ˆç®—ãŒçµ‚ã‚る。コマンドを打ã£ã¦ã„る時間ã®æ–¹ãŒåœ§å€’çš„ã«é•·ã„。ã—ã‹ã—人間ã¯ã©ã®ã‚ˆã†ãªç’°å¢ƒã§ã‚‚速度ã«æ†§ã‚Œã‚‹ã‚‚ã®ã 。ãã—ã¦Rã§ã‚‚çŸæ™‚é–“ã«å‡¦ç†ã‚’終ã‚らã›ã‚‹ç‚ºã®ã‚³ãƒ„ã¯ã‚る。 1. パッケージや内部関数を使ㆠ大抵ã®è‘—åパッケージã¯C言語ã§å®Ÿè£…ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã€å†…部的ãªå‡¦ç†ã¯é«˜é€Ÿã 。Rã§ã¯ãªã‚‹ã¹ãコードを書ã‹ãªã„æ–¹ãŒè‰¯ã„。スクリプト言語やインタープリッタ全般
1
ランã‚ング
ランã‚ング
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リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
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