【R言語】統計解析フリーソフトＲ 第6章【GNU R】 [無断転載禁止]©2ch.net
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以前、ボロノイ図について質問させていただいた初心者です。
質問後色々と試行錯誤したのですがdir.areaを出せず悩んでおります。
library(deldir)
> library(ggmap)
> df <- read.csv("C:/Users/***/Desktop/***/***.csv",header=T)
> loc <- c(min(df$lon),min(df$lat),max(df$lon),max(df$lat))
> GM <-ggmap(get_map(location=loc,zoom=11,source="google"))
> GP <- geom_point(data=df,aes(x=lon,y=lat,colour=factor(type)),size=3)
> dd <- deldir(df$lon,df$lat)
>GS <-geom_segment(data=dd$dirsgs,aes(x=x1,y=y1,xend=x2,yend=y2),size=0.5,linetype=1)
> GM+GP+GS
と入力しボロノイ図は出せているのですが、 summaryと入力しても
function (object, ...)
UseMethod("summary")
<bytecode: 0x06b5eef0>
<environment: namespace:base>
と表示されます。どの様に入力または再入力すればdir.areaが表示させられるでしょうか？
私自身初めてで、全く分からない状態でRを使用しているので、宜しければ分かり易く教えて頂けると幸いです。 >>242
検証用のデータがないと誰も追試しないと思う。
>154は模擬データがあったのでやる気になった。 関数のオプションの取り得る値を全て表示する方法って知らない？
例えばcor関数のmethodオプションの取り得る値は"pearson", "kendall", "spearman"みたいに。
そういうのは無いのかな？
初めて使う関数のオプションいちいちググるの面倒くさい。 >>265
> args(cor)
function (x, y = NULL, use = "everything", method = c("pearson",
"kendall", "spearman"))
NULL >>276
前にヘルプで見ようと思ったら書いてなかった覚えが…。マニアックな関数だったんで、そんなもんかな〜と諦めてた。やっぱ基本はヘルプか。
>>277
argsは見れる関数と見れない関数があるのであんまり役に立たない印象。 >>278
>argsは見れる関数と見れない関数があるのであんまり役に立たない
だったら、例が悪いよ。見られない関数の例をあげないと
> ヘルプで見ようと思ったら書いてなかった
こっちだってわざわざ下請け関数のオプションまでは書かないよ。
ヘルプを見て未解決ならソースを見てくれ。 rm(list=ls())
で R のメモリーをクリア 先週長々と質問させていただいたものです。その後、試行錯誤して行った結果十解決しました。
以前は「summary」としか入れていなかったのですが、「dd$summary」と入力したところ
全体のデータが出力されました。それ以後「dd$summary$dir.area」等で出せるようになりました。
大変初期的な場面で躓いておりましたが、現在何とか進んでおります。
色々とお答えくださった方々、とても参考になりました。本当にありがとうございました。 N(=100)回コインをなげてｎ(=5回)以上続けて表がでる確率。
seqn<-function(n=5,N=100,p=0.5){
rn=rbinom(N,1,p)
count=0
for(i in 1:N){
if(rn[i] & count<n){
count=count+1
}
else{
if(count==n) {return(TRUE)}
else{
count=0
}
}
}
return(count==n)
}
mean(replicate(10^5,seqn()))
> mean(replicate(10^5,seqn()))
[1] 0.81085
案外、高い確率になった。 pooledVariance <- function(...) {
args = list(...)
n.args=length(args)
ss2=0
df=0
for(i in 1:n.args){
ss2 = ss2 + var(args[[i]])*(length(args[[i]])-1)
df = df + (length(args[[i]])-1)
}
ss2/df
}
effectsize <- function(y1,y2){
diff=mean(y1)-mean(y2)
var=(var(x1)*(length(x1)-1)+ var(x2)*(length(x2)-1))/(length(c(y1,y2))-2)
sd=sqrt(var)
diff/sd
}
library(effsize)
cohen.d() >>303
単なる二項分布。
コインが５回続けて表がでたら、0.5^5 <0.05なのでイカサマコインといわれちゃいそうなんだが、
１００回やってみると案外、５回表が続くので確率を計算しようと思ったが、解析的にできる頭がないので
シミュレーションしてみた。 >302は
> rbinom(100,1,0.5)
[1] 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0
[33] 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
[65] 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0
[97] 0 0 1 1
で５回以上１が連続するときTRUEを返す関数なのだが
もっと簡単にやれないかなぁとは思っている。
rep(1,5) %in% rbinom(100,1,0.5)は １個ずつ評価されてTRUEが５個返ってくるだけ。
文字列にしてgrepを使うとなんとかなりそうな気がしないでもないのだけど.... すまん、教えてほしいだけど
分析するために初めてＲをインストールしようと思って、このスレのあるように公式サイト行ったら、esetが「JS/Redirector.NAV トロイの木馬」を検知したんだが…；
どうしたらいいだ… ホームページダメとかわけわかんねぇ・・・とんでもねぇな
ありがとう >>309
CRANはここ
https://cran.r-project.org
プロジェクトの方はESETの誤検知っぽいんだよな >>310
してねぇよｗｗ
totalvirusで調べると一件引っかかるし、Redirector検知だから、しょうがないね col=rgb(runif(1),runif(1),runif(1),runif(1))で色指定すると
走らせるたびに色がちがっておもしろい。
hist(rnorm(100),col=rgb(runif(1),runif(1),runif(1),runif(1))) stanやJAGSのコードでgamma関数を使おうとして
y = gamma(x)
と、書いたらエラーになった。
stanだと y=tgamma(x)、JAGSだとy=exp(loggam(x))で動作した。 ある大学の入学者男女の比率は１であるという帰無仮説を検定する課題が花子と太郎に課された。
花子は５０人を調査できたら終了として入学者を５０人をみつけて１８人が女子であるという結果を得た。
帰無仮説のもとで
５０人中１８人が女子である確率は 0.01603475
これ以下になるのは５０人中０〜１８人と３２〜５０人が女子の場合なので
両側検定して
> sum(dbinom(c(0:18,32:50),50,0.5))
[1] 0.06490865
> binom.test(18,50,0.5)$p.value
[1] 0.06490865
で帰無仮説は棄却できないと結論した。
http://i.imgur.com/XDIp9rM.png
一方、本番と十八番が好きな太郎は一人ずつ調べて１８人めの女子がみつかったところで調査を終えることにした。
１８人めがみつかったのは花子と同じく５０人めであった。
帰無仮説のもとで
１８人がみつかるのが５０人めである確率は0.005772512
これ以下になるのは２３人以下５０人以上番めで女子１８人めがみつかった場合なので
両側検定して
pnb=dnbinom(0:999,18,0.5)
> 1 - sum(pnb[-which(pnb<=dnbinom(50-18,18,0.5))]) # < 0.05
[1] 0.02750309
http://i.imgur.com/K3T7utr.png
で帰無仮説は棄却される。
どちらの検定が正しいか、どちらも正しくないか？
検定する意図によってｐ値が変わるのは頻度主義統計の欠陥といえるか？
花子の横軸は裏口入学者数、太郎の横軸はサンプル数なので
サンプルでの裏口入学率を横軸にして９５％信頼区間を示す。
花子の検定での信頼区間は0.36〜0.72で18/50を含む、p=0.06491
http://i.imgur.com/SeTLk8K.jpg
太郎の検定での信頼区間は0.375〜0.72で18/50を含まない、p= 0.0275
http://i.imgur.com/tNzlfxe.jpg
主観である、検定の中止の基準の差でｐ値や信頼区間が変化するのは変だという批判である。 （訂正）
ある大学の入学者男女の比率は１であるという帰無仮説を検定する課題が花子と太郎に課された。
花子は５０人を調査できたら終了として入学者を５０人をみつけて１８人が女子であるという結果を得た。
帰無仮説のもとで
５０人中１８人が女子である確率は 0.01603475
これ以下になるのは５０人中０〜１８人と３２〜５０人が女子の場合なので
両側検定して
> sum(dbinom(c(0:18,32:50),50,0.5))
[1] 0.06490865
> binom.test(18,50,0.5)$p.value
[1] 0.06490865
で帰無仮説は棄却できないと結論した。
http://i.imgur.com/XDIp9rM.png
一方、十八という数字が好きな太郎は一人ずつ調べて１８人めの女子がみつかったところで調査を終えることにした。
１８人めがみつかったのは花子と同じく５０人めであった。
帰無仮説のもとで
１８人がみつかるのが５０人めである確率は0.005772512
これ以下になるのは２３人以下５０人以上番めで女子１８人めがみつかった場合なので
両側検定して
pnb=dnbinom(0:999,18,0.5)
> 1 - sum(pnb[-which(pnb<=dnbinom(50-18,18,0.5))]) # < 0.05
[1] 0.02750309
http://i.imgur.com/K3T7utr.png
で帰無仮説は棄却される。
どちらの検定が正しいか、どちらも正しくないか？
検定する意図によってｐ値が変わるのは頻度主義統計の欠陥といえるか？
花子の横軸は女子数、太郎の横軸はサンプル数なので
サンプルでの女子の割合を横軸にして９５％信頼区間を示す。
花子の検定での信頼区間は0.36〜0.72で18/50を含む、p=0.06491
http://i.imgur.com/SeTLk8K.jpg
太郎の検定での信頼区間は0.375〜0.72で18/50を含まない、p= 0.0275
http://i.imgur.com/tNzlfxe.jpg
主観である、検定の中止の基準の差でｐ値や信頼区間が変化するのは変だという批判である。 kainokousiki<-function(a,b,c){return (-b+sqrt(b^2-4*a*c))/(2*a)} #解の公式
kainokousiki(1,-5,6)
でrunすると3じゃなくて6を返すんだけど、どこが間違ってる？ 機械学習をきっかけにPythonに逆転された感じだね 『Rを使った〜』だとPythonじゃないのかよって思うよね ずっとRだけでPython触ったこと無いけど、覚え直す価値ある？
環境構築からもう面倒なイメージ Python自体は:と直後のインデントさえ気を付ければかなり簡単
3系は数が全て小数扱いなので楽
Anacondaというパッケージでインストールすれば、今流行りのJupyter Notebookという開発環境で対話的にコーディングできる（Rも使える） アナコンダてのがRぽくできるのね、ありがとう
dplyrやggplot2みたいに素人でも簡単便利だといいんだけど
Pythonはオブジェクト志向ぽいしすぐ諦めそう ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
