【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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無理矢理１行にして実行
system.time(mean(replicate(1e4,any(diff(cumsum(rbinom(100,1,0.5)),5)==5))))
user system elapsed
1.820 0.000 1.886
>
> system.time(mean(replicate(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[wh
<e(1e4,with(rle(rbinom(100,1,0.5)), max(lengths[whi ch(values==1)])>=5))))
user system elapsed
4.370 0.010 4.478 >>560
意味もなくforループ回してた上に毎回sum使って真偽値を数値に変換してたけど
replicate使って最後に一回だけmean取ると2.066→1.886で1割短くなるのね
他人のコード読むのは勉強になる >>559
全部が０のとき、エラーになるので修正
rle01 <- function(x){ # c(0,1,1,1,0,0) => return 3
if(sum(x)==0) return(0) #c(0,0,0,0,0,0) => return 0
else{
r=rle(x) # Run Length Encoding
max(r$lengths[which(r$values==1)]) # max length of value 1
}
}
動作確認
> rle01(x<-rbinom(100,1,0.5)) ; x
[1] 8
[1] 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0
[36] 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0
[71] 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1
> rle01(x<-rbinom(100,1,0)) ; x
[1] 0
[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[36] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[71] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 >>563
センスないなあ。
rle01 <- function(x) {
r <- rle(x)
one <- r$values == 1
if (any(one)) max(r$length[one]) else 0
} >>564
whichは余分でした。
sumの方がrleより高速だと思ったらから、すべて０の場合はrleを呼ばないことにしただけ。
0連続でやるとこれだけ差がつく。
rle01 <- function(x){ # c(0,1,1,1,0,0) => return 3
if(sum(x)==0) return(0) #c(0,0,0,0,0,0) => return 0
else{
r=rle(x) # Run Length Encoding
max(r$lengths[which(r$values==1])] # max length of value 1
}
}
rle012 <- function(x) {
r <- rle(x)
one <- r$values == 1
if (any(one)) max(r$length[one]) else 0
}
> x=rep(0,1e8)
> system.time(rle01(x))
user system elapsed
0.3 0.0 0.3
> system.time(rle012(x))
user system elapsed
7.36 4.52 13.25
> >>565
そんな特別な場合のことに対して高速化するのは愚の骨頂。
1が一つでもある場合にsumを呼ぶのは余計じゃないのか？
余計なwhichがあるくらいだから、まずは素直にやりたいこと、やるべきことを正しく書くようにしたら？ 1000本に1本あたる宝クジを100本買って続けて2本あたる確率のシミュレーション解の算出時間比較。
確率の理論値は9.8897353347449091e-05
> system.time(mean(replicate(1e4,rle01(rbinom(N,1,p))>=n)))
user system elapsed
0.61 0.00 0.64
> system.time(mean(replicate(1e4,rle12(rbinom(N,1,p))>=n)))
user system elapsed
1.97 0.00 2.03 >>567
分数で表すと
890788167367/9007199254740992
9.889735334744909e-05 JPXのデータ、ファイル形式csvを読み込もうとするとうまく行かないんですが
どんな引数をつければいいですか >>566
実はシミュレーションじゃなくて
漸化式からのプログラム解を分数表示するプログラムはpythonで作成済。
ここに置いた。
https://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1540905566/77 コインを100回ふったときの表連続の最大数が5であったときの
このコインの表がでる確率の期待値、モード比、信頼区間を求めるのが次のネタ。
unirootで算出できたけど
シミュレーションはどうすればいいのかアイデアが浮かばない。
MCMCで解決できるかなぁ？
これをシミュレーションで検証したい。
$Rscript main.r
lower mean mode upper
0.2487456 0.4469764 0.4589692 0.6386493
http://tpcg.io/asKRE9 1億回のコイントスで何回連続して表がでる確率が高いかRでやってみた。
# maximal sequential head probability at 10^8 coin flip
> y
[1] 2.2204460492503131e-16 2.2204460492503131e-16
[3] 8.8817841970012523e-16 1.5543122344752192e-15
[5] 3.5527136788005009e-15 6.8833827526759706e-15
[7] 1.4210854715202004e-14 2.8199664825478976e-14
[9] 5.6843418860808015e-14 1.1346479311669100e-13
[11] 2.2737367544323206e-13 4.5452530628153909e-13
[13] 9.0949470177292824e-13 1.8187673589409314e-12
[15] 3.6379788070917130e-12 7.2757355695785009e-12
[17] 1.4551915228366852e-11 2.9103608412128779e-11
[19] 5.8207660913467407e-11 1.1641509978232989e-10
[21] 6.6493359939245877e-06 2.5720460687386204e-03
[23] 4.8202266324911647e-02 1.7456547460031679e-01
[25] 2.4936031630254019e-01 2.1428293501123058e-01
[27] 1.4106434838399229e-01 8.1018980443629832e-02
[29] 4.3428433624081136e-02 2.2484450838189007e-02
25回が続くのが4回に1回あることになる。
pythonで25回以上と25回ちょうどになるのを計算させてみた。
その結果、
Over 25
6977459029519597/9007199254740992
= 0.7746535667951356
Just 25
2246038053550679/9007199254740992
= 0.24936031612362342
高速化を狙ってCに移植したら
100万回で暴走。
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1540905566/132 "マラソン大会の選手に１から順番に番号の書かれたゼッケンをつける。
用意されたゼッケンN(=100)枚以下の参加であった。
無作為に抽出したM(=5)人のゼッケン番号の最大値はMmax(=60)であった。
参加人数推定値の期待値とその95%信頼区間を求めよ"
decken <- function(M, Mmax, N, conf.level=0.95){
if(Mmax < M) return(0)
n=Mmax:N
pmf=choose(Mmax-1,M-1)/choose(n,M)
pdf=pmf/sum (pmf)
mean=sum(n*pdf)
upr=n[which(cumsum(pdf)>conf.level)[1]]
lwr=Mmax
c(lower=lwr,mean=mean,upper=upr)
}
decken(M=5,Mmax=60,N=100)
> decken(M=5,Mmax=60,N=100)
lower mean upper
60.0000 71.4885 93.0000
これをシミュレーションで確認したい。
# simulation
M=5 ; Mmax=60 ; N=100
sub <- function(M,Mmax,N){
n=sample(Mmax:N,1) # n : 参加人数n
m.max=max(sample(n,M)) # m.max : n人からM人選んだ最大番号
if(m.max==Mmax) return(n)
}
sim <- function(){
n=sub(M,Mmax,N)
while(is.null(n)){
n=sub(M,Mmax,N) # 最大番号が一致するまで繰り返す
}
return(n)
}
runner=replicate(1e4,sim())
summary(runner) ; hist(runner,freq=F,col="lightblue")
quantile(runner,prob=c(0,0.95))
cat(names(table(runner)[which.max(table(runner))]))
> summary(runner) ; hist(runner,freq=F,col="lightblue")
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
60.00 63.00 68.00 71.43 77.00 100.00
> quantile(runner,prob=c(0,0.95))
0% 95%
60 93
> cat(names(table(runner)[which.max(table(runner))])) # 最頻値
60
結果は確認できたけど、もっと高速なシミュレーションアルゴリズムはあるだろうか？ 重複があるか否かを返す、anyDuplicatedという関数を知ったので総当たり比較と早いかどうか比べてみた。
覆面算を □/□ ＊ □/□ ＝ □□/□を解くの使ってみた。
a/b * c/d == ef/g (c>a)として
F = function(fun){
n=1:9
ans=NULL
for(a in n){
for(b in n){
for(c in a:9){
for(d in n){
for(e in n){
for(f in n){
for(g in n){
if(fun(a,b,c,d,e,f,g)){
ans=rbind(ans,c(a,b,c,d,e,f,g))}}}}}}}}
return(ans)
}
で虱潰しに判定
F1=function(a,b,c,d,e,f,g){ #全部の組み合わせが等しくないのを確認
(a/b)*(c/d)==(10*e+f)/g &
a!=b & a!=c & a!=d & a!=e & a!=f & a!=g &
b!=c & b!=d & b!=e & b!=f & b!=g & c!=d &
c!=e & c!=f & c!=g & d!=e & d!=f & d!=g & e!=f & e!=g & f!=g
}
F2=function(a,b,c,d,e,f,g){ # anyDuplicatedで重複なしを判定
(a/b)*(c/d)==(10*e+f)/g & !anyDuplicated(c(a,b,c,d,e,f,g))
}
> system.time(F(F1))
user system elapsed
52.56 0.25 53.38
> system.time(F(F2))
user system elapsed
113.78 0.11 115.81
anyDuplicatedでコードは短くなるが速さが犠牲になった。 初歩的な質問で恐縮ですが、
truehistで出したヒストグラムの情報をテキストファイルとして保存する方法、教えて頂けませんか？ >>576
truehist関数はhist関数と違って戻り値を返さないから無理なのでは >>576
MASS::truehist
でソースを覗いたら最後はinvisible()になっていた。
ここを
return(list(breaks=breaks,h=h,nbins=nbins,xlab=xlab))
にしたら
$`breaks`
[1] -0.001 0.999 1.999 2.999 3.999 4.999 5.999 6.999 7.999 8.999 9.999 10.999 11.999
[14] 12.999 13.999
$h
[1] 1
$nbins
[1] 17
$xlab
[1] "x"
で出力されるけど、
どのパラメータがあればヒストグラムが再現できるのかは不勉強にてわからない。 関数いじるならbreaksとestを出力させればよい >>579
レスありがとうございます。
すると
truehist のソースの最後の
invisible()
を
return(list(breaks=breaks,est=est))
として、breakの中点を横軸、estを縦軸にするとヒストグラムが再現できるわけですね。 invisible() → return(list(breaks=breaks,est=est))
に改造したソースをtruehist0として
midpoint <- function(x){ # c(1,2,3,4) -> c(1.5,2.5,3.5)
n=length(x)
mpt=numeric(n-1)
for(i in 1:(n-1)){
mpt[i]=mean(x[i],x[i+1])
}
return(mpt)
}
x=rnorm(10000)
(data=truehist0(x))
with(data, plot(midpoint(breaks),est,type='h',lwd=5,col='cyan'))
で元のヒストグラムが再現できた。 graphics:::hist.default
でhistのソースを表示させてみた。
r <- structure(list(breaks = breaks, counts = counts, density = dens,
mids = mids, xname = xname, equidist = equidist), class = "histogram")
if (plot) {
plot(r, freq = freq1, col = col, border = border, angle = angle,
density = density, main = main, xlim = xlim, ylim = ylim,
xlab = xlab, ylab = ylab, axes = axes, labels = labels,
...)
invisible(r)
}
histでのcountsが
truehistではestと呼ばれているようだ。
estimateの略かな？ どいつもこいつもナイル川で説明しやがって
データの操作が一番むずいんだよ！ あるデータ群に対して、確率密度関数のパラメータをフィッティングさせる方法ってないですか？
ちなみに、フィッティングさせたいのはレブィフライト確率密度関数です。 普通に最尤推定できないっけ？
最小二乗法でもできた気がする >>584
MASSのfitdistとVGAMのlevyを使うとなんとかなるかも。
やったことないけど。 >>584-585
とりあえず、最小二乗法でやってみた。
ガンマ分布の乱数を近似してみた。
dlevy <- function (x,m,c) sqrt(c/2/pi)*exp(-c/2/(x-m))/(x-m)^3/2
set.seed(123)
dat=rgamma(1e3,1) ; hist(dat,freq=F)
x=density(dat)$x ; y=density(dat)$y
lines(x,y)
f<-function(mc){
m=mc[1];c=mc[2]
sum((y-dlevy(x,m,c))^2)
}
(mc=optim(c(0,1),f, method='N')$par)
curve(dlevy(x,mc[1],mc[2]),add=T,col=2) >>586
fitdistは対応できる分布が限定されているから
のソースを改造しないと無理だな。 ソースが長かったので
sink('print.out')
print(MASS::fitdistr)
sink()
でprint.outに出力してみた。
これもoptimを使っているようだが、最小二乗法なのかどうなのかわからなかった。 >>550
統計というより待ち行列理論だね
50分が答えになるから合ってそう >>590
レスありがとうございます。
λ=5
μ=6
N=1e6
sum(rpois(N,λ)*rexp(N,μ))/N
> sum(rpois(N,λ)*rexp(N,μ))/N
[1] 0.833631
ρ=λ/μ
ρ/(1-ρ)
ρ/(1-ρ)*1/μ
> ρ/(1-ρ)*1/μ
[1] 0.8333333
なのでいいのだろうとは思っていたのですが、時系列のシミュレーションは自信がありませんでした。 >>591
>550の設定で12分毎に患者が来院したら、待ち時間は全員０だと思うのだが
ρ/(1-ρ) の公式って正しいんだろうかな？ 50分待ちだと常時待合室で5人は待ってることになるな >>592
自己レス
公式は定常状態に達したときという前提での計算なんだな。
MMS = function(n, lamda=5,mu=6,s=1){
rho=lamda/mu
sig=0
for(i in 0:s) sig=sig+rho^i/factorial(i)
p0=1/( sig + rho^(s+1)/factorial(s)/(s-rho) )
ifelse(n >= s, rho^n/factorial(s)/s^(n-s)*p0, rho^n/factorial(n)*p0)
}
E=0
for(i in 0:1000) E=E+i*MMS(i)
> E
[1] 5 >>595
こういう類の待ち時間の話。
ある医院では、患者が平均１０分間隔でポアソン分布にしたがって訪ねてくることがわかった。
医者は１人であり、１人の患者の診療にかかる時間は平均８分の指数分布であった。
「平均待ち時間」を5分以下にするには同じ診察効率の医師が何人に必要か？
その最小人数で「平均待ち時間」を5分以下に保って診療するには１時間に何人まで受付可能か？
公式に当て嵌めれば解けるのだけど
どうやってシミュレーションすればいいのか思い浮かばない。
コイントスやサイコロだとシミュレーションは容易なんだが。 # シミュレーションしたみたが、結果が合致しない（特定のseedでは合致したけど）
# ある医院に１時間あたり平均５人の患者が来院し、その人数の分布はポアソン分布にしたがうとする。
# 1時間あたりの平均診療人数は６人で、一人あたりの診療時間は指数分布に従うとする。
# 診察までの平均の待ち時間は何時間か？
MM1sim <- function(n=40,lambda=5/60,mu=6/60,seed=FALSE,Print=TRUE){
# service starc clock time(ssct) since 9:00
ssct=numeric(n)
# waiting time(w8)
w8=numeric(n)
# service end clock time(sect)
sect=numeric(n)
# arrival clock time(act)
if(seed) set.seed(1234) ;
act=round(cumsum(rexp(n,lambda)))
# duration of service(ds)
if(seed) set.seed(5678) ;
ds=round(rexp(n,mu))
# simulation assuming service starts at 9:00
head(act) # act : arrival clock time
head(ds) # ds : duration of service
# initial values
ssct[1]=act[1] # 9:15 service start clock time for 1st guest
sect[1]=act[1]+ds[1] # 9:25 sevice end clock time for 1st guest
w8[1]=0
for(i in 2:n){
w8[i]=max(sect[i-1]-act[i],0)
ssct[i]=max(sect[i-1],act[i])
sect[i]=ssct[i]+ds[i]
}
if(Print){
print(summary(w8))
hist(w8,freq=FALSE,col="lightblue",main="")
}
invisible(w8)
}
w8m=replicate(1e3,mean(MM1sim(P=F)))
summary(w8m) 途中の計算サンプル
# simulation step by step
#
# act[2] # 9:16 arrival clock time of 2nd
# max(sect[1]-act[2],0) # 9:25-9:16 vs 0 = ?sevice for 1st ends b4 2nd arrival
# w8[2]=max(sect[1]-act[2],0) # 9 min : w8ing time of 2nd
# ssct[2]=max(sect[1],act[2]) # 9:25 vs 9:16 = service start clock time for 2nd
# sect[2]=ssct[2]+ds[2] # 9:25 + 8 = 9:33 service end clock time for 2nd
#
# act[3] # 9:17 arrival clock time of 3rd
# max(sect[2]-act[3],0) # 9:33 - 9:17 vs 0 = ?serivce for 2nd ends b4 3rd arrival?
# w8[3]=max(sect[2]-act[3],0) # 16 min : w8ting time of 3rd
# ssct[3]=max(sect[2],act[3]) # 9:33 vs 9:17 = service start clock time for 3rd
# sect[3]=ssct[3]+ds[3] # 9:33 + 11 = 9:44 service end clock time for 3rd
# >>597
患者来院数４０人程度では定常状態に達しないということみたいだな。
１０万人での待ち時間の分布（理論値５０に近い）
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.000 5.532 28.619 47.540 67.370 528.511
１００人での待ち時間の分布 （シミュレーションの度にばらつく）
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.000 6.958 16.564 22.200 31.652 109.204
４０人来院を１万回繰り返した平均の分布
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
1.304 11.764 19.357 25.449 32.536 177.913
ここに上げておきました。
http://tpcg.io/7psmrQ
結局のところ、待ち時間行列の理論を個人医院に適応しても
定常状態（待ち行列の長さが一定）に達していないと実用性がなさそうだな。
シミュレーションはなんとなく機能していた感じ。
ここに上げておきました。
https://www.tutorialspoint.com/tpcg.php?p=7psmrQ
http://tpcg.io/7psmrQ 来院患者数と待ち時間シミュレーションの結果をグラフにしてみた。
個人医院で待ち行列の長さが一定になるほどの受診があるとは考えがたいからこっちの方が現実に即しているんじゃなかろうか
と思うが、解析解はどんなふうになるのか想像もつかん。
https://i.imgur.com/tCOoxF7.png 初歩的な質問ですいません
truehistで軸を対数軸にして表示する方法って分かりますか？ truehistだと以前の質問でお礼すらしなかった人か >>602
答えたの俺だがソース改造できたのかなぁ。 histで縦軸を対数表示させるならこんな感じかな。
with(hist(c(rnorm(1e6),rnorm(1e5,5,0.5))),plot(mids,log10(counts),type='h',col=4,lwd=10))
truehistだとソース改造すればいい。 >>604
plot(log='y')でもいいな。 histグラムぽく対数表示
例
dat=hist(c(rnorm(1e6),rnorm(1e5,5,0.5)))
attach(dat)
plot(breaks[-1],counts,type='s',log='y',ylim=range(counts))
segments(x0=breaks[-1],y=min(counts),y1=counts)
segments(x0=breaks[1],y=min(counts),y1=counts[1]) すみませんがアドバイスお願いします。
heatmap.2でDendrogramつきヒートマップを描きたいのですが、カラムの並びを任意に変えたいです。
Dendrogramの細かい並びは変えないように、大きなクラスタの並びを変えたいです。
例えば、（１，２，３）（４，５，６）（７，８，９）とあるのを
（４，５，６）（７，８，９）（１，２，３）とならび変えるのが目的です。
このとき、4,5,6と7，8，9は近いクラスタを形成します。なので、樹形図は崩れないように書き換えられると思っています。
https://www.biostars.org/p/237067/
上記サイトをみると、as.dendrogramのアウトプットをreorderで並び替えてColvに入れるようですが、
うまくいきませんでした。並びは全く変わっていません。
どなたか教えていただけますか。情報に漏れがありましたらご指摘ください。
環境は以下の通りです。
R 3.4.0
Rstudio 1.0.143
Win10になります。 頓珍漢な答かもしれない。
並べ替えだけなら
x=rbind(c(1,2,3),c(4,5,6),c(7,8,9))
x[c(2,3,1),] listなら
x=list(c(1,2,3),c(4,5,6),c(7,8,9))
x[c(2,3,1)] 初歩的な話なんだが、一様分布の分散は無限大かと思っていたら区間[a,b]で(a-b)^2/12とのこと。
Wolframで計算したら確かにそうなった。
https://www.wolframalpha.com/input/?i=integral(x-(a%2Bb)%2F2)%5E2%2F(b-a),from+a+to+b
バスの到着時間が平均１０分の指数分布に従うときにランダムにバス停に行ったときの平均待ち時間は１０分。
バスの到着時間が平均１０分の一様分布に従うときにランダムにバス停に行ったときの平均待ち時間は６分４０秒。
バスがきちんと１０分毎に到着するときはランダムにバス停に行ったときの平均待ち時間は５分。
乱数発生させて公式でのシミュレーション
> d2w8 <- function(x){# w8=E[X2]/2E[X]=(V[X]+E[X]^2)/2E[X]
+ c(mean=mean(x),var=var(x),w8=mean(x^2)/mean(x)/2)
+ }
> N=1e6
> d2w8(rexp(N,1/10)) # exp average:10
mean var w8
10.02477 100.67652 10.03377
> d2w8(runif(N,0,20)) # unif average:10
mean var w8
9.997470 33.325065 6.665408
> d2w8(rep(10,N)) # regular interval 10
mean var w8
10 0 5 NULLのときってどうしてこういう仕様なんだろ？
プログラムしていたら、これに気づかないのがバグの原因だったｗ
> any(NULL)
[1] FALSE
> all(NULL)
[1] TRUE = と <-で微妙に動作が違うな。
> switch (3,
+ x =1,
+ x =2,
+ x =3
+ )
[1] 3
> switch (2,
+ x <- 1,
+ x <- 2,
+ x <- 3
+ ) >>612
そのふたつは意味が異なる
それぞれちゃんと命令どおりの挙動 どちらが見やすいかという問題かな。
> rm(x)
> x=switch(1,x =1)
> x
[1] 1
> switch(1,x<-1)
> x
[1] 1 >>614
その二つは異なるアルゴリズムでたまたま結果が同じになっているだけ
=と<-の違いはRやるなら理解しておいたほうが良い 0^x =0
x^0=1
0^0=1とした方が辻褄が合うことが多いけど
Rのこの仕様には何のメリットがあるんだろ？
> any(NULL)
[1] FALSE
> all(NULL)
[1] TRUE
> >>120
平成29年の簡易生命表から
f=c(179,28,19,13,9,7,6,5,5,4,4,4,5,7,9,10,11,12,14,16,18,19,19,20,21,22,23,24,25,27,28,30,
31,34,37,39,41,43,46,51,57,63,70,77,83,91,99,109,119,130,142,155,167,178,190,202,216,
233,249,265,282,302,326,354,387,420,457,502,549,598,648,700,761,836,927,1026,1142,1284,
1455,1651,1862,2089,2341,2625,2934,3264,3598,3923,4233,4508,4740,4893,4973,5007,4999,
4729,4314,3797,3222,2634,2071,1566,1135,788,523,761)
m=c(191,31,21,13,10,8,8,8,7,7,7,8,9,11,14,17,21,26,32,37,42,46,49,50,50,50,49,49,50,52,55,
58,60,63,65,67,71,76,82,89,97,104,112,122,134,148,165,183,203,224,246,268,294,324,357,
391,425,461,502,549,601,659,722,792,872,958,1052,1147,1239,1331,1433,1546,1663,1783,
1905,2026,2167,2333,2532,2750,2973,3195,3414,3630,3827,4000,4133,4200,4194,4104,3916,
3681,3388,3046,2669,2272,1875,1494,1145,841,589,392,246,144,79,71)
LE <-function(ndx,Y,N0=10^5){ # life expectancy
n=length(ndx)
lx=numeric(n)
lx[1]=N0
for(i in 1:(n-1))
lx[i+1] <- lx[i] - ndx[i]
nqx=ndx/lx
nLx=numeric(n)
for(i in 1:n)
nLx[i] <- mean(c(lx[i],lx[i+1]))
nLx[n]=0
Tx=rev(cumsum(rev(nLx)))
le=Tx/lx
return(round(le[Y+1],1))
}
LE(m,65)
LE(m,61) pushってありますか?
例えばベクトルに値を追加すると
先頭が消えて後尾に新しい値をついかして要素数を一定に保つような
一定要素数以下の平均を求めたいのでそういうのが簡単に実現できる方法あればなおよいです ベクトルをrev()して先頭を[1:50]とかでとりだしてman()すればいいとわかりました
ほかにもっと簡単な方法アレばお湿気てください 組み合わせると
f=function(x,y,n=50) mean(tail(append(x,y),n)) 時系列データをplot()したときに縦線をabline()でいれたいのだがどうすればいいかよくわからないです
具体的には
timeStr <- "2018-01-07 01:00"
dateTime <- strptime(timeStr, format="%Y-%m-%d %H:%M") #"POSIXlt" クラスオブジェクトに変換
として時間データに変換したものをx軸としてプロットしたものです
たとえば
plot(x=dateTime, y=1)
abline(v=?????)
として縦線を追加したいのですが v=as.POSIXct("2019-01-06 01:00")
みたいな感じにすれば解決しました >>278
かなり遅れすだけど
formals(cor) >>611
>>617
俺の予想
判定するときにNULLは強制的に論理値に変換される
変換されると logical(0) になる
logical(0) は空のベクトル
からのベクトルが渡されて中身をチェックしていく
アルゴリズムとして早く処理するためには
any()はTRUE探しにいって、一個でもTRUEがみつかればその時点でTRUEをかえす
all()はFALSEを探しに行って、一個でもFALSEがみつかればその時点でFALSEをかえす
もちろん最後までみない
空のベクトルが渡されたのでTRUEもFALSEもみつからない、となると
any()ではFALSEとなり
all()ではTRUEとなる
これで辻褄はあう
ちなみに
any(c())
all(c())
でも同じ結果が出る 1行のテキストデータを最終的に数値とテキストの混在するN行M列のデータフレームにしたいのですが、なかなかうまく出来ません。
1行データの構造の設計からデータフレームの変換までどうすればシンプルに実現できるか助言ください。
たとえば
1 a
2 b
というようなデータを
1-a,2-b
というような一行のテキストデータから初めてテーブル構造にするというような形です
x <- "1-a,2-b"
y <- str_split(x, ",")
と試しにやってみたのですがyが行単位のベクトルになるだけでここからどうデータフレームにすればよいかわかりません >>630
何をしたいのか、まったく理解できない。最低限、N, Mが何なのか説明したらどう？ >>630
文字列 1-a,2-b を 数値とテキストのデータフレームにしたいという意味と解した。
x="1-a,2-b"
y=strsplit(x,",")
z=unlist(y)
w=NULL
for(i in 1:length(z)){
w=rbind(w,unlist(strsplit(z[i],"-")))
}
data.frame(NUM=as.numeric(w[,1]),TEXT=w[,2]) 実行結果
> x="1-a,2-b"
> y=strsplit(x,",")
> z=unlist(y)
> w=NULL
> for(i in 1:length(z)){
+ w=rbind(w,unlist(strsplit(z[i],"-")))
+ }
> data.frame(NUM=as.numeric(w[,1]),TEXT=w[,2])
NUM TEXT
1 1 a
2 2 b
> >>631
NMは任意の数字です
したいことは
データを一行に記録してそれを
テーブル構造にすることです。
これだけです。
一旦ファイルに保存してread.csvなどにすればよいのでしょうが
いちおう直接テキストデータをコピペしてからということにしたいのです。
なぜこんなことをするかと言うと
TamperMonkeyという拡張機能でJavaScriptで使ってウェブ上のデータを収集しているのですが、
localStrageというクッキーの拡張版のような機能をつかってデータをクライアントに保存するときに基本的にテキストデータベースでの保存になので
一行のデータとして後ろにどんどんデータを追加していくのが一番単純な処理に成るからです。
そのlocalStorageに保存されたデータはコピペで取り出すしかないので
それをRで処理する時に一行のテキストデータから始めないといけないのです。 >>634
, を行のデリミタ、- を列のデリミタとして、一行の文字列をデータフレームにするというのであれば、
s に文字列が入っているとして、
r <- unlist(strsplit(s, ","))
d <- lapply(r, function(x) unlist(strsplit(x, "-")))
as.data.frame(do.call(rbind, d))
列数が行によって異なるときにどうなるかは知らん。 >>629
内部動作の考証ありがとうございます。
未だにこれは理解できません
> logical(NULL)
Error in logical(NULL) : invalid 'length' argument
> logical(0)
logical(0)
> logical(1)
[1] FALSE >>630
> txt <- "1-a,2-b,3-c"
> read.table(text = gsub(',', '¥n', txt), sep = '-')
V1 V2
1 1 a
2 2 b
3 3 c
こんな感じか？ >>636
自分の解釈では、
NULL は「無」なのでエラー（引数はベクトルの要素数を必ず与えなければいけない）
0のとき、0個という指定なので、0個の要素をもつベクトル
1のとき、1個という指定なので、1個の要素を持つベクトル（規定値はFALSE）
ちなみに、
> logical(2)
[1] FALSE FALSE
2のとき、2個という指定なので、２個の要素を持つベクトル（規定値はFALSE） 皆さんありがとうございます。
>>637
ファイル入れなくてもできるんですね 最古の元号って大化なん?
一巡回って大化2でいいよ
あとは干支みたいに回せばいい >>641は誤爆ですw
レス付くと思わなかった。。。 >>639
⇣の結果をすべて即答できるようになれば合格だと思います…
any(c(TRUE,NA))
any(c(FALSE,NA))
any(c(FALSE,NA,TRUE))
any(c(NA, TRUE))
any(c(NA,FALSE,TRUE))
all(c(TRUE,NA))
all(c(FALSE,NA))
all(c(FALSE,NA,TRUE))
all(c(NA, TRUE))
all(c(NA,FALSE,TRUE))
TRUE | NA
FALSE | NA
FALSE | NA | TRUE
NA | TRUE
NA | FALSE
NA | FALSE | TRUE
TRUE & NA
FALSE & NA
FALSE & NA & TRUE
NA & TRUE
NA & FALSE
NA & FALSE & TRUE ggplot2で凡例をまとめる事ってできないでしょうか。
例えば、下記のコードでは線と点で別々の凡例になります。
線と点のスタイルを合わせて１つの凡例にしたいのですがどうすればいいでしょうか。
geom_line(mapping=aes(colour=Conditions),alpha=0.6)
+ geom_point(mapping=aes(shape=Conditions,colour=Conditions),alpha=0.8)
+ scale_shape_manual(values = 1:3) すみません自己解決しました。
このコードではなくもっと後のthemeで凡例のスタイルを変えるときに余計なことをしていました。 mean.a <- function(x) "a"
mean(a)
#> [1] "a"
これ本に書いてたんだけど
君たちこれ実行して"a"がでてくる?
自分とこでじっこうしても
> mean(a)
[1] NA
警告メッセージ:
mean.default(a) で: 引数は数値でも論理値でもありません。NA 値を返します
となるんやけど?
いみわからん。 あ、上の方から順に入力していったらでたわ
でもJSでOOかじった程度なので全然意味分からん
なにやってんのこれ? >>653
オブジェクト指向をちゃんと勉強してくれ。 >>652
横からだが、勉強になった。
クラスの自作とか考えたことがなかったけど、今度、俺様クラスを作ってみよう >>649
知ってるかもだけどいちいちmappingは書かなくてもいい
scale_shapeも値が1:3ならいらない
ggplot(data, aes(shape=Conditions, col=Conditions))+
geom_line(alpha=0.6)+
geom_point(alpha=0.8) 習ってから思ったけど、Fortranとgnuplotでいいよね 普及度、パッケージ数、専門度、文献数の点でそれはない ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
