独立した記事にはならないが、それぞれ便利かつ重要な小さなRのTipsを紹介。 チートシート ggplot2 qplot() 基本 qplot(x=Sepal.Width, y=Sepal.Length, data=iris, geom="point", color=Species) # 散布図 qplot(x=date, y=unemploy, data=economics, geom="line") # 折れ線グラフ qplot(x=feed, data=chickwts, geom="bar") # 棒グラフ qplot(x=Sepal.Width, data=iris, binwidth=0.3, …

このあたりから処理がアドホック寄りになるので、data.tableを使う場合でもパイプ（dplyr）を使って一度に実行するのではなく添字記法を使って1ステップずつ進めていくといい（1行ずつ実行する場合は添字記法を使った方がコード量が少なくて済む）。 行の削除（抽出） 行の抽出 行の並べ替え（ソート） 行の並べ替え 変数の加工（データフレーム／data.frame共通） 標準化（scale） 指定した変数を標準化（平均＝０、分散＝1のスケールに圧縮／拡大）する。 scale()関数を使う。

データフレーム x.df$purchase_amount <- scale(x.df$purchase_amount) # …

前のページではデータフレーム、data.tableの列（変数）の処理について解説したが、今度は行の抽出、並べ替え、サンプリング、分割といった行の処理についてまとめる。 行の削除（抽出） データフレーム ad_log <- ad_log[ad_log$imp>1000 & ad_log$click<10, , drop=F] ad_log <- with(ad_log, ad_log[imp>1000 & click<10, , drop=F]) 上下は同じ。with()関数はバッチの中でも使えるので便利。 データフレームの抽出・絞り込みでは第3添字にdrop=FALSEを付けること！ 行列の添え字にdrop=FALSEを付けないと1 …

RでExcelファイル（.xlsx）を読み書きするライブラリはいくつかあるが、openxlsxが多機能でかつ使いやすい。Javaも不要なのでインストールや動作も軽い。古いファイル（.xls）には非対応だが、現行のファイル（.xlsx）のみ対応でよければこれがおすすめ。 Excelファイルの読み込み read.xlsx()関数を使う。 たとえばファイルC:/Users/fukuyama/Documents/master.xlsxのシート「ユーザ」を読み込む場合 m_user.df <- read.xlsx('C:/Users/fukuyama/Documents/master.xlsx', na.strings = '', sheet …

時系列のアプローチ 単系列 ざっと見る 定常性の確認 ARIMA/SARIMAモデルをあてはめる 複数系列の関係→VAR（ベクトル自己回帰）モデル その他の変数がある（時系列＋回帰）→状態空間モデル （単なるラグ変数回帰→目的変数自体の時系列性が反映されない） ライブラリ{forecast}を使う 以下、データはy.tsとする 時系列のデータ形式 時系列データにはいくつかの形式がある。 ts: Rの基本の時系列オブジェクト。ほとんどの時系列ライブラリはこの形式の時系列データを扱う xts: データフレームとtsの間に位置づけられる、時系列データを便利に扱えるようにした形式 zoo: データフレームとxtsの間の形式 われわれが一般的 …

一般化線形モデル（GLM）は統計解析のフレームワークとしてとにかく便利。Rでもビルトインの関数から拡張までさまざまなライブラリから提供されている機能だが、さまざまなライブラリがありすぎてどれを使えばいいのかわかりにくいのと、さらに一般化線形モデル（GLM）自体にもいろいろな亜種があるため、どの手法をどのライブラリの関数で実装すればいいかわからなくなる。 そこでRに実装されている代表的なGLM系の関数と特徴についてまとめてみた。 一般化線形モデルのおさらい 一般化線形モデルとは $$ y = g^{-1}(\alpha + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + … + \beta_i x_i) + \epsilon …