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3D Surface Plot with lattice/rgl

slashdot を眺めていると hirax さんによる Mathematica を利用した曲面プロットのチュートリアルが紹介されていた。 Excel や Maxima には移植されているのに、残念なことに R には移植されていない模様。 ということで R と lattice/rgl(OpenGL) で描いてみた。 — lattice Version lattice は Bell Labs で開発された S/S-PLUS 向け可視化フレームワーク Trellis Graphics を R で実装したもの。 2004年には John Chambers Award を受賞している。 以前書いたコードをそのまま流用したのが以下 expand.grid {base}

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R fortunes

R 2.14 をインストールしたおりにふと Rprofile.site ファイルを見ると、これまでよりファイルサイズが大きくなっていた。 中身を確認すると、 CRAN ミラー設定の後ろに次のようなコメントがあった。 R 環境でも Unix/Linux の fortune が提供されるようになったのかと、コメント通りに install.packages(‘fortunes’) で fortunes パッケージをインストールし、コメントアウトを解除し、R を再起動すると予想通り fortune メッセージが表示された。 現時点(1.4-2)では 292 個のメッセージがある。イースターエッグを見つけたみたいですごく嬉しい。

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Set Environment Variables in R

R で環境変数を設定 R で環境変数を設定するには環境設定ファイル内でKEY=VALUE形式で指定するとよい。 環境変数は次の3つのレイヤーで指定できる。 user specific site specific system specific Windows では system レベルの指定が出来なかったり、OS によりパスが異なる。 また、オプション(–vanilla/–no-environ)を与えて特定の環境変数ファイルを読み込まないようにすることもできる。 Windows/Unix 環境を対象にこれらをまとめたのが次の表。(click to enlarge) パッケージのサーチパスを環境変数で定義 R でマイナーアップグレードする際(たとえば 2.13.1  から 2.13.2)、マイナーバージョン間でパッケージのサーチパスを共有しておけば、インストール済みのパッケージを一から再インストールしなくてすむ。 環境変数 R_LIBS でパッケージのサーチパスを設定できるので、この値をRの環境変数設定ファイルにKEY=VALUE形式で記載すればよい。 D:\R\R-2.13.2>type etc\Renviron.site R_LIBS=”D:/R/lib-2.13″ 関連ソースコード src/main/Renviron.c::process_user_Renviron src/main/Renviron.c::process_site_Renviron src/main/Renviron.c::process_system_Renviron src/unix/system.c::Rf_initialize_R src/gnuwin32/system.c::R_SetWin32/cmdlineoptions

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Bland–Altman Plot in ggplot2

Peter Dalgaard 著 “Introductory Statistics with R” の Ch. 5.6 “Paired t test” を読んでいたところ「対応のある2群の差を可視化して確認するには、対応同士の平均と差の分散図を描くとヨイ」といったようなことが書かれていた。このプロットを Bland–Altman Plot と呼ぶらしい。 せっかくなので ggplot2 で描いてみた。 bland_altman_plot <- function(dat){   dat$diff <- dat$pre – dat$post   ggplot(dat, aes(pre, diff)) +   geom_hline(yintercept = mean(dat$diff) + c(-2,

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Move To Front Rule In Action(amazon.com)

服部哲弥先生の「Amazonランキングの謎を解く―確率的な順位付けが教える売上の構造 (DOJIN選書)」(2011年。化学同人社)という本を読んでいたところ、Amazonの売り上げランキングや2chのスレッドランキングが move to front rule というモデルで解説されていた。注文が発生すると、最大瞬間風速的にランキングは1位になる。その後は、他の本の注文が発生するたびにずるずると順番を下げていき、再び注文があったタイミングで1位に返り咲く。 書籍はアマゾンランキングの一般論がテーマなので、具体的に書籍を特定したうえでその本のランキングをプロットというのは行わず、move to front rule に基づく一般的なランキングの遷移がプロットされているだけであった。 やはり、実際の本の動きが気になるので、amazon.com/amazon.co.jp でランキングが上位の本と数十万台をさまよっている本を選び、1時間ごとのランキングを約1.5ヶ月間(2011年6月上旬から)にわたりプロットしたのが以下 (画像をクリックすると amazon サイトに飛びます) amazon.com Best Sellers Average Sellers amazon.co.jp Best Sellers Average Sellers MEMO ランキングが10万台の本は確率過程(stochastic process)のテキストがおてごろだったため、利用させていただく。 cronで1時間ごとに実行していたが、LANの問題、プログラムの不具合、その他により、一部データが欠落 今はランキングを plot しているだけなので、もう少し何とかしたいところ。 眠いので、今日はここまで。

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rworldmap:Mapping Worldwide Suicide Rates

R Journal Volume 3/1, June 2011 で位置データを可視化する “rworldmap” という R パッケージが紹介されていた。 Andy South : rworldmap: A New R package for Mapping Global Data. The R Journal Vol. 3/1, June 2011. ISSN 2073-4859 rworldmap は R プログラムが本職でない人でもお手軽に使えるよう設計されており、同解説記事では rworldmap のビジョンが次のように宣言されている。 The vision

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Convergence of E

和達 三樹,十河 清著の「キーポイント確率統計 (理工系数学のキーポイント)」という本にでていた自然対数の底 e の近似計算(P.51) (4.29)、 (4.30)の2つの近似が紹介されているが、e への収束の速さは大きく異なる。 収束の速さを R でアニメーションにしたのが以下のコード(plot 関数バージョンと ggplot2 バージョン) plot version e1(green) : (4.29) e2(red) : (4.30) base.plot<- function() { plot(1:3, 1:3, type=”n”, asp=1, ann=FALSE, axes=’FALSE’, frame.plot=TRUE) title(main=”A peek inside the \n estimation of e”) axis(side=2,

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  • RT @HayatoChiba: 昔、自然と対話しながら数学に打ち込んだら何かを悟れるのではと思いたち、専門書1つだけ持ってパワースポットで名高い奈良の山奥に1週間籠ったことがある。しかし泊まった民宿にドカベンが全巻揃っていたため、水島新司と対話しただけで1週間過ぎた。 それ… 3 weeks ago
  • RT @googlecloud: Ever wonder what underwater fiber optic internet cables look like? Look no further than this deep dive w/ @NatAndLo: https… 3 weeks ago
  • @ijin UTC+01:00 な時間帯で生活しています、、、 6 months ago
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