R Programming, 2008-9 The link you have followed is out of date: access to the most recent version of these lectures is available via my web page. Last edited on 23 September 2013 by Ruth Ripley ([email protected])
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Hi Hans -- Hans W Borchers <hwborchers@gmai...> writes: > For learning purposes mainly I attempted to implement hashes/maps/dictionaries > (Python lingua) as S4 classes, see the coding below. I came across some rough S4 > edges, but in the end it worked (for one dictionary). > > When testing ones sees that the dictionaries D1 and D2 share their environments > D1@hash and D2@hash, though
講習会の目的 本講習会は， R についての自習の基盤をつくることを目指します。 たとえ初心者向けの数時間の入門講習でなく１年間の毎週の演習授業であっても，R に関してすべてを説明するのは不可能だと思われます。 R の世界は，縦にはそこそこ深く，横には果てが見えないほど広いです。 CRAN に登録されている R のパッケージは 1000 を超えました。 よって，受講者の幅も広いことですし，受講者各自にとってぴったりな統計解析の実用的な解説をするのはあきらめて， 各自が必要に応じて情報を探し，見つけたものを難なく活用できるようになること，を目標にしました。 ここに自分の求めている分析手法や作図法などの答えがあるとは期待しないで下さい。それは帰ってからのあなたの楽しい仕事です。 R の利用と R 言語 R の根幹は R 言語のインタプリタであり，ユーザはR言語を駆使することでRを操作します。 S
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です2009-09-05 Ｑ＆Ａ (初級者コース)/11 2009-09-04 R本リスト トップ頁へのコメント 2009-09-03 Ｑ＆Ａ (中級者コース) R史 ＲでＧＩＳ 2009-09-02 R と PostgreSQL RとPostGIS RecentDeleted 2009-09-01 Google's R Style Guide 2009-08-31 Rcmdrの機能 2009-08-28 GoogleEarthとR 2009-08-26 ishida spatstat(空間ポイント・パターン分析)パッケージ中のオブジェクト一覧 2009-08-24 RCurl で Web サービスをすいすい利用する方法 R で並列処理 2009-08-23 RExcel 2009-08-21
D. Hiebeler, Matlab / R Reference 1 MATLAB R / R Reference June 24, 2014 David Hiebeler Dept. of Mathematics and Statistics University of Maine Orono, ME 04469-5752 http://www.math.umaine.edu/~hiebeler I wrote the first version of this reference during Spring 2007, as I learned R while teaching my Modeling & Simulation course at the University of Maine. The course covers population and epidemiolog
R is a high-level programming language used primarily for statistical computing and graphics. The goal of the R Programming Style Guide is to make our R code easier to read, share, and verify. The rules below were designed in collaboration with the entire R user community at Google. Summary: R Style Rules File Names: end in .R Identifiers: variable.name, FunctionName, kConstantName Line Length: ma
パラメータの推定、でもその前に optimize関数について 補足 パラメータの推定 ベルヌーイ分布 定式化(尤度関数) 尤度関数の実装 尤度関数の最適化(パラメータ推定) 正規分布におけるパラメータ推定 まとめ パラメータの推定、でもその前に統計におけるパラメータの推定というのは大体最適化問題に帰着します。「なんとか関数を(最大|最小)にするようなパラーメータほにゃららを求めたい」とまあこんな感じで。というわけで、パラメータ推定は置いておいて、Rで最大化問題、最小化問題をどう解くかというところを最初にやってみようと思います。最適化問題は離散最適と連続のほうの最適に分けられますが、ここでは連続についての最適化問題について考えることにします。 optimize関数について Rにおける最適化をするための関数はoptim関数、optimize関数があります(他にもnlsなどありますが、とりあえず
昨日Gibbs Sampler Algorithmをやってみたわけだが、Rの中でfor文を書いていて必要となるサンプル数が多くなると非常につらくなってくることは目に見えている。しかも、MCMCでは初期値依存となる期間のサンプルを捨てないといけない。そういうわけでじゃんじゃんサンプルを作っても大丈夫なような速度が必要。 Rで速度を上げようと思ったらapplyファミリーを使うとかベクトル単位での処理をするetcが常套手段*1。が、今回は本質的にfor文が必要なケースである。 で、困るわけだがRにはC、C++、fortranを使って拡張する機能がある。詳しくはこの辺に載っている。そういうわけでCのポインタもアドレスも理解していないid:syou6162がRが好きすぎたためにCを書いてみたという感じの内容。 #include <R.h> #include <Rinternals.h> SEXP r
解説というほどの解説でもないんだけど、日本語リソースが非常に少ないので、ちょっとは役に立つかもしれないなと思って。 短かいですが、上のエントリのCの部分を中心に説明していこうかなと思います。 拡張するための3つ方法Writing R Extensionsをばーっと読んで僕が把握したことを書きつらねていこうかと思います。4章以降ですね。 Rのシステムと他言語のインターフェイスとなる関数には大きくわけで3つ(4つ?)あります。 .C(.Fortran) .Call .External の3つです。 Cの関数で書く 今回は自分が使った.Callのパターンについて書いてみようと思います。 R関数の実行を加速するためにCコードを使うことはしばしば非常に有効である。伝統的にはこれはRの.C関数を経由して行われる。このインタフェイスの一つの制限はRオブジェクトはC中で直接には処理できないことである。 と
ライジングサンに帰るまで6年かかった話 こんにちは。お久しぶりです。このブログの管理人のぴっちです。 ここ数年は年末年始のベストアルバム記事以外は開店休業状態の当ブログですが、そもそも開設当初から僕の周りの音楽馬鹿の方々に向けただけの記事を作るだけのブログだったので気にせずにやります。 今…
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですこの tips (集)では R コードの最適化のコツと、実際例を紹介したいと思い ます。もちろん何が最適かは(実行時間という絶対的基準があるものの)多分に 主観的要素が入る余地(実行環境にも依存するかもしれません)がありますが。 私見によれば、個別の問題に特有な工夫を別にしても、R で高速なコードを書 く比較的小数のコツがあるような気がします。 R はインタプリタ言語ですから、C 等に比べれば実行速度は原理的に格段に 遅くなります。しかし、実は R にはそうした欠点を補うための工夫がなされ ています。例えば (1) 時間のかかる計算を内部的に C や FORTRAN サブルーチンを呼び出して 高速化する(数値計算関係の関数のほとんどが該当します)、 (2) 関数のベクトル化。R の関数のほ
setClass("shape", representation(x="numeric", y="numeric"), prototype(x=0, y=0) ) # accessors for x & y setGeneric("getX", function(this) standardGeneric("getX")) setMethod("getX", "shape", function(this) { this@x } ) setGeneric("getY", function(this) standardGeneric("getY")) setMethod("getY", "shape", function(this) { this@y } ) setGeneric("setX<-", function(this, value) standardGeneric("setX<-")
R の S4 クラス、メソッド入門 R ユーザー会資料 (2005.12.10) 間瀬茂 以下では、R のクラスとメソッドについて簡単に説明する。R のクラスとメソッドの実装方式には S3 (S 言語第3版) 方式と、S4 (S 言語第4版) 方式が現在併用されているが、順次 S4 方式に統一されて行くと思われる。S4 クラス・メソッドは本格的なオブジェクト指向機構を実現している。R の基本パッケージ stats4 は S4 クラス・メソッドを操作する統計関数からなる。 クラス(class)とはある構造を持つデータの集まり、メソッド(method)とはクラスに対してある処理を行う関数である。R の統計関数は多く総称的(generic)であり、個別のクラスに対して実際に適当な処理を行うメソッド関数グループが多数存在する。総称的関数は、引数のクラスの素性に応じて適当なメソッド関数を選択適用
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