R Advent Calenderの18日目の記事です 「お手持ちのデータからネットワークを作成をしてみよう」というテーマです。 Rを使ったネットワークの解析（次数や媒介中心性、コミュニティ検出etc...）のやり方については様々な方が本やブログにまとめてらっしゃいます。ところが、いざ手持ちのデータをネットワーク解析しようとしても、ネットワークの形式に変換する方法が分からず、手が付けられていないという方も多いのではないでしょうか？ そういう人の手助けになるような記事を目指しました。 解析方法についてはこういうとこ見てください。 R+igraph問題「友好関係ネットワークから派閥を検出」 @kztakemoto さんによる解説記事 #R #igraph #sna - CodeIQ Blog ネットワーク分析をもうちょっと勉強 - でたぁっ 感動と失敗の備忘録 ネットワークの基本的な知識はこの
ホーム | 統計 Top | Rにおける作図時のフォント設定を極める Rのコンソールで使用するフォントは、Windowsであればメニューの「編集」「GUIプリファレンス...」から、MacOSでは環境設定の「エディタ」から設定できる。じゃあグラフを描く（描画デバイスを使用する）とき、そこで使うフォントを自由に指定したかったらどうする？今回はRのグラフィック関連パラメータから、フォントに関する項目を抜き出して説明する。極めれば君もナウなヤングにバカウケだ。 なお古典的なフォント管理方法に加え、extrafont による近代的なワークフローについても 2020 年に加筆した。幾分 ggplot2 などの知識を要するが、par よりも体系的な操作が可能で環境依存性も低いので、積極的な移行をおすすめする。 目次 par(font): 太字・イタリック等の書体を指定する par(family): 作
This is a comprehensive tutorial on network visualization with R. It covers data input and formats, visualization basics, parameters and layouts for one-mode and bipartite graphs; dealing with multiplex links, interactive and animated visualization for longitudinal networks; and visualizing networks on geographic maps. To follow the tutorial, download the code and data below and use R and RStudio.
Here is a Shiny app Shiny apps are easy to write. Let users interact with your data and your analysis, all with R or Python: R Python library(shiny) library(bslib) library(dplyr) library(ggplot2) library(ggExtra) penguins_csv <- "https://raw.githubusercontent.com/jcheng5/simplepenguins.R/main/penguins.csv" df <- readr::read_csv(penguins_csv) # Find subset of columns that are suitable for scatter p
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
Reviews of the Conference http://www.information-management.com/blogs/useR-R-big-data-visualization-analytics-att-google-10022668-1.html Contact Stephania McNeal-Goddard Assistant to the Chair stephania.mcneal-goddard@vanderbilt.edu Phone: 615.322.2768 Fax: 615.343.4924 Vanderbilt University School of Medicine Department of Biostatistics S-2323 Medical Center North Nashville, TN 37232-2158 Program
Or…How to push oneself down the rabbit hole of environments, namespaces, exports, imports, frames, enclosures, parents, and function evaluation. MotivationThere are a few reasons to bother reading this post: Rabbit hole avoidance You have avoided the above mentioned topics thus far, but now it’s time to dive in. Unfortunately you speak English, unlike the R help manuals which speak “Hairy C” (imag
No Starch Press sent me a copy of The Art of R Programming last Fall and I wrote a review of it here. Then a couple weeks ago, Manning sent me a copy of R in Action (ISBN 1935182390). Here I’ll give a quick comparison of the two books, then focus specifically on R in Action. Comparing R books Norman Matloff, author of The Art of R Programming, is a statistician-turned-computer scientist. As the ti
slides from my R tutorial on Twitter text mining #rstats July 4, 2011 — Jeffrey Breen Update: An expanded version of this tutorial will appear in the new Elsevier book Practical Text Mining and Statistical Analysis for Non-structured Text Data Applications by Gary Miner et. al which is now available for pre-order from Amazon. In conjunction with the book, I have cleaned up the tutorial code and pu
R-bloggers R news and tutorials contributed by hundreds of R bloggers Publishing is an integral part of the data analysis process. Whether it’s in the form of code, reports or technical documentation, at some point artifacts need to be shared. More often than not, such artifacts are confidential and their access n... You can read the original post in its original format on Rtask website by ThinkR
Incanter is a Clojure-based, R-like platform for statistical computing and graphics. Incanter can be used as a standalone, interactive data analysis environment or embedded within other analytics systems as a modular suite of libraries. Features Charting & visualization functions Mathematical functions Statistical functions Matrix & linear algebra functions Data manipulation functions Interactive,
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Amazon.com: R Cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics (O'reilly Cookbooks): Teetor, Paul: Books
Amazon.com: The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design: Matloff, Norman: Books
