突然ですが、political という語の直後に生起する全ての語の中で、最も頻度の高い語は何でしょうか。なお、この調査に用いるコーパスは、BNCweb（全体）とします。 その答えを知るために、まずは、BNCweb のサイトにアクセスし、検索ボックスに political と入力してから、Start Query のボタンを押しましょう（その他の設定はデフォルトのまま）。 http://bncweb.lancs.ac.uk/ 上記の検索を行うと、political という語は、BNC 全体の中の1759テキストで使われており、その頻度が合計で30098回であることが分かります。そして、political のコロケーションを調べるには、New Query ∨ と表示されているメニューから Collocations... を選択し、右隣の Go! というボタンを押します。すると、BNC Collo
ワイブル回帰 ワイブル分布を仮定して、形状パラメータ共通、尺度パラメータを説明変数で変わるモデル \begin{align*} F(t|x) = 1 - \exp\left( - \left( \frac{t}{\eta(x)} \right)^m \right) \\ \eta(x) = \exp(\beta * x) \end{align*} ワイブル回帰のサンプルデータ set.seed(0) n <- 1000 # 台数 m <- 2 # 形状パラメータ beta <- -1 # 係数 beta0 <- 10 # 切片 x <- rnorm(n) data.df <- data.frame(tt = rweibull(n, shape = m, scale=exp(beta * x + beta0)), x = x, status=rep(1,n)) > library(eha)
はじめに この記事はR Advent Calendar 2014の2日目の記事です。Rの話というより、Japan.Rに向けた前フリで、「登壇者の1人であるアリさん(@AriLamstein)は何者で、何がどうしてJapa.Rに参加されたのか？」というお話です。R Advent Calendar 2014に参加していてJapan.Rにまだ参加登録していない良い子の皆は、ここから先は読まなくていいから、とりあえずJapan.Rに参加登録しておくといいと思うんだ。 前フリ〜DTの価値はアリさんだけにアリはしない〜 Japan.Rのタイムテーブル 13:00〜13:30 受付 13:30〜13:45 オープニングトーク @gepuro, @0kayu 13:45〜14:15 choroplethrパッケージでコロプレスマップを簡単作成 @AriLamstein 14:15〜14:45 データサイエ
竹澤正哲（北海道大学）－なぜいまGLMMか 資料：動画 久保拓弥（北海道大学）－GLMMの紹介 資料：動画 清水裕士（広島大学）－社会心理とGLMMの関係 資料：動画 質疑応答 動画 一般化線形混合モデル（Generalized Linear Mixed Model; GLMM ）とは「変量効果を含む非正規なデータを分析するツール」である。あまり耳にしたことがない方も多いかもしれない。だがこの10年ほどの間に、心理学の外の領域で深く静かに浸透し、着実に影響力を広げつつある。動物行動学や生態学では、大学院の統計授業で最初に教える大学も増えつつある。第2回春の方法論セミナーでは、GLMMが切り開く新たな世界を紹介する。 だがなぜいまGLMMなのか？ いくつもの理由があるが、ここでは３つだけ紹介したい。 1. 社会心理学者が使う多くの統計ツールはGLMMによって置き換えられる 我々は、説明変数と
R Advent Calendar2014＠Qiitaの２日目です。 Javaに依存したくない方、いると思います。 こちらにあるようにこれまでxlsxファイルを扱おうと思うと、多くのパッケージではJavaを必要としていました。 そんな事態を解決すべく開発されたのがopenxlsxパッケージです。 コード例 以下は入出力の例です。 # ブックから直接データフレームとして読み込みたい場合 read.xlsx("iris.xlsx", sheet=1) readWorkbook("iris.xlsx",sheet=1) # 仮想ブックとして読み込みたい場合 loadWorkbook("iris.xlsx") # 出力 # 作成した仮想ブックを出力したい場合 saveWorkbook(wb, file = "iris.xlsx", overwrite = TRUE) # 仮想ブックを作成せずデータ
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