Rをつかう単純な計算のための備忘録

　Ｒを使い始めた頃に参照していたものの1つは『データ解析環境「Ｒ」』（工学社発行）という本であった。著者は、舟尾暢男・高浪洋平の２氏。本に書き込みをしながら読んだ。有意義な本であった。 　まず、その本に書き込んだメモを見ながら、Ｒの使い方を復習してみようと思う。そうすることで、しばらく使わないでいたあとにまごつかないようにすることができるだろう。 　別の本(注)も、昔真剣に取り組んだことがある。その本の巻末に「補遺　RとS-PLUSの備忘録」というものがあり、これも復習してみ

『データサイエンスのための統計学入門』（オライリー・ジャパン）の翻訳の誤り

　『データサイエンスのための統計学入門 第2版』は、副題が「予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とR/Pythonプログラミング」となっている。原著が「Practical Statistics for Data Scientists」であることからもわかるように、内容が、データを扱うサイエンティストにとってたいへんに実用的なものであり、統計分析の有用な手引き書になっている。しかし、よく読んでみると、意味の通らないところなどが各所に見られる。 「作業割り当ての判断」とコ

『データサイエンスのための統計学入門』と「say」

　「カイ二乗検定：リサンプリング方式」の項目を読んでみた。 　訳書129ページに、リサンプリングのアルゴリズムの説明(注1)の中で、1から3までのステップがあり、4番目に「２から３のステップを1,000回繰り返す」とある。なぜ1,000回なのかと疑問に思った。その回数にどのような意味があるのかと思って英文を確認してみると、「say」という単語が省略されて訳されてることがわかった。 　「２から３のステップを、たとえば、1,000回繰り返す」ということであった。 　訳書の次の

「教師なし学習」と予測、主成分分析

『データサイエンスのための統計学入門』（オライリー・ジャパン）の第3章「教師なし学習」を参照して、まず「主成分分析」について復習しようと思う。 ２変数の例 　「簡単な例」として、元の変数が２つの場合が取りあげられている。１番目の変数は、シェブロン社(CVX)の株価収益(注1)であり、２番目は、エクソンモービル社(XOM)の株価収益である。本に従って、princomp関数を使ってみる。 # A simple exampleoil_px <- sp500_px[, c('C

新型コロナ死亡者数のグラフ

データの出所: https://covid19.mhlw.go.jp/public/opendata/deaths_cumulative_daily.csv library(readr)death_total <- read_csv("https://covid19.mhlw.go.jp/public/opendata/deaths_cumulative_daily.csv")dat <- death_total[,c(1,2)]colnames(dat)[2] <- "

第８波はまだ終わっていない。