Publications by 東京国際大学 データサイエンス教育研究所 竹田 恒
Pythonのセットアップ
このR markdownファイルは，ここ（竹田研究室）にあります。 ダウンロードしてknitしてください。 Rのreticulateパッケージを利用するとR MarkdownでPythonを利用できます。 Pythonのセットアップ方法は次のとおり。 1 Python本体のインストール 次のURLの「Downloads」から，P...
1098 sym Python (8058 sym/9 pcs) 2 img
回帰分析（単回帰）
データ x <- 1:30 n <- length(x) b0 <- 20 b1 <- 1.2 set.seed(2) e <- rnorm(n, mean = 0, sd = 5) y <- b0 + b1 * x + e ybar <- mean(y) # Test data #x <- c(1, 2, 3, 4, 5) #y <- c(2, 2, 4, 3, 5) d <- data.frame(x, y) # カラーパレット COL <- c(rgb(255, 0, 0, 255, max = 255), # 赤 rgb( 0, 0, 255, 255, max = 255), # 青 ...
1485 sym R (3534 sym/30 pcs) 4 img 1 tbl
シグマ・和の公式
\(\sum\)（シグマ） \[\sum_{n=1}^9 n^2\] R f <- function(n) n^2 sum(f(1:9)) ## [1] 285 Python def f(n): return n**2 def sigma(fr, to): s = 0; for i in range(fr, to + 1): s += f(i) return(s) sigma(1, 9) ## 285 和の公式 和の公式を使うと直接的に合計値を計算するので逐次加算より大変効�...
401 sym R (1285 sym/33 pcs) 1 img
ヒストグラム
二つの乱数データのヒストグラムを作成する。 なお，複数の分布を同一画面に表示させるとヒストグラムは見づらいので， 箱ひげ図（boxplot）の利用を検討すること。 1 データ set.seed(2) # 乱数シード（ソースコード実行時に毎回同じ乱数になる） u <- rnorm(n =...
359 sym R (1808 sym/10 pcs) 6 img
Final Project
Загружаем библиотеки и данные: library('tseries') library(readxl) library("vars") library('TSA') library(lmtest) library("portes") library('urca') library('forecast') library("portes") library(dplyr) library("strucchange") library("vars") data= read_excel("data_LAI.xlsx") В нашем датасете всё объеди...
2688 sym R (101978 sym/568 pcs) 123 img
非階層的クラスタリング
1 データ アヤメ（iris）の３品種（ Setosa， Versicolor， Virginica ）の萼（がく）と花弁それぞの長さと幅のデータ 変数 内容 Sepal.Length 萼片（がくへん）の長さ（cm） Sepal.Width 萼片（がくへん）の幅（cm） Petal.Length 花弁の長さ（cm） Petal.Width 花弁の幅（cm） 萼片...
324 sym R (1100 sym/6 pcs) 3 img 1 tbl
階層的クラスタリング
1 データ アヤメ（iris）の３品種（ Setosa， Versicolor， Virginica ）の萼（がく）と花弁それぞの長さと幅のデータ 変数 内容 Sepal.Length 萼片（がくへん）の長さ（cm） Sepal.Width 萼片（がくへん）の幅（cm） Petal.Length 花弁の長さ（cm） Petal.Width 花弁の幅（cm） 萼片...
1121 sym R (2924 sym/20 pcs) 9 img 3 tbl
サポートベクターマシーン（回帰）
1 データ 約500の町の心臓病患者の人口割合（％）と喫煙割合（％），自転車通勤割合（％）について調べたデータ 出典：Scribbr,‘Multiple Linear Regression | A Quick Guide (Examples)’ d <- read.csv('https://stats.dip.jp/01_ds/data/heart.data.csv')[, -1] library(kableExtra) kable(d)%>%kable_classic('st...
388 sym R (2849 sym/8 pcs) 1 img 2 tbl
サポートベクターマシーン（分類）
1 データ library(MASS) n <- 100 c <- vector('list', 7) c[[1]] <- mvrnorm(n, mu = c( 0, 0), Sigma = rbind(c(2.0, 0.0), c( 0.0, 2.0))) c[[2]] <- mvrnorm(n, mu = c( 0, 10), Sigma = rbind(c(2.0, -0.8), c(-0.8, 2.0))) c[[3]] <- mvrnorm(n, mu = c(10, 0), Sigma = rbind(c(2.0, -0.8), c(-0.8, 2.0))) c[[4]] <- mvrnorm(n, mu = c(-5, -5), Sigma = rbind(c...
450 sym R (5736 sym/14 pcs) 5 img
サポートベクターマシーン（分類）
1 データ library(MASS) n <- 100 c <- vector('list', 7) c[[1]] <- mvrnorm(n, mu = c( 0, 0), Sigma = rbind(c(2.0, 0.0), c( 0.0, 2.0))) c[[2]] <- mvrnorm(n, mu = c( 0, 10), Sigma = rbind(c(2.0, -0.8), c(-0.8, 2.0))) c[[3]] <- mvrnorm(n, mu = c(10, 0), Sigma = rbind(c(2.0, -0.8), c(-0.8, 2.0))) c[[4]] <- mvrnorm(n, mu = c(-5, -5), Sigma = rbind(c...
338 sym R (5336 sym/13 pcs) 5 img