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ill-identified diary

所属組織の業務や見解とは一切無関係なアフィリエイト付きメモ帳。所属とは関係ないけどここを見て所属先にも興味を持っていただけると喜びます。

[R] ふだんと少し違うソローモデル

概要 普段とは趣向を変えて, R でソローモデルのシミュレーションをする. そのままだとつまらないので, ソローモデルの人口成長の前提条件をロジスティック法則としてみる. 分量はPDF換算で 6 ページ. ロジスティック法則についてソローモデルや, 他の多くの…

時系列編の続き: サンプルサイズが小さいときの情報量基準

概要前回の[[R] 回帰分析で適切な方法を使わないとどうなるか (時系列編) - ill-identified diary]で, 「時系列分析の場合は線型過程のラグ項の次数が分からないことが普通ではないか (なので実用性に欠ける用例でないか)」という指摘をいただいたので, 過去…

[R] 回帰分析で適切な方法を使わないとどうなるか (時系列編)

概要 前回 大数の法則の視覚化から理想の推定量を考える - ill-identified diary の最後に上げた具体例の, 時系列分析の場合についても, 推定量の違いから生じる結果を視覚化してみた. 時系列はあまり詳しくないので操作変数編より内容が薄い. 安定な自己回…

[R] 回帰分析で適切な方法を使わないとどうなるか (操作変数編)

概要 大数の法則を視覚化した前回 大数の法則の視覚化から理想の推定量を考える - ill-identified diary の最後に挙げた具体例の, 操作変数の場合についても, 推定量の違いから生じる結果を視覚化してみた. 通常最小二乗法と操作変数法 (2段階最小二乗法) だ…

大数の法則の視覚化から理想の推定量を考える

概要 シミュレーションで「大数の法則」を視覚的に表しながら説明してみる. 推定量の「一致性」「不偏性」「有効性 (効率性)」とはなんなのかも説明 異なる性質を持つ推定量が大数の法則のもとでどういう違いが出るのかを視覚的に表す. というか中心極限定理…

[Twitter] [R] ツイッター選挙分析 (黎明篇)

概要 以前 紹介した streamR を利用して, 選挙前11日分のツイートを取得していた. しかし活用方法が分からないので簡単な集計結果のみ公開 ggplot2, dplyr などを使ってグラフにまとめる例を示す streamR でツイートを集める 1時間単位でツイートを収集し, t…

[GIS] [R] 日本国内の鉄道網を可視化してみる (後編)

画像は60年代の東京都心の路線 (変わってない) 前回までのあらすじ 国交省の国土数値情報データベースからダウンロードした国内の過去存在した鉄道のデータを R で読み込み, 任意の時期の鉄道を表示する方法を紹介した. しかし, R では静止画像で表示するこ…

[GIS] [R] 日本国内の鉄道網を可視化してみる

今回やること 国土交通省の国土数値情報ダウンロードサービスから鉄道の時系列データをダウンロードし, 国内の鉄道路線網がどう変わっていったかを, R を用いた処理方法を解説しつつ, 可視化してみる. 今回も R を使ってグラフを作成する. 以前の[R] Rで学ぶ…

[R] Rで学ぶ都知事選のデータ可視化【地理データ編】

注記 2014/11/8 シェイプファイルの利用元を ESRI から国土数値情報に変更し, 若干修正 概要 maptools パッケージを使ってGISデータをRに取り込み, 操作する方法を紹介する 意地でも ggplot2 パッケージをつかってGISデータからコロプレス地図 (塗り分け地図…

[R] 都知事選挙を題材に学ぶ ggplot2 の作例

概要 前回 (ggplot2 で積み上げ折れ線グラフ(エリアプロット)を作成する方法) に引き続き, ggpplot の作例を紹介する. 前回は時系列データから積み上げ折れ線グラフを作成したのに対し, 今回は2014年2月9日に行われた東京都知事選挙の結果という横断面デー…

ggplot2 で積み上げ折れ線グラフ(エリアプロット)を作成する方法

概要 時系列データセットを加工し, ggplot2 で作図する場合を例に, 以下のことに言及する. ggplot2で複数の系列の折れ線を1つのグラフに表示する方法 さらにそれを積み上げグラフ(エリアプロット)に変形する方法 デザインを洗練する方法 -- 色系統の変更 -…