アールメカブ

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#author("2019-07-17T09:02:35+09:00","","")
[[R_old_tips]]


*[[R_Primitive]] [#g06ad483]
*[[R_iconv]] [#kec274b2]
*[[R_reshape]] [#f1822858]
*[[Rで正規表現]] [#ob85428d]
*[[R文字コード変換>hidden_R文字コード変換]] [#x231b799]
*[[平方和の違い]] [#h2e02272]
*[[R_order]] [#q2c86194]
*[[R_Mixed-Effects_model]] [#d0e0a165]
*[[readRegistry]] [#pe530a40]
*[[sapplyの使い方>R_sapply]] [#h3c44726]
*[[Rのスコープと環境R_scope_environment>R_scope_environment]] [#vf4054b2]
*[[チルダ演算子 R_tilde>R_tilde]] [#afbfd7ef]
*[[Rによる潜在意味インデキシング R_lsa>R_lsa]] [#s6dfa548]
*[[R_cosine距離]] [#xdd25b11]
*[[トレリス・グラフィックスパラメータの取得R_trellis.par.get>R_trellis.par.get]] [#uddf220c]
*[[R_Lattice]] [#o31eb13f]
*[[Power PC 版 Mac 用パッケージ R_PowerPC>R_PowerPC]] [#nbb13b14]
*[[二度を超えるセーブバージョンの使用廃止予定です]] [#w50fafd8]
*[[パッケージの作成 Rpackage_build>Rpackage_build]] [#y10ceeb5]
* R-2.8.1のインストール [#v6e348eb]

パッケージのインストールのたびに tcl のウィジェットが起動するのはうっとうしいので，次のようにコンパイルした．
 ./configure --without-tcltk

*[[多重ロジットモデルの結果の解釈方法>R_multinom]] [#ace4713c]
*[[サンプルを二つに分ける方法>R_sample]] [#ge4ebd70]
//-[[水準の再構成 R_reFactor>R_reFactor]]
* 作業中にパッケージを取り外すには [#h92fa333]
 detach(package:MASS)
*[[正規分布とT分布の比較の話で>R_dnorm_dt]] [#fe09f7a3]
*[[ローケルの確認>R_locale]] [#m5af2065]
*[[R_GGobi]] [#qcde4898]
* [[R_ファイル処理]] [#a365fddb]
* [[Rで漢字を読み方順に並べる RdeKanjiSort>RdeKanjiSort]] [#m4692739]
* [[R_rownamesとrow.names関数]] [#hbfc49ef]
* [[R_source関数]] [#m0f3a98b]
* [[eval()関数とparse()関数>R_文字を要素とするベクトルを結合する]] [#r5772974]
* [[R_文字を要素とするベクトルを結合する]] [#e652b100]
* パッケージを引用したい時 [#e65bc5b7]
 citation("hoge")
* [[RjpWikiのRでグラフ理論:http://www.okada.jp.org/RWiki/?R%20%A4%C7%A5%B0%A5%E9%A5%D5%CD%FD%CF%C0]] [#of6de527]
* [[横（列）に変数を取った横型データを縦型データフレームに変換>R_stack]] [#l3ecff99]
* 効果を表す母数を識別するための制約 [#oc48ac4d]
については：松田 紀之 著『質的情報の多変量解析』 の[[効果項の推定:http://www.sci.kagoshima-u.ac.jp/%7Eebsa/matsuda01/pdf/ch03-02.pdf]]や
[[効果ベクトルβ, デザイン行列 X の構成:http://www.sci.kagoshima-u.ac.jp/%7Eebsa/matsuda01/pdf/chAB.pdf]]，あるいは[[ここの資料:http://www.e.u-tokyo.ac.jp/~kunitomo/Hsiao3J.pdf]]33ページをみるように．
* [[R_winBUGS_structure]] [#t624b611]
* [[資料:RでBayesの基礎 jags>R_Bayes_jags]] [#b1bc2df7]
* [[資料:RでBayesの基礎 ポアソン回帰>Bayes_Poisson]] [#b55edb5b]
* [[長さが100のベクトル生成]] [#l7fcf0dc]
* [[xaxt_yaxt_パラメータと正規分布の図]] [#dd40a14c]
* [[RCaBoCha_make]] の作成 [#je3a1b3b]
* [[C++ソース内でベクトルの欠損値を見つけ出す方法>CPP_VECTOR_NA_FIND]] [#q0fefe7b]
* 因子と水準 [#bc98e676]
* [[水準の再構成>R_reFactor]] [#f00edf25]
* [[R_カテゴリを融合する]] [#g0dc29e0]
* [[R_データのカテゴリ化]] [#q0fd6091]
* [[R_ファクターの削減]] [#p7d5c28d]
* [[水準の順序化>hidden_R_ordered]] [#i93fc29f]
* [[同じカテゴリには同じ色を使いたい>R_Tips0]] [#a645a358]
* [[R_Alphabet]] [#f92ea306]
* [[R_Tcl/TK]] [#a56a8d26]
* [[R_Cut関数の使い方]] [#c2fffdfe]
* [[C++のソース側で文書行列の作成まで行ってしまう>hidden_DocTermMatrix]] [#g579e551]
* [[C++のソースからRにMatrixを返す>hidden_R_Matrix]] [#k81c979d]
* [[R_CMD_check]] [#q90ccaec]
* [[R-2.7.0 で日本語を含んだ文字をプロット]] [#l20cb4cf]
* 関数の表示のさせ方．忘れてた． [#r1816b32]
 > methods(biplot) # で確認して
 > getS3method("biplot", "default") 任意のメソッドを表示
* [[R_列名が異なる二つのデータフレームを一つに統合]] [#g334ee6d]
* [[バイプロット R_biplot]] [#t73a8cc9]
* R_名前付きベクトルから名前を取る:  as.vector() を使えば良い [#gb5e3ef3]
* [[R_文書ターム行列作成]] [#obcc4160]
* [[R_Cソースでデータフレームを生成>hidden_R_Cソースでデータフレームを生成]] [#k60a2256]
* [[R_Cソースで文字ベクトルを生成]] [#xa3fc59a]
* [[Rパッケージ作成>hidden_R_Packages]] [#q360c7ee]
* [[順序制約のあるカテゴリカルデータの扱い>hidden_R_ordered]]については[[粕谷先生:http://kasuya.ecology1.org/stats/orderr1.html]]や[[三中先生:http://qdai.way-nifty.com/qjes/2008/01/index.html]]のサイトに説明がある [#j2206c33]
* [[Rでベクトルの要素を別の集合の要素と比較する]] [#k5de403b]
* Rで対応分析を実行する簡単な例 &ref{corresp2.R}; [#d51cdfe4]
* [[R_ftable関数の出力からラベルを取り出す]] [#u11e7553]
//-[[同じカテゴリには同じ色を使いたい>R_Tips0]]
* [[R_二値の集計]] [#t12c6ab3]
//-[[R_ファクターの削減]]
//-[[R_データのカテゴリ化]]
* [[R_font.size]] [#x9477bf0]
* [[R_ftableの属性]] [#rd51bd5a]
//-[[R_カテゴリを融合する]]
* [[R_列名で列を削除する]] [#o6412e6f]
* [[Rでパッケージ作成>hidden_R_Packages]] [#p352a0a3]
* [[Rでリスト処理]] [#d2f3a5f0]
* [[小技>#lce6a8c4]] [#b683eb1c]
*[[日本語形態素解析，和布蕪とのインターフェイス>hidden_RへCから名前付きベクトルを要素とするリストを返す]] [#x116e022]
* [[RへCからリスト]] [#n39cac67]
* [[RへCから文字列]] [#c373b13a]
* [[Rと和布蕪>hidden_Rと和布蕪]] [#la00554f]
* [[dim()関数が必要となる場面>R_dim]] [#s2f848e6]
* [[RでBayes]] [#s4f712d8]
* [[Rでstring_Kernel]] [#sa5eacbd]
* [[R_lsaで日本語]] [#j8a36a4c]
* [[R_tokenizer]] [#he1f4b71]
* [[Rでコンコーダンサー>R_concordancer]] [#je433437]
* sprintf関数 [#lab6a7ae]
は，ループ内ではさらに cat しないと出力しない模様
*[[Rの正規表現]] [#nff8d94e]
*[[R_tmパッケージの使い方]] [#u2c45e2a]
*[[R_Plot_Marginの処理]] [#b75337fd]
*[[R_Sweave]] [#t8d90bed]
*[[R_対数線形モデル]] [#z5383be0]
*[[R_片側検定]] [#a2ffd7cd]
*[[R_複数のページに渡るグラフィックス]] [#j65fd819]
*[[語彙の成長曲線を描く lnre() 関数>R_lnre]] [#f586ad08]
*[[R_lines]] [#tab08277]
*[[R_頻度区間調整]] [#pa0a9fad]
*[[調整済みRが大きくとも残差からモデルが否定される例>R_Adj.r.squared]] [#k19de4a1]
*[[R_回帰分析とbreakpoint]] [#lca805e9]
*[[R_Designパッケージ]] [#j1674f47]
*[[R_SupportVectorMachines]] [#acb3b6aa]
*[[ベクトルのリサイクル R_VectorRecyle>R_VectorRecyle]] [#i4679a40]
*[[R_ClassificationAndRegressionTrees]] [#jb175a27]
*[[R_Divisive_Clustering_diana関数とnj関数]] [#ua8b662d]
*[[R_Baayen]] [#dcb416b9]
*[[R_prcomp_proportion]] [#o31653fe]
*[[R_2変量正規分布]] [#t5bdc404]
*[[R_コントラスト]] [#wcaeda46]
*[[R_4次元配列]] [#t3b38c9a]
*[[R_二元配置モデルでの summary.lm のパラメータの意味]] [#o9025afe]
*[[hidden_R_ESS]] [#cf673e04]
* [[Macでのコンパイルオプション>hidden_MacMake]] [#a581daea]


* 小技 [#lce6a8c4]
* 時間の取得 [#c11a49a6]
 substring(Sys.time(),0,10)
* 列に NA があるかをチェック [#zd334f06]
 x <- c(1,3,NA,5,NA)
 any(is.na(x))
 which(is.na(x))
 x[which(is.na(x))]

 any(is.na(data$x))
 data$x[which(is.na(data$x))] # それはどこ
 # こんな風に書いてみても良いかな
 ifelse(any(is.na( data$x )), which(is.na( data$x )), "not found")

* 正規化された行列からの距離行列の作成 [#j38b4f4c]
  sqrt(2 * (1 -   X %*% t(X) ) ) # 『Rで学ぶクラスタ解析』p.75より
* anticonservative [#k1408e94]
p-value が小さすぎと．．． Baayen p.248