RでプレゼンテーションRで欠損値の処理 ーna.omit, is.na, na.rm, 欠損値含むダミーデータ作成ー
データ解析を行うデータを確認すると、データの抜け、いわゆる「欠損値」があることがあります。 欠損値があると、データの解析やモデリングが適切に行えない可能性があります。 この記事では、Rでの欠損値の処理方法について解説します。 ■目次 ...
Rでプレゼンテーション
Rでプレゼンテーション
RでプレゼンテーションRでメタアナリシス ー統合的なデータ解析, meta, metafor, 臨床試験などー
メタアナリシスは、複数の関連研究からデータを統合し、効果量を定量的に評価する統計手法です。 臨床試験でよく使用されますが、例えば特定治療法の効果を各試験ごとに検討し、結果を統合することで治療法の総合的な効果を把握します。 ひとつの試験か...
RでプレゼンテーションRでアップセット図（UpSet図） ーUpSetR, 集合の関係性を示す, サンプル数が多い場合におススメー
今回は、アップセット図（UpSet図）についてRのコード例を紹介したいと思います。 アップセット図（UpSet図）とは？ ベン図とは違うアプローチで、集合の関係性を視覚的に示す図です。 RのUpSe...
RでプレゼンテーションRでベン図 ーggVennDiagram, venn, 最大7サンプル表示可能にー
ベン図は、集合論や統計学で広く使用され、重なりや包含関係を視覚的に理解するのに役立ちます。 異なるグループの要素の交わりや固有の特性を把握し、データの関連性を把握するのにとても便利です。 ■目次 1. ベン図とは 2. ベン図用ダミ...
RでプレゼンテーションRで変数ごとに表示をカスタマイズできるヒートマップ ー革新的な可視化, funkyheatmapー
データ分析では、得られた結果を明確に示す可視化がとても重要です。 以前、相関行列のヒートマップについて解説をしました。 今回は、多彩なカスタマイズが可能な「funkyheatmap」パッケージを紹介します。 ■目次 1...
RでプレゼンテーションRでクラスター分析② ー非階層クラスター分析, k平均法, kmeansー
クラスター分析の主な目的は、サンプルのデータの類似性やパターンに基づいて、サンプルをクラスター化することです。 クラスター分析は教師なし学習であり、サンプルに対して事前に定義されたラベルやカテゴリがなくても、サンプルのクラスター化を行うこ...
RでプレゼンテーションGoogle Colaboratory上でのRの作業方法＋Google Driveのデータの保存・読み込み方法
Google Colaboratoryは、web上で PythonだけでなくRの作業ができます。専用の環境構築も不要という点、無料という点、でも、初心者も使用しやすいツールになっています。 ただし、Googleアカウントは必要ですので、ア...
RでプレゼンテーションRで作図を高解像度に保存する方法について ーpng(), ggsave() などー
Rで作図したものを、論文や著書で使用するため、高解像度で保存する方法は？ Rは、データの視覚化にとても便利なツールです。データの詳細な分析や学術論文の掲載時には、作った図を高解像度で保存したいですよね。 ...
RでプレゼンテーションRでクラスター分析① ー階層クラスター分析, hclust, dist, シルエット分析, silhouetteー
多くの製品があって、どの製品とどの製品が似ているのか、似ていないのか？などを調べるにはどうすればよいでしょう？ 似ているもの同士を集めたり、似ていないものと区別するには、クラスター分析が大変役に立ちます。 ...
RでプレゼンテーションRで生存時間解析 ーカプラン・マイヤー曲線,survfit関数と、ログランク検定,survdiff関数ー
臨床現場で白血病患者の治療をしない群（コントロール群）と治療群の生存時間のデータを取得している。 取得データから、各群の白血病患者の生存時間を予測したい。 また、コントロール群と治療群の2群のデータがあり、それらの2群の比較も合わせて行...