Rでデータ解析と可視化 Rでデータの選択 ーsubset関数, filter関数などー
Rを用いてデータの選択を行う方法について紹介します。irisデータセットを例に挙げ、列や行を指定してデータを選択する方法や、特定の条件を満たすデータを選択する方法について解説します。
Rでデータ解析と可視化
Rでデータ解析と可視化 
Rでデータ解析と可視化 Rで欠損処理① ーna.omit, is.na, na.rm, 欠損値含むダミーデータ作成、リストワイズ除去法、平均値代入法ー
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」を含むことがあります。データに欠損値があると、データの解析やモデリングが適切に行えないことも多く、データの前処理が必要になります。この記事では、Rでの欠損値の処理方法につい...
Rでデータ解析と可視化 Rでメタアナリシス① ー効果量, リスク比, 効果モデルの選択, metaforー
メタアナリシスは、論文などで報告された同じテーマに関する複数の研究結果を統合する統計学的手法です。重要なデータを多く組み合わせて議論することから、質の高いエビデンスレベルであるとされています。臨床試験（治療の有効性や安全性など）結果、例えば...
Rでデータ解析と可視化 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UpSetRパッケージについては、集合の違いを表すベン図...
Rでデータ解析と可視化 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. ベン図用ダミーデータ作成（遺...
Rでデータ解析と可視化 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. funkyheatmap...
Rでデータ解析と可視化 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,clusplot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、サンプルをグループに分けることです。クラスター分析は教師なし学習であり、サンプルに対してあらかじめ定義されたラベルやカテゴリがなくても、サンプルをグループ分けすること...
Rでデータ解析と可視化 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、アカウ...
Rでデータ解析と可視化 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。■目次 1. はじめに 画像のサイズと解...
Rでデータ解析と可視化 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。例えば、ワインの成分情報から、クラスタ...