Rの情報 - 1257014699 - したらば掲示板

1：白書さん：2009/11/01(日) 03:44:59 HOST:wcache1.waseda.ac.jp: read.table reads data into a data frame
attach makes names of column variables available
ts produces a time series object
aggregate creates an aggregated series
ts.plot produces a time plot for one or more series
window extracts a subset of a time series
time extracts the time from a time series object
ts.intersect creates the intersection of one or more time series
cycle returns the season for each value in a series
decompose decomposes a series into the components
trend, seasonal effect, and residual
stl decomposes a series using loess smoothing
summary summarises an R object
2：白書さん：2009/11/12(木) 03:50:48 HOST:wcache2.waseda.ac.jp: rand
目的

一様分布の乱数、一様分布の乱数配列

表示

*

Y = rand(n)
Y = rand(m,n)
Y = rand([m n])
Y = rand(m,n,p,...)
Y = rand([m n p...])
Y = rand(size(A))
rand
s = rand('state')

詳細

関数 randは、区間(0,1)内で一様分布する乱数の配列を作ります。

Y = rand(n) は、乱数を要素とする n行n列の行列を出力します。 n がスカラでない場合は、エラーメッセージが表示されます。

Y = rand(m,n)、または、Y = rand([m n]) は、乱数を要素とする m行n列の行列を出力します。

Y = rand(m,n,p,...)、または、Y = rand([m n p...]) は、乱数を要素とする配列を作成します。

Y = rand(size(A)) は、乱数を要素とする Aと同じサイズの配列を出力します。

randは、実行するたびに異なる値を出力します。 s = rand('state') は、一様分布乱数発生器の現在の状態を含む、35 要素をもつベクトルを出力します。発生器の状態を変更するためには、つぎの表のようにします。

rand('state',s)
状態を sにリセットします。
rand('state',0)
発生器を初期状態にリセットします。
rand('state',j)
整数 jに対して、発生器を j番目の状態にリセットします。
rand('state',sum(100*clock))
実行毎に異なる状態にリセットします。
3：白書さん：2009/11/12(木) 03:51:37 HOST:wcache2.waseda.ac.jp: 例題

例題 1. R = rand(3,4) は、つぎの行列となります。

*

R =
0.2190 0.6793 0.5194 0.0535
0.0470 0.9347 0.8310 0.5297
0.6789 0.3835 0.0346 0.6711

つぎの条件文により、2 つの事象の間で同じ確率でランダムな選択が行われます。

*

if rand < .5
'heads'
else
'tails'
end

例題 2. 指定した区間[a,b]で一様分布する乱数を作成します。これを行うためには、randの出力に(b-a)を掛けて、aを加えます。たとえば、区間 [10,50]で、一様分布な5行5列の乱数配列を作成は、つぎのようになります。

*

a = 10; b = 50;
x = a + (b-a) * rand(5)
x =

18.1106 10.6110 26.7460 43.5247 30.1125
17.9489 39.8714 43.8489 10.7856 38.3789
34.1517 27.8039 31.0061 37.2511 27.1557
20.8875 47.2726 18.1059 25.1792 22.1847
17.9526 28.6398 36.8855 43.2718 17.5861

参考www.mathworks.com/access/helpdesk_archive_ja_JP/r13/help/toolbox/matlab/ref/index.html?/access/helpdesk_archive_ja_JP/r13/help/toolbox/matlab/ref/rand.html
4：白書さん：2010/03/29(月) 06:24:06 HOST:wcache1.waseda.ac.jp: World Economic Outlook Database October 2009のEntire Datasetを使用した場合で説明します。
まず、WEOOct2009all.xlsをcsv形式に変換します。
そのあと、Rから

GDP <- read.csv(filename, sep = "\t", colClasses = c("integer", rep("factor", 8), rep("numeric", 36)), nrows = 6007, na.strings = c("\"n/a\"", "\"--\""))

でデータフレームへ読み込みます。
上はタブ区切りの場合です。
nrows = 6007は最後の行に余計な文字列があるため、na.strings = c("\"n/a\"", "\"--\"")はn/aと--が数値に変換できないので、無視するために加えています。
次に

pr <- subset(GDP, subset = Subject.Descriptor == "Gross domestic product, constant prices" & Units == "Annual percent change")[, c(4, 10:44)]

で、Gross domestic product, constant pricesとAnnual percent changeのデータを抜き出しています。勿論Excelで修正したものをRに読み込んでもいいです。、

matplot(1980:2014, t(pr[, -c(1)]), type = "b", ylab = "GDP", xlab = "yr", main = "GDP変化率 1980-2014", pch = 1, col = rainbow(n = nrow(pr2)))

で図を作成します。
t(pr[, -c(1)])で国名を抜いて、行と列を入れ替えています。
国の数が多いためpchは1で固定しています。
色はrainbowで指定していますが、国の数が多すぎて色の違いがはっきりわかりません。

特定の国のみ図にしたいのなら、

cntry <- c("China", "France", "Germany", "Japan", "United States")
pr2 <- pr[match(cntry, pr$Country), ]
matplot(1980:2014, t(pr2[, -c(1)]), type = "b", ylab = "GDP", xlab = "yr", main = "GDP変化率 1980-2014", pch = 1, col = rainbow(n = nrow(pr2)))

他にもいい方法があるかもしれませんが、参考にしてください。

投稿日時 - 2010-03-27 13:03:15
5：白書さん：2010/05/22(土) 06:30:00 HOST:wcache2.waseda.ac.jp: library(tseries)

# 組み込みデータ

# log(M1)=実質M1 の対数値（季調済み）

# log(GNP)=実質GNP の対数値（季調済み）

# rs=91日物ＴＢ金利，rl=米国長期債の金利

data(USeconomic)

#各変数の一次階差をとる

d.M1 <- diff(log(M1))

d.GNP <- diff(log(GNP))

d.rs <- diff(rs)

d.rl <- diff(rl)

# プロット

par(mfrow=c(2,2))

ts.plot(d.M1)

ts.plot(d.GNP)

ts.plot(d.rs)

ts.plot(d.rl)

# 階差データをまとめる

USecon <- ts.union(d.M1, d.GNP, d.rs, d.rl)

# 自己相関係数と相互自己相関係数の概観

acf(USecon, na.action=na.pass)

# 一組ずつ見るには

ccf(d.GNP, d.M1)

# 最小二乗法(OLS)により、VARモデル当てはめ

# AIC p=0からp=12

ar(USecon, order.max=12)$aic

# 表示されるのは、各モデルのAIC値-最適な

# モデルのAIC値なので、VAR(2) が選択される

# VAR(2)推定　　xt = Φ1xt?1 + Φ2xt?2 + ut

USecon.var2 <- ar(USecon, order.max=2, aic=F)

# 推定結果一覧

summary(USecon.var2)

phi1 <- USecon.var2$ar[1,,]

phi2 <- USecon.var2$ar[2,,]

# 例　d.M1[t] = 0.2731*d.M1[t-1] +

# 0.2802*d.M1[t-2] + 0.1088*d.GNP[t-1] +

# 誤差ベクトルの分散共分散行列の推定値
6：白書さん：2010/05/23(日) 20:42:29 HOST:e0109-119-107-229-36.uqwimax.jp: VC <-c (0,170,300,395,475,545,610,680,760,855,985,1155,1375,1675,2075,2595,3300)
MC <-c (0,170,130,95,80,70,65,70,80,95,130,170,220,300,400,520,705)
AVC <-c (0,170,150,131.666666666667,118.75,109,101.666666666667,97.1428571428571,95,95,98.5,105,114.583333333333,128.846153846154,148.214285714286,173,206.25)
( y <- data.frame(費用1=VC, 費用2=MC,費用3=AVC) )
matplot(y,type="l")
legend(1, max(y), colnames(y),col=1:3,lty=1:3)
7：白書さん：2010/05/23(日) 20:44:34 HOST:e0109-119-107-229-36.uqwimax.jp: ttp://www3.u-toyama.ac.jp/shira/lecture/textbook/marginal_revenue_040405.pdf
ttp://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/41.html
8：白書さん：2010/05/23(日) 23:00:04 HOST:e0109-119-107-221-110.uqwimax.jp: jiki <- c(200301,200302,200303,200304,200305,200306,200307,200308,200309,200310,200311,200312,200401,200402,200403,200404,200405,200406,200407,200408,200409,200410,200411,200412,200501,200502,200503,200504,200505,200506,200507,200508,200509,200510,200511,200512,200601,200602,200603,200604,200605,200606,200607,200608,200609,200610,200611,200612,200701,200702,200703,200704,200705,200706,200707,200708,200709,200710,200711,200712,200801,200802,200803,200804,200805,200806,200807,200808,200809,200810,200811,200812,200901,200902,200903,200904,200905,200906,200907,200908,200909,200910,200911,200912,201001,201002,201003)
IIP <- c(10000,85.4,92.4,106.7,90.6,88.8,94.9,94.3,81.3,95.6,98.1,94,98.8,90.1,94.2,113.7,97.5,91.1,100.9,101.1,90.4,102.7,97.4,101,101.9,91.9,95.5,115.1,97.7,91.8,102.2,100,93.9,102.7,101.2,104,104.2,92.4,99.6,118.8,104.5,98.8,108,105,98.3,111.1,106.6,107.4,109.7,96.9,103.6,120.9,105.6,101.7,106.6,107,99.6,106.1,108.1,109.9,107.6,95.5,106.4,114.9,102,100,105.3,104.9,96.8,107.9,102.7,95,93,74.1,75.5,88.4,81.6,76.5,84.5,87.8,77.2,91.3,90.2,91,94,83.1,89.1,101.6)
9：白書さん：2010/05/23(日) 23:39:51 HOST:e0109-119-107-221-110.uqwimax.jp: #GDP1980Q1-2010Q1

GDP1980<- c(54185.9,57336.6,60625.2,70690.9,59723.2,62854.9,64502.2,73987.9,63296.6,65880.7,67706.3,77202.9,65372.8,68543.1,70670.1,80472.3,69087.3,72924.3,75523.6,85439.7,74350.8,78378.7,80754.1,91918.3,79345.7,82141,84161.9,94910.9,81052.6,84542.2,87823,100752.4,89179.1,90288.6,94472.5,106802.6,96121.8,96736.3,100953.6,116310.5,101884.8,106329.8,110677.2,123889.2,110786.8,113397.4,115436.6,129801.1,114972.5,116709.2,118402.8,130698.3,117445.3,116815.6,117748.4,131702.5,116341.1,120188.6,120544.2,131376.4,117269.6,121928.4,121924.3,134043.2,119844.1,124565.8,123458.8,137143.1,123928.2,127997,125566.2,138152.8,121896.9,124806.7,122809.2,135392.6,120315.6,123771.9,120835.4,132705.6,122231.2,124497,122496.2,133765.5,123360.1,124135.3,120505.3,129719,119285.1,121950.6,120282.5,129794,117848.1,122109.6,120164.9,130171.4,121301.6,124051.7,122115.9,130859.2,121463.8,125235.1,122846.6,132189,122916,126303.5,123948.1,134197.1,126488.9,128475.2,125455.1,135101.2,126613.3,126235.3,122228.1,130036.2,115682.4,118353.7,115119.7,125086.7,117338.2)

GDP1980 <- ts(GDP1980,start=c(1980,1),frequency=4)

(bunkai1 <- decompose(GDP1980,type="multiplicative"))
plot(bunkai1)
10：白書さん：2010/10/15(金) 21:07:23 HOST:wcache2.waseda.ac.jp: a <- read.table("GDP1980-2010.csv",sep=",",skip=1)
x <- a[,1]
GDP <- ts(x,start=c(1980,1),frequency=4)

bunkai1 <- decompose(GDP,type="multiplicative")
GDPTC <- bunkai1$trend
GDPTC2 <- GDPTC[is.na(GDPTC)==FALSE]
GDPTC3 <- ts(GDPTC2,start=c(1980,3),frequency=4)
n <- length(GDPTC3)
x <- rep(0,13);b <- 0.7;p <- 20
w <- (1-b)*(cumprod(c(1,rep(b,p-1))));w
sum(w)

GDPINT <- rev(GDPTC3[(n-p+1):n])
YOSOKU <- filter(x,filter=w,method="recursive",init=GDPINT)
YOSOKU2 <- ts(YOSOKU,start=c(2005,1),frequency=4)
ttl <- "指数平滑法による予測"
ts.plot(GDPTC3,YOSOKU2,type="l",lty=c(1,2),main=ttl)
11：白書さん：2020/10/31(土) 13:11:35 HOST:g101.61-193-223.ppp.wakwak.ne.jp: ☆コンピュータ基礎

10/31(土)　PM　●データベース概論：テキスト・演習・演習解答
　　　　　　　講義
11/ 1(日) AM　講義
　　　　　 PM　講義
11/ 7(土) AM　講義
　　　　　 PM 確認テスト、DB設計グループワーク
11/ 8(日) AM　●アルゴリズム：テキスト
　　　　　　　講義
11/14(土) AM　講義
　　　　 PM　●XHTML/CSS：テキスト
　　　　　　　講義
11/15(日) AM　講義
　　　　　 PM　講義、確認テスト

11/21(土) AM　●人工知能と機械学習：テキスト
　　　　　　　講義
　　　　　 PM　講義

11/22(日) AM　●生活とビジネスに活かすIoT　テキスト
　　　　　　　講義
　　　　　 PM　講義

☆Java基礎講座

11/28(土) AM　●Javaベーシック：テキスト
　　　　　　　講義
　　　　　 PM　講義
11/29(日) AM　講義
　　　　　 PM　講義
12/ 5(土) AM　講義
　　　　　 PM　講義
12/13(日) AM　講義
　　　　　 PM　講義、確認テスト①
12/19(土) AM　講義
　　　　　 PM　講義
12/20(日) AM　講義
　　　　　 PM　講義
1/ 9(土) AM　講義
　　　　　 PM　講義、確認テスト②
1/10(日) AM　講義
　　　　　 PM　講義
1/16(土) AM　講義
　　　　　 PM　講義、確認テスト③

☆Java演習講座

1/17(日) AM　●Java Webシステム：テキスト
　　　　　　　講義
　　　　　 PM　講義
1/23(土) AM　講義
　　　　　 PM　講義
1/24(日) AM　講義
　　　　　 PM　講義、確認テスト①
1/30(土) AM　講義
　　　　　 PM　講義
1/31(日) AM　講義
　　　　　 PM　講義
2/ 6(土) AM　講義
　　　　　 PM　講義
2/ 7(日) AM　講義
　　　　　 PM　講義
2/13(土) AM　講義
　　　　　 PM　講義、確認テスト②
2/14(日) AM　●Spring Framework：テキスト
　　　　　　　講義
　　　　　 PM　講義
2/20(土) AM　講義
　　　　　 PM　講義
2/21(日) AM　講義
　　　　　 PM　講義
2/27(土) AM　講義
　　　　　 PM　講義
2/28(日) AM　講義
　　　　　 PM　講義

☆Java発展

3/ 6(土) AM　●Webｱﾌﾟﾘｹｰｼｮﾝｾｷｭｱ概論：テキスト
　　　　　　　講義
　　　　　 PM　講義
3/ 7(日) AM　講義
　　　　 PM　●システムの開発と運用：テキスト
　　　　　　　講義
3/14(日) AM　講義
　　　　 PM　●UML概論
　　　　　　　講義
3/21(日) AM　講義

※以降は別途
12：白書さん：2020/11/15(日) 13:00:54 HOST:g101.61-193-223.ppp.wakwak.ne.jp: ttp://y-m.jp/class_hp/2016/IntroJava/
13：白書さん：2020/11/28(土) 09:16:44 HOST:g101.61-193-223.ppp.wakwak.ne.jp: 使用テキスト_テスト予定

☆Java基礎講座

11/28(土) AM　●Javaベーシック：テキスト講義
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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＜12/6,12は就職支援講座＞
12/13(日) AM　講義
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12/19(土) AM　講義
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1/ 9(土) AM　講義、確認テスト②（または午後）
　　　　　 PM　講義
1/10(日) AM　講義
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　　　　　 PM　講義、確認テスト③
14：白書さん：2020/11/28(土) 09:17:15 HOST:g101.61-193-223.ppp.wakwak.ne.jp: ☆Java演習講座

1/17(日) AM　●Java Webシステム：テキスト
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1/30(土) AM　講義
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2/28(日) AM　講義
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3/14(日) AM　講義
　　　　 PM　●UML概論
　　　　　　　講義
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＜3/20は就職支援講座＞
15：白書さん：2020/12/13(日) 16:50:05 HOST:g101.61-193-223.ppp.wakwak.ne.jp: ttps://maysatsuki.com/mac/jdk/90