書評.この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。GGally)Rデータが与えられた時にはまず可視化をします。そのデータがどのような仕組み(メカニズム)で作られてそうなったかを考えるために必須のプロセスです。どんな可視化がベストかははじめの段階では分からず、とにかくプロットしまくることになります。今回は3つほど紹介します。'hclust')dev.off()5行目で相関係数行列を作ってそれを渡しておしまいです。相関係数行列の作り方は各自の自由です。上記ではSpearmanの順位相関係数を使っていますがMICとかでもいいと思います。このcorrplotのデメリットとしましては散布図は表示できない点です。散布図行列と言っておきながらすみません。説明変数が100個以上あるときなどは散布図を描くのは苦しいのでこちらを使う場合が多いです。変数の並びがhclustした結果の並びになるようにしています。panel.cor()のところは相関係数の下二桁を表示して、その値に応じて色と楕円の傾きを変えています。オプションや使い方については各自ヘルプやstackoverflow見るなり、実際にいじって出力してみるなりして調べてください。コメントアウト部分につきましては「p-valueに応じたお星さまを頼むからつけてくれ。ないとお前を殺して俺も死ぬ。」と言われた時だけアンコメントして下さい。このpairs()は拡張性が高く、デフォルトのplotに詳しい人にはよいと思います。ggpairs()関数こちらは{ggplot2}に慣れている人向けです。対角線の部分を付け加えています。21行目で枠内にcolnameを表示するように工夫しています。上三角の部分を付け加えています。さきほどのpairs()の時とほぼ同様です。ggpairs()で作られたオブジェクトは{ggplot2}パッケージのggsave()ができません。print()で出力します。ディスプレイで見えにくい時は最後の手段として、A1サイズなどの大きな紙に印刷して閲覧するというのをオススメしています。実行する本記事は発展的な話題です。@Med_KUさんのブログ記事「て...2016-01-30NUTSとADVI(自動変分ベイズ)の比較RStan2.9.0がリリースされました。(2)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!StatModelingさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。