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本記事の内容 論文のテンプレート (rticles, papaja) 引用文献の管理 (RefManageR) 図表や数式 解析結果の報告ツール (sigr, statcheck, psycho, papaja) 便利ツール (wordcount, gramr) RStudioで論文を書く理由 RStudioで論文を書くモチベーションは、端的に述べるならば、再現可能性を高めるためです。再現可能性の高い論文(reproducible research paper)が必要とされる主な理由を3点, Mike Frank & Chris Hartgerink (2017)は, 以下のように述べています。 エラーを回避するため [Nujiten et al. (2016)]では, APA (American Psychological Association)形式の論文での,p値を用いた検定結果を報
前回のポストで、rstudio.cloud の紹介をした。｛rstan｝がインストールできなかったので、結局、Google Cloud Platform （GCP）にインストールした RStudio server を使用している。今はキャンペーン中で、1年間は無料で使える。なお、自分が仮想のコンピュータの管理者になれるので、当然ソフトウェア上の問題は自分でなんとかできる。 この記事の手順は、次の記事を参考にさせてもらい、ほぼ同じです。Ubuntu を選択したくらいしか違いはありませんが、{rstan}導入のところで、一度こけました。 yoshidk6.hatenablog.com インスタンスの作成 ここではUbuntu 17.04 を選んで説明する(が、自分は以前に作成した16.04のインスタンスで諸々環境構築しているので、実は使用しているのは、16.04)。 httpプロトコルを有効に
概要 すごく今更感があるが, カルマンフィルタのフィルタリングの話. アニメーションを作ってみたかっただけともいう. 簡単な説明なのでもっと具体的な話は他の文献で勉強して欲しい. カルマンフィルタのアニメーションを作成している記事は既に があるのだが, カルマンフィルタが逐次に情報を更新し, (長期の) 予測値を理想の値にどう近づけていくかをアニメーションで表そうと思ったので作ってみた. 今回はカルマンフィルタの中で一番基本的な線形・正規分布のモデルで説明する. あまり厳密な解説をするわけではないので, 詳しくは参考文献などを参照されたい. 簡単な説明時系列モデルというとおそらく一番よく知られているのは ARIMA だろうが, 通常ARIMA は全てのデータを集めてからまとめて処理することで推定, あるいは機械学習の文脈でいうところのバッチ処理, によって推定するのが普通である. これに対
![[R] [教材]アニメーションで学ぶカルマンフィルタ - ill-identified diary](/image.pl?url=https%3a%2f%2fcdn-ak-scissors.b.st-hatena.com%2fimage%2fsquare%2fdd4f84e4802634cae6c42ef6e4d52532ca95c282%2fheight%3d288%3bversion%3d1%3bwidth%3d512%2fhttps%253A%252F%252Fcdn.image.st-hatena.com%252Fimage%252Fscale%252Fceaed94da3cd393057c9ebe35673128aeeb8c205%252Fbackend%253Dimagemagick%253Bversion%253D1%253Bwidth%253D1300%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fimages-fe.ssl-images-amazon.com%25252Fimages%25252FI%25252F41hgwwQaHuL._SL160_.jpg&f=jpg&w=240)
WelcomeGood coding style is like correct punctuation: you can manage withoutit, butitsuremakesthingseasiertoread. This site describes the style used throughout the tidyverse.It was derived fromGoogle’s original R StyleGuide - butGoogle’s currentguide is derived from the tidyverse styleguide. All styleguides are fundamentally opinionated. Some decisions genuinely do make code easier to use
About RFortran RFortran is an open source project with the followingaim: To provide an easy to use Fortran software library that enables Fortran programs to transfer data and commands to and from R. Screenshot, click for larger view. Since R is an open source and ever-growing repository of routines for statistical, numerical and graphical analysis, RFortran provides numerous benefits to users, in
Rによる美しいグラフの作成に欠かせないパッケージ "ggplot2" ですが、 グラフ作成のたびにネット検索したり自分の以前のコードを掘り起こしたりしませんか？ author: Unadon (見習い飯炊き兵) 動作環境:Mac OSSierra 10.12.1; R version３.３.１; rstan 2.10.1 まずはTwitterでこの記事をシェアする はじめに ggplot2のグラフ作成で迷った時、チートシートやマニュアルは役に立つけど援用しにくいんですよね。「何を言ってるのかわからない」っていうのが結構あります。 「軸ラベル」と「軸タイトル」ってどれがどれなん？など、そういう初歩的なところで引っかかったりして、 目的(こういう図にしたい！)と手段(コード)の間の知識を埋めるのが手間で「もうイヤ！」ってなる。 で、次すぐに忘れてる。 なので、頻繁に使用するggplot２の基
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