こちらは、iframeで取り込んでみたもの。

投稿日: 2018年7月13日 作成者: 419kfj

[advanced_iframe src=”//419kfj.sakura.ne.jp/mm/macversion/” width=”100%” ]

残念ながらスマホ、タブレット（iOS）のブラウザでは表示されないようです。

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macOSでSympyを使うためにAnacondaをインストール。でもchromeが起動せず(^^;)

投稿日: 2018年6月13日 作成者: 419kfj

Sympyを使いたくて研究室のiMac(10.13.5 High Sierra)にもAnacondaをインストール。

Python入れてSympy関連を入れて….とやらなくても、Anacondaに全部入っているので、これはラクチンです。他の設定なしで使えます。ここなどを参考にしました。

で、MacBook(10.11.6 Elcaption)ではなんの設定もなく使えていたのに、Anaconda Navigator でJupyter notebook を起動できません。

検索すると、~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py の設定などの説明があったので、それもやってみたのですが、ダメ。

ただ、そのURL(http://localhost:8888/?token=9bccb41a81dc8f9f670b30c1f71eae9c11bbdb41050f9855&token=…….)をSafariにもっていくと使えたので、サーバーは動いていてそれのURLでブラウザを起動できないもよう。エラーメッセージにあった、proxyでブロックされてませんか、ということをヒントに、iMacのproxy設定をみたところ、localhost がproxy除外対象になっていなかったことを発見。localhost を「プロキシ設定を使用しないホストとドメイン：」に設定して試したところ解決しました。

MacBookで問題になってなかったのは、OSのversionの問題ではなく、これではproxy環境でJupyter Notebook を使ってなかったので問題にはならなかったということみたいです。

ただ、windowは新しいものを開きたいので、先のリンクにあった、jupyter_notebook_config.py の記述で、”%s の後に、 --new-window というオプション”というところを参考にさせていただいて、これもめでたく設定完了。MacBookの方も設定しておきます(^^)。

ネット上の諸賢に感謝です。

 

 

 

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Rのコードを書いて、それをWordPress に同期できるか

投稿日: 2018年6月4日 作成者: 419kfj

コード・サンプル

x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
plot(x,y)

こんな感じ。Ulysees の使い勝手を実験中。

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vcd::mosaic で日本語を使うためのwrapper書きました

投稿日: 2018年3月26日 作成者: 419kfj

カテゴリカルデータの可視化には、Michael Friendly先生たちのvcd（その名もずばり、Visualizing of Categorical Data：カテゴリカルデータの可視化）が有効なことはいろいろなところでこのパッケージが紹介されていることからもわかります。ただ、グラフィックがbase graphics ではなく、（latticeやggplot2でも使われている）gridであることもあり、日本語表示が簡単ではありませんでした。

しかし、gpar に日本語フォントを指定することでmosaicなどのvcd  function で日本語が使えるようになります。

当初は、一々mosaic()の中にパラメータで書いていたのですが、さすがに面倒になったので、wrapper をパッケージにしてみました。

Github からインストールできますので、使ってみてください。

if(!require(devtools)) install.packages("devtools")
devtools::install_github("419kfj/futools")

library(vcd)
library(RColorBrewer)
library(futools)
data(HairEyeColor_jp)
mosaic_jp0(HairEyeColor_jp)
# without cell color
mosaic_jp2(HairEyeColor_jp)

# set cell color by color matrix
cset <- t(matrix(rep(brewer.pal(4,"Blues"),2),ncol=2))
mosaic_jp2(HairEyeColor_jp,gp=gpar(fill=cset,col=0))

# Pearson residulas
mosaic_jp2(HairEyeColor_jp,shade=TRUE)

Reference:

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その「数量化」大丈夫ですか？

投稿日: 2018年3月5日 作成者: 419kfj

2018-03-03 Tokyo.R（というRの研究会 ）#68でのライトニング・トーク（LT）で、「マンガで統計学 因子分析編」オーム社刊、のデータを、一旦多重対応分析MCAで数量化しなおして、再度主成分分析PCAにかけるとどうなるか、という話をしてきました。

以下にスライドとスクリプトを公開してあります。

・発表スライド　https://www.slideshare.net/kazuofujimoto/ss-89428948?from_m_app=ios

・資料としてつくったスクリプト（R） http://rpubs.com/kfj419/365002

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Specific MCA(SpeMCA)とClass Specific MCA(CSA)

投稿日: 2018年2月19日 作成者: 419kfj
Brigitte Le Roux 先生の”Multiple Correspondence Analysis”（多重対応分析）, SAGE, 2010, にでてくる Specific** MCA（SpeMCA） と Class Specific MCA（CSA）（p61）が、（どうやら）FactoMineRのラッパーとして実装されているらしいことがわかった(^^)*。GDATools。これ（SpeMCA）、トニー・ベネットの『文化・階級・卓越化』でも使われているもの（Appendix 2参照）。（*追記：speMCA は、全部自前で処理してました。）
まだ、サンプルを動かしただけだけではっきりとはわかってないけど、「Active variable」の中に「Passive categories」を指定する、らしい。つまり、「変数（variable）を supplementary にして軸形成に寄与させない」のではなく、変数内のカテゴリ（othersとかNAとか）を「Passive カテゴリ」として＜はずす＞ような感じか。これ、調査実習のデータでもやったけど、前処理をdplyrでちょこちょこやってデータセットを書き換えていたので、こういうアプローチあるのだな、と納得。
ちなみに、GDATools には、カテゴリー一覧を表示させるfunctionが用意されているので、それをつかって「Passive」しているするカテゴリを指定して、GDATools::SpeMCA に 投入すればいいらしい。ClassSpecific MCA（MCA）は、個体のサブクラウドに対するMCAのようなので、SpeMCAの個体版と理解すればいいのだろうか。
(** とするとMCAの対象を「明確にする」「特定のものにする」というspecific なので「特殊なMCA」というよりは「特定MCA」というニュアンスではないだろうか。)
サンプルのMusicデータをregularMCA でやると、こんなふうにFrenchPOP.NAやClassic.NAが軸を引っ張ってます。
mca <- speMCA(Music[,1:5])
これを、.NA のカテゴリをexclで指定してSpeMCA するとこうなります(^^)/　
mca <- speMCA(Music[,1:5],excl=c(3,6,9,12,15))
ドキュメントは、
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『対応分析入門』正誤表に追記しました

投稿日: 2018年2月8日 作成者: 419kfj

2018/02/09 二件の誤記訂正行いました。https://wp.me/P70mJn-15

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CA,MCA,PCA のnice companion であるfactoextra のcheatssheet 公開されてます

投稿日: 2018年1月21日 作成者: 419kfj

作者のgithub の以下にところから取得可能です。

CA（対応分析）についてのツールのcheatssheet。

https://github.com/kassambara/factoextra/blob/master/docs/CA.pdf

PCA（主成分分析）についてのツールのcheatssheet。

https://github.com/kassambara/factoextra/blob/master/docs/PCA.pdf

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「両親の学歴と書架の本の数」をMCAでみる

投稿日: 2018年1月9日 作成者: 419kfj

SSJDAでリモート集計可能になっているベネッセのモノグラフシリーズのデータをちょっと技を使ってクロス表の形で、ダウンロードし、それを個票に「復元」。そしてMCAを行う、というもの。MCAの分析については書いてなくて、データ取得、整形の方法のメモだと思ってみてください。

http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/288911_70e72fc8bf00485fb7532366eb0bc6dd.html

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R.A.Fisher の1940年論文

投稿日: 2018年1月5日 作成者: 419kfj

いぜん、『対応分析入門』の解説の中に、アラン・アグレスティの『カテゴリカルデータ分析』のことについて書きました。

日本語訳がでているのは、その第一版で、すでに絶版となってしまってます。その第10章は「20世紀におけるカテゴリカルデータ解析お歩み」ですが、そこで、対応分析が登場します。

その前振りは、こんな感じです。ｐ366下から二行目から。

「1940年、Fisherは相関を最大にするための分割表における行と列のスコア付けの方法を示し、分割表に対する標準的な手法を発展させた。」

「彼の手法は、後にフランスで特に発展した一致の解析（ママ）（correspondence analysis）の手法に関連している。」

と。ちなみに、第2版でも、ほぼ同じような内容かと。

「In 1940, Fisher developed canonical correlation methods for contingency tables. He showed how to assign scores to rows and columns of a contingency table to maximize the correlation. His work relates to the later development, particularly in France, of correspondence analysis methods (e.g., Benzecri 1973)」p619

で、このFisher1940論文、Willy OnlineでPDFで読めました。

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1469-1809.1940.tb02264.x/pdf

これを読んでいてギョギョ！とおどろいたのは、Rをつかっているとよくおめにかかる髪の色と目の色のクロス表がでてくるですはないですか（私も今校正中の某紀要原稿でつかっております）。あのHairEyeColor  のような視点は、髪の色、目の色がさまざまな文化だと当たり前なのですね。

なんて発見もありました。

なので、次は、林知己夫が数量化の説明でどんなことを書いているのかを調べてみようと思います。

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