タグ 散布図
人気順 5 users 50 users 100 users 500 users 1000 usersRustのデータ可視化ライブラリCharmingに入門した
Charmingとは Charmingは、Rustの強力なチャートレンダリングライブラリです.美しく高品質なデータ可視化します.GitHub上で以下のようなグラフが紹介されています. 後述しますが,このCrateは適切にStructが分割されているので,可読性の高い可視化用のコードを作ることができます. 簡単に散布図を作成する Datasaur... 続きを読む
じつはGDPの順位自体には意味がない…「日本は世界有数の経済大国」という常識を疑うべき経済学的な理由(プレジデントオンライン) - Yahoo!ニュース
日本経済にはどんな課題があるのか。嘉悦大学教授で経済学者の髙橋洋一さんは「日本経済はGDPで見ると世界第3位だが、過去30年でほとんど成長していない。経済が成長しなければ、仕事に就けず生活に困る人の数が増えてしまう」という――。 【図表を見る】実質GDP前年比成長率と完全失業率の前年との差の散布図(1995年~2... 続きを読む
Haruhiko Okumura on Twitter: "これは散布図にするとおもしろいですね https://t.co/rjBLyPtVXI https://t.co/YMsDMVVpxI"
これは散布図にするとおもしろいですね https://t.co/rjBLyPtVXI https://t.co/YMsDMVVpxI 続きを読む
外骨 on Twitter: "日本はマスク着用率が高いままですが、感染抑止の効果は不明なままです。なので着用率と人口当たり感染者の散布図を作成しました。各月初のデータなのですが、まぁ、相
日本はマスク着用率が高いままですが、感染抑止の効果は不明なままです。なので着用率と人口当たり感染者の散布図を作成しました。各月初のデータなのですが、まぁ、相関が強いとは言えないですね。マスク効果なしと断定はできませんが、当初から言… https://t.co/05iQNdD12f 続きを読む
Knoa氏の予測方法 変数の説明(要約) x1 = 過去の感染者数, x2 = 変異株の..
Knoa氏の予測方法変数の説明(要約) x1 = 過去の感染者数, x2 = 変異株の比率, x3 = 3週前の感染者数の最大値, x4 = 2週前の人流, x5 = その他それっぽいデータ脳内モデル f の説明: 感染者数 yt = f(x1, x2, x3, x4, x5) 目で、散布図を見比べて、「矛盾が少なそうだなあ!」と感じた値 yt を5週分適当に選ぶ(矛盾... 続きを読む
変数の説明(要約) x1 = 過去の感染者数, x2 = 変異株の比率, x3 = 3週前の感..
変数の説明(要約) x1 = 過去の感染者数, x2 = 変異株の比率, x3 = 3週前の感染者数の最大値, x4 = 2週前の人流, x5 = その他脳内モデル f の説明: 感染者数 yt = f(x1, x2, x3, x4, x5) 目で、散布図を見比べて、「矛盾が少なそうだなあ!」と感じた値 yt を5週分適当に選ぶ式なんてないよ 続きを読む
芹沢文書 on Twitter: "BABYLONに限らず、近年やたら過去アニメのリメイク増えたよね……?と調べてみた。 青棒は各年のリメイク本数(右軸)、赤棒は「リメイク元の初回放送年(左軸)あたり本数(1
BABYLONに限らず、近年やたら過去アニメのリメイク増えたよね……?と調べてみた。 青棒は各年のリメイク本数(右軸)、赤棒は「リメイク元の初回放送年(左軸)あたり本数(1〜5本)」、黄丸はリメイク年とリメイク元年の散布図。 リメ… https://t.co/hwW2ll01uT 続きを読む
JMPで描く「ランチャート(折れ線グラフ)」#統計ソフト #データ分析 #データサイエンス - 統計解析ソフト JMP ブログ
統計解析ソフト「JMP(ジャンプ)」は、簡単な操作で、分かりやすいグラフを素早く作成することができます。その結果、多くの時間をデータのより深い考察に充てることができます。 前回は「散布図」の作り方を確認しましたが、今回はJMPで「ランチャート(折れ線グラフ)」を作ってみましょう。 [※ランチャートとは、時系... 続きを読む
賃金と物価の関係についての補足 - ラスカルの備忘録
前回のエントリーに関連し、所定内給与と消費者物価の関係について、若干コメントを追加する。 散布図の点は、このところ過去のトレンド線(緑色)から左上方向へ離れる傾向があり、賃金の伸びよりも物価の伸びの勢いが強いことを示している。実質賃金の伸びの弱さを指摘する向きがあるが、この事実はそれと整合的である... 続きを読む
相関関係を理解するために必要な恋愛関係 - RepoLog│レポログ
2017 - 04 - 30 相関関係を理解するために必要な恋愛関係 教育レポート 35歳から学ぶ数学&統計学 シェアする Twitter Google+ Pocket 日本学生支援機構が公表した奨学金の遅延率を偏差値と結び付けた散布図が物議を醸しています。 上の散布図は、 入試偏差値と奨学金延滞率の相関 - A Successful Failure 内でLM-7さんが作成されたものです。 この記... 続きを読む
Rで解析:データを解析する前におこなっている作業の紹介
データを本格的に解析する前におこなっている「データの特徴を把握する作業」のコマンド紹介です。内容はデータの作成、ファイルの読み込み、データ構造、要約、分散、ヒストグラム、インタラクティブな散布図、データを作業フォルダにcsvで保存するコマンドです。 実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。 実行コマンド 詳細はコメント、コマンドのヘルプを確認してください。 ###データ例の作... 続きを読む
Rで解析:データを視覚化!新しい発見があるかも?「UpSetR」パッケージの紹介
定性的データ、定量的データの組合せと散布図などを同時にプロットしデータセットの特徴を探索的に把握するのに便利な「UpSetR」パッケージです。少々、使い方に癖がありますが「使用データ例を最小構成」に出力例を紹介します。 紹介しきれないオプションはヘルプを参照してください。今後のバージョンアップに期待です。 パッケージのバージョンは0.0.4。R version 3.2.0でコマンドを確認しています... 続きを読む
Rのパワーアップキットを使ってイケてるグラフをサクッと作成しよう【R入門講座】 (1/5):MarkeZine(マーケジン)
この連載ではフリーの統計解析言語かつ統計解析ソフトウェアである「R」についてマーケター向けにわかりやすく解説していきます。今回は相関分析/散布図の可視化を中心にRの強力なグラフィックス機能を体験してみましょう!後半ではベイジアンネットワーク!についても簡単に紹介します。 ド・ノーマルからモデルチェンジ! 突然ですができるビジネスマン風に見える人ってかっこよくてでわかり易いグラフをさらっと資料に忍... 続きを読む
pythonで散布図アニメーションを試してみた - 株式会社CFlatの明後日スタイルのブログ
2014-03-17 pythonで散布図アニメーションを試してみた python 最近pythonを触り始めたのですが、散布図をアニメーションさせる方法が分からなかったので調べてみました。 散布図はmatplotlib.plt.scatter(x,y)で作成する事が出来ます。 また、アニメーションをさせる方法は二通りのやり方があるようです。 animation.ArtistAnimation 事... 続きを読む
あなたは誰似? 自分と同じ体型のオリンピック選手を見つけられるサービス : ライフハッカー[日本版]
Webツール , スポーツ・運動 , 健康 あなたは誰似? 自分と同じ体型のオリンピック選手を見つけられるサービス 2012.08.11 21:00 「Your Olympic athlete body match」は自分と同じ体型のオリンピック選手を見つけられるサービスです。身長と体重の散布図でオリンピック選手を分類してくれるので、選手の身長・体重データを探すのにも便利。 以下に使ってみた様子を... 続きを読む
Tokyo webmining統計学部 第1回v2
Tokyo webmining統計学部 第1回v2 - Presentation Transcript iAnalysis LLC 最高解析責任者 倉橋一成 1 この統計学部の 位置づけ 2 3 Phase I データの収集・加工 DBの作成・接続 ログの収集 Phase II Phase IIIデータの可視化 モデル作成 ヒストグラム 予測モデル 散布図 機械学習 時系列プロット クラスタリング... 続きを読む