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ミームの死骸を待ちながら

We are built as gene machines and cultured as meme machines, but we have the power to turn against our creators. We, alone on earth, can rebel against the tyranny of the selfish replicators. - Richard Dawkins "Selfish Gene"

We are built as gene machines and cultured as meme machines, but we have the power to turn against our creators.
We, alone on earth, can rebel against the tyranny of the selfish replicators.
- Richard Dawkins "Selfish Gene"

統計言語Rの勉強会"Tsukuba.R"に参加してきた

event R


つくばといいつつ開催は芝浦工大の芝浦、もとい豊洲キャンパスというTsukuba.Rに参加してきました。主催はおなじみid:syou6162

内容はid:syou6162id:mishoid:wakutekaid:t_yamazaki021id:hogelogが個性を生かした発表をぶちかますというもの。

僕はといえば、「Rかわいいよ」と薦められてインストールと本の入手はしたものの、いままでまともに触ってなかった。すみません。


VimMと同じ発表主体のイベントだったけど、syou6162がだんだん難度を上げつつ3回くらい発表をしたため、イベントに軸ができてうまくまとまっていたと思う。去年から周りを巻き込んでRの勉強会をやっていたsyouの手腕に脱帽。手馴れたものだ。



ほぼ知識0で参加したわけだが、収穫はでかかった。これからは意識的に使ってみようとおもう。


さて、当日のメモから感想交えつつ書き起こしてみる。
といいつつ、ustの調整とかやってて、聞き逃した部分が結構多い。特に最初のデータ構造あたりをごっそり抜かしてしまい、後々ついていけなくなったりした。


syou6162: Good Point For Using R / Rの基本データ構造、よく使う関数紹介

  • リスト、データフレーム、因子。
  • data()で便利なサンプルデータ。これすごい!
  • ベクトル化せよ。
    • アクセス方法いろいろ。
  • matrix(ベクトル, rownum, colnum)。
    • くっつけたりまとめて処理したり。
    • 行列ならではの演算いろいろ
  • mode()
    • Rubyで帰ってくる値にとりあえず.classしてみるようなもんか。
  • データフレーム
    • 行列にラベルを持つmatrix。
    • attachするとアクセス容易(だっけ
  • 因子
    • 個性を持つデータ。
  • head
    • どんなデータかちょろっと覗く
  • 総称的関数。雰囲気でRがよしなにやってくれる。OOおいしいです
    • plot, summary, str

wakuteka: Happy Graphics!

  • 「つくば 変態」でググると出てくる
    • Tsukubaを代表する変態
  • なにはともあれdemo(graphics)
    • 動かなくて涙目
  • plot, pie, matplot, boxplot
  • 複雑げなやつはcurve
  • ppm形式の画像読み込む
  • Rjpwiki
    • 総本山。ここから検索するやつ作った。
    • ロケーションバー派も。

misho: A history of the ”R”

"R"の本当の顔。まさか紀元前からRがあるとは、誰が予想できただろうか。

  • ShemeはLispの方言のひとつ。SICPにも使われ。
  • S言語。処理系は有償。文法や機能はRと同じ。
    • StatisticsのS。AT&Tで当時使われてたCの影響。

syou: Rのぐぐりかた

  • ぐぐらずRに聞け。
  • hoge (関数の中身まるみえ)
    • みれないならgetAnywhere
  • ?hoge
    • 関数、dataの説明
  • help(hoge)
  • example(hoge)

t_yamazaki021: Rを使ったAモデルのシミュレーション

  • BAってなんじゃらほいと思ったらバラバシじゃないすか!!
  • 複雑系かわいいよ複雑系
  • 意外とコードはシンプルなんだな
  • for使わずに繰り返し
    • apply

syou: Rを使った統計勉強法【中心極限定理編】

  • Rがどうとかよりsyouの頭のよさがわかるセクション。
    • こーやれば難解な数学理論と友達になれるわけですね
  • タンパク質の構造解析でごにょごにょするときこの方針を参考にしたい。

hogelog: はじめてのR -恋するRはせつなくてLispを想うとついlambdaしちゃうの-

  • タイトルが秀逸すぎる。
    • 導入でも吹いたw
  • 相変わらず独自の空気を作り出すプレゼン
  • RのことはRに聞け -> 処理系読もう
  • RはCで書かれてるので。
  • これlispじゃね。
  • Cの読み方。
    • いきなりmainじゃなくて、完結してて派生しない末端関数から
      • AMBERの中身読むときもこれでいこう
  • Rinternails.h
  • functionをlambdaにしちゃった
    • R-2.7.1-aho
  • 言語処理系はオーパーツじゃない
    • 拡張を書くならこのへん押さえる

syou: apply family

  • applyとtapplyは覚えて帰るべし
  • ベクトルのそれぞれの要素をある関数に適用できる。
    • paste関数。
  • letters, LETTERS
  • sapply
    • 返る結果がベクトル。返した結果を使いこなすならこちらか。
  • tapply
    • 因子とか層別に分析したいとき。
  • ちょい消化不良。要復習

最後に


主催のid:syou6162, 会場&懇親会確保のid:negaton, 無線LAN環境id:hayamiz, 乙でした。ありがとう。また開催されたら参加したいです!

Tsukuba.R #2では僕も発表者側に回り、「Rでいじり倒すはじめての構造生物学 -分子動力学への誘い- 」というセッションを(嘘