kohske

# Reproducible Example of
# Curvature Blindness Illusion
# Kohske Takahashi, Chukyo University, Japan
# ref: http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/2041669517742178

library(grid)
grid.newpage()

# some params
NY = 48

kohske

library(ggplot2)
library(gtable)
a = ggplot(data=diamonds, aes(x=price)) + geom_histogram()
b = ggplot(data=iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width)) + geom_point()
agg = ggplot_gtable(ggplot_build(a))
bgg = ggplot_gtable(ggplot_build(b))

g = gtable(width=unit(c(0.3, 0.5), "null"), height = unit(1, "null"))
g = gtable_add_grob(g, agg, 1,1)
g = gtable_add_grob(g, agg, 1,2)

kohske

library(grid)

o = function(th) {
  yd = -0.5
  grid.circle(0, 1, 0.25)
  grid.lines(c(0, 0), c(yd, 1-0.25))
  grid.lines(c(0, 0), c(yd, 0.5), gp = gpar(col="blue", lwd = 3))
  f = 0.25
  grid.lines(c(0, -cos(th)*f), c(0.5, 0.5+sin(th)*f), gp = gpar(lwd=3))
  grid.lines(c(0, +cos(th)*f), c(0.5, 0.5+sin(th)*f), gp = gpar(lwd=3))

kohske

R=10000; N=1000
xm = numeric(R)
for (i in 1:R) {
  #好きなように
  xm[i] = mean(rlnorm(N))
#  xm[i] = mean(rexp(N))
#  xm[i] = mean(runif(N))
}

hist(xm, breaks = 100, probability = TRUE)

kohske

# zmatにはfactanalに渡したデータをもう一度渡す（因子得点計算用）
promax2 <- function (x, power = 4, kaiser = TRUE, zmat = NULL) 
{
  if (!is.matrix(x) & !is.data.frame(x)) {
    if (!is.null(x$loadings)) 
      x <- as.matrix(x$loadings)
  }
  else {
    x <- x
  }

kohske

教室出版さんのWonderful Rのシリーズで「再現可能性のすゝめ―RStudioによるデータ解析とレポート作成―」という本を書きました。

公式サイト: http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320112438
Amazon: https://www.amazon.co.jp/gp/product/4320112431

書籍紹介より

> データ解析とレポート作成の再現性を高めよう。その先には、ボスの笑顔が待っている。
> RStudioを使いこなそう。その先には、旨いお鮨が待っている。
> Rマークダウンをマスターしよう。その先には、明るい未来が待っている。

kohske

---
title: "ch01"
output: html_document
---

```{r}
library(ggplot2)
a = 1
b = 2
a

kohske

kohske

---
title: "heikinn-eno-kaiki"
author: "kohske"
output: html_document
editor_options: 
  chunk_output_type: console
---

```{r}
library(plyr)

kohske

#
# This is a Shiny web application. You can run the application by clicking
# the 'Run App' button above.
#
# Find out more about building applications with Shiny here:
#
#    http://shiny.rstudio.com/
#

library(shiny)