「baloonplotの行名を並び替えたい」だが，細かいが気になることが満載だ
まず，日本語がだめ。「並び替え」ではなく「並べ替え」だ。
また，行名と列名について，間違って反対に覚えている。
次いで，R のプログラムだが，sample(c(1:16), 100, replace=TRUE) c(1:16) ってのが 1:16 と同じであることを分かっていない。それを直したとして，
sample(1:16, 100, replace=TRUE)は，遅い。以下のようにする。
sample(16, 100, replace=TRUE)とすべし。理由は sample のソースを見ればわかる。さすれば，
sample(c(0:25), 100, replace=TRUE)と同じ結果を得るための最適コードは，
sample(26, 100, replace=TRUE) - 1だな。
> 誰にもわからないかどうかもわからないので少し他の人の回答まってみます。
> いろいろあるみたいです。たとえば、札幌R勉強会とかあるみたいですが、情報ご存知のかた、教えてください。
この質問者は，ほかにもかなりとんちんかんな投稿をしている。
無視するのがよいのかなあ
> 非常に面倒かどうかを知りたいのです。
他の質問内容から見ると，あなたにとっては「非常に面倒」なんでしょうねえ。残念！！
CX's 'reality distortion' pie-graph (フジTV のステマ円グラフ)
元のプログラムは，無駄なことをしているので，プログラムが長く煩雑で，何をやっているのかわかりにくくなっている。
for (i in 1:length(num)) {
x <- c(0.5 + dx, 0.5 + 0.5 * sin(rad[i]), 0.5 + 0.5 * sin(seq(rad[i], rad[i+1], length.out=div)), 0.5 + 0.5 * sin(rad[i+1]))
y <- c(0.5 + dy, 0.5 + 0.5 * cos(rad[i]), 0.5 + 0.5 * cos(seq(rad[i], rad[i+1], length.out=div)), 0.5 + 0.5 * cos(rad[i+1]))
grid.polygon(x=x, y=y, gp=gpar(fill=colors[i]))
grid.text(引数省略)
}
grid.polygon を描くところは，以下のようにすればよい。
0.5 * sin(rad[i])，0.5 * sin(rad[i+1]) などを付け加える必要はない。
theta も一度計算しておけばよい。
for (i in 1:length(num)) {
theta <- seq(rad[i], rad[i+1], length.out = div)
x <- c(dx, 0.5 * sin(theta))
y <- c(dy, 0.5 * cos(theta))
grid.polygon(x = 0.5 + x, y = 0.5 + y, gp = gpar(fill = colors[i]))
grid.text(引数省略)
}
ななみ? (2012-01-21 (土) 21:55:03)
model <- lm(Y ~ X, y = TRUE, x = TRUE)
はじめまして。npパッケージでモデルの検定をしています。
X <- data.frame(X)
npcmstest(model = model, xdat = X, ydat = Y, bws = 1)のようにバンド幅を指定すると
「仮引数 ”bws” が複数の実引数にマッチしました」というエラーがでてしまいます。
どなたか、これに対する解決方法をご存じでしたらお教え頂きますようお願い致します。
少なくとも「サンプルがないと何とも言えない」というのは，この場合たぶんまとはずれ。事前に，X <- rnorm(10); Y <- rnorm(10) とでも定義しておくだけで問題は再現する。
問題の核心は，確かに npcmstest では，... 引数で指定できるものとして，bws と bwscaling があり，このような状況では bws を指定すると件のエラーメッセージが出るのは必至。
にもかかわらずこれが問題にならない・なっていないのは，そもそもこのような使い方はないのか，単なる放置されたバグなのか，判断にこまるところ。
陰関数のプロットについて のコメントはちょっと外れているような気がする。
追記 2022/07/24
以下を，Octave で書いてみた
Octave で陰関数のプロット
https://blog.goo.ne.jp/r-de-r/e/d196203e89bc402645b5e7d6ffc2bdd7
ちょっと，裏技的であるが，3次元関数として計算し，任意の等高線を描くというようにすることができることもある。
f(x, y) = (x^2+y^2-2x)^3- 4(xy)^2 = c のグラフの例。
x <- seq(-0.5, 3, length = 1000)
y <- seq(-2.5, 2.5, length = 1000)
z <- matrix(0, 1000, 1000)
for (i in 1:1000) {
for (j in 1:1000) {
z[i, j] <- (x[i] ^ 2 + y[j] ^ 2 - 2 * x[i]) ^ 3 - 4 * x[i] ^ 2 * y[j] ^ 2
}
}
contour(x, y, z, drawlabels = FALSE, levels = c(0, 1, 2, 5, 10, 20, 30, 50)) 
f(x, y) = x^2-xy+y^2 = c のグラフの例。
x <- seq(-3, 3, length = 1000)
y <- seq(-3, 3, length = 1000)
z <- matrix(0, 1000, 1000)
for (i in 1:1000) {
for (j in 1:1000) {
z[i, j] <- x[i] ^ 2 - x[i]*y[j] + y[j] ^ 2
}
}
contour(x, y, z, drawlabels = FALSE, levels = c(0, 0.2, 0.5, 1:25))
うー? (2011-06-02 (木) 17:03:52)
ロジスティック回帰をしています。
量xと反応の割合pについて、glm関数でロジスティック回帰式を出しました。
xとpについてプロットを行い、この図に回帰曲線を加えたいと思います。
単回帰であればabline関数とlm関数を用いてコマンド一つで回帰直線を描くことができますが、ロジスティック回帰についてはそれが見当たりません。
いくつか本やウェブページを調べたのですが、独立変数を非常に細かくとってpredictとpointsで作図するとか、glmで求めた予測値についてlines関数で補間するなど、ちょっと回りくどい感じがします。
curve関数で書いてしまおうかとも思ったのですが、高水準作図関数なので実データとの作図の順番が逆になってしまいます。
何かいい方法はないでしょうか？ 自分で関数を書く以外ないでしょうか？
curve だって，内部では seq.int なんか使っているんだから，同じでしょう。作図の順番が逆って，そんなの関係ないでしょう。できあがったものが，どんな順序で書かれたかなんか無関係。
要するに，少しの面倒もしたくないというわがままを言っているのか。
K? (2011-04-01 (金) 03:58:55)
こちらの論文（PDF） の図4のようなグラフはなんと呼ぶのでしょうか？ また、このグラフをRで作成するパッケージはありますでしょうか？
名前だけでも分かれば検索できるようになると思うので、どうぞよろしくお願いします。
聞く場所（相手）が違う。その文書を書いた人に聞けばすぐにわかることであろう。
それに，こんなところで聞いて回答を待っている間に，プログラムを書けばよい。
func <- function(x, factor=1, threshold=NA, color="gray")
{
nr <- nrow(x)
nc <- ncol(x)
if (is.na(threshold)) threshold <- mean(x)+sd(x)
threshold <- factor*sqrt(threshold)
x <- factor*sqrt(x[nr:1,])
theta <- seq(0, 2*pi, length=100)
cos.x <- cos(theta)
sin.y <- sin(theta)
plot(c(0, nc+1), c(0, nr+1), type="n", axes=FALSE, xlab="", ylab="", asp=1)
for (i in 1:nr) {
segments(0, i, nc+1, i)
for (j in 1:nc) {
polygon(j+x[i, j]*cos.x, i+x[i, j]*sin.y, col=color[j], lwd=(x[i, j] > threshold)+1)
}
}
text(0, 1:nr, labels=rownames(x), pos=2, xpd=TRUE)
text(1:nc, nr+1, labels=colnames(x), pos=3, xpd=TRUE)
}
# test data
nc <- 12
nr <- 26
set.seed(123456789)
x <- matrix(sample(20, nr*nc, replace=TRUE), nr, nc)
color <- c("white", "gray", "white", "gray", "gray", "white", "gray", "gray", "white", "gray", "gray", "white")
colnames(x) <- letters[1:nc]
rownames(x) <- sapply(1:nr, function(i) paste(rep(LETTERS[i], sample(1:10, 1)), collapse=""))
# factor:円の大きさの縮小率，threshold:その値より大きければ太線で描く，color:色
func(x, factor=0.06, threshold=18, color=color)
> 依然としてよくわからないので間瀬先生にメールにて質問させていただいたところ、即座に親切なご回答をいただきましたので紹介しますと、”「正確に」答え られる概念ではありませんし、メイルで答えられるような簡単な話でもありません。マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法に関する文献を探してください。 詳しい議論があるでしょう。”
「正確に」答え られる概念ではありませんし、メイルで答えられるような簡単な話でもありません。マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法に関する文献を探してください。 詳しい議論があるでしょう。
というのは，それ以前に得られているコメントと内容的には同じだよね。
まあ，違う所をしいてあげれば，「質問者のプライドを傷つけない」というところかな。
質問者も，ナイーブになったものだ（念のため，ナイーブというのは，英語圏では負のイメージを持つのだよ）
