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2019年3月4日月曜日

【R】ggplot2を使ったグラフ表示

ggthemesのテーマとカラーパレット : 厚沢部文化財日誌

この項では、plot関数に代わる別のグラフ作成関数を紹介しつつ、その使い方に慣れていくことを目的にしています。Rでグラフを作成するには、普通はplot関数を使います。plot関数は高度グラッフィク関数で、あまり手間をかけずに簡単にグラフが書けます。他方で、plot関数でできあがる図はそれほど見栄えの良いものではなく、美的品質としては最低限のものです。とくに背景が真っ白であるため、目にやさしい暗色画面のブログにはあまり合いません。そこで、plot関数に代わるものとして、ggplot2というパッケージを使っていこうと思います。

2019年2月28日木曜日

ワークルール教育の重要性


労働政策の展望「ワークルール教育の重要性・難しさ」|労働政策研究・研修機構(JILPT)

この文書は道幸(2015)を、パラグラフ・ライティングを使ってリライトしたものです。

要旨

ワークルール教育の社会的なニーズは高まっており、権利実現のメカニズム解明という労働法研究者の視点においても基本的な重要性をもっています。権利実現のためのワークルールという視点に即せば、ワークルール教育は、(1)個人的資質・能力の向上、(2)社会的支援のあり方、(3)制度的仕組みの整備という三つの要素をもっています。

権利実現のためのワークルール教育を実現するにあたって、(1)契約的世界をどう教えるか、(2)どうしたら権利意識の醸成ができるか、という二つの課題の解決に至急取り組まなければなりません。

2019年2月25日月曜日

【R】 対数線形モデルを使った分割表分析(中編)


前編では、対数線形モデルの概要を解説し、さらに条件付き独立の概念、グラフィカルモデリングとの関係を見ました。今回は、いよいよRを使った分析例を示します。

Rで対数線型モデルを分析するには、1)MASSパッケージに含まれるloglm関数を使う、2)グラフィカルモデリングのパッケージであるgRimのdmod関数を使う、3)一般化線形回帰分析のglm関数を使う、などの方法があります。このコラムでは主に二番目のdmod関数を使う方法を紹介します。

2019年2月22日金曜日

【R】 対数線形モデルを使った分割表分析(前編)


今回は、対数線形モデルを使った分割表分析を解説します。

分割表分析については、2元分割表を対象にして、カイ自乗検定AICなどによって分析することができますが、対数線型モデルではより高次の分割表(高次の交互作用)を統一的に取り扱うことができます。解説の中では、条件付き独立やグラフィカル・モデリングとの関係など発展的な話題についても触れます。

(何故か、wikipedia日本版には対数線形モデルの項目がありません。英語版でもlog linear modelではなくlog linear analysisとなっているので注意してください。)

2019年2月21日木曜日

【R】 条件付きガウス(CG)分布


今晩は、統計分布マニアックスの時間がやってきました。今回は条件付きガウス分布(Conditional Gaussian Distribution)をご紹介します。


CG分布とは多変量正規分布を元に拡張された分布の一つです(まぎらわしいですが、正規分布における条件付き確率の分布のことではありません)。この分布を前提として、量的変数と質的変数が混在した状態をモデル化することが可能になります。つまり、回帰分析モデルと対数線形モデルを橋渡しすることが可能になるということです。

Wikipediaには載っていないので、Edwards本から抜粋して解説します。