kohske takahashi kohske

## kisojionline_README.md

      
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                kohske
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              Created
              December 10, 2020 05:35
            
          
    キソジオンライン

心理学の実験演習オンライン化プロジェクトです。
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顔の倒立効果
記憶の処理水準; 倒立効果; 短期記憶; 顔認知; 再認課題


## ggjap.R
#
# 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)

## 平均への回帰.Rmd
---
title: "heikinn-eno-kaiki"
author: "kohske"
output: html_document
editor_options:
  chunk_output_type: console
---

```{r}
library(plyr)

## iris.tsv

          
            Sepal.Length
            Sepal.Width
            Petal.Length
            Petal.Width
            Species

            
              1
              5.1
              3.5
              1.4
              0.2
              setosa

            
              2
              4.9
              3
              1.4
              0.2
              setosa

            
              3
              4.7
              3.2
              1.3
              0.2
              setosa

            
              4
              4.6
              3.1
              1.5
              0.2
              setosa

            
              5
              5
              3.6
              1.4
              0.2
              setosa

            
              6
              5.4
              3.9
              1.7
              0.4
              setosa

            
              7
              4.6
              3.4
              1.4
              0.3
              setosa

            
              8
              5
              3.4
              1.5
              0.2
              setosa

            
              9
              4.4
              2.9
              1.4
              0.2
              setosa

## ch01.Rmd
---
title: "ch01"
output: html_document
---

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

## susume.txt
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。

## promax2.r
# 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
  }

## ckt.r
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)

## mlwave.r
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))

## gg.R
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)
	#
	# 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)
	---
	title: "heikinn-eno-kaiki"
	author: "kohske"
	output: html_document
	editor_options:
	chunk_output_type: console
	---

	```{r}
	library(plyr)
	Sepal.Length	Sepal.Width	Petal.Length	Petal.Width	Species
1	5.1	3.5	1.4	0.2	setosa
2	4.9	3	1.4	0.2	setosa
3	4.7	3.2	1.3	0.2	setosa
4	4.6	3.1	1.5	0.2	setosa
5	5	3.6	1.4	0.2	setosa
6	5.4	3.9	1.7	0.4	setosa
7	4.6	3.4	1.4	0.3	setosa
8	5	3.4	1.5	0.2	setosa
9	4.4	2.9	1.4	0.2	setosa
	---
	title: "ch01"
	output: html_document
	---

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