科学・IＴ・登山の話題
投稿日：2014年5月15日 更新日：
ジニ係数について修正した。とりあえずコード。
revenue<-read.csv(file="data.csv", head=TRUE) revenue$TotalRevenues_n <- as.numeric(gsub(pattern = ",", replacement = "", x = revenue$TotalRevenues, fixed = TRUE)) head(revenue) class(revenue$TotalRevenues_n) ineq(revenue$TotalRevenues_n, type="Gini") plot(Lc(revenue$TotalRevenues_n), col="red", lwd=2)
ロレンツカーブ
執筆者：admin
関連記事
開発生産性は調和平均で計算する。 安全性の在庫の計算には正規分布を利用できる。 標準偏差=5であることを利用すると何が言えるか。 Z=1.96で95%をカバーする。 よって 5 x 1.96でほぼ10 …
Core Concept in Data Analysis – Week 2
1D analysis summary ヒストグラム ヒストグラムのタイプ：gaussian/power law 中心極限定理 確率分布 ブートストラップによる検証 gaussian 測定誤差もしくは …
分散分析についてcase studyをしてみる。目的はRで分散分析を実行する際の手順を明確にすること、およびそれに付随するRの関数を理解することである。 目標として以下をあげておく テストデータを含め …
Rでラインを引くために関数がいくつか用意されている。 abline() 画像全体に線を引く segments() 始点と終点を指定してその間に線を引く points() “点” …
こちらを参考にしてPythonのデータ分析用のライブラリをそろえてみた。 まずはお手軽にヒストグラムを書いてみる。コマンドラインからipythonを立ち上げる。 ipython –pylab  …
詰めが甘いですね。
plot(Lc(revenue$TotalRevenues), col=”red”, lwd=2)
ではなく，
plot(Lc(revenue$TotalRevenues_n), col=”red”, lwd=2)
ですね。
ありがとうございます。確かに0.3と0.5だと形が明らかに違いました。