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Visual R Platform ver.1.4 新機能紹介

Rグラフ

以下のグラフを描画するアイコンを追加しました。

  • 散布図
  • 折れ線
  • 箱ひげ
  • 対散布図
  • ヒストグラム
  • 棒グラフ
  • 円グラフ
  • ドットプロット
  • high-low プロット
  • バブルチャート

アイコン操作で手軽に定評ある R の多彩なグラフの描画が可能になります。
このアイコンで作成したグラフは、R スクリプトへのエクスポート対象ですので、Visual R Platformがインストールされていない環境での描画も可能です。

イメージ

生存時間解析

生存時間解析機能は、その名の通りガンなどの病気による死亡の傾向把握や要因の分析を始めとして、機械の故障の分析にも使える手法です。
途中で調査が中断しているデータ (打ち切りデータ) にも対応しています。

  • 経過時間グラフ
  • ノンパラメトリック生存曲線
  • コックス比例ハザード
  • 生存曲線推定

Elastic Net

Elastic Net は近年評価の高い、Lasso 回帰、Ridge 回帰の一般化形です。 回帰係数の大きさにペナルティを加えることで、必要性の低い説明変数の係数がゼロになり、自動的に説明変数選択を行うことができます。 膨大な説明変数を含むデータに対して、可読性と汎化性能を両立した予測モデルを構築することができます。

PLS回帰

PLS 回帰は医薬分野などで広く使われる分析手法で、説明変数が多くサンプルの少ないデータに対しても高精度な予測モデルを構築することができると言われています。
高次元の入力データを、目的変数を説明するために有効な低次元の空間に射影し、低次元空間の中で線形モデルを構築します。
射影行列をゼロ要素の多いスパース行列にする Sparce PLS 回帰を実行することもできます。 これによって Elastic Net と同様に高次元データでも可読性と汎化性能を両立した予測モルを構築することが可能です。

L1正則化主成分

主成分分析アイコンで回転行列をスパース行列にする下記の方法が選択できるようになりました。

  • Sparse PCA ( SPCA )
  • Sparse Cumulative PCA ( SCPCA )

スパースな回転行列にすることで、各主成分軸の解釈が容易になり、高次元のデータでも実用性の高い分析結果を導き出すことができます。

正準相関分析

多変数データと多変数データの間の正準相関係数を計算する分析手法です。

ユーザーが手軽にユーザーインターフェース構築可能なguiInput機能

R スクリプトアイコン中で vrp.RGuiInput 関数が使えるようになりました 。
この関数はダイアログデザイン記述を受けとり、デザインに対応した GUI インターフェスを表示します。
ダイアログには、テキストボックス、数値入力ボックス、チェックボックス、ラジオボタン等の多様な GUI 部品が使用できます。 R スクリプト中で任意のカスタム GUI インターフェスにより、ユーザーからの入力を受け取ることができます。