常連

### 実現したいこと

・Rで、y軸の方向を上向きではなく下向きに逆転させ、x軸をグラフの上側に配置した折れ線グラフを作りたい。

### 前提

下記のコードで作成できるデータフレームに関して、x軸を"Result"、y軸を"Depth"、凡例を"Treatment"とした折れ線グラフを作りたい。
その際、y軸の方向を下向きに逆転させ、かつ、x軸をグラフの上側に配置したグラフ、すなわち、最も一般的な折れ線グラフをx軸を軸に180度回転させたようなグラフを作りたい。

### 該当のソースコード

```R

Data <- data.frame("Treatment" = c(rep("A",5), rep("B", 5)), 
                   "Depth" = c(1:5, 1:5), 
                   "Result" = c(120, 130, 550, 880, 1000, 150, 260, 990, 1200, 1600))

g <- ggplot(Data, aes(x = Result, y = Depth, group = Treatment, linetype = Treatment ))+
    geom_line(linewidth = 1.0)+
    scale_x_continuous(limits = c(100, max(Data$Result)))+
    scale_y_continuous(breaks = seq(0, 5, length = 6),limits = c(0,5))+
    scale_x_discrete(position = "top")+
    labs(x = "Result", y = "Depth")+
    theme_classic()+ 
    scale_y_reverse()+
    theme(aspect.ratio = 1.5) 

print(g)

```

### 試したこと

上記のようなコードを作成し動かしてみたが、x軸が上手く表示されない。
色々と試してみたが、どうしても解決できなかったため、どなたかご教授いただきたく思います。
よろしくお願いします。


【R】y軸の向きが逆転、x軸がグラフの上側に配置された折れ線グラフを作りたい

### 実現したいこと
STL分解で設定するパラメータについて確認したい。

### 前提
statmodelを使用してstl分解を行い、トレンド成分を確認したいと考えています。
STL分解するにあたり、periodというデータの周期性を表すパラメータを指定しないといけないようです。
periodはデータから自動的に推定できる場合は指定しなくもよいのですが、
データから自動的に推定できない場合はperiodの値を指定しないといけないようです。

### 発生している問題・エラーメッセージ
データから自動的に推定できない場合,periodの値はどのような値を入れればよいのでしょうか？
使用しているデータは時系列データではありますが、特に周期性がないと考えています。

### 該当のソースコード

# STL分解
stl=STL(df['feature_test1'], period=2)
stl_series = stl.fit()

### 試したこと
periodは２以上の整数を指定する必要があるようなので2にしました。


### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）



STL分解時のパラメータの設定について

### 前提・実現したいこと

pythonでプログラミングを勉強しています。pythonで理解する統計解析、という本を利用しています。https://github.com/ghmagazine/python_stat_sampleこのページにおいてあるデータを使用しています。npy形式で保存されたファイルを読み込み、表示しようとしています。使用している環境はgoogleColaboratoryです。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
Drive already mounted at /content/drive; to attempt to forcibly remount, call drive.mount("/content/drive", force_remount=True).
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-fb986393b9c0> in <module>()
      8 get_ipython().magic('precision 3')
      9 pd.set_option('precision',3)
---> 10 anscombe_data = np.load('drive/My Drive/dataB/ch3_anscombe.npy')
     11 print(anscombe_data.shape)
     12 anscombe_data[0]

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/lib/npyio.py in load(file, mmap_mode, allow_pickle, fix_imports, encoding)
    455             # Try a pickle
    456             if not allow_pickle:
--> 457                 raise ValueError("Cannot load file containing pickled data "
    458                                  "when allow_pickle=False")
    459             try:

ValueError: Cannot load file containing pickled data when allow_pickle=False
```

### 該当のソースコード

```python
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

%precision 3
pd.set_option('precision',3)
anscombe_data = np.load('drive/My Drive/dataB/ch3_anscombe.npy')
print(anscombe_data.shape)
anscombe_data[0]
```

### 試したこと

調べたところallow_pickleがデフォルトでFalseになっているとのことなので
anscombe_data = np.load('drive/My Drive/dataB/ch3_anscombe.npy', allow_pickle=True)
としましたが
OSError: Failed to interpret file 'drive/My Drive/dataB/ch3_anscombe.npy' as a pickle
と表示されてしまいます。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
使用している環境はgoogleColaboratoryです。

pythonでのnpy形式のファイル読み込み及び表示

### 前提
統計学ソフトRでのエラーについてです。
解決策が分からないため質問させていただきます。

Windows11
R

### 実現したいこと
興行収入をスクレイピングしたcsvファイルにWeekend_Grossとnum_weekという興行収入と映画公開から何週間たったかを示す変数があります。この二つを散布図でplotしたいのですがエラーが出てしまいました。
ファイルの中身はこんな感じです。
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2022-11-26/0bb97911-d108-4ab4-bc6e-a52ae82d44e3.png)

csvファイルには100件以上の映画があるためnum_weekは同じ数字、特に１～6（1週間～６週間）の数値が多いです。縦軸にWeekend_Gross、横軸にnum_weekにしたいです。このままではよくわからにグラフになるので、Rのaggregate関数を使ってnum_weekの数値によってWeekend_Grossの平均をプロットしていこうと思いました。

イメージはこんな感じになるかと思います。
※このグラフは友達から提供してもらったものです。
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2022-11-26/da4eadc1-438e-4cea-b6ea-2e4c5fa52cd6.png)
そのコードが以下になります。

### 該当のソースコード

```R
data1 <- read.csv("2016week_favorite.csv",encoding = "UTF-8")

data1 <- filter(data1,num_week < 50) #外れ値削除 

mean_Gross <- aggregate(x=data1[c("Weekend_Gross")],by = list(data1$num_week),FUN = mean) #平均

plot(mean_Gross)


```


### 発生している問題・エラーメッセージ

しかしコードを実行すると

Error in `[.data.frame`(data1, c("Weekend_Gross")) : 
未定義の列が選ばれました

とのエラーが吐かれます。解決方法が見つけられなかったので皆さんの力をお借りできればなと思います。
よろしくお願いいたします。

### 回答者様のコードを実行
NamerikawaR様回答ありがとうございます！
コードを実行するとWeekend_Gross変数がないというエラーが出てきましたが（X.U.FEFF.Weekend_Grossに変換されている）、これはWindows特有のエラーだそうで「fileEncoding="UTF-8-BOM"」で読み込むことで解決しました！メモのためここに記しておきます。
そして本題ですが実行はできたもののWeekend_Grossの平均がnum_weekごとにとれていないようなグラフができました。
どうなっているのか、また解決方法はありますでしょうか。お力添えよろしくお願いいたします。
![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2022-11-27/882435ec-1932-4578-b627-71b4f04ce67b.png)


### 解決法
皆様回答ありがとうございました！
単純なミスでありまして大変申し訳ございません。
Weekend_Grossがなぜか文字型になっていたためプロットできないでいました。
なのですべて数値型に変換した上で実行した結果グラフが描けました！
ありがとうございました。




Rのエラー、未定義の列が選ばれましたについて

### 実現したいこと
決定係数がマイナスの値をとるのは問題がないかどうかを確認する


### 発生している問題・分からないこと
pythonでデータ分析の練習をしていたところ、決定係数がマイナスの値を取りました。

こちらのページによれば、マイナスの値をとることもあるとの記載がありました。
https://manabitimes.jp/math/1016#3

計算式を見る限り、マイナスを取る場合もありそうですし、実際にマイナスの値をとっています。
しかし、決定係数は相関係数の2乗でもあると解説してあるページがありました。
https://www.stat.go.jp/naruhodo/10_tokucho/hukusu.html#:~:text=%E3%80%90%E5%8F%82%E8%80%83%E3%80%91%E6%B1%BA%E5%AE%9A%E4%BF%82%E6%95%B0%E3%81%A8%E7%9B%B8,%E3%81%AF%EF%BC%90%E4%BB%A5%E4%B8%8A%EF%BC%91%E4%BB%A5%E4%B8%8B%EF%BC%89%E3%80%82

２乗である以上、負の値をとることはないと思います。
これらの情報が矛盾しているように思うのですが、詳しい方ご解説頂けないでしょうか。







### 該当のソースコード

```
from sklearn.metrics import r2_score
～
r2_score_train=r2_score(y_train,train_pred)
～

（全ソースコードをあげることはできないので、決定係数の算出箇所のみ）




```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [ ] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
調査の結果、矛盾する2つの情報が得られたので判断に困っている。

### 補足
特になし

決定係数がマイナスの値をとる場合について

3次元点群の曲面近似を最小二乗法などを用いたプログラムで行いたいと考えています。7000個の点群データがあり、この点群データの形を多項式で近似したいです。（卵を縦に半分に切ったような形です）

numpyのployfitは平面座標上の点群の近似をパラメータを変えるだけで簡単に次数を変えられますが、このように空間座標の場合でも簡単に高次の近似式を実装する手段はございますでしょうか。
もしくは曲面のフィッティング関数を定義し、引数に次数を与えることで高次の近似式を実装する（引数で与えた次数の近似式を実装）ことは可能でしょうか。

3次元点群の曲面近似を高次元の最小二乗法などで実現したい

### 実現したいこと
ある部品についてアンケートをとり、どこの製品を使用しているか調査したいと考えています。

Ex.A社製　40％、B社製　30％、C社製　20％・・・








### 発生している問題・分からないこと
どのくらいのサンプルサイズが必要なのかわかりませんでした。

必要なサンプルサイズを計算する手法及びその理論について知りたいです。




### 該当のソースコード

```
ソースコードはなし。
```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [ ] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
調査したところ、約400ほどのサンプルをとれば良いとの記事がいくつかでてきましたが、どういった計算で400という数値がでているのかわかりませんでした。（アンケートの場合は回収率を考慮する必要があるのも知りました。）

母比率の推定についてまとまった記事がありましたが、内容を確認すると２項分布の話なので今回の件では使用できないと考えています。（結果が2つしかない試行ではないため）
https://bellcurve.jp/statistics/course/9129.html






### 補足
teratail内に存在しないタグの質問とのご指摘をいただきました。
統計というタグが存在します。
ですので、この質問は問題ないかと思いますがいかがでしょうか？


必要なサンプルサイズについて

### 実現したいこと
VIFの計算方法について理解する。


### 発生している問題・分からないこと
以下のリンクに「VIFは説明変数間の相関係数行列の逆行列の対角要素であり、・・」
と記載がありました。
https://bellcurve.jp/statistics/course/25851.html

また、以下のページで　説明変数間の相関係数を使ったVIFは1/(1-r^2)から算出できるという記事を拝見しました。
https://betashort-lab.com/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6/vif/#VIF-3

しかし、1/(1-r^2)と「説明変数間の相関係数行列の逆行列の対角要素」と一致する理由がよくわりませんでした。










### 該当のソースコード

```
特になし
```

### 試したこと・調べたこと
- [x] teratailやGoogle等で検索した
- [ ] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [ ] その他

##### 上記の詳細・結果
上記に記載したサイト以外にいくつか確認し、同様のことを記載しているのを確認したため正しいのだと思います。
しかし、理由や算出方法は明記されていなかったため、質問させていただきました。


### 補足
特になし