データ分析における特徴量エンジニアリング / feature engineering recipes関連資料: http://bit.ly/practical-ds https://github.com/uribo/practical-ds (code) https://github.com/uribo/190710-johokiko (keynote) https://uribo.github.io…
ロジスティック回帰の考え方・使い方 - TokyoR #33
2. 自己紹介 1 / 392013/8/31 • Twitter ID: @horihorio • お仕事： 分析コンサルタント • 興味： 統計色々/DB/R/Finance/金融業/会計 • 過去の発表： ここ • 最近の出来事 • 金融業以外の分析にも進出 • だが何故か証券アナリストを取った • 優秀な人のマネジメントっぽい事を • 息子が1歳になった ロジスティック回帰の考え方・使い方 3. 今回の想定ケース 2 / 392013/8/31 ロジスティック回帰の考え方・使い方 • 旅行代理店勤務 マーケティング部所属3年目 • 「Rによるやさしい統計学」で Rの操作、線形回帰に慣れた • 上司（超文系）に 「いつもツアーの案内DM送っているけど、 もっと上手い送り方って考えてくれない？」 と言われた。どうしよう… 4. 紹介すること 3 / 392013/8/31 ロジスティッ
はじめての「R」
2023/02/06追記: slideshareが非常に使いづらくなってしまったため、speakerdeckに転載しました。 https://speakerdeck.com/masaha03/hazimeteno-r 補足記事を書きました。併せてご覧ください。http://m884.hateblo.jp/entry/2012/12/03/232431Read less
Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
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