R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
【CodeIQ】Rで解くデータサイエンティスト問題の解説（R Advent Calendar2012） - iAnalysis 〜おとうさんの解析日記〜
先日より、リクルート様のITエンジニアのための実務スキル評価サービス「CodeIQ」で、データサイエンティストに関する問題を出題させて頂いております（問題集はこちら）。先日12/12のおしゃスタ＠リクルートでも少し解説しましたが、Rでの解答例をお見せする時間がなかったので、この機会にブログで公開します（おしゃスタに関するCodeIQ様のブログはこちら）。去年に引き続き勢いだけで参加したR Advent Calendar 2012でしたが、ちゃんとネタが見つかって良かった！！！でも無計画に参加したらクリスマスイブの日に当たってしまったので、、、日付が変わるくらいにさっさと書いてしまいたいと思います！！！爆 【データサイエンティスト初級問題】 【前提】 とある転職サイトから、「とりあえずデータがあるんだけど、、、」と言われてデータを受け取りました。先方は何をして欲しいかまだはっきりと決まってな
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
http://atiboh.sub.jp/t16sisuuheikatuhou.html
指数平滑法 Excel ・ 分析ツールの「指数平滑法」は、Excelが提供する便利な機能の一つです。 時系列データに対し、長期的な傾向を表す滑らかな曲線を作ります。 年次、月次、日次、時間など時系列に測定されたデータであればどんなデータにも適用できます。 データは下記のとおりです。 ・計算方法 (1) ： 初期値を決めます。（第1期のデータや過去のデータの平均値など。） 女子採用開始の1981から10年間のデータを過去のデータとして使用します。 (2) ： 平滑化定数を決めます。 平滑化定数は０以上１以下の値です。 平滑化定数が大きければ、平滑値は最近のデータの傾向に従います。 平滑化定数が１の場合、平滑値はデータに一致します。 平滑化定数が小さければ、平滑値は過去のデータの傾向に従います。 平滑化定数が０の場合、平滑値はすべて同じ（初期値）になります。 0.3前後の値が
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
コイン投げの正規分布 - 気ままに書いてみました日記
「完全独習 統計学入門」小島寛之 著をお勉強中で、下記のような命題を実際に検証してみた。 コインをN枚同時に投げて(あるいはN回続けて投げて),そのうち何枚が表になったかをデータとして記録する。この作業を膨大に実行して、表の枚数Xの出た相対度数のヒストグラムを作ると、それは近似的に、平均値がN/2、S.D.が√N/2になる perlでスクリプトをかいてそれをグラフにしてみました。スクリプトで出力したのは同時に100枚投げて表になった枚数をkeyにして10万回繰り返した分布をvalueにいれたハッシュです。結果はエクセルで分析しました。 use strict; use warnings; use GD::Graph::bars; use Data::Dumper; my $N = 100; my %distribution; for ( 1 .. 100000 ) { my $num_of_
確率統計を学ぶにあたって 金谷健一 岡山大学工学部情報系学科 1 確率統計は大学の一番難しい科目？ 私の知っている人で（中には大学の理科系の先生もいる），確率統計は習ったがよく分
確率統計を学ぶにあたって 金谷健一 岡山大学工学部情報系学科 1 確率統計は大学の一番難しい科目？ 私の知っている人で（中には大学の理科系の先生もいる），確率統計は習ったがよく分からない という人が多い．私自身もそうであった．大学で確率統計を習ったが（私の場合は 3 年次であっ た），まったく分からなかった．期末試験のためにいろいろな本を読んだが，どうしても理解でき ない．個々の例題の計算の仕方の説明を読めば，そのやり方は分かるし，導出も書いてあるので， そのようになるのだということに疑いは起きない．しかし，どうしても「分かった」という気に ならない．自分の頭で考えることができない．そのため覚えらないのである． 大学に入ると難しい科目をいろいろ学ぶ．特に 1 年次の解析学（微分積分学）と線形代数学（ベ クトルと行列）を学んだときは，あまりに抽象的な記述に愕然とした記憶がある．しかし，その
図（だけ）で説明する回帰分析 - 社会学者の研究メモ
分かっているようで意外と分かっていないのが回帰分析です。回帰分析の考え方をできるだけ図だけで説明した資料を作りましたので、適宜ご参照ください。 「(ほぼ)図(だけ)で説明する回帰分析」(PDF) 主な内容は、以下のとおりです。 説明変数と撹乱項の相関の理解 予測値の信頼区間をプロットすることの重要性の理解 「変数をコントロールする」ということで曖昧に理解されている内容の理解
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
[PDF]統計学入門 - 小波秀雄
【良質の独学サイト】分野は、数学、統計学、コンピュータ言語、英語、金融・経済など分野は問いません。【eラーニング】以下の条件にあうサイトを沢山教えて下さい.. - 人力検索はてな