生態学データ解析 - 本/データ解析のための統計モデリング入門
講義のーと の内容を詳しく説明したものです 著者: 久保拓弥 出版社: 岩波書店, シリーズ「確率と情報の科学」 編集: 甘利俊一，麻生英樹，伊庭幸人 このペイジの省略 URL: http://goo.gl/Ufq2 刊行と まちがい・修正一覧) 第 1 刷刊行: 2012 年 5 月 18 日 第 15 刷刊行: 2018 年 3 月 15 日 原稿時点の PDF ファイル (参考用) 目次, さくいん, まえがき 韓国語版 (翻訳は滋賀大の李鍾賛さん, 2017-09-15) 「統計モデリング入門」ネット上のあれこれ (のごく一部) 丸善・ジュンク堂書店の「今年驚いた! 1 冊」の「驚きの出版賞」 に選ばれました! (web archive, KuboLog 2012-12-20) Amazon カスタマーレビュー はてな出版物 -- 言及ブログへのリンクなどがあります! ブクログ,
[R] Rで重回帰分析で交互作用を検討する方法(pequodパッケージ) | Sunny side up!
普段は自作の統計プログラムHADを使って分析していますが，人にいろいろ教えるときにはRも使っている清水です。 さて，今回はRで重回帰分析で交互作用を検討する方法について解説します。 昔，Rで重回帰分析で交互作用を検討するためのコードをアップしていたのですが，最近はもっと便利にできるパッケージがあるようです。というか僕が知らなかっただけか・・・ これについては，DARMという広大の院生・ポスドクが中心となってやっている勉強会のページで知りました（ここ）。まぁネタぱくってる，っていう話なんですけど（笑）。ぜひDARMのページも見てやってください。 ここでは，次のようなサンプルデータを使います。20しか見えませんが，200人のデータです。サンプルデータはこちらからダウンロードできます。 これを”dat”に読み込みます。 dat <- read.csv("sampledata.csv") まずは2
私のための統計処理ー基本解説
実験はギャンブルのようなもので、 どんな結果が出るかはわからないが、 実験計画を立てる。 「2群に差がない!」という帰無仮説を立てる。 群間のサンプルの選択は公平にしなければならないが、 勝率が高くなるような実験計画をデザインも必要である。 生物実験では、物理科学実験とは異なり、 得られるデータは必然的にばらつきを伴う。 測定者による誤差 ---実験技術の向上に伴い、 データの信頼度は上がる！ 測定装置、あるいは測定方法による誤差 測定されるものの性質による個体差
租界〈Ｒ〉の門前にて
◇宣伝！— 三中信宏『みなか先生といっしょに 統計学の王国を歩いてみよう：情報の海と推論の山を越える翼をアナタに！』 2015年6月5日刊行，羊土社，東京，191 pp., 本体価格2,300円, ISBN:978-4-7581-2058-6 → 目次｜版元ページ｜コンパニオンサイト ◇連載〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉 羊土社から発行されている雑誌『実験医学』2014年2月号から隔月連載された〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉記事のオンライン版です． → オンライン連載トップページ 第1回 データ解析の第一歩は計算ではない（2014年2月号, pp. 442-447） 第2回 データの位置とばらつきを可視化しよう（2014年4月号, pp. 935-940） 第3回 データのふるまいをモデル化する（2014年6月号, pp. 1427-1433） 第4回 パラメトリック統計学への登り道〔1〕：ば
Google's R Style Guide
R is a high-level programming language used primarily for statistical computing and graphics. The goal of the R Programming Style Guide is to make our R code easier to read, share, and verify. The rules below were designed in collaboration with the entire R user community at Google. Summary: R Style Rules File Names: end in .R Identifiers: variable.name, FunctionName, kConstantName Line Length: ma
生態学データ解析 - FrontPage
生態学で使われるデータ解析・統計モデリングをあつかうサイトです． サイト管理者: 久保拓弥 内容: 統計学授業, R 関連, GLM 関連, GLMM 関連, ベイズ統計 & MCMC, よくある質問 などなど 全ペイジ一覧 統計学授業など 統計学授業: 久保の北大での授業 (cf. ELMS) 統計学授業の教科書: 「データ解析のための統計モデリング入門」 集中講義・セミナーなどはこちら 配信版: 配信版・統計モデリング入門 よくある質問あれこれ 生態学会大会などでの活動 生態学会の自由集会など (これまでの一覧) 2018 年 3 月 札幌大会: データ解析で出会う統計的問題: R の新しい作図・作表 生態学会誌などに掲載された 解説文一覧 (ダウンロードできるものものあります) 参考：Statistical Ecology Virtual Issue (Methods in Ecol
【コラム「統計備忘録」記事一覧】 | ブログ | 統計WEB
アンケート・調査 アンケートの質問の順序─キャリーオーバー効果 sample, population, universe─標本と母集団 統計ソフトと集計ソフトの違い(1) 統計ソフトと集計ソフトの違い(2) 統計ソフトと集計ソフトの違い(3) enquête closed-ended questions / open-ended questions Likert scale クロス集計表の分析 シンプソンのパラドックス─三次元のクロス集計 独立性の検定─最もポピュラーなカイ二乗検定 対応のあるデータの検定(2)─マクネマー検定 2人の鑑定結果─カッパ係数による一致度の計算 重み付きカッパ係数─順序尺度の場合のカッパ係数 クロス集計表から分析する(1) クロス集計表から分析する(2) クロス集計表から分析する(3) クロス集計表から分析する(4) 欠損値 Excelによる欠損値の扱い Exc
連載: IBM Watson Workspace #鬼わか アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか 解説（前編）
japan-technology IBM Related Japanese technical documents - Code Patterns, Learning Path, Tutorials, etc. Please open new issue/pull requests in either English or Japanese if you would have any feedback or you would like to contribute this repo. We provide mainly "Japanese contents" by markdown text. IBM Developerの最新情報は https://developer.ibm.com/ にアクセスし、英語のコンテンツを参照してください。 このリポジトリは、IBM Developer Ja
条件に適合した統計解析手法の選択ガイド：群馬大：どの検定がいいのか
このページは， 質問に答えてゆくことにより，条件に合った最適の統計手法を提示するためのものです。 統計手法の関連図 行おうとするのは，以下のどれですか 検定・・・・・・比率の差の検定，平均値の差の検定，相関係数の検定など ある仮説が正しいかどうかを統計学的に判定するための手法です。 例えば，「２つの集団の身長の平均値が同じかどうか」，「２つの変数の間に相関関係があるといえるか」などの 仮説が正しいかどうかについて結論を導き出します。 推定・・・・・・比率の差の推定，平均値の差の推定，相関係数の推定など 標本から得られた統計量をもとにして，母数の存在する範囲を求める手法です。 例えば，「標本平均から母平均の存在範囲を知りたい」，「標本比率から母比率の存在範囲を知りたい」などの場合に用います。 記述統計・・・・度数分布，クロス集計，散布図，平均値，相関係数など 標本の各変数について平均値・
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
臨床疫学研究における報告の質向上のための統計学の研究会｜奥村泰之の情報公開
はじめに 本研究会は，研究報告の質 (reporting quality) 向上のための統計学の勉強会です。2か月に1度程度，東京都内で開催しています。 臨床疫学系の研究者の多くは，統計学の専門家ではありません。我々は，論文を書くための「道具」として，統計学を使っています。我々が論文を書く際は，より良い研究になるように，「適切」に方法や結果を記述したいと願っています。国際的には，統計手法別に，どういう情報を論文で記述するべきかを規定しているガイドライン (reporting guideline) が数多く公表されています。しかし，我々は，残念ながら，こういったガイドラインの学習にまで，なかなか手を伸ばせないために，「ある統計手法を使ったものの，どのように論文に報告すれば良いかわからない」といった問題によく遭遇していると思います。 こうした問題を解決すべく，本研究会では，「データ解析環境Rを
医用統計学入門
実例 10 円玉を 10 回投げたら，表が 1 回しか出なかった 表が出にくいのではないか（作業仮説） 表は 5 回くらいは出そう 表が出過ぎる，裏が出過ぎるという確率を計算してみる 表が一回以下しか出ないのは 0.011 裏が一回以下しか出ないのは 0.011 両方合わせて，0.022 こういうことは「起こりにくいこと」であろう しかし「実際に起こった」 どのように考えたらよいだろうか もし，表が 10 回に 1 回くらいしか出ない 10 円玉だったら， ↓ こんなことは「よく起きること」なのだ
Tsukuba.R - Seesaa Wiki（ウィキ）
[ 行事/イベント ] Tsukuba.R つくば周辺のR userのためのコミュニティ 編集 履歴 添付 設定 新規ページ作成 メニュー Wiki内検索 最近更新したページ 2014-03-16 Tsukuba.R#6 2014-03-13 Tsukuba.R#8 ブックマーク 2014-02-20 米カリフォルニア州オーバーエンデバーフライ 2012-10-18 Tsukuba.R#4 2012-04-05 Tsukuba.R#X 2011-11-15 Tsukuba.R#9 2011-10-12 Tsukuba.R#8.999999 2011-04-17 Tsukuba.R#7 2011-03-11 トップページ 2009-10-19 Tsukuba.R#3 2009-06-14 Tsukuba.R#5 2008-09-15 Tsukuba.R#2 2008-07-28 Tsukub
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
scratch-R
https://docs.google.com/viewer?url=http%3A%2F%2Fcran.r-project.org%2Fdoc%2Fcontrib%2FShort-refcard.pdf
9-ten.com
http://atnd.org/events/564
統計ソフトウエアに関する話題
Excelのひどい話です！
社会言語学