R: The R Project for Statistical Computing
Getting Started R is a free software environment for statistical computing and graphics. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms, Windows and MacOS. To download R, please choose your preferred CRAN mirror. If you have questions about R like how to download and install the software, or what the license terms are, please read our answers to frequently asked questions before you send
R: Spectral Clustering
Description A spectral clustering algorithm. Clustering is performed by embedding the data into the subspace of the eigenvectors of an affinity matrix. Usage ## S4 method for signature 'formula': specc(x, data = NULL, na.action = na.omit, ...) ## S4 method for signature 'matrix': specc(x, centers, kernel = "rbfdot", kpar = "automatic", nystrom.red = FALSE, nystrom.sample = dim(x)[1]/6, iterations
Rによるオープン・データの可視化（1）
今回はパブリックに入手可能な“オープン・データ”とRを使い、人口統計や株式相場などのデータを可視化します。自分の手を動かすことで、社会状況の把握や仮説の検証ができるのです。 オープン・データを図示・可視化する 今回から数回にわたって、比較的話題にされることが多い社会の状況を表すオープン・データを図示・可視化することをテーマとしたいと思います。 そういった公的なオープン・データは、いろいろな新聞、書籍、雑誌、Webサイト、論文などで取り上げられることが多いので、わざわざ可視化する必要がないという意見もあります。しかし、筆者の意見では、それだからこそ問題を自分の頭で考えるためのきっかけにするために、自分でデータを図示・可視化する必要があると思っています。すべての考察は自分が寄って立つ土台が必要で、その土台の検証を始めることで、いろいろな吟味、検討を行うに耐える足場を確認できます。そして、その確
Web interface for R and Octave
This page holds the links to web interface to R (a statistical/graphical software) and Octave (a matrix/numerical software). Both R and Octave are GNU copyrighted. If you have not heard about it, R is similar to Splus, Octave is similar to Matlab. These can be useful when writing tutorial/notes in html for students. It allows you to have live access to R/Octave anywhere in the html page. And stude
Rで実践する統計的検定の初歩
オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析を身に付けよう。連載2回目の今回は、統計的検定とは何かというざっくりした説明を軸に、やはりRで実際に計算をしてみます。 前回のおさらい 今回も統計処理言語の「R」を使って、いくつか具体的なデータから計算をしてみたいと思います。そもそも統計的検定とは何か、どういうことをやっているのかという概説と、統計的検定に対する批判についてもご紹介したいと思います。 まずは前回のおさらいです。 前回の終わりのほうで帰無仮説（きむかせつ）である「Jリーガーの月別出生数分布は日本人の月別出生数分布と同じである」かどうかを統計学的に検査するために、カイ二乗検定を導入しました。 まずは前回の結果を再現することから始めましょう。必要なデータを読み込んで、変数を設定します。もしもすでに以下のコードを走らせている場合は、同じことを2度する必要はありません
第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 - ＠IT
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
Rにおける確率分布 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です例 † > ?rnorm > dnorm(c(-0.7, 0.5, 1,2, 2.1)) # N(0,1) の密度関数 [1] 0.31225393 0.35206533 0.24197072 0.05399097 0.04398360 > pnorm(c(-0.7, 0.5, 1,2, 2.1)) # N(0,1) の累積確率分布 [1] 0.2419637 0.6914625 0.8413447 0.9772499 0.9821356 > qnorm((0:10)/10) # N(0,1) のクォンタイル [1] -Inf -1.2815516 -0.8416212 -0.5244005 -0.2533471 0.0000000 [7] 0.2533471 0.5244005 0.841
Rの基本パッケージ中の確率分布、乱数関数一覧 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですRの基本パッケージ中の疑似乱数、確率関数の簡易一覧 R は多くの確率分布に対する疑似乱数発生関数、分布関数、クォンタイル関数を持ち、 従来不可欠であった様々な統計数値表はもはや不要である。 これらは、疑似乱数は rxxx()、密度・確率関数は dxxx()、確率分布関数は pxxx()、クォンタイル関数は qxxx() といった統一的な名称を持つ。 疑似乱数発生関連関数 † .Random.seed は整数ベクトルで、R の乱数生成機構に対する乱数生成器 (RNG) の状態を含んでいる。これは保存し、元に戻すことができるが、ユーザが変更すべきではない。 RNGkind() は使用中の RNG の種類を確認したり、設定したりするためのより分かりやすい インタフェイスである。RNGversion
統計処理ソフトウェアRについてのTips
最終更新： 2008年 8月 27日 (水曜日) 15時35分 このページでは，国際共同研究のオープンソースなプロジェクトで開発され，GNU GPLに従って公開，配布されている高機能な統計ソフトであるRについてのTipsを扱う。 News／更新情報 保管庫1（2004年1月まで） | 保管庫2（2004年2月から） 保管庫内の主なトピック：平方和(SS)｜「Rによる統計解析の基礎」（保管庫外だがサポート掲示板|正誤表）｜オッズ比 ｜1.6.0｜1.6.1｜1.6.2｜1.7.0｜1.7.1｜1.8.0 | 1.8.1｜1.9.0｜1.9.1｜2.0.0｜2.0.1｜2.1.0｜2.1.1｜2.2.0｜2.2.1｜2.3.0｜2.3.1｜2.4.0｜2.4.1｜2.5.0｜2.5.1｜2.6.0｜2.6.1｜2.6.2｜2.7.0 R News Vol.8/1公開（2008年6月5日） ●5
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．
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
R - 統計解析とグラフィックスの環境
今回のアクセスは 回目 です。 (Since June 26, 2001) version 2.13.1 がリリースされました CRAN のWebサイト http://www.r-project.org/ で最新 情報を入手できます。 Rとは？ R は統計計算とグラフィックスのためのフリーソフト(GNU-style copyleft)です. RはSに操作環境などが良く似ており, Sで動作するものはRでもほとんど変更なしに動作します. R はSのクローンのフリーウェアと捉えられがち(私もそう思っていた)ですが, 全くのクローンではなく(もちろん完全なクローンを目指しているわけでもありません),内部的な構成などはSとは全く違います. 詳細は R FAQの 3.3 What are the differences between R and S? を参照して下さい. S は AT & T ベル研
JIN'S PAGE
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
Pajek + R でお手軽スケールフリーシミュレーション - tkenichi の日記
久しぶりに Pajek で遊んでみる。ネットワークの可視化ツールとしてデファクトだけれども、簡単なシミュレーションもできる。もちろん大規模のものを何度も繰り返す場合はマクロを書いたりしなければならないので面倒だけれども、本に載っている例をちょっと試したいとか、授業などの話のネタにやってみるぐらいなら簡単だ。また、R 形式でネットワークの隣接行列が出力できることがわかったので、これを利用してみる。 たとえば、おなじみスケールフリーネットワークを作って、次数分布のグラフを書く、なんてことをやろうとすると、 Pajek のメイン画面から Net > Random Network > Scale Free > Undirected を選ぶ Pajek でパラメータを選んでネットワークを作る Pajek のメイン画面から Draw で可視化 Pajek のメイン画面から Tools > R > Se
Rでデータマイニング - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です貢献パッケージ † arules: 相関（連関）ルールおよび頻出アイテム FactoMineR: R を利用した因子分析とデータマイニング earth: Earth(MARS と言えない): 多変量適応型回帰スプラインモデル pmml(各種モデル用 PMML の生成 )パッケージ中のオブジェクト一覧 arulesSequences: Mining frequent sequences ↑ インターフェース † RWeka: R/Weka インターフェース 機械学習、ANN Snowball: Snowball Stemmer 用インターフェース rweka(R/Weka インターフェース)パッケージ中のオブジェクト一覧 Hornik, Kurt; Buchta, Christian; Zei
R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [N-Z]) - yy-2002’s blog
NADA Dennis R. Helsel 著 "Nondetects And Data Analysis: Statistics for Censored Environmental Data", 2004, John Wiley and Sons に記述されている手法. NISTnls NIST, the U.S.National Institute for Standards and Technology からの非線形最小二乗法の例. NORMT3 複素数の誤差関数 erf と erfc を計算します. また, ガウス分布と Student の t 分布との和の密度関数を評価します. Oarray 任意のオフセットを持つ配列. PBSmapping the Pacific Biological Station (PBS) in Nanaimo, British Columbia, C
![R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [N-Z]) - yy-2002’s blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c3ea5823c519ab9269ead37940bde6b2f9c31605/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117126973953504%2F17680117126973957994%2F1550667812)
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