Microsoft PowerPoint - 統計科学研究所_R_回帰分析.ppt
1 線形回帰分析 線形回帰分析 2 この資料について この資料は、「JIN’S PAGE」の「Rと回帰分析 」の 箇所をまとめて、少し補ったものになっています。 より細かく引数を設定することによって、様々な 分析を行うことができます。 参考ＵＲＬを見ながら試してみてください。 参考ＵＲＬ：JIN’S PAGE http://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/ 3 データ 今回は「身長」と「体重」のデータを扱います。 Excelで右のように入力し、 CSV形式で保存してください。 「R」では、データを扱う際、 行に個人を、列に変数を 対応させると良いと思います。 4 形式での保存１ ① 名前を付けて保存 ② 「ファイルの種類」 ⇒ 「CSV」 ③ ファイル名を「taikei.csv」として保存 5 形式での保存２ 「OK」 「はい」 6 身長と体
Microsoft PowerPoint - 統計科学研究所_R_主成分分析.ppt
1 主成分分析 2 内容 主成分分析 主成分分析について 成績データの解析 「R」 で主成分分析 相関行列による主成分分析 寄与率・累積寄与率 因子負荷量 主成分得点 3 主成分分析 4 次元の縮小と主成分分析 次元の縮小に関する手法 次元の縮小 国語、数学、理科、社会、英語の総合点 ⇒５次元データから１次元データへの縮約 体形評価 : BMI (Body Mass Index) 判定 肥満度の判定方法の１つで、次の式で得られる。 ⇒ ２次元データを１次元データに縮約 主成分分析 5 主成分分析とは 主成分分析 多次元データのもつ情報をできるだけ損わずに 低次元空間に情報を縮約する方法 多次元データを２次元・３次元データに縮約できれば、 データ全体の雰囲気を視覚化することができる。 視覚化により、データが持つ情報を解釈しやすくなる
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