一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
Rが使えるフリをするための14の知識
米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文をマスターする 四則演算
共分散構造分析（きょうぶんさんこうぞうぶんせき）
各種の社会現象・自然現象などの因果関係を調べる統計的手法の1つ。直接観測される変数（観測変数）から、直接観測できない潜在変数を導き出し、その潜在変数と観測変数の因果関係について仮説（数理モデル）を設定することによって、さまざまな現象を理解しようという統計的アプローチである。 例えば「アンケートに対する回答」という観測変数から、「ブランドイメージ」というような潜在変数（構成概念）を計量可能な数値として導出し、ほかの変数との因果モデル（ブランドイメージが購買行動に与える影響など）を想定し、その妥当性を検証して仮説の適否を判定することで、因果関係の強さを推定するといった検証的方法が一般的に行われる。 共分散構造分析は、従来の因子分析に対して提唱された「確証的因子分析」が発展したもので、おおざっぱな理解としては因子分析と回帰分析を統合的／検証的に行うものだと考えることができる。 近年では、共分散構
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