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おとうさんの解析日記の中で公開した、自分なりの統計学部カリキュラムです。 日本でもカリキュラムが組める日が来るといいですね!! カリキュラムに関連するブログの記事を一緒に紹介しています。 【カリキュラム】 1. データ解析I 1-1. 一般化線形モデル ・Rで多変量解析(一般化線形モデル)~タイタニックのデータも分析しました~ :ブログランキングにも出ていた一般化線形モデルに関する記事です。 ・初めてのR1 :線形回帰の例を載せています。 ・Rで描くROC曲線 :ロジスティック回帰の例を載せています。 1-2. 教師付き機械学習 ・機械学習(caret package) :caretパッケージの紹介 ・Rライブラリの探索2(機械学習) :機械学習ライブラリの紹介 ・PART (recursive partitioning and regression trees、再帰分割回帰木) :決定木
統計学の勉強会です。勉強する機会の少ない統計学ですが、皆さん活発に議論できる場として活用しましょう!初心者も大歓迎ですので、皆さんお気軽にご参加下さい。SAS、R、SPSS、JMPやその他のソフトで解析していらっしゃる方や、日々BIツールなどでデータとにらめっこしていらっしゃる方々も是非!!実際にまだ解析はしていないけど、統計には興味があったり分析する必要性を感じられている方も良いかと思います! Googleグループ:おしゃれStatistics 勉強会の告知やレポートを行います。お気軽にご登録下さい。 略称:おしゃスタ Twitterハッシュタグ:#oshasta 一応、洋書『Statistics』を中心に進めます。 ですが読む事が必須ではなく、私が読んだ内容を少し発表しその後は皆で意見交換という形にしようと思っています。 特に日頃統計に関して分からないことをバンバン質問し欲しいと思って
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