biostatistics | バイオスタティスティクス | 生物統計学農学生命情報科学特論 I ＠東京大学アグリバイオインフォマティクス教育研究ユニット (2023-10) プログラミング言語未経験者を対象とした Python 入門講義。農学や分子生物学などの分野で利用される Python の最新事例を紹介しながら、Python の基礎文法の講義を行う。
seekR - 統計分析ソフトウェア R のための検索エンジン
統計分析ソフトウェア R のための検索エンジンです。R 言語に関する内容に特化した検索結果を表示します。
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
統計・データ解析
『Rで楽しむ統計』が出ました。サポートページ 『Rで楽しむベイズ統計入門』が出ました。サポートページ，第7章のRコードをStanで書き直したRで楽しむStan 全国学力・学習状況調査の個票の疑似データがこちらで公開されています。データ分析の練習に使えそうです。SSDSE（教育用標準データセット）も。 R 4.x では stringsAsFactors=FALSE がデフォルトになりましたが，本サイトの古い記事ではそうなっていないところがあるかもしれません（read.csv() などで as.is=TRUE は不要になります（あってもかまいませんが））。 R 4.2 ではWindowsでもMac同様UTF-8がデフォルトになりました。もう fileEncoding オプションに "UTF-8"，"UTF-8-BOM" を指定する必要はなくなりそうです。一方で、SJIS（CP932）データの場
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
統計解析のための専用言語R（R言語）とは - builder by ZDNet Japan
「R（またはR言語とも呼ぶ）」は、オープンソースの統計解析向けのプログラミング言語とその開発実行環境である。現在はR Development Core Teamによって開発およびメンテナンスが進められており、GPLにもとづいて無料で利用することができる。LinuxやFreeBSDをはじめとするUNIX系OSやMac OS、Windowsなど、複数のOSでの開発・実行に対応している。 Rは利用目的を統計解析に特化した言語であり、データを効率的に操作・保管するための仕組みや、配列や行列の演算をサポートした演算子のセット、結果を可視化するためのグラフ作成機能などを備えている。プログラミング言語としては条件分岐やループ処理、ユーザー定義の再帰的関数、テキスト形式のデータ入出力などといった基本的な機能を備えているほか、オブジェクト指向の手法も取り入れている。 最大の強みは、多くの標準的な統計手法を標
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
BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
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Amazon.co.jp: アート・オブ・Rプログラミング: Norman Matloff (著), 大橋真也 (監訳), 木下哲也 (翻訳): 本
間違いだらけの疑似乱数選び