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
生態学で使われるデータ解析・統計モデリングをあつかうサイトです. サイト管理者: 久保拓弥 内容: 統計学授業, R 関連, GLM 関連, GLMM 関連, ベイズ統計 & MCMC, よくある質問 などなど 全ペイジ一覧 統計学授業など 統計学授業: 久保の北大での授業 (cf. ELMS) 統計学授業の教科書: 「データ解析のための統計モデリング入門」 集中講義・セミナーなどはこちら 配信版: 配信版・統計モデリング入門 よくある質問あれこれ 生態学会大会などでの活動 生態学会の自由集会など (これまでの一覧) 2018 年 3 月 札幌大会: データ解析で出会う統計的問題: R の新しい作図・作表 生態学会誌などに掲載された 解説文一覧 (ダウンロードできるものものあります) 参考:Statistical Ecology Virtual Issue (Methods in Ecol
Rattle: A Graphical User Interface for Data Mining using R The Data Science Desktop Survival Guide provides a guide for the Data Scientist using R. Rattle Welcome to the R Analytical Tool To Learn Easily! Visit R Projects for Dummies for a nice introduction to Rattle. Also visit our Data Science Desktop Survival Guide to begin or continue your journey as a data scientist. Visit the Repository to l
第2章 クラスタリング入門 2.1 クラスタリングとは 2.2 クラスタリング手法の概要 2.3 クラスタリング結果の評価
The rpy2 site has moved to https://rpy2.bitbucket.io. You will be redirected in 15 s econds. About rpy2 is an interface to R running embedded in a Python process. The project is mature, stable, and widely used. Source and installation Released source packages are available on PyPi. Installing should be as easy as pip install rpy2 The source code is also in a public repository on bitbucket. Documen
Preface of the Book: The main goal of this book is to introduce the reader to the use of R as a tool for performing data mining. R is a freely downloadable language and environment for statistical computing and graphics. Its capabilities and the large set of available packages turn this tool into an excellent alternative to the existing (and expensive!) data mining tools. One of the key issues on
●刊行の趣旨 データサイエンスは,理論だけではなく,実際のデータを操作・解析・マイニングを行わなければならない。そのためには,基礎理論を理解し,その理論に基づいてツールを用いて実現しなければならない。そのツールとして近年フリーであるRが急速に普及している。Rには,すでに数千のフリーパッケージが公開されている。また,Rに関する訳書・和書は20冊を超えているが,初級レベルのものがほとんどである。また,データサイエンスは,理工系だけではなく,非理工系や多くの専門分野で用いるようになっている。非理数系の人の中には,数理的な基礎が弱く,直接厳密な数理理論からデータサイエンスに入門するのが困難である方がほとんどである。そのような方々にとっては,実践的に入門を行い,数理理論を徐々に理解するのも一つの方法である。数理に強い方,弱い方などに関係なく幅広く,長く利用できる本を提供することが本シリーズを企画す
最近Office Professionalを買ったので,近頃はもっぱらOfficeで遊んでいる.Officeはちょっとバグとか多くて難しいから,よく勉強をして早く初心者を脱出したい. で,ここ2〜3日はExcelからRを呼ぶ方法をいろいろ調べていた.やっぱVBAちょっとくらい勉強しないと駄目かなとか思い始めた頃,RExcelというExcelのアドインを見つけた(statconn).これを使うと結構実用的なレベルでExcelとRを連携させられそう*1. RExcelのインストール まず,rscproxyとrcomの2つのパッケージをRから入れておく.下の二行はRExcelのインストール時にやれっていわれたからやった*2. install.packages("rscproxy") install.packages("rcom") library(rcom) comRegisterRegistr
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