ロジスティック回帰で結果をもたらした要因重要度 ランク付け - Qiita
ロジスティック回帰で、 結果をもたらした要因重要度ランク付け 組み込みデータ Titanic をつかった実例 【概要】 - Rに最初から入っているサンプルデータのひとつに、 Titanic 号沈没事故( 1912年4月14日 ) の 死亡者・生存者 の 個人プロファイル属性別 の人数集計データがあります。 - そのデータを解析して、以下のプロファイル別の分析結果をはじきだすために、今回は、ロジスティック回帰 という手法を使ってみました。 【今回の分析で得られる出力グラフ】 （グラフの意味） Titanic 号の生死を分けた乗客・乗員のプロファイル属性要因は大きい順に、以下のとおりであった (1) 性別 （男性 or 女性） (2) 客室等級 （３等客室であった or でなかった） (3) 乗員該否 （乗員であった or 乗客であった） (4) 客室等級 （２等客室であった or でなかった
”R”で実践する統計分析｜回帰分析編：③ロジスティック回帰分析【外部寄稿】 - GiXo Ltd.
Rによる回帰分析の実施手順を紹介 本日は、Rの使い方の実践として、「回帰分析」について紹介していきます。なお、回帰分析の理論については、こちらの特集内の【寄稿】回帰分析とその応用を参照ください。 『”R”で実践する統計分析｜回帰分析編』は、全３回で、以下の構成で進めていきます。 回帰分析編 第1回：単回帰分析 回帰分析編 第2回：重回帰分析 回帰分析編 第3回：ロジスティック回帰分析 第3回の今回は「ロジスティック回帰分析」を実践していきます。 Rのサンプルデータの利用方法 今回は、Rにあらかじめ用意されたサンプルデータを利用したいと思います。回帰分析とその応用③ ～ロジスティック回帰分析で紹介のあったSpringfieldのBaystate医療センターの189件の出生についての「低体重出生とそのリスク因子の関連」を調べたデータを利用します。Rで次のコマンドを実行します。 >library
Microsoft PowerPoint - R-stat-intro_09.ppt [互換モード]
Rで統計解析入門 (9) ロジスティック回帰分析 準備 準備：データ「DEP」の読み込み 1. データ「DEP」を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv ダウンロードした場所を把握する ⇒ ここでは「c:/temp」とする R を起動し，2. の場所に移動し，データを読み込む データ「DEP」から薬剤 A と B のデータを抽出 # dep.csv がある場所に移動 # 移動できたかどうか確認 # dep.csv を読み込む # 薬剤 A と B のデータを抽出 # 薬剤の水準を 2 カテゴリに 2. 3. 4. > setwd("c:/temp") > getwd() > DEP <- read.csv("dep.csv") > AB <- subset(DEP, GROUP != "C") >
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
パッケージ 'datasets' の情報 - RjpWiki
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2012-02-22 Ｑ＆Ａ (初級者コース)/14 パッケージ 'datasets' の情報 2012-02-21 R running on mobile gadgets R で機械学習 Rとインターフェースのあるアプリ ＲでＧＩＳ raster(地理データ分析・モデルリングのためのラスターデータ処理)パッケージ中のオブジェクト一覧 2012-02-20 Rがインポート・エクスポートできるデータ形式 R で大規模データを処理する Rでデータマイニング R史 トップ頁へのコメント RとWebサービス R で並列処理 2012-02-17 Rでエコノメトリクス 2012-02-15 Ｑ＆Ａ (初級者コース)/12 R でクラウドコンピューティング R と SAS 2012-02-13 日付、時
ロジスティック回帰の考え方・使い方 - TokyoR #33
2. 自己紹介 1 / 392013/8/31 • Twitter ID: @horihorio • お仕事： 分析コンサルタント • 興味： 統計色々/DB/R/Finance/金融業/会計 • 過去の発表： ここ • 最近の出来事 • 金融業以外の分析にも進出 • だが何故か証券アナリストを取った • 優秀な人のマネジメントっぽい事を • 息子が1歳になった ロジスティック回帰の考え方・使い方 3. 今回の想定ケース 2 / 392013/8/31 ロジスティック回帰の考え方・使い方 • 旅行代理店勤務 マーケティング部所属3年目 • 「Rによるやさしい統計学」で Rの操作、線形回帰に慣れた • 上司（超文系）に 「いつもツアーの案内DM送っているけど、 もっと上手い送り方って考えてくれない？」 と言われた。どうしよう… 4. 紹介すること 3 / 392013/8/31 ロジスティッ
Rデータフレーム自由自在
This document summarizes information about a person named Takeshi Arabiki. It includes: 1. Their Twitter handle is @a_bicky and ID is id:a_bicky. 2. A link to their blog on Hatena is provided. 3. They have written books and slides about using R and SciPy. 4. Links are provided to their slideshare presentations about using Twitter and R.Read less
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