Data Science for Psychologists
Introduction This book provides an introduction to data science that is tailored to the needs of students in psychology, but is also suitable for students of the humanities and other biological or social sciences. This audience typically has a basic familiarity with statistics, but rarely an idea how data is prepared for statistical testing. By working with a variety of data types and many example
おっと危ない：信頼区間と予測区間を混同しちゃダメ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
今回は仕事で解析をしていて「おっと危ない」と思ったことについて書いてみます。結論からいうと「信頼区間と予測区間を混同しないように注意しましょう！」という話です*1。 課題：BODの値からTOCの値を推定したい 最近ややあってBOD（生物化学的酸素要求量）の値からTOC（全有機炭素量）の値を推定してみようと思いました*2。 試しに東京都の15地点から得られている水質データを用いてRで両者の散布図を描いてみると以下のようになりました（データはこちら：BOD-TOC.txt ）。相関はあるものの、バラツキもかなりあります。 BOD2TOC.data <- read.table("BOD-TOC.txt",sep=",") TOC <- BOD2TOC.data$TOC BOD <- BOD2TOC.data$BOD plot(BOD,TOC,type="p",xlim=c(0,6),ylim=c
Data Science by R and Python
はじめに ほんと、久々の更新になってしまいました。。。 いまだに月間で1000PVほど見られているようでとてもありがたく思いますm(_ _)m 最近も変わらず因果推論の研究を中心に行っておりますが、それ関連の内容はまた機会をみてblogで書いていければと思っています。 また先日、twitterで公開したこちらのスライドもたくさんの方に見ていただけまして、コメントも頂けたりして、とても嬉しく、励みになっています。 speakerdeck.com また、少しずつではありますが更新いたしますので、たまに覗いていただければ嬉しいです。 では、本題にまいります。 今回の更新 とはいっても、今日の更新は、大した内容ではなく、pythonでstepwise regressionの関数で自分がほしいものがないので、つくりましたという内容です。 Stepwise Regressionについて 特に、回帰モデ
Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
| Top Page | プログラミング | R 自動化 目次 | R でプログラミング： 索引 文法・データ処理 因子 8 因子で色・シンボルを変える 8 オブジェクト 3 関数 1 欠則値 2 関数を定義する 1 繰り返し構文 7, リ 作業スペース 9 作業ディレクトリ 1 条件分岐 7 正規表現 11 総称的関数 4 添字（ベクトルの） 8 代入 1 データフレーム 2 条件指定による行の選択 2 列の追加 8 ファイルへの出力 表 引数：値渡しと参照渡し 9 変数 1 寿命 9 有効範囲（スコープ） 9 ファイル出力（データの） 3 ファイル出力関数 表 ファイルの有無の確認 10 プログラムファイル 1 ファイルの読み込み データフレームへ 2 ベクトルへ 11 ベクトル 2 リスト リ 連続した数の例 7 break 7 for 7, リ function 1 if / el
Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き started on 2005-06-06 updated on 2017-09-16 竹中明夫 この文書は，フリーの統計解析・作図システム R を使って， データの一括処理と図化のプログラムを書けるようになるためのチュートリアルです． R の経験がまったくなくても読めるように書いています． ただし統計解析手法そのものについての解説はほとんどしていません． ひとつ覚えた統計解析用の関数を使って、 数十セットのデータを一度に処理しりたいとか、 ついでに自動的に作図してしまいたいとか、 統計解析の前にデータを一通りグラフにして全体像を見たいとか、 解析・作図の手順をプログラムとして書きとめ、 再利用できるようにしたいといった要望に応えるための文書です。 まずは はじめに：この文書のねらい をごらんください。 終りにでも、この文書の守備範囲に触
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
Logics of Blue
はじめてきた方はサイト案内やサイトマップをご覧ください。 管理人Twitter始めました。一部のコードはGitHubで管理するようにしました。 プライバシーポリシーはこちらです。 ★2022年度の統計学の講義資料はこちらから閲覧できます。 ●書籍情報：Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 [第2版] 書籍のサポートページはこちらです(サンプルコードやデータもこちらです)。 ●書籍情報：意思決定分析と予測の活用 基礎理論からPython実装まで 書籍のサポートページはこちらです(サンプルコードやデータもこちらです)。 ●書籍情報：R言語ではじめるプログラミングとデータ分析 書籍のサポートページはこちらです(サンプルコードやデータもこちらです)。 ●書籍情報：RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入 書籍のサポートページはこちらです(サンプルコードやデータもこちらで
平滑化スプラインと加法モデル | Logics of Blue
最終更新：2017年03月11日 Rを用いた平滑化スプライン・加法モデルの簡単な解説と計算・予測方法を載せます。 単回帰・重回帰分析との比較を交えて説明します。 ここで用いたRコードは、まとめてこちらから見ることができます。 コードは2015年8月30日に動作確認をしました。動かないものがあれば、ご一報いただければ幸いです。 スポンサードリンク 目次 １．平滑化スプラインと加法モデル ２．平滑化スプラインの仕組み ３．グネグネ度（平滑化パラメータ）を推定する ４．Rによる平滑化スプライン ５．線形？ それとも非線形？ ６．グネグネ度の決め方 ７．モデルチェック ８．薄板平滑化スプラインと平滑化スプラインANOVA ９．加法モデルによる予測 ～重回帰との比較～ １．平滑化スプラインと加法モデル 平滑化とはなんでしょうか。正確な定義ではありませんが、ものすごく簡単に言うと、「散布図にニョロニョ
R、R言語、R環境・・・・・・ - JIN'S PAGE
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
生態学データ解析 - ベイズ統計 & MCMC
ここはベイズ推定と MCMC 法 (Markov Chain Monte Carlo method; マルコフ連鎖モンテカルロ法) 関連についてのペイジです 特に階層ベイズモデルについて [もくじ] ネット上の Bayes 推定・MCMC 計算の解説 「ベイズ推定を MCMC 計算で」なソフトウェアたち ベイズ推定と R ベイズファクターなど 書籍 べいじあんな生態学研究者 Ben Bolker Ottar N. Bjørnstad James S. Clark Kiona Ogle John Silader Christopher K. Wikle ネット上の Bayes 推定・MCMC 計算の解説 講義とか：統計学授業 や 出張統計学授業 解説記事： 岩波DS01 2016 階層ベイズモデルの解説記事 信学会誌ベイズ解説: 電子情報通信学会誌に書いた階層ベイズ解説 (2009 年 10
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RjpWiki - 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 † どなたでも自由にページを追加・編集できます． (初めて投稿・既存記事への追加・修正を行なう方はこのページ末の注意*1を御覧下さい) ページへのファイル添付については、画像ファイルのみパスワードなしで可能としてあります(ページ上部「画像添付」より)。その他のファイルの添付はパスワードを入力することで可能です(ページ上部「ファイル添付」より)。現在のパスワードは, Rでの round(qt(0.2,df=8),3) の実行結果です。 スパム書き込みに対処するため、書き込み系の処理に対してパスワードを設けました。ユーザ名の欄には，Rで round(qt(0.2,df=8),3) を実行
共立出版株式会社 新シリーズ・講座 「Rで学ぶデータサイエンス」
●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
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