Rプログラム (TAKENAKA
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 2008-03-13 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についての解説はほとんどしていません． 他のページや書籍を見てください． 目次 0. はじめに：この文書のねらい 1. 準備一般 2. ひとつのファイルからデータを読み込む 3. ひとつのファイルのデータの処理 4. グラフを描いてファイルに保存する 5. グラフのいろいろな設定 6. グラフの重ね描き 7. 繰り返しと条件分岐：コンピュータらしい仕事 8. 繰り返しと条件分岐で柔軟なグラフ描画 9. 補足：変数の寿命と有効範囲 10. デー
R による統計処理
R による統計処理 Last modified: Sep 08,2009 リンク（50 音順） 石田基広さん R と Linux と... 岡田昌史さん RjpWiki 奥村晴彦さん 統計・データ解析 奥村泰之さん 無料統計ソフトRで心理学 -Passepied- 里村卓也さん マーケティング・サイエンスの道具箱 竹内昌平さん R on Windows 田畑智司さん 統計解析言語 R で多変量解析を行う 中澤港さん 統計処理ソフトウェア R についての Tips R 関連文書邦訳 pdf 版 濱岡豊さん データとの対話（情報処理 3） 『経済・経営のための統計学』（第 8 章；有斐閣） 山本義郎さん R - 統計解析とグラフィックスの環境 R 入門 メディアラボ株式会社 Linux で科学しよう！ - R 直前のページへ戻る E-mail to Shigenobu AOKI
パターン識別 (4) 正規密度に対する判別関数 - 人工知能に関する断創録
今日は p.36。 2つの正規分布から生成されたサンプルを分離するための決定境界を求めてみる。ケース1共分散行列 の場合。ただし、決定境界は手計算で と求めてしまった。 白い点の集合と黒い点の集合が見事に分断されてる。ケース1の場合は直線で分離できるので線形判別関数（linear discriminant function）と呼ばれている。この直線を求めるためには正規分布の平均ベクトルと共分散行列が既知である必要がある。普通はこんな好都合なことはなくて、分布は不明、得られているのはサンプルのみってことが多い。この場合には機械学習で決定境界を学習する方法が取られる。後のお楽しみ。 Rのソースコード # 正規密度に対する識別関数 ケース1 linear_discriminant <- function() { # mvrnormを使うため library(MASS) # カテゴリ1の分布を定義
R Graphical Manual
18,691 images, 1,263 packages, 33,935 functions Last data update: 2007-11-26 (R version 2.6.0)
ゲノム知識情報処理論2005 || 東京大学農学生命情報科学大学院教育研究ユニット アグリバイオインフォマティクス 人材養成プログラム
概要 ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、SVMなどのパターン認識と機械学習の手法紹介と、それらの手法を用いたバイオインフォマティクス的解析方法について実習を交えながら講義します。 担当教員 麻生川稔（日本電気） お知らせ 講義では、ノートPCを用いた実習を行います。個人所有のノートPCを持ち込む方はフリーソフトRをインストールしておいてください。 集中講義の時期（7/25の講義）は、講義開始時刻が1・2限は30分、3・4限は45分繰り上がっています。ご注意ください 講義資料（平成20年度） 平成20年6月13日3限 command.txt 講義資料 平成20年6月20日3限 講義資料 command.txt dat1.txt dat2.txt snn.txt 平成20年6月27日3限 講義資料 command.txt pat.dat snn.dat snnWeight1.d
Calling R from Ruby
Subject: Calling R from Ruby From: "AlexG" <alexg@ i c k Date: Wed, 29 Mar 2006 18:08:42 +0900 Hi, I'm interested in making (well using, but I might be prepared to make) a bridge between Ruby and R. The RSPerl and RSPython packages seem to do pretty much what I want to do (in Perl and Python). My first question is does such a thing already exist? I could only find ruby-rmathlib (a wrapper for some
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
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[連載]フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第8回 GGobiとデータの視覚化 1. GGobiとは GGobiは、高次元データを対話型かつダイナミックな視覚化システムXGobiをWindows上で使用可能にし、さらに色を柔軟に管理することやXMLファイルを扱うことができるように改良したものである。 主なグラフの種類は、2次元の散布図(scatterplot)、散布図行列(scatterplot matrices)、平行座標グラフ(parallel coordinate plot)、時系列グラフ(time series plot )、棒グラフ(bar charts)であり、各変数の組み合わせは自由に繰り返し置き換えることが可能である。また3次元、多次元空間で回転するダイナミックなグラフ環境が備わっている。 本稿では、まずWindows環境上のGGobiについて説明を行い、最後
連載: IBM Watson Workspace #鬼わか アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか 解説（前編）
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
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