判別分析（ステップワイズ変数選択） - CodeDaily
2013-12-13 判別分析（ステップワイズ変数選択） R ステップワイズ変数選択による判別分析を行う。解析に用いるtest.csvは一行目が変数名x1,x2,x3,x4,x5,x6,yで、2行目以降の各行に各被験者の値が入っている。説明変数がx1-x6, 群変数がy(0:健常群, 1:疾患群)のデータで解析する。 R -- 判別分析（ステップワイズ変数選択）を利用する。 >data<-read.csv("test.csv", header=TRUE) >sdis(data[1:6], data[7], stepwise=TRUE, P.in=0.05, P.out=0.05, predict=FALSE, verbose=TRUE) 有効ケース数： 86 群を表す変数： y ***** 平均値 ***** 0 1 全体 x1 70.5319149 70.9230769 70.709
統計的消去で擬似相関を見抜こう！ - ほくそ笑む
今日は初心者向け記事です。 はじめに ある範囲の年齢の小学生32人を無作為に選び、算数のテストを受けてもらい、さらにその身長を測定しました。 身長に対する算数の点数のグラフは次のようになりました。 なんと、身長の高い子供の方が、算数の点数が高いという結果になりました！ 身長が算数の能力に関係しているなんて、すごい発見です！ しかしながら、結論から言うと、この結果は間違っています。 なぜなら、抽出したのは「ある範囲の年齢の小学生」であり、年齢の高い子も低い子も含まれているからです。 年齢が高いほど算数能力は高くなり、年齢が高いほど身長も高くなることは容易に推測できます。 この関係を図で表すと次のようになります。 つまり、年齢と算数能力に相関があり、年齢と身長にも相関があるため、身長と算数能力にも見かけ上の相関が見えているのです。 このような相関を擬似相関と言います。 統計解析では、このような
主座標分析について簡単に紹介するよ！ - ほくそ笑む
今日は主座標分析(Principal Coordinate Analysis; PCoA)の紹介を簡単にしたいと思います。 主座標分析は古典的多次元尺度構成法(Classical Multidimensional Scaling; CMDS)とも呼ばれる統計解析手法です。 この解析手法を使用する主な目的は、高次元のデータを2次元や3次元に落として視覚化したいという時に使います。 以前紹介した主成分分析と同じような感じですね。*1 主成分分析との違いを簡単に言うと、主成分分析はユークリッド距離をなるべく保ちながら低次元に落とす方法ですが、主座標分析はユークリッド距離だけでなく、他の距離や類似度*2が使えるという点にあります。 例えば、ユークリッド距離の代わりに相関係数を使えば、相関の高いもの同士が近い配置になるようなプロットを作ることが可能です。 データを用意する さっそくやってみたいのです
ShapeFileライブラリ - RjpWiki
[GoogleEarthとR][ShapeFileライブラリ][空間的なデータの分析][Rでジオコーディング]関連リンク 論文引用・書籍等に引用する場合の著作権についての連絡>>okinawa CRAN shapefilesについてはお調べの方は、下記リンクへお願いします。 [shapefiles(ESRIシェープファイルを読み書きする)パッケージ中のオブジェクト一覧]参考リンク ShapeFileとは † シェープファイル（ESRI Shapefile）は、ESRI社の提唱した、公開されたベクタデータの業界標準フォーマットです。 ESRI・ERDAS製品はもちろん、多くのGISソフトウェアで利用が可能です。 しかし、無料のソフトを用いてシェープファイルの編集・加工をすることは（一部のソフトを除いて）できませんが、Rではshapefiles,maptools,sp,rgdalを
R出力の記録 - 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Unix の tee 命令の利用 † もし Unix 系の OS を使っているならば、tee 命令の利用が便利。R を起動する時次のようにすると、R セッション中のグラフィックスを除く、すべての入出力(つまりコンソールに現れるすべて)がファイル "R.log" (名前は任意だが、すでに存在するファイル名を指定すると、上書きされてしまうので注意) R | tee R.log tee は標準入力(この場合 R セッションでのコンソールへの出力をパイプ | を用いて tee 命令への出力に切替えている)を標準出力(普通はコンソール)を、同時に指定ファイルへ書き込む命令。既存のファイルに追記するにはオプション -a をつける。 R | tee -a R.log ↑ R の capture.outpu
普通のプログラミング言語R
PowerPoint Presentation for Microalgae Undergraduate Research Project at UPRA...Joseph Barnes
ＲでＧＩＳ(統計マップ)
以下はリンク先の変更などに対応して当初のものから修正しています(2008.3)(2008.11)。 2007.8当時のものはこちら データ解析環境Ｒについて (参照リンク) ・岡田昌史さん設置のＲjpWikiをまずご覧下さい。 「Ｒとは」。「リンク集」などからインストール方法などのくわしい情報も得られます。 ずばり「ＲでＧＩＳ」の項も。 ・舟尾暢男さんのＲ-Tipsには基本的なコマンドの解説があります。 ・Ｒ関連本もいくつか出版されています。 ・青木繁伸さんのＲによる統計処理には100ページ超の「Ｒによるデータ解析」PDFや「地図を描く」なども ・桃山学院大学の情報センターの端末では(私の着任のはるか)以前からＲがインストールされていたようです(先輩方に感謝)。 以下の統計マップの作成には、GIS関連のいくつかの拡張パッケージを追加インストールする必要があります。 あらかじめCRANのミラ
「Rを使ってYahoo!乗換案内から運賃や所要時間，乗換回数を取得するコード書いた」をscrapeRで書いてみたよ - kkobayashi_a’s blog
こちらの話。 Rを使ってYahoo!乗換案内から運賃や所要時間，乗換回数を取得するコード書いた - Fire and Motion Rubyでもなく、Perlでもなく、Rでスクレイピングしようというコンセプトがすばらしいです。熱い。 あちらのサイトではスクレイピング部分が結構大変な事になってるので、Rでももっと簡単にスクレイピングできるよ！と思ってちょっと書いてみました。 あとは個人的な趣味として、for文とかif文を使わないでapply系をつかってます。やっぱりRの醍醐味はapplyでしょう（？）。 library(scrapeR) #出発駅と到着駅ベクトル station1 <- c("渋谷","表参道", "外苑前", "青山一丁目", "赤坂見附", "溜池山王", "虎ノ門", "新橋", "銀座", "京橋", "日本橋", "三越前", "神田", "末広町", "上野広小路
Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)
R をはじめる R はフリーですので，だれでも無料でダウンロードして使うことができます． R の使い方の情報は，ネット上でも書籍でも，どんどん増えています． ひとつだけあげるとしたら，日本の R ユーザたちが育てている Wiki サイト， RjpWiki． 多量の情報が集積されています． 他の有用なページへの リンク集 も充実しています． R 初心者のかたは，ここの R習得段階別厳選リンク集にもあげられている， R-Tips (舟尾さん) からはじめるのがよいでしょう． いままでまったく R の経験がないなら，R-Tips の基本知識篇だけでもながめてから こちらのページに戻ってきて，そのあとは適宜いったりきたり していただくとよいかと思います． また，以下のページのなかでも頻繁に「詳細は R-Tipsのこのページを」と，R-Tipsへの リンクを設定してあります． R-Tips は包括的
Rで統計: CSVファイルの読み込み – read.csv()メソッド
読み込むCSVファイルは2007年度のセリーグの打撃成績の順位です。 参考：2007年度 セントラル・リーグ 個人打撃成績（規定打席以上） batting2007.csv 順位,打率,安打 1,0.346,193 2,0.343,204 3,0.318,172 4,0.313,177 5,0.31,175 6,0.308,155 7,0.302,122 8,0.302,118 9,0.3,120 10,0.3,139 プロンプト > read.csv("batting2007.csv") 順位 打率 安打 1 1 0.346 193 2 2 0.343 204 3 3 0.318 172 4 4 0.313 177 5 5 0.310 175 6 6 0.308 155 7 7 0.302 122 8 8 0.302 118 9 9 0.300 120 10 10 0.300 139 >
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