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主成分分析が簡単にできるサイトを作った - ほくそ笑む
あけましておめでとうございます。 本年もよろしくお願いいたします。 主成分分析 さて、昨年の終わりごろから、私は仕事で主成分分析を行っています。 主成分分析というのは、多次元のデータを情報量をなるべく落とさずに低次元に要約する手法のことです。 主成分分析は統計言語 R で簡単にできます。 例として iris データで実行してみましょう。 data(iris) data <- iris[1:4] prcomp.obj <- prcomp(data, scale=TRUE) # 主成分分析 pc1 <- prcomp.obj$x[,1] # 第一主成分得点 pc2 <- prcomp.obj$x[,2] # 第二主成分得点 label <- as.factor(iris[,5]) # 分類ラベル percent <- summary(prcomp.obj)$importance[3,2] *
ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
社会人なら知っておきたい無料の公的統計データ「e-Stat」と「統計メールニュース」 | 初代編集長ブログ―安田英久
今日は、マーケティングや企画に携わる社会人なら知っておきたい、というよりは、知らないと恥ずかしい、無料で利用できる公的統計データのポータルサイト「e-Stat」の情報と、新しい統計データが自動的に飛んでくる「統計メールニュース」の情報をお届けします。 すでに6月も下旬。新入社員の方も配属部署が決まってバリバリ働いていることだと思います。 マーケティングや企画の仕事をする人にとって、調査データというのは大切なもの。 ネット上で発表される「○○のサービスのユーザー数が○○万人」なんて調査データ、みんな好きですよね。Googleトレンドのような検索ボリュームの情報や、どのブラウザがどれぐらい使われているかといった調査データも人気です。 どれも無料で入手できるデータですが、実は税金でちゃんとした手法でつくられている、質の高い調査データというのが、あるのです。 それが、政府の出している統計データ。
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