Brownleeの排気損失率データ
1．判別分析とは 私たち人間は毎日五感を通じて入力される膨大なデータを処理している。その中で最も多いのは、識別(discrimination)、分類(classification)、認識(recognition)に関する処理である。例えば、新聞や本などを読むときには、視覚を通じて入力されたデータと学習したデータとの照合を行い、その文字の読み方、文字・単語の意味などを識別・認識する。識別に関する能力は人間のみならず、他の動物も持っている。 このような識別・認識に関することを機械的に実現する研究分野がパターン認識(pattern recognition)である。パターン認識の典型的な例としては、郵便番号による手紙の自動分類や指紋・顔照合によるセキュリティ管理などがあげられる。 パターン認識は、コンピュータに事前に入力・記憶させたデータと識別すべきデータとの一致度を何らかのモデルによって計算する
R.4.21. 判別分析 | R Financial & Marketing Library
lda()関数と、predict()関数を使用して、線形判別分析を行ないます。 まず、線形判別分析行なうにあたり Rのデータセット iris から Species=”setosa” と “versicolor” に該当する1〜4列（変数群）のデータのみを 抽出して変数 data1 に格納します。 変数 data1 は以下のようになっています。（途中まで表示） 同様に、Rのデータセット iris から Species=”setosa” と “versicolor” の データに該当する5列目のデータ（Species）のみを抽出して 変数 grouping1 に格納します。 変数 grouping1 は以下のようになっています。（途中まで表示） データが準備できたので、線形判別を開始します。 最初に、MASSパッケージを読み込みます。 lda()関数を使用して、線形判別
NagoyaR_3_discriminant
Loading… Flash Player 9 (or above) is needed to view presentations. We have detected that you do not have it on your computer. To install it, go here. NagoyaR_3_discriminant - Presentation Transcript Nagoya.R #3 (2010/06/19) R言語による判別分析入門 小林雄一郎 （大阪大学／日本学術振興会） 1 1. 判別分析とは 何らかの数学的な基準に基づいて、大量のデータを 複数のグループに分類する手法 目的変数（どんなグループに分類するか）と、 説明変数（何を手がかりに分類するか）を明確に 判別関数 y = a1 x1 + a 2 x 2 + … + a p x p + a 0
判別分析モデルの応用
判別分析のモデル式は次のように表すことができる。 Sex = α + β1Height + β2Weight ここで従属変数Sexは2つのカテゴリをもつカテゴリカル型の変数であり、独立変数HeightとWeightは連続型の変数である。勘のいい人は気づいたかもしれないが、これは2値ロジットモデルとして解析されるべきモデルである。実際、表1のデータセットに対してロジスティック回帰分析を行っても問題なく、得られる結論も判別分析と同等であるといえる。これについては後述することにして、とりあえず判別分析モデルとして解析してみよう。 Rで判別分析を行うにはMASSパッケージに含まれているlda()という関数を用いる。 # MASSパッケージの呼び出し > library(MASS) # 身長・体重・性別のデータを用意する > Height <- c(177, 180, 175, 182, 170,
R -- 正準判別分析
正準判別分析 Last modified: Jul 06, 2015 目的 正準判別分析を行う。 MASS パッケージにある lda は，3群以上の判別の場合には，正準判別分析を行っている。 そして，このプログラムも lda も，全く同じ答えを出す。 使用法 candis(data, group) print.candis(obj) summary.candis(obj) plot.candis(obj, pch=as.integer(obj$group), col=as.integer(obj$group)) 引数 data データ行列（行がケース，列が変数） group 各ケースがどの群であるかを表す変数 obj candis が返すオブジェクト 3 群以上の判別図 pch プロット記号（判別する群の数と同じ長さの整数ベクトル） col プロット色（判別する群の数と同じ長さの整
scratch-R: test assumptions
仮定の査定 回帰モデルの仮定 zero-mean: 誤差はランダムな変数で平均ゼロ constant variance: 誤差項の分散は定数、独立変数とは無関連 independent: 誤差項はほかの誤差とは独立 normality: 誤差は正規分布 分散分析における仮定の検証法を紹介する。回帰診断については重回帰分析 を参照。 外れ値 外れ値は正規性と分散の等質性に影響する。 mvoutlier パッケージのaq.plot() 関数はマハラノビス距離をプロットして多変量データの外れ値データを検出できる。入力は行列またはデータフレームをあたえ、4つのグラフとそれぞれのケース (行) が外れ値か否かのTRUE/FALSEがかえされる。 # 打撃成績データ (打率、打点、ホームラン、出塁率、長打率) の外れ値を調べる dat <- read.delim("http://eau.uijin.c
R を利用する
この文章は2001年に書いたもので、かなり古くなってしまいました。 現在では Rjp wiki などを参照されたほうが良いと思います。 R はベル研究所で開発された S 言語に基づいたデータ解析用の環境で、 自由なソフト、オープンソースウェアとして公開されています。 商用ソフトと同様な統計式を使用できます。Unix, Macintosh, Windows のどれでも動きます。 ここでは詳しい説明ははぶくので、R に確実に入門するには CRAN のAn Introduction to R CRAN:Manuals 、あるいはその日本語訳 統計言語 R の関連ドキュメントの和訳 を読むことをおすすめします。 もちろん、データの扱いをすべて R に頼るというわけではないので perl などによるテキストデータの扱いに慣れていることも Unix 上でデータ解析をするのに必要でしょう。 データ解析
関数の作成 - 基礎統計学講座 @ ウィキ
Rには豊富な関数が用意されていますが、それでも全ての要求に答えてくれるわけではありません。例えば測定機器からの出力を何らかの計算式にしたがって変換したいというような場面はしばしばあると思いますが、そんな状況のための関数がRに入っているはずもありません(いや、まあモノによっちゃ入っているかもしれないのが恐ろしいところですが)。
R - 分散共分散行列 - まさるな日記
Section 1.8 次のデータを使って、分散共分散行列を求めてみる No. 身長 体重 1 151 48 2 164 53 3 146 45 4 158 61 Rで記述してみると．．． 身長 <- c(151, 164, 146, 158) 体重 <- c(48, 53, 45, 61) data <- data.frame(身長, 体重) result <- var(data) #分散共分散行列 実行して、結果（result）を表示してみると．．． 身長 体重 身長 62.25 38.25000 体重 38.25 48.91667 参考 基本統計量の算出 - R-Tips 入門はじめての多変量解析 作者: 石村貞夫,石村光資郎出版社/メーカー: 東京図書発売日: 2007/02メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 19回この商品を含むブログ (8件) を見る
Rの古典的検定関数一覧 - 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Rの古典的検定用関数一覧 R の基本古典的検定関数計28種類の一覧(R 1.7.1 版の ctest パッケージ)。検定が好きな人、好きじゃないけど使わざるを得ない人の参考用。私はほとんど使う機会が無いので、誤解があるかも知れません。識者の修正、追加情報歓迎。 詳しくは各関数のヘルプ (例 ?t.test, example(t.test)) を参照。 Ansari-Bradley検定(対応の無い二標本) ansari.test(x, y, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), exact = NULL, conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, ...) ansari.test(formula, da
R とパッケージの簡単インストール
R とパッケージの簡単インストール (Windows XP, Windows 7) 以前に作成したページでは， 「環境変数」などという難解な用語が使われていて， 分かりにくいという指摘を受けたので， より簡単なインストール手順をまとめてみた（2011年8月）。 【注】以下の説明で，「ディレクトリ」と「フォルダ」は同義である。 目次 1. ダウンロード 2. R 本体のインストール 3. 使用言語とフォントの設定 3.1 フォントの設定 3.2 英語モードで R を使う 4. パッケージのインストール 5. Windows 7 (Vista) へのインストールについて 6. バージョンアップ 7. 参考文献・リンク 8. このページを印刷したもの 1. ダウンロード R プロジェクト の CRAN サイトから，以下の手順で "R-2.13.1-win.exe" というファイルをダウンロード
R パッケージのインストール
R パッケージのインストール（R コマンダーの例） 今年度（2009年度）から始まった「農環研 統計GISコース」のため， R-2.9.0 のインストールに続いて，パッケージをインストールした。 以下は，その記録である （2009年5月）。 R本体を R-2.10.1 にアップデートしたのに伴なって， パッケージもアップデートした。 なお，パッケージをアップデートする場合には， Rの中から "Update packages..." を実行するよりも， 古いパッケージのディレクトリを削除して （あるいは用心のため名前を変えて取っておいて） 新たにインストールした方が早い （2010年3月）。 以下の説明文の中で， 「ディレクトリ」という用語は「フォルダ」と同義である。 1. パッケージ用ディレクトリ 2. パッケージのインストール 3. Vista へのインストールについて 4. 『指定され
R のインストール - 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openSUSE10.2 Linux 版インストール † YaST2を立ち上げインストールソースの変更を行う。 追加ボタンでhttpを選択。サーバー名に software.opensuse.org/download/science/openSUSE_10.2/を入力 改めてソフトウエア管理からインストールする。 たぶん他のバージョンやyumを用いて/etc/yum.repos.dの変更でもできると思います。 やってませんが。 CRANミラーでのSuSE用r-baseのアップが遅いのですが、こちらのリポジトリにしっかりアップされていました。 suse10.3の場合、リポジトリをsoftware.opensuse.org/download/science/openSUSE_10.3/とすればでき
統計処理ソフトウェアRについてのTips
最終更新： 2008年 8月 27日 (水曜日) 15時35分 このページでは，国際共同研究のオープンソースなプロジェクトで開発され，GNU GPLに従って公開，配布されている高機能な統計ソフトであるRについてのTipsを扱う。 News／更新情報 保管庫1（2004年1月まで） | 保管庫2（2004年2月から） 保管庫内の主なトピック：平方和(SS)｜「Rによる統計解析の基礎」（保管庫外だがサポート掲示板|正誤表）｜オッズ比 ｜1.6.0｜1.6.1｜1.6.2｜1.7.0｜1.7.1｜1.8.0 | 1.8.1｜1.9.0｜1.9.1｜2.0.0｜2.0.1｜2.1.0｜2.1.1｜2.2.0｜2.2.1｜2.3.0｜2.3.1｜2.4.0｜2.4.1｜2.5.0｜2.5.1｜2.6.0｜2.6.1｜2.6.2｜2.7.0 R News Vol.8/1公開（2008年6月5日） ●5
R のセットアップ＋ R 入門
R のセットアップ方法と R の基本操作を下記スライドにまとめております． - R に関する資料・統数研の公開講座「 R で学ぶデータ解析とシミュレーション」1 日目の資料 - 日時：５月１９日（月）〜２０日（火）１０時〜１６時 （１０時間） 講師：舟尾暢男（武田薬品工業（株）），熊谷悦生（大阪大学大学院） 内容：フリーな統計処理ソフトである R を使っての本格的なデータ解析やシミュレーションを行なうための第一歩として R の基本的な使用方法から始まり自分で関数を作り，簡単なシミュレーションを行なう段階まで演習を含みながらの解説を行なった後，様々なデータに対して R によるデータ解析を実施し，それに関するシミュレーションを示す．本講座は R によるデータ解析の入門講座であるため，なるべく統計の基礎知識を前提としないように講義をすすめるが，初等的な数学知識（微積分や行列代数の知識）および基本
R の〈shapes〉パッケージの使い方
R の形態測定学パッケージ〈shapes〉：「いろは」の「い」 三中信宏 Copyright (c) 2006-2008 by MINAKA Nobuhiro. All rights reserved. 〈R〉のパッケージ〈shapes〉（2007年10月29日に最新版 version 1.1-0 が公開されました）は，幾何学的形態測定学（geometric morphometrics）の手法を〈R〉を用いて計算するプログラムです．〈shapes〉を用いることにより，比較すべき形態上に設定された標識点（landmark）の2次元または3次元の座標データから，重心サイズの計算・プロクラステス整列・ブックステイン形状座標・ケンドール形状空間上のリーマン計量など，幾何学的形態測定学による形状比較をするためのさまざまな数値が計算できるだけでなく，それらを図示することもできます．さらに，形状集団の間
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「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 043
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R-2.1.0(Windows)のインストール方法 - RjpWiki
一般化線形モデル