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統計とrに関するstranger2exのブックマーク (5)

  • 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

    主座標分析について簡単に紹介するよ! - ほくそ笑む
  • Rを使って統計学をより快適なものに!!

    ■入門編 ☆初心者のためのRの超簡単な使い方 ☆データを用意する ― 外部データの読み込み・ベクトルと行列の操作を覚えましょう ☆自分で関数を作ってみる ― 簡単なプログラミングのルールを学びましょう ☆ExcelとRの間でデータのやり取りをするときに便利なテクニック ☆データフレームの作成と編集 ■推定・検定・多変量解析 Rについて データの標準化 カイ二乗検定 t検定 分散分析 相関係数 回帰分析 判別分析 正準相関分析 主成分分析 因子分析 クラスター分析 非階層的クラスター分析 数量化�T類 母分散の区間推定 ロジスティック回帰分析 ロジスティック回帰分析(説明変数が2個以上) 多項式モデルの回帰分析 対数線形モデルの回帰分析 2の回帰直線の比較(傾きの検定) ■グラフィックス関連 正規分布のグラフ カイ二乗分布のグラフ F分布のグラフ t分布のグラフ いろいろな棒グラフ 5 e

  • R言語 - Wikipedia

    R言語(アールげんご)はオープンソース・フリーソフトウェアの統計解析向けのプログラミング言語及びその開発実行環境である。ファイル名拡張子は.r, .R, .RData, .rds, .rda。 R言語はニュージーランドのオークランド大学のRoss IhakaとRobert Clifford Gentlemanにより作られた。現在ではR Development Core Team[注 1] によりメンテナンスと拡張がなされている。 R言語のソースコードは主にC言語、FORTRAN、そしてRによって開発された。 なお、R言語の仕様を実装した処理系の呼称名はプロジェクトを支援するフリーソフトウェア財団によれば『GNU R』であるが[3] 、他の実装形態が存在しないために日語での慣用的呼称に倣って、当記事では、仕様・実装を纏めて適宜にR言語や単にR等と呼ぶ。 R言語は、「ベクトル処理」と呼ばれる

    R言語 - Wikipedia
  • Rで多変量解析(一般化線形モデル)〜タイタニックのデータも分析しました〜 - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜

    今回は多変量解析についてです。その前にそもそもですが、「多変量解析」という言葉は様々な意味で使えるので、なるべく使うのを止めましょう。私が経験してきた中で、このような意味で使われていました。重回帰、一般線形モデル一般化線形モデル変数選択(ステップワイズ法)変数縮小(主成分分析) どの手法も目的がまったく違っています。「多変量解析をやりたいのですが、、、」と相談されると、こちらとしては「多変量解析」が何を意味するのかを探るところから始めます。 具体的には、解析手法はこのように使い分けます。何かの結果変数を説明するモデルを作る→重回帰同じ目的で説明変数が連続値以外→一般化線形モデル(GLIM、ぐりむと発音) 実は「重回帰」も「GLIM」もほとんど同じ意味ですが、ニュアンスとして重回帰は一般線形モデル(GLM、じーえるえむ)を指す事が多いです。正確には「重回帰」は「単回帰」と対になる言葉で、説明

  • 統計解析用フリーソフト・R-Tips

    R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです.さまざまなプラットフォーム(OS)に対応しており,誰でも自由にダウンロードすることができます.それにも関わらず,世界中の専門家が開発に携わっており,日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています.とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです.このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R(と一部 Linux 版 R )でコマンドを調べた足跡です. ちなみに,この頁の内容を新しくした書籍は こちら ,電子書籍版は こちら で販売されております.

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