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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
統計処理ソフトウェアRについてのTips
最終更新：2022年 11月 3日 (木曜日) 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。 Archives 保管庫インデックス 保管庫1（2004年1月まで） | 保管庫2（2010年6月まで） | 保管庫3（2014年5月まで） | 保管庫4（2015年6月まで） | 保管庫5（2015年12月まで） | 保管庫6（2016年12月まで） | 保管庫7（2019年12月まで） | 保管庫8（2020年1月から） 無料電子本 出版社の和書刊行方針変更により絶版になったので，その時点での最終版をpdfで無料公開している。中澤 港(2003)『Rによる統計解析の基礎』ピアソン・エデュケーション（virtual 9th ed.）と中澤 港(2007)『Rによる保健医療データ
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
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] *
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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．
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
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