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というわけでTsukuba.R#9@東京大学に参加してきた & 発表してきた - 糞糞糞ネット弁慶
Tsukuba.R#9 - Tsukuba.R - Seesaa Wiki（ウィキ） 前回企画から8ヶ月，前回実施から14ヶ月ぶりの実施となったTsukuba.Rをやってきた． One more time in Tsukuba.R (@wakuteka) Rをいきなり使う事になったユーザに対する手引きとして書籍，ウェブサイトの紹介．そして統合開発環境としてHome - RStudioも紹介． RStudio，タイムラインでは散々話題になっていたが「俺にはEmacs + ESSがある」と頑なに拒んでいたので動いているのを見るのははじめてだった．結構良い感じだったので他の人に薦める時はまずRstudioから薦めようと思う．また，SweaveというTeXコードとRのコードをまとめて書けるパッケージも軽く触れられていて@gentlementatu氏が興味を示していた． ポケモンのインターフェース風
JIN'S PAGE
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
共立出版株式会社 新シリーズ・講座 「Rで学ぶデータサイエンス」
●刊行の趣旨 データサイエンスは，理論だけではなく，実際のデータを操作・解析・マイニングを行わなければならない。そのためには，基礎理論を理解し，その理論に基づいてツールを用いて実現しなければならない。そのツールとして近年フリーであるRが急速に普及している。Rには，すでに数千のフリーパッケージが公開されている。また，Rに関する訳書・和書は20冊を超えているが，初級レベルのものがほとんどである。また，データサイエンスは，理工系だけではなく，非理工系や多くの専門分野で用いるようになっている。非理数系の人の中には，数理的な基礎が弱く，直接厳密な数理理論からデータサイエンスに入門するのが困難である方がほとんどである。そのような方々にとっては，実践的に入門を行い，数理理論を徐々に理解するのも一つの方法である。数理に強い方，弱い方などに関係なく幅広く，長く利用できる本を提供することが本シリーズを企画す
共同研究集会「データ解析Rの整備と利用」および関連するセミナー
Releted seminars 日時： 2007年12月6日 (木) 13:30 - 16:00 場 所： 統計数理研究所 講堂 Program 13:30 - 14:45 Friedrich Leisch (Institute of Statistics, Ludwig-Maximilians-Univ., Germany) Finite Mixtures of Generalized Linear Regression Models 資料 (PDF) 14:45 - 16:00 Luke Tierney (Dept. of Statistics and Actuarial Science, Univ. of Iowa, USA) MRI Tissue Classification Using Bayesian Hidden Markov Normal Mixture Models 資
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