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Rに関するtoyasyasのブックマーク (6)

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    toyasyas
    toyasyas 2011/12/20
    "As a solution to bridge the two communities, those of statistical computing and semantic web, there is now a SPARQL Package for R, which enables to get data from Linked Data services to R for analysis."
  • 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

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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

  • R for MATLAB users – Mathesaurus

    Searching available documentationR/S-PlusMATLAB/OctaveDescription

  • 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,長く利用できるを提供することがシリーズを企画す

  • 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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