Excel上でRを動かすRExcel - もうカツ丼でいいよな
最近Office Professionalを買ったので，近頃はもっぱらOfficeで遊んでいる．Officeはちょっとバグとか多くて難しいから，よく勉強をして早く初心者を脱出したい． で，ここ2〜3日はExcelからRを呼ぶ方法をいろいろ調べていた．やっぱVBAちょっとくらい勉強しないと駄目かなとか思い始めた頃，RExcelというExcelのアドインを見つけた(statconn)．これを使うと結構実用的なレベルでExcelとRを連携させられそう*1． RExcelのインストール まず，rscproxyとrcomの2つのパッケージをRから入れておく．下の二行はRExcelのインストール時にやれっていわれたからやった*2． install.packages("rscproxy") install.packages("rcom") library(rcom) comRegisterRegistr
確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog
確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
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Aちゃん「もう大丈夫。そろそろだから…」私『何が？』→高校の時、担任がAちゃんに壮絶な嫌がらせをしてたのだが、卒業式でAちゃんが言った言葉が少し怖かった→後日…
青木繁信氏：おしゃべりな部屋 （統計学ほか）
アクセスしていただき，ありがとうございます。 このページへのアクセスは，通算 6265344 回目です。 （1995年8月31日 からカウント開始） フォト蔵ふ つれづれなるままに ときどき一枚 狛犬ギャラリー 道祖神ギャラリー
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
R - 事始め
R - 事始め Last modified: Jul 09, 2015 以下は，Macintosh の場合についてです。 Windows の場合は，神戸大学の中澤先生のページを参照してください。 Linux の場合は，東海大学の山本先生のページを参照してください。 R 一般については，R - 統計解析とグラフィックスの環境（山本先生）を参照すると良いでしょう。 。 まず，必要なものをダウンロードしましょう。最新バージョンは，最寄りの CRAN ミラーサイトにあります 以下のどちらかの URL を開いてください。 ミラーサイト 統計数理研究所 ミラーサイト 山形大学 表示されるページの中の，Download R for (Mac) OS X をクリックします。 表示されるページの中の，R-3.xx.x.pkg をクリックします。 ファイルがダウンロードされます。 ダウンロードした R
404 Blog Not Found: R - 汎用言語としても素敵なんでR
2007年02月23日18:00 カテゴリLightweight LanguagesMath R - 汎用言語としても素敵なんでR ちょっとある事情で使い始めたのだけど、惚れてしまった。 「単なる」統計言語にしておくにはもったいない。 Perl, Python, Ruby, JavaScriptといったLightweight Languageを日常使っている人なら、それこそガンダムにはじめて乗ったアムロのごとく使えるのではないか。 はじめてのS‐PLUS/R言語プログラミング 竹内俊彦 ほんと、さわり程度であれば、「R言語 - Wikipedia」を見ただけでもつかめるし、左の「はじめてのS‐PLUS/R言語プログラミング」を読めば、ジャブローまで生き残れるぐらい使えるように使えてもおかしくないのでR。ちなみにWikipedia日本語版のR言語の説明は、珍しく英語版(R (programm
Bayesian Sets - mots quotidiens.
Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, NIPS 2005)は Google Sets と同じようなことをベイズ的に行うアルゴリズムです。 いくつかアイテムを入れると, それを「補完する」ようなアイテムを 返してくれます。 これは NIPS の accepted papers が出た去年の8月から気になっていて, 本会議ではオーラルの発表もあって大体のやっていることはわかった ものの, 何と(本会議の時も!)論文がなく, 直接Hellerに連絡して もらえるように頼んでいたところ, Online proceedings の締切りがあった 時に連絡があって, 読めるようになりました。(リンクは下のページ参照) 岡野原君に先に 紹介 されてしまいましたが, 以下は, 岡野原君が書いていない話。 Bayesian Sets は, アイテム集合 D に対して,
書評 - 統計数字を疑う : 404 Blog Not Found
2006年10月26日11:20 カテゴリ書評/画評/品評 書評 - 統計数字を疑う 門倉貴史は「404 Blog Not Found:犯罪経済学が欲しい」で以前紹介とおり、地下経済とBRICs経済という、他の経済学者があまり手を出してこなかった分野のパイオニアだ。後者はとにかく、前者に関しては未だに彼以外の研究者が少なそうで残念である。 統計数字を疑う 門倉貴史 そんな門倉氏がなぜ孤軍奮闘できるのか？秘密は本書にある。 「統計を疑え」という言葉は耳にたこが出来るほど聞く。しかし具体的にどんな統計をどうやって疑い、どうやって有意の情報を引き出すのかをきちんと解説した本は、統計の参考書ですら少ない。本書はまさに砂漠の慈雨である。強いて類書を探すと反社会学講座ということになるが、こちらはすでに疑い方を知っている人向けで一段高度。反社会学講座をよんでイマイチピンと来なかった人は、本書からはじめる
世界のブラウザシェア
Global web stats including browser market share, operating system market share and screen resolution statistics.Don't just read the report, be part of it. Track your website's visitor activity in real-time with W3Counter. Sign up for your free account. This report was generated 08/31/2008 based on the last 45,358,549 unique visits to all tracked websites at that time. W3Counter's sample curren
統計学入門
さて皆さん、「数字は魔物、統計は数字のトリック」などと言われ、統計学はある人々からは疫病神のように忌みに嫌われ、またある人々からは金科玉条のごとく無条件に信奉され、はたまた別の人々からは塵芥のごとく無視されています。 しかしやかましくいわれている割には、その本質が十分理解されているとはいい難いのが現状ではないでしょうか？ 研究現場の研究者が統計手法を利用する時に犯す間違いのうち、ほぼ90％のものが非常に初歩的なものです。 そしてそれらの間違いは研究者が統計学の基本的な事柄をはっきりと理解していないか、あるいはそれらを誤解していることが原因になっています。 例えば研究現場でしばしば間違って使われている統計手法のベスト3は次のようなものです。 有意確率(p値)と「有意差あり」の意味 標準偏差(SD)と標準誤差(SE)の使い分け 多重比較の使用方法 これらは全て非常に初歩的かつ基本的なことです。
SPSS FAQ
SPSS Win 勝手にＦＡＱ SPSS for Windowsはもはや手放せない統計ツールの一つになっていますが，どうも妙なところでひっかかるのは私だけでしょうか？，，，，という訳で，これまで使ってみた中で得た「知見」を皆さまにお裾分けいたします （Ｑ欄でバージョン番号が書かれているものは，特定バージョンでの事柄。何も書かれてないものは，7.5以上現行バージョンまで共通の事柄です。ただし各バージョンで内容を確認した訳ではありませんので，バージョンによってその後変更や改善などがなされたものもあるかもしれません。あくまで自分がそれぞれ時点で使っている環境での経験に基づいたことですので，ご了承下さい。） プラットフォームはWindows98および2000,XPを中心としたものです。WindoswVistaについては全く確認しておりません。 なお，ここに記載した事例は，サポートの示唆をお借
スミルノフ・グラブス検定
検定手順: 前提 帰無仮説 $H_0$：「全てのデータは同じ母集団からのものである」。 対立仮説 $H_1$：「データのうち，最大のものは外れ値である」。 有意水準 $\alpha$ で片側検定を行う（両側検定も定義できる）。 標本の大きさを $n$，標本データを，$X_1, X_2, \dots, X_n$ とする。 標本平均を $\bar{x}$，不偏分散を $U$ とする。 最大の測定値 $X_i$ について次式による $T_i$ を求める（平均値より小さい方の外れ値の場合には，最小の測定値について計算する）。 $\displaystyle T_i = \frac{\left |\ X_i - \bar{X} \ \right |}{\sqrt{U}}$ 例題では， $\displaystyle T_{20} = \frac{\left |\ 164 - 141.7 \ \right
SPSS 入門: 値の比較
文献 Agresti, A. 渡邉裕之・菅波秀規・吉田光宏・角野修司・寒水孝司・松永信人（訳） 2003 カテゴリカルデータ解析入門 サイエンティスト社 (Agresti, A. 1996, An Introduction to categorical data anaisys, Wiley) Hayes, A., & Cai, L. (2007). Further evaluating the conditional decision rule for comparing two independent means. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 60, 217-244. Howell, D. C., 2002, Statistical methods for psychology, Duxbury
痛みと鎮痛の基礎知識 - Pain Relief
Pain Reliefー私のための統計処理 →→→→→→ UMINサイトに 移動しました！
ハンバーガー統計学にようこそ！ 平均から分散分析まで──親しみのもてる例題
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http://mono.kmc.gr.jp/~oxy/bsets/
http://kerolin.jspeed.jp/Computer/Linux/toukei061029.html
http://www.donguri.sakura.ne.jp/~shock8/wisper/regression_1.html
http://enquete.jp/ex2004/