ふと自作パッケージを作りたい！！と思って挑戦し、なんとか調べながら作成することが出来ました。 R中級者になると自作関数も増えてきて、投稿目的でなくてもパッケージ管理したくなると思います。 パッケージ作成の大きな流れはこんな感じ 自作関数＆データをRコンソールに読み込む package.skeleton関数でパッケージのひな型を作る 説明ファイルの修正をする（DESCRIPTIONファイル、.rdファイル） コマンドプロンプトかターミナルでチェックとビルドを行う 紹介しているブログはいくつかありましたが、自分がネットで探してもよくわからなかった部分を本ブログで紹介します。 結論的には、少しCMDが使えれば自作のパッケージは作れます。 何段階か壁があると思いますが、多くの人がつまづくのは以下の点だと思う。 package.skeleton関数が上手くいかない description、rdファイ

Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、

googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =