Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション 1.基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ-教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで,学習しないように願います. ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する. ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを.さらに, ・確かなスキルにするために,教科書・解説書を理解し,Rスクリプトで確認. A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず,統計の手続きを実行する.慣れたら統計的に考えよう. 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
ど素人の「Excel 回帰分析」表の見方 (単回帰分析) Excel ・ 分析ツールの「回帰分析」は、Excelが提供する便利な機能の一つです。 [注] : ど素人の「Excel 回帰分析」表の見方は、「回帰分析」の各出力項目を関数等に当てはめてみたものですので、統計学の理論説明はありません。統計無脳ですので。(・_- ;;ゞ ハジ ・回帰分析 : 相関関係や因果関係があると思われる2つの変数のうち、一方の変数から将来的な値を予測するための予測式(回帰直線)を求めるための手法です。2組のデータの傾向を分析するために行われます。 ・単回帰分析 : 説明変数が1つの場合の回帰分析 (重回帰分析は、説明変数が、複数ある場合の回帰分析です。) ・目的変数 (従属変数又は被説明変数) : 予測される側の変数 y ・説明変数 (独立変数) : 予測に用いられる変数x1、x2、x3・・・ ・
■Excel:重回帰分析(3)・・・分析ツールの使い方,説明変数の選び方 ここでは,学的に厳密なことは望まず,仕事や研究で報告書を半日程度でまとめなければならない人を念頭に置いて,大筋の説明を目指す.重回帰分析自体に使える時間として,は30分~1時間程度を想定する.(もっと詳しい説明が必要な人は下端に参考資料を示す.) ■Excelの分析ツールの使い方■ 次の例では,冷蔵庫の「実勢価格」(目的変数)を「総容量L」「ドア数(個)」「冷蔵室L」「冷凍室L」「野菜室L」「製氷室L」(説明変数)で表わす重回帰式を求めることを当面の目標とする. 次の図のように目的変数(被説明変数,従属変数)がA列にあり,説明変数(独立変数)がB~G列に入力されている場合を例に解説する. 操作方法は、下の[前の操作][次の操作]ボタンを順次押せば表示される.(データの出所:2007.3.18に価格.com>スペック検
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