見目麗しい Mac OSX 版Ｒコマンダーを目指して
動機 以前，Mac OSX の日本語環境でＲを立ち上げたとき，X11ウィンドウズ上でＲコマンダーを起動すると，表示される日本語が汚すぎて使用に耐えなかった．いろいろな大学や研究機関でＲを用いた統計講習をする機会が多いが，Mac OSX が「使えない」理由は，単に競合する Windows のＲコマンダーのシェアが圧倒的に高いからという理由だけではない．Ｒコマンダーのインストールに伴う困難さが比較にならないほどきびしいからである．Windows PC ならばこんな苦労はしなくてすむのに，どうしてマック信者だけ迫害されないといけないのかと天を仰ぎつつ耐え忍ぶだけではシアワセはけっしてやってこない．そこで，日本語表示の点のみに着目して Mac OSX のＲコマンダーを“心地よく”使うためのワザを下記に挙げておく．以下はすべて私（三中）が実際に行なって動作確認した手順で，お手軽な対症療法から徹底的な
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OpenMx - Advanced Structural Equation Modeling
New to OpenMx? First register by pushing the "Create new account" link on the left of this page. Then download OpenMx from the "Download" tab at the top of every page. OpenMx is free and open source software for use with R that allows estimation of a wide variety of advanced multivariate statistical models. OpenMx consists of a library of functions and optimizers that allow you to quickly and flex
共分散構造分析
上のような相関行列をデータとして読み込むための read.moments 関数が、sem パッケージの中に含まれていますので、これを利用します。Rエディタを起動して下のようにデータを入れます。下では、「"酒類"」の次で改行していますが、必ずしも改行の必要ありません。コンパクトな画面で納まるように改行してあるだけです。なお、タブで相関係数間のスペースを開けるとうまく読み込めませんので、スペースキーを押下してスペースを入れるようにします。 「diag=TRUE」は、これがデフォルトになっていますので、なくてもよいのですが、相関行列に対角要素（同じ変数間の相関、つまり1.00ですね）を含んでいることを指定しています。相関行列に対角要素を含めない場合は「diag=FALSE」としておくと、自動的に対角要素が追記されます。 ガン R エディタに入力したら、分析を実行してみましょう（Ctrl+A
無料統計ソフトRで心理学｜奥村泰之の情報公開
はじめに 「R」とは，無料の統計ソフトの名称です。このページでは精神医学・精神科看護学・臨床心理学などの，社会科学の領域でよく使う統計手法をRで応用したプログラムなどを載せています。 当該領域では，ソフトウェアとしてSASやSPSSを使う場合が多いのですが，これらは有料であり（SASはレンタル），学生では個人所有することが難しいのが現状です。そこで，Rのような無料で高機能なソフトを自宅で好き放題使える環境を構築すると，統計学の学習時間を増やすことができるようになるので，有意義だと思います。慣れないうちは「難しい」と感じるソフトですが， 学校に行って限られた時間の中だけで統計解析をするよりも 「いつでも，どこでも，いつまでも，貧乏でも一緒に居てくれるR」を覚えた方が安心です。「データ解析」は，就職後にも必要となる場合があることや，日々の生活においても利用できるので このようなソフトを学部生の
Rで共分散構造分析・構造方程式モデル - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですgraphviz による出力 † path.diagramコマンドの出力したGraphviz用シンタックスを読み込んで描画。 ↑ Macintoshでの実行例 † 小島隆矢 「Excel で学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリング」 Ohmsha の第4，5章で取り上げられているカメラの満足度についてのデータを分析してみた。 図を日本語で描くことにする。 camera <- structure(list(小型軽量 = c(3, 5, 2, 4, 4, 5, 1, 1, 4, 4, 5, 2, 5, 1, 2, 4, 1, 5, 2, 2, 4, 3, 5, 5, 4, 3, 2, 1, 3, 2, 4, 4, 2, 5, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 4,
多次元尺度構成法 - Wikipedia
多次元尺度構成法（たじげんしゃくどこうせいほう、MDS：Multi Dimensional Scaling）は多変量解析の一手法である。主成分分析の様に分類対象物の関係を低次元空間における点の布置で表現する手法である（似たものは近くに、異なったものは遠くに配置する）。古典的MDSは主座標分析 (Principal Coordinate Analysis; PCoA) とも呼ばれ、さらに主座標分析において距離にユークリッド距離を用いた場合は主成分分析と等価になる。 例 - 1973年のアメリカ50州の人口10万人あたりの殺人、暴行、レイプの犯罪数、及び、都市人口の割合[%]の4つの要素から似た州は近くに置くように2次元空間に配置した結果。
JIN'S PAGE - R
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
JapanR2010AM - Japan.R WIki
第1回 Japan.R 午前の部 使用したスライド NEW!! その１：http://www.slideshare.net/sakaue/japanr-11-5929073 その２：http://www.slideshare.net/sakaue/japanr-12 その３：http://www.slideshare.net/sakaue/japanr-13 事前にダウンロードしておくとよいソフト R 2.12.0 Windows: http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/base/ 「Download R 2.12.0 for Windows」をクリック Mac: http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/macosx/ 「R-2.12.0.pkg (latest version)」をクリック Linux: http://
パネルデータ分析 - hnami.net_Pukiwiki
このデータはx2、x2、yという3つのデータが47都道府県について2006年、2007年の2年分あるという体裁です。 変数同士の計算などは先に済ませて、必要なデータは先にひとつのファイルにまとめておいてください。ファイルを読み込んでから別の変数を定義して加えたりすると、どうもうまく動かないようです。以下、psample.txtに沿って説明します。 dset <- read.csv("psample.csv", header=TRUE) dset <- plm.data(dset,index = c("pref","year")) psample.csvが作業用ディレクトリにあることを確認してください。何のことかわからない人は作業用ディレクトリの指定と変更(R)参照。 panel.fe <- plm(y ~ x1 + x2,data = dset, model = "within") sum
R - 統計解析とグラフィックスの環境
今回のアクセスは 回目 です。 (Since June 26, 2001) version 2.13.1 がリリースされました CRAN のWebサイト http://www.r-project.org/ で最新 情報を入手できます。 Rとは？ R は統計計算とグラフィックスのためのフリーソフト(GNU-style copyleft)です. RはSに操作環境などが良く似ており, Sで動作するものはRでもほとんど変更なしに動作します. R はSのクローンのフリーウェアと捉えられがち(私もそう思っていた)ですが, 全くのクローンではなく(もちろん完全なクローンを目指しているわけでもありません),内部的な構成などはSとは全く違います. 詳細は R FAQの 3.3 What are the differences between R and S? を参照して下さい. S は AT & T ベル研
Rは統計解析のブッシュナイフだ
連載の前口上と小理屈 日本語による統計解析の手ほどきとなるコンテンツを提供したい。それがこの連載の目的です。ただ、なぜ筆者のような浅知短才の者がその任を担うのかということへの小理屈を述べておきたいと思います。もちろん、能力的には筆者よりも適切な方が数えきれないほどいるのは言を待ちません。 しかし、そういった方々はたいてい研究者や教育者や生産現場の技術者であり、そのような方々は残念なことにこのような日本語による手ほどきを一般向けに提供するインセンティブをあまり持っていません。例えば、研究で統計解析をインテンシブに利用していてかつ教育を行っている研究者の人たちは、こういう解説文を書くための能力は十分すぎるほどあるでしょう。しかし、研究上の生存競争を生き残るためには、研究論文を英文で書く必要がありそのことが業績になっていきますが、一般向けの日本語の統計解析解説を書いてもほとんど業績になりません。
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早稲田大学文学研究科豊田研究室 第52回教育心理学会特別ページ
シリウス先生の心理統計学
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