学習帳のバックナンバーです。 （このコーナーの連載は終わらせていただきました。）

Instructor: Kenji Ikeda Room : C403 Office Hours : Mon. 14:00--17:00 Lectures: Time : Mon. & Fri. 17:55--19:25 Room : C20 Course Materials Textbook: No required text Reference book: C. H. Papadimitriou and K. Steiglitz : Combinatorial Optimization -- Algorithms and Complexity, Prentice-Hall (1982) Vasek Chvatal : Linear Programming, W.H.Freeman, New York (1983) Notes: course notes(Sorry! Only in J

Getting Started R is a free software environment for statistical computing and graphics. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms, Windows and MacOS. To download R, please choose your preferred CRAN mirror. If you have questions about R like how to download and install the software, or what the license terms are, please read our answers to frequently asked questions before you send

核酸・アミノ酸配列のデータ解析などに有益なサイトやリンク集や，データ解析を行うソフトウェアなどを集めました．

Freeware† mloss:clustering Cluster Analysis & Finite Mixture Models @ CRAN Task View：統計処理ソフト R の関連パッケージまとめ RjpWikiの関連ページ RjpWiki:Rの基本パッケージ中の多変量解析関数一覧 RjpWiki:stats(R 統計)パッケージ中のオブジェクト一覧： 一般的な凝集型階層的クラスタリングのhclustやk-means法のkmeansといった関数を含む RjpWiki:CRANパッケージリスト： clusterパッケージには clara, agnes, diana, fanny, mona, silhouette, xclara のアルゴリズムが含まれる Cluster：クラスタリング (C，perl，python) figue：JavaScript で k-means法 と

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PDF, PS, dviファイルおよび全てのTeXファイルです。 Notes on R 日本語版 ps file pdf file DVI file ソース R-jp.tar.gz PDFファイルを見るには, Acrobat Reader (UNIX でも日本語が大丈夫になりました。Linuxでの状況はlinux-users-ML(http://www.linux.or.jp/community/ml/linux-users/index.html)に報告されているので、過去ログ) xpdf PDF viewer for X. Ver.0.80以降で日本語もO.K. になったようです. Red Had5.2Jには入っています. (Red Had5.2J にあった xpdf-0.80-rh50-L51.i386.rpm でVine1.0でも正常動作) 日本語PDFの印刷に関しては、 http:

種々の高水準作図関数を紹介する． 散布図：plot() plot() の詳しい説明は 前々節 を御覧頂きたい．ここでは，plot() への引数の与え方による出力の違いを見てみる． plot(x) ベクトル x の要素が実数ならば，x は時系列データとみなされ，横軸を自然数，縦軸をデータ x 要素とする時系列プロットが描かれる． ベクトル x が時系列データならば，そのまま時系列プロットが描かれる． ベクトル x の要素が複素数ならば，横軸を実数，縦軸を虚部とするプロットが描かれる． x が2列の行列ならば，横軸を一列目，縦軸を2列目とするプロットが描かれる． x が2次元リストならば，その要素を横軸，縦軸としてプロットが描かれる．ただし names() を使ってどちらが x なのか y なのかラベルをつける必要がある．

重回帰分析について １．単回帰・重回帰分析における基本的な注意点 単回帰分析とは，ある従属変数を１つの独立変数で予測するための分析で，独立変数が２つ以上の場合は重回帰分析となります．以下両者を回帰分析と呼びます．具体的にどのような数式で求められるかなどに関しては，ある程度分かっているものとして，この節ではその使用上の実際的な注意点などに触れていきたいと思います． 回帰分析で最も押さえておかなければならないポイントは，変数間の「相関関係」（正確には分散と共分散）によって回帰係数が決定されているという事実です．つまり本質は「相関係数（の関数）」なのです．独立変数，従属変数を標準化した上で算出される回帰係数を標準回帰係数といいますが，単回帰分析の場合，これはまさに独立変数と従属変数の相関係数そのものです．重回帰分析によって算出される（標準）偏回帰係数も，独立変数と従属変数，そして独立変数間の相