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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
Rとカテゴリカルデータのモデリング(1)
データサイエンスの分野では、観測データからノイズを取り除き、一定の法則を見つけ出して抽象化することをモデリングと呼ぶ。量的データの最も簡単なモデルは回帰分析である。本欄の第13回～16回(2004年8月号～11月号)で線形・非線形回帰モデルについて説明した。本稿では、カテゴリカルデータのモデリングについて説明する。 モデリングには、応答変数が何らかの確率分布に従うという仮定の下で、モデルに必要となる係数・パラメータを推測する方法が最も多く用いられている。一般の線形回帰分析はデータが正規分布に従うという仮定の下で、モデルの推定を行う。 カテゴリカルデータの場合は、観測データが２項分布、ポアソン分布、多項分布、などの確率分布に従うと見なし、モデルを推測する。 しかし、何らかの仮定の下で構築したモデルが真のモデルであるかどうかは判断できない。同一のデータについて異なる仮定の下で推定した複数のモデ
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