空間統計学 (spatial statistics)，空間構造のあるデータの統計モデリングについて ベイズ統計 & MCMC も参照 2008 年生態学会企画集会 始めよう！ベイズ推定によるデータ解析のページ で空間構造のあるベイズモデルの解説あれこれがダウンロードできます [もくじ] 空間相関を考慮した解析をしたい R でなんとかしてみる WinBUGS で何とかしてみる R で空間統計学 geoR 系 CarNormal? spmoran spBayes WinBUGS (GeoBUGS) 書籍・論文 空間統計学な生態学研究者 John Silander Christopher K. Wikle これでだいじょうぶなの？生態学な空間統計学ぎもん 空間相関を考慮した解析をしたい その「とりあえず」のとりかかりかたについて考えてみます (2009-03-24 版) 基本方針: R か Wi
2012年8月24日加筆 高価なソフトを使わずにMacで英文のテキストマイニングをするには，以下のようにRが有効です。ですが，Rで英文の品詞を解析し，下のような共起語のリストを作るのは，実は少々やっかいです。Mac App Storeで，英文を品詞解析し，頻出語のリストや共起語のリストを作るソフトがリリースされました。 iText Analyzer このiText Analyzerを使って，wordやテキスト形式のファイルからクリック1つで共起語のリストを作ることができるようになりました。あとは，以下のようにRを使ってグラフ化してやれば，簡単なテキストマイニングの完成です。 - - - 加筆ここまで 質問を受けたので，ここで書いておきます。昨日の記事に載っけた，Rを使ったネットワークグラフの書き方。 まず，Excelでcsv形式の共起語の頻度が並んだデータを用意。以下のようなもの。ファイル
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 =
EmacsでのR開発環境をRstudio、Eclipseライクにするe2wm-R.el 2011.03.15 Emacs e2wm, Emacs このところ、R界隈では新しく公開されたRstudioというIDEの話が飛びかっておりました。 RStudio これが、かなり完成度が高いです。補完機能はもちろんのこと、パッケージマネージャ、オブジェクトマネージャーなど洒落た機能まで持っています。しかもサーバ版まで。githubのコミットログを見てみると12月頃から開発が始められているようなので、3ヶ月ほどで完成したことになります。いやーすごいです。 Rstudioに始まったことではなく、R関連のエディタ、IDEはすでに成熟した分野となりつつあります。gedit、notepad+などの主要なエディタにはすでにR用の拡張がありますし、当然あのEclipseにもR用の拡張があります。 R を Ecli
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
← 〈租界R〉トップページ 【２】教科書と参考書（新しいものから順に） 著者 青木繁伸 書名 Rによるデータ解析 公開 2006年11月21日 出版 インターネットからpdfとしてダウンロード可能 頁数 vi + 133 pp. 価格 無料 URL http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/Rstat.pdf（754KB） 備考 サポートサイト ざっと見た感じでは，独習するのにも適した教材のようで，インストールからはじまって，言語としての特徴を説明した後，個々の統計手法についての解説がなされている．とくに，具体的な統計学の問題をRを用いて解決するときにすぐ役に立つ事例が載っている． 著者 ウーヴェ・リゲス著／石田基広訳 書名 Rの基礎とプログラミング技法 刊行 2006年10月22日 出版 シュプリンガー・ジャパン，東京 頁数 viii + 258 pp. 価格 3,
Sample data Quantitative univariate data Ordered univariate data Qualitative univariate variables Quantitative bivariate data Qualitative/quantitative bivariate data Qualitative bivariate data Three variables and more Multivariate data, with some qualitative variables Fun TO SORT In this chapter, we explain how to turn data (heaps of numbers) into graphics, be they simple graphics for uni- or bi-v
R でプログラミング：データの一括処理とグラフ描き started on 2005-06-06 updated on 2008-03-13 この文書は，フリーの統計解析・作図システム R を使って， データの一括処理と図化のプログラムを書けるようになるためのチュートリアルです． R の経験がまったくなくても読めるように書いています． ただし統計解析手法についての解説はほとんどしていません． 他のページや書籍を見てください． 目次 0. はじめに：この文書のねらい 1. 準備一般 2. ひとつのファイルからデータを読み込む 3. ひとつのファイルのデータの処理 4. グラフを描いてファイルに保存する 5. グラフのいろいろな設定 6. グラフの重ね描き 7. 繰り返しと条件分岐：コンピュータらしい仕事 8. 繰り返しと条件分岐で柔軟なグラフ描画 9. 補足：変数の寿命と有効範囲 10. デー
[GoogleEarthとR][ShapeFileライブラリ][空間的なデータの分析][Rでジオコーディング]関連リンク [ＲでＧＩＳ][maptools で地図表示][Rmapを使った地図表示]参考リンク 論文引用・書籍等に引用する場合の著作権についての連絡>>okinawa 目的 † GoogleEarth [http://earth.google.com/]はGoogleが無料で公開している3D-GIS用のソフトです。 現在、Windows版・Mac版・Linux版が公開されています。 Rを用いて、インタラクティブな操作によって3D-GISを作成するのは、今のところほぼ不可能です。 しかし、GUI部分をGoogleEarthにまかせて、バックエンド処理をRで行うと色々な場面で結構使えるのではないかと思いつきました。 なお地理データについてはShapeFileライブラリに
『Rで楽しむ統計』が出ました。サポートページ 『Rで楽しむベイズ統計入門』が出ました。サポートページ，第7章のRコードをStanで書き直したRで楽しむStan 全国学力・学習状況調査の個票の疑似データがこちらで公開されています。データ分析の練習に使えそうです。SSDSE（教育用標準データセット）も。 R 4.x では stringsAsFactors=FALSE がデフォルトになりましたが，本サイトの古い記事ではそうなっていないところがあるかもしれません（read.csv() などで as.is=TRUE は不要になります（あってもかまいませんが））。 R 4.2 ではWindowsでもMac同様UTF-8がデフォルトになりました。もう fileEncoding オプションに "UTF-8"，"UTF-8-BOM" を指定する必要はなくなりそうです。一方で、SJIS（CP932）データの場
ここはベイズ推定と MCMC 法 (Markov Chain Monte Carlo method; マルコフ連鎖モンテカルロ法) 関連についてのペイジです 特に階層ベイズモデルについて [もくじ] ネット上の Bayes 推定・MCMC 計算の解説 「ベイズ推定を MCMC 計算で」なソフトウェアたち ベイズ推定と R ベイズファクターなど 書籍 べいじあんな生態学研究者 Ben Bolker Ottar N. Bjørnstad James S. Clark Kiona Ogle John Silader Christopher K. Wikle ネット上の Bayes 推定・MCMC 計算の解説 講義とか：統計学授業 や 出張統計学授業 解説記事： 岩波DS01 2016 階層ベイズモデルの解説記事 信学会誌ベイズ解説: 電子情報通信学会誌に書いた階層ベイズ解説 (2009 年 10
(2004. 8. やっと公開できた。。。逐次、加筆中です) (2004. 12/19、色をかえる、ちょっと加筆、でもあまり中身は変わっていない) (2007. 8、時代の流れを感じ、改訂・一部削除。ページもniftyに移動) このページを立ち上げた2004年には、これらを日本語で勉強できるサイトは、ほとんどありませんでした。現在(2007年8月)、GLMM、GLM、最尤法、モデル選択、などなどを解説する日本語のページが、喜ばしいことにたくさんできています。また、ここ数年でも、モデル平均などの新しい手法も広まってきました（ここでは説明しません）。が、このページの内容は古いままであったので、久しぶりに改訂することにしました。内容に関するご指摘・批判はメールなどでお願いします。 (0) はじめに 動物行動学の雑誌を読んでいると、一般化混合線形モデル(generalized linear m
生態学で使われるデータ解析・統計モデリングをあつかうサイトです． サイト管理者: 久保拓弥 内容: 統計学授業, R 関連, GLM 関連, GLMM 関連, ベイズ統計 & MCMC, よくある質問 などなど 全ペイジ一覧 統計学授業など 統計学授業: 久保の北大での授業 (cf. ELMS) 統計学授業の教科書: 「データ解析のための統計モデリング入門」 集中講義・セミナーなどはこちら 配信版: 配信版・統計モデリング入門 よくある質問あれこれ 生態学会大会などでの活動 生態学会の自由集会など (これまでの一覧) 2018 年 3 月 札幌大会: データ解析で出会う統計的問題: R の新しい作図・作表 生態学会誌などに掲載された 解説文一覧 (ダウンロードできるものものあります) 参考：Statistical Ecology Virtual Issue (Methods in Ecol
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
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Amazon.co.jp: 多次元データ解析法 (Rで学ぶデータサイエンス 2): 中村永友 (著), 金明哲 (編集): 本
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