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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

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講習会の目的 本講習会は， R についての自習の基盤をつくることを目指します。 たとえ初心者向けの数時間の入門講習でなく１年間の毎週の演習授業であっても，R に関してすべてを説明するのは不可能だと思われます。 R の世界は，縦にはそこそこ深く，横には果てが見えないほど広いです。 CRAN に登録されている R のパッケージは 1000 を超えました。 よって，受講者の幅も広いことですし，受講者各自にとってぴったりな統計解析の実用的な解説をするのはあきらめて， 各自が必要に応じて情報を探し，見つけたものを難なく活用できるようになること，を目標にしました。 ここに自分の求めている分析手法や作図法などの答えがあるとは期待しないで下さい。それは帰ってからのあなたの楽しい仕事です。 R の利用と R 言語 R の根幹は R 言語のインタプリタであり，ユーザはR言語を駆使することでRを操作します。 S

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 † どなたでも自由にページを追加・編集できます． (初めて投稿・既存記事への追加・修正を行なう方はこのページ末の注意*1を御覧下さい) ページへのファイル添付については、画像ファイルのみパスワードなしで可能としてあります(ページ上部「画像添付」より)。その他のファイルの添付はパスワードを入力することで可能です(ページ上部「ファイル添付」より)。現在のパスワードは, Rでの round(qt(0.2,df=8),3) の実行結果です。 スパム書き込みに対処するため、書き込み系の処理に対してパスワードを設けました。ユーザ名の欄には，Rで round(qt(0.2,df=8),3) を実行したときの結果を入力します。パスワード欄には何も入力しないままでOkです。 Rを起動して、文字がた

KH Coderを仕事で使うことがあり、いろいろ弄んでます。 テキスト情報を含むデータがあり、毎月の傾向を調べるためにテキストマイニングの手法を取り入れようとしている。 そこから 茶筌(chasen) にたどり着き、そしてKH Coderにたどり着きました。 自分メモとして、KH Coderの一連の使い方を残しておきます。2007.12.12　改訂2008.01.22　改訂 必要環境 下記が全てそろってないと使えないので全部そろえてください。 Windows XP VB6.0ランタイム Visual Basic 6.0 SP6 ランタイムライブラリ(Vector) これについてはどこにも書いてないけど、これがないと動作しなかった。オフィシャルには不要らしい。（要確認） 使用したファイル： KH Coderの最新版（利用時はVer. 2.beta.11） http://khc.sour

日本語の自然文も、茶筌を使えば単語単位にバラバラに分割できる。しかし、ただそれだけで満足していても仕事のツールにはならないので、今回は、以前紹介したMUSASHIと組み合わせて、簡単なテキスト・マイニングを行ってみよう。例題は、「テキストの中に表れる名詞だけを抽出してその出現回数を数え、多い順に上位20位まで表示するHTMLドキュメントを作成する」としよう。なお、今回のテスト環境にはMac OS Xを使用しているため、文字エンコーディングがUTF-8の環境を前提としていることをあらかじめお断りしておく。 最初に結論。茶筌とMUSASHIがインストールされていれば、以下のようなシェルスクリプトを書くことで今回の例題はクリアできる。 01　 #!/bin/bash 02　 cat ya44.txt | 03　 chasen -i w -F "%m,%H\n" | 04　 csv2xt -a 単

Webなどを通じて、顧客や利用者の意見を集めることが簡単にできるようになってきた。しかし、非定型の自由回答データは非常に有意義な意見を得ることができる反面、分析するのに手間が掛かる。手軽に定量分析する方法はないだろうか？ Webや電子メール、ケータイの普及で、幅広くさまざまな意見を募ることが安上がりにできるようになってきました。最近ではブログやSNSなどのCGMと呼ばれる口コミ系メディアも花盛りです。 Webアンケートも広く行われていますが、アンケートの回答は「出題側の仮説に影響される」という制約があり、“意外な発見”にはなかなか結び付きません。 一方、メールなどで寄せられる自由回答や意見・要望はそうした制約もなく、何かビジネスのヒントがありそうですが定量的な分析ができないという弱みがあります。せいぜい分析者が文章を読んで主観的に解釈するぐらいにしか活用していないのではないでしょうか？ あ

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．

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