Tableau: Business Intelligence and Analytics Software
Why Tableau Toggle sub-navigation What Is Tableau Build a Data Culture Tableau Economy The Tableau Community Our Customers About Tableau Toggle sub-navigation Mission Tableau Research Awards and Recognition Equality Products Toggle sub-navigation Tableau Artificial Intelligence Toggle sub-navigation Tableau Pulse Tableau Agent Embedded Analytics CRM Analytics Enterprise Tableau Public Our Integrat
30-5. 交互作用ã¨ã¯ - 統計WEB
ã“ã®ç« ã§ã¯ã€ã€Œè‚¥æ–™ã®é‡Ã—土ã®ç¨®é¡žã€ã§ç¤ºã•ã‚Œã‚‹ã€Œäº¤äº’作用（Interaction）ã€ã«ã¤ã„ã¦èª¬æ˜Žã—ã¾ã™ã€‚交互作用ã¯2ã¤ã®å› åãŒçµ„ã¿åˆã‚ã•ã‚‹ã“ã¨ã§åˆã‚ã¦ç¾ã‚Œã‚‹ç›¸ä¹—効果ã®ã“ã¨ã§ã™ã€‚「肥料ã®é‡Ã—土ã®ç¨®é¡žã€ã®å ´åˆã€è‚¥æ–™ã®é‡ã¨åœŸã®ç¨®é¡žãŒç›¸äº’ã«å½±éŸ¿ã‚’åŠã¼ã—åˆã£ã¦ã„ã‚‹ã“ã¨ã‚’表ã—ã¾ã™ã€‚ã¾ãŸã€äº¤äº’作用ã«ã‚ˆã‚‹åŠ¹æžœã®ã“ã¨ã‚’「交互作用効果ã€ã¨ã„ã„ã¾ã™ã€‚ 交互作用ã«å¯¾ã—ã¦ã€1ã¤ã®å› åã«çµžã£ãŸå ´åˆã®åŠ¹æžœï¼ˆã“ã®å ´åˆã¯è‚¥æ–™ã®é‡ã‚„土ã®ç¨®é¡žã®ã“ã¨ï¼‰ã®ã“ã¨ã‚’「主効果ã€ã¨ã„ã„ã¾ã™ã€‚ ■交互作用図 「肥料ã®é‡Ã—土ã®ç¨®é¡žã€ã®ã€Œäº¤äº’作用ã€ã‚’ç†è§£ã™ã‚‹ã«ã‚ãŸã£ã¦ã€ã¾ãšã€ŒåœŸã®ç¨®é¡žã€ã”ã¨ã«ã€ŒåŽé‡ã®å¹³å‡å€¤ã€ã®æŠ˜ã‚Œç·šã‚°ãƒ©ãƒ•ã‚’æãã¾ã™ã€‚横軸ã¯ã€Œè‚¥æ–™ã®é‡ã€ã§ã™ã€‚ã“ã®ã‚°ãƒ©ãƒ•ã¯ã€Œäº¤äº’作用図ã€ã¨ã‚ˆã°ã‚Œã¾ã™ã€‚ ■交互作用効果 「土ã®ç¨®é¡žã€ã”ã¨ã®ã€ŒåŽé‡ã®å¹³å‡å€¤ã€ã®æŠ˜ã‚Œç·šã‚°ãƒ©ãƒ•ã‚’見るã¨ã€åœŸAも土Bも肥料ã®é‡ãŒå¢—ãˆã‚‹ã«é€£ã‚Œã¦åŽé‡ãŒå¢—ãˆã¦ã„ã¾ã™ãŒã€åœŸBã®ã»ã†ãŒåŽé‡ã®ä¼¸
ãŠã£ã¨å±ãªã„ï¼šä¿¡é ¼åŒºé–“ã¨äºˆæ¸¬åŒºé–“ã‚’æ··åŒã—ã¡ã‚ƒãƒ€ãƒ¡ - Take a Risk：林岳彦ã®ç ”究メモ
今回ã¯ä»•äº‹ã§è§£æžã‚’ã—ã¦ã„ã¦ã€ŒãŠã£ã¨å±ãªã„ã€ã¨æ€ã£ãŸã“ã¨ã«ã¤ã„ã¦æ›¸ã„ã¦ã¿ã¾ã™ã€‚çµè«–ã‹ã‚‰ã„ã†ã¨ã€Œä¿¡é ¼åŒºé–“ã¨äºˆæ¸¬åŒºé–“ã‚’æ··åŒã—ãªã„よã†ã«æ³¨æ„ã—ã¾ã—ょã†ï¼ã€ã¨ã„ã†è©±ã§ã™*1。 課題：BODã®å€¤ã‹ã‚‰TOCã®å€¤ã‚’推定ã—ãŸã„ 最近ややã‚ã£ã¦BOD（生物化å¦çš„é…¸ç´ è¦æ±‚é‡ï¼‰ã®å€¤ã‹ã‚‰TOC（全有機ç‚ç´ é‡ï¼‰ã®å€¤ã‚’推定ã—ã¦ã¿ã‚ˆã†ã¨æ€ã„ã¾ã—ãŸ*2。 試ã—ã«æ±äº¬éƒ½ã®15地点ã‹ã‚‰å¾—られã¦ã„る水質データを用ã„ã¦Rã§ä¸¡è€…ã®æ•£å¸ƒå›³ã‚’æã„ã¦ã¿ã‚‹ã¨ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸï¼ˆãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¯ã“ã¡ã‚‰ï¼šBOD-TOC.txt ）。相関ã¯ã‚ã‚‹ã‚‚ã®ã®ã€ãƒãƒ©ãƒ„ã‚ã‚‚ã‹ãªã‚Šã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ BOD2TOC.data <- read.table("BOD-TOC.txt",sep=",") TOC <- BOD2TOC.data$TOC BOD <- BOD2TOC.data$BOD plot(BOD,TOC,type="p",xlim=c(0,6),ylim=c
ã€çµ±è¨ˆå¦ã€‘Q-Qプãƒãƒƒãƒˆã®ä»•çµ„ã¿ã‚’アニメーションã§ç†è§£ã™ã‚‹ã€‚ - Qiita
<tr> <th>185</th> <td>11</td> <td>B</td> <td>8600</td> <td>1K</td> <td>20.79</td> <td>北æ±</td> <td>0</td> </tr> <tr> <th>186</th> <td>8</td> <td>B</td> <td>7100</td> <td>1K</td> <td>22</td> <td>西</td> <td>17</td> </tr> <tr> <th>187</th> <td>9</td> <td>B</td> <td>18400</td> <td>1LDK</td> <td>54.68</td> <td>西</td> <td>10</td> </tr> ã“ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ã¯ã“ã¡ã‚‰ã®çµ±è¨ˆå¦æ¤œå®š2ç´šã®å…¬å¼æ•™ç§‘書ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ä¸ç¨‹ã«ã‚る「ダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ç”¨ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã€ã®ãƒªãƒ³ã‚¯ã‚ˆã‚Šè¡Œãˆã¾ã™ã€‚ダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ã—
生態å¦ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿è§£æž - 最尤推定法ã¨ã¯
最尤推定 (ã•ã„ゆã†ã™ã„ã¦ã„): 「最ももã£ã¨ã‚‚らã—ã„ã€ãƒ‘ラメーターã®æŽ¨å®š 「尤ã€ã®éŸ³èªã¿ã¯ã€Œã‚†ã†ã€ï¼Œè¨“èªã¿ã¯ã€Œã‚‚ã£ã¨ã‚‚らã—ã„ (尤もらã—ã„)ã€ã§ã™ï¼Ž 尤度ã¨ã¯ï¼Œã‚る確率論的モデルを仮定ã—ã¦ã„ã‚‹ã¨ãã«ï¼Œãã®è¦³æ¸¬ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãŒå¾—られる確率 (ã‚ã‚‹ã„ã¯ç¢ºçŽ‡å¯†åº¦) ç°¡å˜ã«ã¯ï¼Œã‚る観測データ㫠(ã‚るパラメーターã®ã‚‚ã¨ã§) 確率論的モデルãŒã€Œã©ã‚Œãらã„ã‚ã¦ã¯ã¾ã£ã¦ã„ã‚‹ã‹ã€ã‚’確率ã§è¡¨ã™å°ºåº¦ã§ã™ 最尤推定ã¨ã¯ï¼Œå°¤åº¦ã‚’「手æŒã¡ã®è¦³æ¸¬ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®ã‚‚ã¨ã§ï¼Œã‚るパラメーター値ãŒå¾—られる確率ã€ã¨ã¿ãªã—㦠(ã¤ã¾ã‚Šå°¤åº¦ãŒæœªçŸ¥ãƒ‘ラメーターã®é–¢æ•°ã¨ã¿ãªã—ã¦)，尤度を最大化ã™ã‚‹ã‚ˆã†ãªãƒ‘ラメーター値を探索ã™ã‚‹æŽ¨å®šæ–¹æ³•ã§ã™ 最尤推定法を使ã†æ‰‹é †ã¯ 尤度方程å¼ã‚’作る: 確率論的モデルを作り (データãŒã©ã†ã„ã†ç¢ºçŽ‡åˆ†å¸ƒã«å¾“ã†ã‹ï¼Œç¢ºçŽ‡åˆ†å¸ƒã®ãƒ‘ラメーターã®é–¢æ•°åž‹ã¯ã©ã†ãªã£ã¦ã‚‹ã‹)，ãれを数å¼ã¨ã—ã¦å®šç¾©ã™ã‚‹â€¦â€¦ã“ã‚ŒãŒå°¤åº¦æ–¹ç¨‹å¼ã§ã‚ã‚‹ 尤度最大
2014年度ベイズ統計 - Pukiwiki
2019-06-28 Data Sciences for the Resilient Society 2018-07-10 f-lab2014 éŽåŽ»ã®è¬›ç¾© 2018-02-25 ICPSR2009 2017-07-20 ベイズ統計演習2014_4 2017-02-28 空間モデリング特論2017 2016-02-26 Sports Data Science 2015 2016-01-11 環境ã¨ãƒ“ジãƒã‚¹ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ã‚¹/空間モデリング（2015年度秋å¦æœŸï¼‰ 2015-11-02 空間モデリング2015演習ページ(2) 2015-10-11 環境ã¨ãƒ“ジãƒã‚¹ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ã‚¹/空間モデリング（2015年度秋å¦æœŸï¼‰ï¼ˆSFC-SFCã«ç§»å‹•ï¼‰ 空間モデリング2015演習ページ(1) 2015-08-14 ベイズ統計演習2014_7 2015-06-22 環境ã¨ãƒ“ジãƒã‚¹ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ã‚¹ï¼ˆ2015å¹´
Data Science by R and Python
ã¯ã˜ã‚ã« ã»ã‚“ã¨ã€ä¹…々ã®æ›´æ–°ã«ãªã£ã¦ã—ã¾ã„ã¾ã—ãŸã€‚。。 ã„ã¾ã ã«æœˆé–“ã§1000PVã»ã©è¦‹ã‚‰ã‚Œã¦ã„るよã†ã§ã¨ã¦ã‚‚ã‚ã‚ŠãŒãŸãæ€ã„ã¾ã™m(_ _)m 最近も変ã‚らãšå› 果推論ã®ç ”究をä¸å¿ƒã«è¡Œã£ã¦ãŠã‚Šã¾ã™ãŒã€ãれ関連ã®å†…容ã¯ã¾ãŸæ©Ÿä¼šã‚’ã¿ã¦blogã§æ›¸ã„ã¦ã„ã‘ã‚Œã°ã¨æ€ã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ã¾ãŸå…ˆæ—¥ã€twitterã§å…¬é–‹ã—ãŸã“ã¡ã‚‰ã®ã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã‚‚ãŸãã•ã‚“ã®æ–¹ã«è¦‹ã¦ã„ãŸã ã‘ã¾ã—ã¦ã€ã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒˆã‚‚é ‚ã‘ãŸã‚Šã—ã¦ã€ã¨ã¦ã‚‚嬉ã—ãã€åŠ±ã¿ã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ speakerdeck.com ã¾ãŸã€å°‘ã—ãšã¤ã§ã¯ã‚ã‚Šã¾ã™ãŒæ›´æ–°ã„ãŸã—ã¾ã™ã®ã§ã€ãŸã¾ã«è¦—ã„ã¦ã„ãŸã ã‘ã‚Œã°å¬‰ã—ã„ã§ã™ã€‚ ã§ã¯ã€æœ¬é¡Œã«ã¾ã„ã‚Šã¾ã™ã€‚ 今回ã®æ›´æ–° ã¨ã¯ã„ã£ã¦ã‚‚ã€ä»Šæ—¥ã®æ›´æ–°ã¯ã€å¤§ã—ãŸå†…容ã§ã¯ãªãã€pythonã§stepwise regressionã®é–¢æ•°ã§è‡ªåˆ†ãŒã»ã—ã„ã‚‚ã®ãŒãªã„ã®ã§ã€ã¤ãã‚Šã¾ã—ãŸã¨ã„ã†å†…容ã§ã™ã€‚ Stepwise Regressionã«ã¤ã„㦠特ã«ã€å›žå¸°ãƒ¢ãƒ‡
Colorless Green Ideas ã®æœ€æ–°è¨˜äº‹ï½œColorless Green Ideas
ã“ã®ãƒ–ãƒã‚°ã‚’é‹å–¶ã—ã¦ã„る人ã«ã¤ã„㦠ã“ã®ãƒ–ãƒã‚°ã‚’é‹å–¶ã—ã¦ã„る人ã¯è¥¿åŽŸå²æš (Fumiaki Nishihara) ã¨ã„ã„ã¾ã™ã€‚連絡をå–ã‚ŠãŸã„å ´åˆã¯ã“ã¡ã‚‰ã®ãƒ¡ãƒ¼ãƒ«ãƒ•ã‚©ãƒ¼ãƒ ã‹ã‚‰ã©ã†ãžã€‚ã“ã¾ã”ã¾ã¨ã—ãŸæƒ…å ±ã¯ã€Twitterã§ã¤ã¶ã‚„ã„ã¦ã„ã¾ã™ã€‚良ã‹ã£ãŸã‚‰è¦‹ã¦ãã ã•ã„。
Rプãƒã‚°ãƒ©ãƒ (TAKENAKA's Web Page)
| Top Page | プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚° | R 自動化 目次 | R ã§ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ï¼š 索引 æ–‡æ³•ãƒ»ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿å‡¦ç† å› å 8 å› åã§è‰²ãƒ»ã‚·ãƒ³ãƒœãƒ«ã‚’変ãˆã‚‹ 8 オブジェクト 3 関数 1 æ¬ å‰‡å€¤ 2 関数を定義ã™ã‚‹ 1 ç¹°ã‚Šè¿”ã—構文 7, リ 作æ¥ã‚¹ãƒšãƒ¼ã‚¹ 9 作æ¥ãƒ‡ã‚£ãƒ¬ã‚¯ãƒˆãƒª 1 æ¡ä»¶åˆ†å² 7 æ£è¦è¡¨ç¾ 11 ç·ç§°çš„関数 4 æ·»å—（ベクトルã®ï¼‰ 8 代入 1 データフレーム2 æ¡ä»¶æŒ‡å®šã«ã‚ˆã‚‹è¡Œã®é¸æŠž 2 列ã®è¿½åŠ 8 ファイルã¸ã®å‡ºåŠ› 表 引数：値渡ã—ã¨å‚照渡㗠9 変数 1 寿命 9 有効範囲（スコープ） 9 ファイル出力（データã®ï¼‰ 3 ファイル出力関数 表 ファイルã®æœ‰ç„¡ã®ç¢ºèª 10 プãƒã‚°ãƒ©ãƒ ファイル 1 ファイルã®èªã¿è¾¼ã¿ データフレーム㸠2 ベクトル㸠11 ベクトル 2 リスト リ 連続ã—ãŸæ•°ã®ä¾‹ 7 break 7 for 7, リ function 1 if / el
Rプãƒã‚°ãƒ©ãƒ (TAKENAKA's Web Page)
R ã§ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ï¼šãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®ä¸€æ‹¬å‡¦ç†ã¨ã‚°ãƒ©ãƒ•æã started on 2005-06-06 updated on 2017-09-16 竹ä¸æ˜Žå¤« ã“ã®æ–‡æ›¸ã¯ï¼Œãƒ•ãƒªãƒ¼ã®çµ±è¨ˆè§£æžãƒ»ä½œå›³ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ R を使ã£ã¦ï¼Œ データã®ä¸€æ‹¬å‡¦ç†ã¨å›³åŒ–ã®ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ を書ã‘るよã†ã«ãªã‚‹ãŸã‚ã®ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«ã§ã™ï¼Ž R ã®çµŒé¨“ãŒã¾ã£ãŸããªãã¦ã‚‚èªã‚るよã†ã«æ›¸ã„ã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž ãŸã ã—統計解æžæ‰‹æ³•ãã®ã‚‚ã®ã«ã¤ã„ã¦ã®è§£èª¬ã¯ã»ã¨ã‚“ã©ã—ã¦ã„ã¾ã›ã‚“． ã²ã¨ã¤è¦šãˆãŸçµ±è¨ˆè§£æžç”¨ã®é–¢æ•°ã‚’使ã£ã¦ã€ æ•°åセットã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’一度ã«å‡¦ç†ã—ã‚ŠãŸã„ã¨ã‹ã€ ã¤ã„ã§ã«è‡ªå‹•çš„ã«ä½œå›³ã—ã¦ã—ã¾ã„ãŸã„ã¨ã‹ã€ 統計解æžã®å‰ã«ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’一通りグラフã«ã—ã¦å…¨ä½“åƒã‚’見ãŸã„ã¨ã‹ã€ 解æžãƒ»ä½œå›³ã®æ‰‹é †ã‚’プãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã¨ã—ã¦æ›¸ãã¨ã‚〠å†åˆ©ç”¨ã§ãるよã†ã«ã—ãŸã„ã¨ã„ã£ãŸè¦æœ›ã«å¿œãˆã‚‹ãŸã‚ã®æ–‡æ›¸ã§ã™ã€‚ ã¾ãšã¯ ã¯ã˜ã‚ã«ï¼šã“ã®æ–‡æ›¸ã®ãらㄠをã”らんãã ã•ã„。 終りã«ã§ã‚‚ã€ã“ã®æ–‡æ›¸ã®å®ˆå‚™ç¯„囲ã«è§¦
GDP統計(16)～(66) - 内閣府
ç·é¡ã«ã¤ã„ã¦ã¯ã€1979年（å‰å¹´æ¯”ã¯1980年）以å‰ã¯ã€Œå¹³æˆï¼’年基準改訂国民経済計算（68SNA）ã€ã€1980～1993年（å‰å¹´æ¯”ã¯1981～94年）ã¯ã€Œå¹³æˆï¼—年基準改訂国民経済計算（93SNA）ã€ã€1994年（å‰å¹´æ¯”ã¯1995年）以é™ã¯ã€Œå¹³æˆ20å¹´1-3月期四åŠæœŸåˆ¥GDPé€Ÿå ±ï¼ˆï¼’æ¬¡é€Ÿå ±å€¤ï¼‰ã€ã«ã‚ˆã‚‹ã€‚
çµ±è¨ˆæƒ…å ± - 国土交通çœ
PDFå½¢å¼ã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã‚’ã”覧ã„ãŸã ããŸã‚ã«ã¯ã€Adobe Acrobat ReaderãŒå¿…è¦ã§ã™ã€‚ å·¦ã®ã‚¢ã‚¤ã‚³ãƒ³ã‚’クリックã—ã¦Adobe Acrobat Readerをダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ã—ã¦ãã ã•ã„（無償）。 Acrobat Readerをダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ã—ã¦ã‚‚ã€PDFファイルãŒæ£å¸¸ã«è¡¨ç¤ºã•ã‚Œãªã„å ´åˆã¯ã“ã¡ã‚‰ã‚’ã”覧ãã ã•ã„。
統計・データ解æž
『Rã§æ¥½ã—む統計ã€ãŒå‡ºã¾ã—ãŸã€‚サãƒãƒ¼ãƒˆãƒšãƒ¼ã‚¸ 『Rã§æ¥½ã—むベイズ統計入門ã€ãŒå‡ºã¾ã—ãŸã€‚サãƒãƒ¼ãƒˆãƒšãƒ¼ã‚¸ï¼Œç¬¬7ç« ã®RコードをStanã§æ›¸ãç›´ã—ãŸRã§æ¥½ã—ã‚€Stan 全国å¦åŠ›ãƒ»å¦ç¿’状æ³èª¿æŸ»ã®å€‹ç¥¨ã®ç–‘似データãŒã“ã¡ã‚‰ã§å…¬é–‹ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚データ分æžã®ç·´ç¿’ã«ä½¿ãˆãã†ã§ã™ã€‚SSDSE（教育用標準データセット）も。 R 4.x ã§ã¯ stringsAsFactors=FALSE ãŒãƒ‡ãƒ•ã‚©ãƒ«ãƒˆã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸãŒï¼Œæœ¬ã‚µã‚¤ãƒˆã®å¤ã„記事ã§ã¯ãã†ãªã£ã¦ã„ãªã„ã¨ã“ã‚ãŒã‚ã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“（read.csv() ãªã©ã§ as.is=TRUE ã¯ä¸è¦ã«ãªã‚Šã¾ã™ï¼ˆã‚ã£ã¦ã‚‚ã‹ã¾ã„ã¾ã›ã‚“ãŒï¼‰ï¼‰ã€‚ R 4.2 ã§ã¯Windowsã§ã‚‚MacåŒæ§˜UTF-8ãŒãƒ‡ãƒ•ã‚©ãƒ«ãƒˆã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚もㆠfileEncoding オプション㫠"UTF-8"，"UTF-8-BOM" を指定ã™ã‚‹å¿…è¦ã¯ãªããªã‚Šãã†ã§ã™ã€‚一方ã§ã€SJIS（CP932）データã®å ´
日本統計å¦ä¼šå‰µç«‹75周年記念出版『21世紀ã®çµ±è¨ˆç§‘å¦ã€(å…¨3å·») 増補HP版 (2012å¹´1月)
2008å¹´ã«æ—¥æœ¬çµ±è¨ˆå¦ä¼š75周年記念出版ã¨ã—ã¦åˆŠè¡Œã•ã‚Œã¾ã—ãŸå›½å‹ç›´äººãƒ»å±±æœ¬æ‹“監修『21世紀ã®çµ±è¨ˆç§‘å¦ã€(å…¨3å·»)ã®å¢—補版を， 日本統計å¦ä¼šã®ãƒ›ãƒ¼ãƒ ページを通ã˜ã¦æä¾›ã™ã‚‹ã“ã¨ã¨ãªã‚Šã¾ã—ãŸï¼Žæœ¬æ›¸ã®å¢—補版㮠オンライン公開ãŒçµ±è¨ˆç§‘å¦ã®ä»Šå¾Œã®ç™ºå±•ã«è³‡ã™ã‚‹ã“ã¨ã‚’期待ã—ã¦ãŠã‚Šã¾ã™ï¼Ž 第Iå·» 社会・経済ã®çµ±è¨ˆç§‘å¦ (国å‹ç›´äººãƒ»å±±æœ¬æ‹“ç·¨) 第IIå·» 自然・生物・å¥åº·ã®çµ±è¨ˆç§‘å¦ (å°è¥¿è²žå‰‡ãƒ»å›½å‹ç›´äººç·¨) 第IIIå·» æ•°ç†ãƒ»è¨ˆç®—ã®çµ±è¨ˆç§‘å¦ (北å·æºå››éƒŽãƒ»ç«¹æ‘彰通編)
Logics of Blue
ã¯ã˜ã‚ã¦ããŸæ–¹ã¯ã‚µã‚¤ãƒˆæ¡ˆå†…やサイトマップをã”覧ãã ã•ã„。 管ç†äººTwitter始ã‚ã¾ã—ãŸã€‚一部ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã¯GitHubã§ç®¡ç†ã™ã‚‹ã‚ˆã†ã«ã—ã¾ã—ãŸã€‚ プライãƒã‚·ãƒ¼ãƒãƒªã‚·ãƒ¼ã¯ã“ã¡ã‚‰ã§ã™ã€‚ ★2022年度ã®çµ±è¨ˆå¦ã®è¬›ç¾©è³‡æ–™ã¯ã“ã¡ã‚‰ã‹ã‚‰é–²è¦§ã§ãã¾ã™ã€‚ â—書ç±æƒ…å ±ï¼šPythonã§ã¯ã˜ã‚る時系列分æžå…¥é–€ 書ç±ã®ã‚µãƒãƒ¼ãƒˆãƒšãƒ¼ã‚¸ã¯ã“ã¡ã‚‰ã§ã™(サンプルコードやデータもã“ã¡ã‚‰ã§ã™)。 â—書ç±æƒ…å ±ï¼šPythonã§å¦ã¶ã‚ãŸã‚‰ã—ã„統計å¦ã®æ•™ç§‘書 [第2版] 書ç±ã®ã‚µãƒãƒ¼ãƒˆãƒšãƒ¼ã‚¸ã¯ã“ã¡ã‚‰ã§ã™(サンプルコードやデータもã“ã¡ã‚‰ã§ã™)。 â—書ç±æƒ…å ±ï¼šæ„æ€æ±ºå®šåˆ†æžã¨äºˆæ¸¬ã®æ´»ç”¨ 基礎ç†è«–ã‹ã‚‰Python実装ã¾ã§ 書ç±ã®ã‚µãƒãƒ¼ãƒˆãƒšãƒ¼ã‚¸ã¯ã“ã¡ã‚‰ã§ã™(サンプルコードやデータもã“ã¡ã‚‰ã§ã™)。 â—書ç±æƒ…å ±ï¼šR言語ã§ã¯ã˜ã‚るプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã¨ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åˆ†æž 書ç±ã®ã‚µãƒãƒ¼ãƒˆãƒšãƒ¼ã‚¸ã¯ã“ã¡ã‚‰ã§ã™(サンプルコードやデータもã“ã¡ã‚‰ã§ã™)。 â—書ç±æƒ…å ±ï¼šRã¨S
平滑化スプラインã¨åŠ 法モデル | Logics of Blue
最終更新：2017å¹´03月11æ—¥ Rを用ã„ãŸå¹³æ»‘åŒ–ã‚¹ãƒ—ãƒ©ã‚¤ãƒ³ãƒ»åŠ æ³•ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®ç°¡å˜ãªè§£èª¬ã¨è¨ˆç®—・予測方法を載ã›ã¾ã™ã€‚ å˜å›žå¸°ãƒ»é‡å›žå¸°åˆ†æžã¨ã®æ¯”較を交ãˆã¦èª¬æ˜Žã—ã¾ã™ã€‚ ã“ã“ã§ç”¨ã„ãŸRコードã¯ã€ã¾ã¨ã‚ã¦ã“ã¡ã‚‰ã‹ã‚‰è¦‹ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ã€‚ コードã¯2015å¹´8月30æ—¥ã«å‹•ä½œç¢ºèªã‚’ã—ã¾ã—ãŸã€‚å‹•ã‹ãªã„ã‚‚ã®ãŒã‚ã‚Œã°ã€ã”ä¸€å ±ã„ãŸã ã‘ã‚Œã°å¹¸ã„ã§ã™ã€‚ スãƒãƒ³ã‚µãƒ¼ãƒ‰ãƒªãƒ³ã‚¯ 目次 １．平滑化スプラインã¨åŠ 法モデル ２．平滑化スプラインã®ä»•çµ„㿠３．グãƒã‚°ãƒåº¦ï¼ˆå¹³æ»‘化パラメータ）を推定ã™ã‚‹ ４．Rã«ã‚ˆã‚‹å¹³æ»‘化スプライン ５．線形？　ãã‚Œã¨ã‚‚éžç·šå½¢ï¼Ÿ ６．グãƒã‚°ãƒåº¦ã®æ±ºã‚æ–¹ ７．モデルãƒã‚§ãƒƒã‚¯ ８．薄æ¿å¹³æ»‘化スプラインã¨å¹³æ»‘化スプラインANOVA ï¼™ï¼ŽåŠ æ³•ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã«ã‚ˆã‚‹äºˆæ¸¬ ～é‡å›žå¸°ã¨ã®æ¯”較～ １．平滑化スプラインã¨åŠ 法モデル 平滑化ã¨ã¯ãªã‚“ã§ã—ょã†ã‹ã€‚æ£ç¢ºãªå®šç¾©ã§ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“ãŒã€ã‚‚ã®ã™ã”ãç°¡å˜ã«è¨€ã†ã¨ã€ã€Œæ•£å¸ƒå›³ã«ãƒ‹ãƒ§ãƒãƒ‹ãƒ§
Rã€R言語ã€R環境・・・・・・ - JIN'S PAGE
Rã€R言語ã€R環境・・・・・・ Rã®ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ã¨ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ« リンク集 é¡Œå Chap_01 データ解æžãƒ»ãƒžã‚¤ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã¨R言語 Chap_0ï¼’ Rã§ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®å…¥å‡ºåŠ› Chap_03 Rã§ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®ç·¨é›†ã¨æ¼”ç®— Chap_04 Rã¨åŸºæœ¬çµ±è¨ˆé‡ Chap_05 Rã§ã®é–¢æ•°ã‚ªãƒ–ジェクト Chap_06 Rã§ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®è¦–覚化(1) Chap_07 Rã§ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®è¦–覚化(2) Chap_08 Rã§ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®è¦–覚化(3) Chap_09 GGobiã¨ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®è¦–覚化(Rgobi) Chap_10 Rã¨ç¢ºçŽ‡åˆ†å¸ƒ Chap_11 Rã¨æŽ¨å®š Chap_12 Rã¨æ¤œå®š Chap_13 Rã¨åˆ†æ•£åˆ†æž Chap_14 Rã¨å›žå¸°åˆ†æž Chap_15 Rã¨é‡å›žå¸°åˆ†æž Chap_16 Rã¨ä¸€èˆ¬åŒ–線形モデル Chap_17 Rã¨éžç·šå½¢ãƒ¢ãƒ‡ãƒ« Chap_18 Rã¨åˆ¤åˆ¥åˆ†æž Chap_19 Rã¨æ¨¹æœ¨ãƒ¢ãƒ‡ãƒ« Chap_20 WEK
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
統計セミナー・発表ファイル・Rコードã®ã‚¢ãƒ¼ã‚«ã‚¤ãƒ–サイト
http://www.heisei-u.ac.jp/ba/fukui/lecture.html
http://www.heisei-u.ac.jp/ba/fukui/analysis.html
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}