Data Science for Psychologists
Introduction This book provides an introduction to data science that is tailored to the needs of students in psychology, but is also suitable for students of the humanities and other biological or social sciences. This audience typically has a basic familiarity with statistics, but rarely an idea how data is prepared for statistical testing. By working with a variety of data types and many example
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
Data Science by R and Python
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統計・データ解æž
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Logics of Blue
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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
生態å¦ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿è§£æž - ベイズ統計 & MCMC
ã“ã“ã¯ãƒ™ã‚¤ã‚ºæŽ¨å®šã¨ MCMC 法 (Markov Chain Monte Carlo method; マルコフ連鎖モンテカルãƒæ³•) 関連ã«ã¤ã„ã¦ã®ãƒšã‚¤ã‚¸ã§ã™ 特ã«éšŽå±¤ãƒ™ã‚¤ã‚ºãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã«ã¤ã„㦠[ã‚‚ãã˜] ãƒãƒƒãƒˆä¸Šã® Bayes 推定・MCMC 計算ã®è§£èª¬ 「ベイズ推定を MCMC 計算ã§ã€ãªã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢ãŸã¡ ベイズ推定㨠R ベイズファクターãªã© æ›¸ç± ã¹ã„ã˜ã‚ã‚“ãªç”Ÿæ…‹å¦ç ”究者 Ben Bolker Ottar N. Bjørnstad James S. Clark Kiona Ogle John Silader Christopher K. Wikle ãƒãƒƒãƒˆä¸Šã® Bayes 推定・MCMC 計算ã®è§£èª¬ 講義ã¨ã‹ï¼šçµ±è¨ˆå¦æŽˆæ¥ ã‚„ 出張統計å¦æŽˆæ¥ 解説記事： 岩波DS01 2016 階層ベイズモデルã®è§£èª¬è¨˜äº‹ ä¿¡å¦ä¼šèªŒãƒ™ã‚¤ã‚ºè§£èª¬: é›»åæƒ…å ±é€šä¿¡å¦ä¼šèªŒã«æ›¸ã„ãŸéšŽå±¤ãƒ™ã‚¤ã‚ºè§£èª¬ (2009 å¹´ 10
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RjpWiki - RjpWiki
RjpWiki ã¯ã‚ªãƒ¼ãƒ—ンソースã®çµ±è¨ˆè§£æžã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ R ã«é–¢ã™ã‚‹æƒ…å ±äº¤æ›ã‚’目的ã¨ã—㟠Wiki ã§ã™RjpWiki ã¯ã‚ªãƒ¼ãƒ—ンソースã®çµ±è¨ˆè§£æžã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ 《R》 ã«é–¢ã™ã‚‹æƒ…å ±äº¤æ›ã‚’目的ã¨ã—㟠Wiki ã§ã™ †ã©ãªãŸã§ã‚‚自由ã«ãƒšãƒ¼ã‚¸ã‚’è¿½åŠ ãƒ»ç·¨é›†ã§ãã¾ã™ï¼Ž (åˆã‚ã¦æŠ•ç¨¿ãƒ»æ—¢å˜è¨˜äº‹ã¸ã®è¿½åŠ ・修æ£ã‚’è¡Œãªã†æ–¹ã¯ã“ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸æœ«ã®æ³¨æ„*1を御覧下ã•ã„) ページã¸ã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«æ·»ä»˜ã«ã¤ã„ã¦ã¯ã€ç”»åƒãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã®ã¿ãƒ‘スワードãªã—ã§å¯èƒ½ã¨ã—ã¦ã‚ã‚Šã¾ã™(ページ上部「画åƒæ·»ä»˜ã€ã‚ˆã‚Š)。ãã®ä»–ã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã®æ·»ä»˜ã¯ãƒ‘スワードを入力ã™ã‚‹ã“ã¨ã§å¯èƒ½ã§ã™(ページ上部「ファイル添付ã€ã‚ˆã‚Š)。ç¾åœ¨ã®ãƒ‘スワードã¯, Rã§ã® round(qt(0.2,df=8),3) ã®å®Ÿè¡Œçµæžœã§ã™ã€‚ スパム書ãè¾¼ã¿ã«å¯¾å‡¦ã™ã‚‹ãŸã‚ã€æ›¸ãè¾¼ã¿ç³»ã®å‡¦ç†ã«å¯¾ã—ã¦ãƒ‘スワードをè¨ã‘ã¾ã—ãŸã€‚ユーザåã®æ¬„ã«ã¯ï¼ŒR㧠round(qt(0.2,df=8),3) を実行
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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
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R 基本統計関数マニュアル
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