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所蔵

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館別所蔵

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資料詳細

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目次

1 はじめに

  1.1 データ分析のプロセス

  1.2 Rとは

  1.3 RStudioの設定とRの基本操作

  1.4 数値誤差について

  1.5 まとめと展望

2 Rによるレポートの作成

  2.1 基本的な統計量の計算

  2.2 関数の引数と変数の範囲

  2.3 Rスクリプト

  2.4 Rによるレポートの作成

  2.5 まとめ

3 Rにおけるファイル操作

  3.1 Rでのファイル処理

  3.2 ファイルの指定

  3.3 行列、リスト、データフレーム

  3.4 共分散と相関

  3.5 まとめと展望

4 表の作成

  4.1 尺度

  4.2 クロス集計表

  4.3 多重クロス表

  4.4 クロス集計表の指標

  4.5 Rでのデータの集計

  4.6 データの型

  4.7 まとめ

5 グラフの作成

  5.1 グラフ

  5.2 散布図

  5.3 ヒストグラム

  5.4 円グラフ

  5.5 棒グラフ

  5.6 関数の描画

  5.7 まとめと展望

6 検定

  6.1 仮説検定

  6.2 確率分布

  6.3 代表的な確率分布

  6.4 カイ2乗検定

  6.5 まとめと展望

7 回帰分析

  7.1 回帰分析

  7.2 重回帰分析

  7.3 予測の正確さ

  7.4 偏相関係数

  7.5 Rによるシミュレーション

  7.6 まとめと展望

8 主成分分析

  8.1 主成分分析の概要

  8.2 主成分の導出

  8.3 一般の場合

  8.4 2次元の場合の例

  8.5 まとめと展望

9 因子分析

  9.1 因子分析の概要

  9.2 因子分析の定式化

  9.3 因子負荷量の計算手順

  9.4 因子の回転

  9.5 Rによるシミュレーション

  9.6 まとめと展望

10 多次元尺度法

  10.1 距離の公理

  10.2 多次元尺度法の概略

  10.3 2次元での例

  10.4 Rによるシミュレーション

  10.5 まとめと展望

11 クラスター分析

  11.1 階層的クラスター分析

  11.2 Rによるシミュレーション

  11.3 非階層的クラスター分析

  11.4 Rによるシミュレーション

  11.5 まとめと展望

12 アソシエーション分析

  12.1 POSシステム

  12.2 アソシエーションルール

  12.3 Rによるシミュレーション

  12.4 まとめと展望

13 決定木

  13.1 木構造とデータの分割

  13.2 不純度とジニ係数

  13.3 Rによるシミュレーション

  13.4 まとめと展望

14 ニューラルネットワーク

  14.1 神経細胞の振る舞いとニューロンのモデル

  14.2 バックプロパゲーション

  14.3 汎化能力と過学習

  14.4 Rによるシミュレーション

  14.5 まとめと補足

15 テキストマイニング

  15.1 形態素解析

  15.2 Rを用いたテキストマイニング

  15.3 頻度ファイルに基づいた文書の分類

  15.4 まとめと展望

付録A Rのインストールと設定

  A.1 RとRStudioのインストール

  A.2 パッケージのインストール

  A.3 RMeCabのインストール

  A.4 主な関数

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