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タグ #R に関するスライド
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rd-1. R システムと RStudio
r
rstudio
r のインストール
rstudio のインストール
kunihikokaneko
414
rd-2. ヒストグラム,散布図,折れ線グラフ,要約統計量
r
ヒストグラム
散布図
折れ線グラフ
要約統計量
kunihikokaneko
631
rd-3. 機械学習による自動分類
r
機械学習
自動分類
kunihikokaneko
442
rd-4. 平均と分散
r
平均
分散
母平均
母分散
kunihikokaneko
437
rd-5. 標本の t 検定(ウエルチの検定)
r
t検定
kunihikokaneko
365
rd-6. 相関,相関係数
r
相関
相関係数
kunihikokaneko
431
rd-7. 主成分分析,ロバスト主成分分析
r
主成分分析
次元削減
ロバスト主成分分析
外れ値
kunihikokaneko
2.1K
rd-8. クラスタリング
r
クラスタリング
kunihikokaneko
363
rd-9. テーブルデータ処理,並べ替え(ソート),集計・集約
r
テーブル
ソート
集計・集約
データフレーム
kunihikokaneko
317
rd-10. オブジェクトのセーブとロード
r
ワークスペース
オブジェクトのセーブ
オブジェクトのロード
kunihikokaneko
508
rd-11. リレーショナルデータベースとの連携
r
リレーショナルデータベース
sqlite
sql
kunihikokaneko
322
rd-12. CSV ファイルのインポート,エクスポート
r
csv
インポート
エクスポート
データフレーム
kunihikokaneko
335
rd-13. 正規分布
r
分布
正規分布
kunihikokaneko
509
Osaka.Stan #4 Chapter 7 回帰分析の悩みどころ (7.1–7.5)
統計学
ベイズ
r
stan
Hiroyuki Muto
24.4K
Stanでpsychophysics──階層ベイズモデルで恒常法データを分析する──
統計学
ベイズ
心理学
r
stan
Hiroyuki Muto
4.3K
StanとRで折れ線回帰──空間的視点取得課題の反応時間データを説明する階層ベイズモデルを例に──
統計学
r
stan
ベイズ
心理学
Hiroyuki Muto
10.1K
検定力分析とベイズファクターデザイン分析によるサンプルサイズ設計
統計学
ベイズ
r
Hiroyuki Muto
84.5K
TokyoR98 RMarkdown入門 Visual modeではじめよう
r
tokyor
r markdown
niszet
14.8K
中級者による初心者のための「ロジスティック回帰分析」
奥村 泰之
78.4K
初心者による初心者のための「質的データの二変量解析」
奥村 泰之
2.9K
中級者による初心者のための「探索的因子分析」
奥村 泰之
64.8K
明日から使える臨床的有意性の指標: 行動療法研究に求められる統計学
奥村 泰之
14.4K
EMアルゴリズムとともだちになろう
r
統計学
アルゴリズム
最尤法
最適化
データサイエンス
Hiroyuki Muto
133.3K
Tokyo.R 102 R Markdown回 応用セッション Visual Editorを活用しよう Citation編
r
tokyor
r markdown
niszet
4.7K
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