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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RStudio
    • 1.3 数値誤差について
    • 1.4 まとめと展望
  • 2 関数とパッケージ
    • 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 パッケージ
    • 2.4 まとめ
  • 3 多次元データとファイル操作
    • 3.1 共分散と相関
    • 3.2 行列、リスト、データフレーム
    • 3.3 Rでのファイル処理
    • 3.4 まとめと展望
  • 4 データの視覚化
    • 4.1 グラフ
    • 4.2 散布図(scatter plot)
    • 4.3 ヒストグラム(histogram)
    • 4.4 円グラフ(circle graph)
    • 4.5 棒グラフ(bar chart)
    • 4.6 関数の描画
    • 4.7 まとめと展望
  • 5 表の作成
    • 5.1 クロス集計表
    • 5.2 多重クロス表
    • 5.3 クロス集計表の指標
    • 5.4 Rでのデータの集計
    • 5.5 データの型
    • 5.6 まとめ
  • 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 多次元尺度法
    • 9.1 距離の公理
    • 9.2 多次元尺度法の概略
    • 9.3 2次元での例
    • 9.4 Rによるシミュレーション
    • 9.5 まとめと展望
  • 10 因子分析
    • 10.1 因子分析の概要
    • 10.2 因子分析の定式化
    • 10.3 因子負荷量の計算手順
    • 10.4 因子の回転
    • 10.5 Rによるシミュレーション
    • 10.6 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(1)
    • 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(2)
    • 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
  • 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