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図書

東工大
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東工大
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R. M. ハイバーガー, E. ノイヴィルト著 ; 石田基広, 石田和枝訳
出版情報: 東京 : シュプリンガー・ジャパン, 2010.3  xxiii, 332p ; 24cm
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読者のための覚え書き xi
第1章 はじめの一歩 1
   1.1 RExcelの起動 : RExcelのアイコンを使う場合 1
   1.2 RExcelの起動 : 実行中のExcelウィンドウからの場合 3
    1.2.1 RExcelの起動 : 実行中のExcel2007ウィンドウからの場合 3
    1.2.2 RExcelの起動 : 実行中のExcel2003あるいは2002 からの場合5
   1.3 Excelとは独立にRコマンダーを起動する 7
   1.4 ウィンドウの調整 9
   1.5 グラフィックス履歴 9
   1.6 RExcelの終了 10
第2章 RExcelとRコマンダーの利用 11
   2.1 ウィンドウの外観 11
   2.2 データセットとモデルメニュー 18
   2.3 Rコンソール 28
   2.4 Rコマンダーウィンドウ 30
   2.5 Rヘルプファイル 31
   2.6 R,RcmdRおよびExcelのメッセージ 31
第3章 データをRに移す 33
   3.1 データセットのサンプル 33
   3.2 列名のあるデータ 36
   3.3 列名のないデータ 42
   3.4 数値データ列と因子データ列 45
   3.5 因子の水準ごとに列を取った数値データ 48
   3.6 RからExcelにデータを移す 53
   3.7 そのほかのデータ形式 : ASCIIテキストファイル 55
第4章 正規分布とt分布 57
   4.1 RcmdRメニューからRの関数にアクセスする 57
   4.2 ExcelのセルからRの関数にアクセスする 62
   4.3 標準正規分布をグラフで表現する 65
   4.4 有意水準,棄却域,タイプIのエラー 67
   4.5 タイプIIのエラーと検出力 70
   4.6 グラフの表示 75
第5章 正規分布とt分布のワークブック 77
   5.1 標準正規分布とt分布 77
   5.2 αとΖの関係 81
   5.3 正規分布の検定,タイプII のエラー,検出力 82
   5.4 有意,棄却領域,検出力- 補足 86
   5.5 normal.and.tワークブックの仕組み 90
    5.5.1 入力用のセル 90
    5.5.2 表示用のパラメータ 91
    5.5.3 数値出力 92
   5.6 信頼区間 92
    5.6.1 代数編 92
    5.6.2 ワークブック編 94
   5.7 グラフ形状の調整 95
   5.8 二項分布の正規分布による近似 98
第6章 t検定 101
   6.1 データ-野菜缶詰 102
    6.1.1 データのプロット 105
     6.1.1.1 ヒストグラム 105
     6.1.1.2 ドットプロット 107
     6.1.1.3 箱ひげ図(ボックスプロット) 109
    6.1.2 t検定の計算 111
    6.1.3 t検定のプロット 113
   6.2 データ-身長 117
    6.2.1 プロット 119
     6.2.1.1 散布図 119
     6.2.1.2 ドットプロット 122
     6.2.1.3 箱ひげ図 123
     6.2.1.4 頻度の棒グラフ(バーグラフ) 124
    6.2.2 要約統計量 126
    6.2.3 男性データの分割 127
    6.2.4 男性データの1標本t検定 131
    6.2.5 男女2標本のt検定 133
   6.3 対応のあるt検定 138
   6.4 信頼区間のプロット 146
    6.4.1 normal.and.tワークブックを利用した信頼区間 146
    6.4.2 Plot hypotheses or Confidence Intervals (HH) メニューを利用した正規分布あるいはt分布の信頼区間 148
   6.5 要約統計量にもとづく仮説検定プロットと信頼区間プロット 149
    6.5.1 Plot hypotheses or Confidence Intervals (HH) メニューとワークブック 149
    6.5.2 仮説検定プロット 150
    6.5.3 信頼区間プロット 152
   6.6 信頼区間のさまざまな計算方法 154
    6.6.1 推奨される計算方法 154
    6.6.2 推奨されない計算方法 157
第7章 1 元配置分散分析 159
   7.1 データ 159
   7.2 プロット 162
    7.2.1 ドットプロット 162
    7.2.2 箱ひげ図 164
   7.3 ANOVAの実行方法 166
   7.4 ANOVA表とF検定 168
   7.5 平均値の表 172
   7.6 多重比較 173
   7.7 平均-平均多重比較(MMC)プロット 176
   7.8 線形対比 181
第8章 単線形回帰分析 187
   8.1 RExcel/Rcmdrの最小二乗法による回帰分析 188
   8.2 散布図 191
   8.3 線形回帰分析 194
   8.4 残差分析 198
   8.5 信頼幅と予測幅 202
第9章 最小二乗法とは何か? 207
   9.1 平方和の最小化 207
   9.2 ハット対角成分とてこ比 217
   9.3 残差とてこ比 223
   9.4 ワークブックの値のリセット 227
第10章 重回帰分析-X変数が二つの場合 229
   10.1 重回帰モデル 229
   10.2 サンプルデータ 231
   10.3 複数の線形モデルの指定とあてはめ 237
   10.4 グラフによるモデル比較 241
    10.4.1 残差-予測値プロット 244
    10.4.2 比較を容易にするためにプロットの目盛を変更 246
    10.4.3 軸目盛を調整したlatticeプロット 248
    10.4.4 右クリックで積み重ねデータの作成 249
    10.4.5 latticeのプロットを作成するメニューとダイアログボックス 254
   10.5 ANOVA表 256
   10.6 信頼区間と予測区間 258
第11章 多項回帰 261
   11.1 Xの2次関数による回帰 261
   11.2 直線によるあてはめ 266
   11.3 2次項によるあてはめ 269
   11.4 残差平方のプロット 273
第12章 重回帰分析-X変数が複数の場合 275
   12.1 オーストリアの大学生の靴のサイズ 276
   12.2 プロット 284
   12.3 回帰分析 291
   12.4 基本診断プロット 295
   12.5 信頼区間 296
第13章 分割表とカイ自乗検定 299
   13.1 性別と喫煙習慣 300
    13.1.1 2元表のカイ自乗検定 300
    13.1.2 2標本の比率検定 302
   13.2 国語と数学の成績 307
付録A RExcelのインストール 311
   A.1 基本的なインストール手順 311
   A.2 サポートされるExcelのバージョン 312
   A.3 MS Windows版RとRExcelのダウンロードとインストール 312
    A.3.1 準備 313
    A.3.2 旧バージョンのRExcelはあらかじめアンインストールする 313
    A.3.3 インストール手順 314
   A.4 Rがすでにインストールされている環境にMS Windows 用RExcelをインストール 317
   A.5 インストール済みRのアップグレード 318
   A.6 Excelのない環境でのRとRcmdr-Windows, Mac, Linux 318
    A.6.1 Rcmdr, HH, RcmdrPlugin.HH パッケージのインストール 319
    A.6.2 Rコマンダーを直接使う 319
    A.6.3 データの読み込み 319
   A.7 RとOpenOffice 320
   A.8 stattconnDCOM のライセンス 320
   A.9 デジタル認証 320
付録B トラブルシューティング-インストール,スタートアップ,実行 321
   B.1 インストール 321
   B.2 スタートアップ 322
   B.3 実行 323
参考文献 327
訳者あとがき 329
索引 331
読者のための覚え書き xi
第1章 はじめの一歩 1
   1.1 RExcelの起動 : RExcelのアイコンを使う場合 1
2.

図書

東工大
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図書
東工大
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B. エヴェリット著 ; 石田基広, 石田和枝, 掛井秀一訳
出版情報: 東京 : シュプリンガー・ジャパン, 2007.6  xii, 242p ; 24cm
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第1章 多変量データと多変量解析 1
   1.1 序 1
   1.2 データのタイプ 1
   1.3 多変量データの要約統計量 4
    1.3.1 平均 5
    1.3.2 分散 5
    1.3.3 共分散 6
    1.3.4 相関 7
    1.3.5 距離 8
   1.4 多変量正規分布 9
   1.5 多変量解析の目的 13
   1.6 まとめ 16
第2章 多変量データのグラフィックス表現 17
   2.1 序 17
   2.2 散布図とその応用 18
    2.2.1 2変量データの凸包 24
    2.2.2 カイプロット 26
    2.2.3 2変数箱ヒゲ図 28
   2.3 2変量密度の推定 30
   2.4 散布図に別の変数を加える方法 33
   2.5 散布図行列 34
   2.6 3次元プロット 37
   2.7 条件付きプロットとトレリスグラフィックス 38
   2.8 まとめ 42
   練習問題 44
第3章 主成分分析 45
   3.1 序 45
   3.2 主成分の代数的原理 46
    3.2.1 主成分の再スケーリング 50
    3.2.2 主成分の数の選択 50
    3.2.3 主成分得点の計算 52
    3.2.4 相関係数がγの2変量データの主成分 52
   3.3 主成分分析の実例 : 米国都市の大気汚染 54
   3.4 まとめ 66
   練習問題 67
第4章 探索的因子分析 71
   4.1 序 71
   4.2 因子分析モデル 71
    4.2.1 主因子分析 74
    4.2.2 最尤因子分析 75
   4.3 因子の数の推定 75
   4.4 因子分析の簡単な実例 76
   4.5 因子の回転 78
   4.6 因子得点の推定 83
   4.7 探索的因子分析の二つの事例 83
    4.7.1 平均余命 83
    4.7.2 米国の大学生のドラッグ使用 88
   4.8 因子分析と主成分分析の比較 92
   4.9 確証的因子分析 95
   4.10 まとめ 95
   練習問題 97
第5章 多次元尺度構成法と対応分析 99
   5.1 序 99
   5.2 多次元尺度構成法(MDS) 101
    5.2.1 古典的多次元尺度構成法の実例 104
   5.3 対応分析 112
    5.3.1 喫煙と母体 118
    5.3.2 ホジキン病 120
   5.4 まとめ 120
   練習問題 122
第6章 クラスター分析 125
   6.1 序 125
   6.2 凝集型階層的クラスター分析 125
    6.2.1 クラスター間の非類似度の測定 128
   6.3 k-平均法 132
   6.4 モデルに基づくクラスター分析 138
   6.5 まとめ 144
   練習問題 146
第7章 多群多変量データ : 多変量分散分析と判別分析 147
   7.1 序 147
   7.2 2群の場合 : ホテリングのT2検定とフィッシャーの線形判別分析 147
    7.2.1 ホテリングのT2検定 147
    7.2.2 フィッシャーの線形判別関数 152
    7.2.3 判別関数の効率判定 156
   7.3 3群以上の場合 : 多変量分散分析(MANOVA)と分類関数 157
    7.3.1 多変量分散分析 157
    7.3.2 分類関数と正準変量 160
   7.4 まとめ 165
   練習問題 166
第8章 重回帰分析と正準相関分析 167
   8.1 序 167
   8.2 重回帰分析 167
   8.3 正準相関分析 170
   8.4 まとめ 177
   練習問題 179
第9章 反復測定データの分析 183
   9.1 序 183
   9.2 反復測定データのための線形混合効果モデル 186
   9.3 経時測定データにおける脱落 203
   9.4 まとめ 211
   練習問題 212
補遺 RとS-PLUSの備忘録 213
   1. 基本的なコマンド 213
   2. ベクトル 214
   3. 行列 218
   4. 論理式 219
   5. リストオブジェクト 221
   6. データフレーム 223
訳者あとがき 235
索引 237
第1章 多変量データと多変量解析 1
   1.1 序 1
   1.2 データのタイプ 1
3.

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出版情報: 東京 : 森北出版, 2008.12  v, 173p ; 22cm
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01 : 詐欺か、偶然か?開店記念福引セール
02 : 白ひげ先生のイチャモンから2代目パン屋を救え!
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01 : 詐欺か、偶然か?開店記念福引セール
02 : 白ひげ先生のイチャモンから2代目パン屋を救え!
概要: やっと就職が決まった僕の勤め先は「商店街の顧問探偵」をやっているというおかしな興信所。おまけに仕事に必要なのは、勘や経験ではなく、データ分析?!美人社長・天羽さんには怒鳴られて、かわいい助手のいっ子さんにはやさしくフォローしてもらいつつも、 僕のデータ分析修業が、ともかく始まった! 続きを見る
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テキストマイニングとは何か
テキストマイニングの準備
R/RStudio速習
文字処理と正規表現
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口コミのテキストマイニング—ウェブスクレイピング
アンケート自由記述文の分析—対応分析
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Twitterタイムラインの分析—APIの利用
テキストマイニングとは何か
テキストマイニングの準備
R/RStudio速習
概要: フリーの環境で、実践しながらやさしく学べます。基本的な手法はもちろん、ウェブスクレイピング、トピックモデルといった、最近注目の技術までをカバー。
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石田基広 [ほか] 著
出版情報: 新潟 : シーアンドアール研究所, 2017.4  223p ; 22cm
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01 : ウェブスクレイピングの準備
02 : ウェブ技術入門
03 : ウェブスクレイピング・API入門
04 : ウェブスクレイピング実践
05 : API実践
06 : オープンデータの活用
01 : ウェブスクレイピングの準備
02 : ウェブ技術入門
03 : ウェブスクレイピング・API入門
概要: スクレイピングの実践テク満載!統計解析ツール「R」を使って、膨大な情報量のWebサイトから情報を収集し分析。HTMLやXMLの解析、APIを活用したデータ収集、取得したデータの整形などの基本と実践テクニックをわかりやすく解説!
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