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図書

東工大
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J. M. チェンバース, T. J. ヘイスティ編 ; 柴田里程訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 1994.4  xiv, 491p ; 21cm
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1 前菜 J.M.チェンバース+T.J.ヘイスティ 1
   1.1 製造工程に関する実験 1
   1.2 実験データに対するモデル 4
   1.3 第2の実験 8
   1.4 まとめ 12
2 統計モデル J.M.チェンバース+T.J.ヘイスティ 13
   2.1 モデルとは 15
    2.1.1 モデルとデータ 15
    2.1.2 統計モデルを創る 16
   2.2 Sにおけるモデル式 19
    2.2.1 モデル式の各項の型 20
    2.2.2 交互作用 23
    2.2.3 データとモデル式を結びつける 24
   2.3 さらにモデルについて 24
    2.3.1 モデル式 25
    2.3.2 対比による因子のコーディング 33
   2.4 モデル式の処理 38
    2.4.1 展開されたモデル式のコーディング規則 39
    2.4.2 モデル式と項オブジェクト 41
    2.4.3 項オブジェクトとモデル行列 43
3 モデルに対するデータ J.M.チェンバース 47
   3.1 データ・フレームの例 47
    3.1.1 例 : 自動車のデータ 48
    3.1.2 例 : 製造業における実験データ 50
    3.1.3 例 : 市場調査のデータ 51
   3.2 データ・フレームに関する計算 54
    3.2.1 データ・フレームの変量,特に因子変量 54
    3.2.2 データ・フレームの生成 57
    3.2.3 データ・フレームの利用と修正 68
    3.2.4 要約と図示 74
   3.3 データに関するより高度な計算 87
    3.3.1 データ・フレームに対するメソッド 87
    3.3.2 データベースや評価フレームとしてのデータ・フレーム 89
    3.3.3 モデル・フレームとモデル行列 91
    3.3.4 パラメータ付きデータ・フレーム 95
4 線形モデル J.M.チェンバース 97
   4.1 統計学における線形モデル 98
   4.2 S関数とオブジェクト 101
    4.2.1 線形モデルのあてはめ 101
    4.2.2 基本的な要約 106
    4.2.3 予測 109
    4.2.4 あてはめ時の追加引数 112
    4.2.5 モデルの更新 119
   4.3 計算の特殊化と拡張 121
    4.3.1 類似のモデルを繰り返しあてはめる 122
    4.3.2 項の増減 129
    4.3.3 各観測のあてはめへの影響 134
   4.4 数値計算と統計的方法 137
    4.4.1 数学,統計学上の結果 137
    4.4.2 数値計算法 140
    4.4.3 過剰パラメータ化あるいは不適切パラメータ化されたモデル 143
5 分散分析 : 計画された実験 J.M.チェンバース+A.E.フリーニー+R.M.ハイバーガー 151
   5.1 計画された実験の結果に対するモデル : 分散分析 152
   5.2 S関数とオブジェクト 155
    5.2.1 分散分析モデル 156
    5.2.2 図による表示と診断 172
    5.2.3 実験計画の生成 178
   5.3 諸S関数の高度な利用 184
    5.3.1 対比によるパラメータ化 184
    5.3.2 ふたたび別名関係について 187
    5.3.3 分散分析モデルと射影 190
   5.4 計算技法 194
    5.4.1 計算の基本理論 194
    5.4.2 別名関係 : 階数落ち 197
    5.4.3 誤差項 198
    5.4.4 射影の計算 199
6 一般化線形モデル T.J.へイスティ+D.プレジボン 203
   6.1 統計的方法 204
   6.2 S関数とオブジェクト 207
    6.2.1 モデルのあてはめ 208
    6.2.2 リンク関数と分散関数の指定 215
    6.2.3 モデルの更新 219
    6.2.4 尤離度分析表 220
    6.2.5 カイ2乗解析 224
    6.2.6 図示 228
   6.3 計算の特殊化と拡張 234
    6.3.1 関数glmの他の引数 234
    6.3.2 一般化線形モデルにおける因子のコーディング 236
    6.3.3 ふたたびモデル族について 238
    6.3.4 診断 243
    6.3.5 段階的モデル選択 247
    6.3.6 予測 252
   6.4 統計的方法と数値計算法 256
    6.4.1 最尤法 256
    6.4.2 2次関数近似 259
    6.4.3 アルゴリズム 261
    6.4.4 初期値 262
7 一般化加法モデル T.J.へイスティ 265
   7.1 統計的方法 266
    7.1.1 データ解析と加法モデル 267
    7.1.2 一般化加法モデルのあてはめ 268
   7.2 S関数とオブジェクト 269
    7.2.1 モデルのあてはめ 269
    7.2.2 あてはめたモデルの図示 281
    7.2.3 関数gamに関する詳細 286
    7.2.4 パラメトリックな加法モデル : B-スプラインと自然スプライン 288
    7.2.5 1つの例を詳しく 292
   7.3 計算の特殊化と拡張 299
    7.3.1 段階的モデル選択 299
    7.3.2 欠損値 305
    7.3.3 予測 307
    7.3.4 関数gamにおける平滑化法 312
    7.3.5 作図についてふたたび 315
   7.4 数値計算と計算法の詳細 317
    7.4.1 散布図平滑化 318
    7.4.2 単純な加法モデルのあてはめ 320
    7.4.3 一般化加法モデルのあてはめ 324
    7.4.4 標準偏差と自由度 324
    7.4.5 計算の具体化 326
8 局所回帰モデル W.S.クリーブランド+E.グロッセ+W.M.シュー 331
   8.1 統計モデルとそのあてはめ 333
    8.1.1 局所回帰モデルの定義 333
    8.1.2 局所回帰モデルのあてはめ 335
   8.2 S関数とオブジェクト 338
    8.2.1 ガソリン・エンジンの実験データ 344
    8.2.2 エタノール・エンジンの実験データ 352
    8.2.3 大気汚染データ 365
    8.2.4 ある銀河の運動 367
    8.2.5 燃料の比較 374
   8.3 計算の特殊化と拡張 380
    8.3.1 計算 380
    8.3.2 推測 381
    8.3.3 図示 382
   8.4 統計的方法と計算法 382
    8.4.1 統計的推測 382
    8.4.2 計算式 386
9 樹形モデル L.A.クラーク+D.プレジボン 391
   9.1 統計学における樹形モデル 391
    9.1.1 数値反応変量と単一の数値予測変量 393
    9.1.2 因子反応変量と数値予測変量 394
    9.1.3 因子反応変量で数値予測変量と因子予測変量が混在している場合 396
   9.2 S関数とオブジェクト 398
    9.2.1 樹を生長させる 398
    9.2.2 診断のための諸関数 411
    9.2.3 部分樹のチェックト 411
    9.2.4 節のチェック 414
    9.2.5 分割条件のチェック 418
    9.2.6 葉のチェック 421
   9.3 計算の特殊化 422
   9.4 数値計算と統計的方法 429
    9.4.1 欠損値の扱い 432
    9.4.2 計算上のいくつかの問題点 434
    9.4.3 計算の拡張 434
10 非線形モデル D.M.ベーツ+J.M.チェンバース 437
   10.1 統計的方法 438
   10.2 S関数 443
    10.2.1 モデルのあてはめ 443
    10.2.2 要約 448
    10.2.3 導関数 450
    10.2.4 目的関数の側面評価 455
    10.2.5 部分線形モデル 458
   10.3 あてはめ関数についてより詳しく 462
    10.3.1 あてはめの諸条件を変える 462
    10.3.2 あてはめたモデルを調べる 463
    10.3.3 重み付き非線形回帰 468
   10.4 計算法の詳細 470
    10.4.1 最適化アルゴリズム 470
    10.4.2 非線形最小二乗法 471
参考文献 473
索引 479
1 前菜 J.M.チェンバース+T.J.ヘイスティ 1
   1.1 製造工程に関する実験 1
   1.2 実験データに対するモデル 4
2.

図書

図書
John M. Chambers ... [et al.]
出版情報: Belmont, Calif. : Wadsworth International Group , Boston : Duxbury Press, c1983  xiv, 395 p. ; 24 cm
シリーズ名: The Wadsworth statistics/probability series
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3.

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図書
John M. Chambers
出版情報: New York : Wiley, c1977  xi, 268 p. ; 24 cm
シリーズ名: Wiley series in probability and mathematical statistics ; . Applied probability and statistics
A Wiley publication in applied statistics
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4.

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図書
R.A.ベッカー, J.M.チェンバース著 ; 渋谷政昭, 柴田里程訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 1987  2冊 ; 21cm
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5.

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R.A. ベッカー, J.M. チェンバース, A.R. ウィルクス著 ; 渋谷政昭, 柴田里程訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 1991.6  2冊 ; 21cm
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6.

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図書
John M. Chambers著 ; 中村道宏訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2019.4  xvi, 381p ; 27cm
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第1部 Rを理解する : オブジェクト、関数、インターフェース
Rの発展
Rの動作
第2部 Rによるプログラミング : 小規模/中規模/大規模プログラミング
関数
オブジェクト
パッケージ
大規模開発
第3部 オブジェクト指向プログラミング : Rにおけるクラスとメソッド
関数型オブジェクト指向プログラミング
カプセル化オブジェクト指向プログラミング
第4部 インターフェース : インターフェースを理解する
インターフェースのためのXR構造
Pythonへのインターフェース
Juliaへのインターフェース
C++によるサブルーチンインターフェース
第1部 Rを理解する : オブジェクト、関数、インターフェース
Rの発展
Rの動作
概要: 開発プロジェクトの規模に応じた、Rの重要概念とプログラミングテクニックの解説。Rにおけるオブジェクト指向プログラミングの詳細かつ一般的な解説。Rから他言語へのインターフェースを作成するための、新しい高水準なメカニズムの紹介。現在のRにおける 重要機能と関連付けて、Rの発展の歴史をひもとく。 続きを見る
7.

図書

図書
Chambers, John M.
出版情報: Boca Raton : CRC Press
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