第1章 はじめに 1 |
1.0.1 オペレーティング・システムによる違い 2 |
1.0.2 レファレンス・マニュアル 3 |
1.0.3 グラフィカル・ユーザー・インターフェース(GUI) 3 |
1.0.4 コマンドライン上の編集 3 |
1.1 Sを概観する 4 |
1.2 Sを使う 6 |
1.2.1 トラブルからの脱出 6 |
1.2.2 オンライン・ヘルプ 6 |
1.3 入門セッション 7 |
1.4 次は 13 |
1.4.1 Rユーザー向けのノート 13 |
第2章 データの扱い方 15 |
2.1 オブジェクト 15 |
2.1.1 因子 18 |
2.1.2 データフレーム 20 |
2.1.3 行列と配列 21 |
2.1.4 データ欠損に対する特別な値 23 |
2.2 連携 24 |
2.2.1 データ入力 25 |
2.2.2 read.table を使うデータのインポート 26 |
2.2.3 他のシステムからのデータの取り込み 28 |
2.2.4 scan の使用 29 |
2.2.5 readLines の使用 29 |
2.2.6 データの書き出し 29 |
2.2.7 オブジェクトの保存 31 |
2.2.8 連携についての補足 32 |
2.3 データ操作 33 |
2.3.1 添字ベクトル 33 |
2.3.2 データフレームと行列,配列の添字 35 |
2.3.3 一部分の取り出し 36 |
2.3.4 欠損値の書き換え 37 |
2.3.5 データフレーム・行列の結合 38 |
2.3.6 ソート 38 |
2.3.7 データ変換 39 |
2.4 表とクロス分類 44 |
2.4.1 クロス集計 45 |
2.4.2 クロス表の計算 45 |
2.4.3 データフレームとしての頻度表 46 |
第3章 S言語 49 |
3.1 言語の構成 49 |
3.1.1 ファイルからコマンドを実行したり,出力をファイルにする 50 |
3.1.2 Sオブジェクトを扱う 51 |
3.2 Sオブジェクトに関して補足 53 |
3.2.1 リスト 53 |
3.2.2 属性 54 |
3.2.3 連結 55 |
3.2.4 強制変換 55 |
3.3 算術式 56 |
3.3.1 再利用規則 57 |
3.3.2 標準的なS 関数 57 |
3.3.3 論理式 59 |
3.3.4 演算の優先順位 60 |
3.3.5 規則性のある数列を生成する 61 |
3.4 文字ベクトルに対する演算 62 |
3.4.1 欠損値 64 |
3.4.2 正規表現 64 |
3.5 データの形式と出力 65 |
3.6 関数呼び出しの方法 67 |
3.7 モデル式 68 |
3.8 制御構造 70 |
3.8.1 ループ : for文,while文,repeat文 70 |
3.8.2 1パラメータの最尤推定法 : 例 71 |
3.9 配列と行列に対する演算 72 |
3.9.1 基本的な行列演算 72 |
3.9.2 行列に作用するその他の関数 74 |
3.9.3 ベクトル演算 77 |
3.10 クラスとメソッドの入門 80 |
3.10.1 メソッド・ディスパッチ 81 |
第4章 グラフィックス 83 |
4.1 グラフィックス・デバイス 85 |
4.2 基本プロット関数 87 |
4.2.1 棒グラフ 87 |
4.2.2 線グラフと散布図 88 |
4.2.3 多変量プロット 90 |
4.2.4 曲面のプロット 91 |
4.2.5 新しい型のプロットの作成 93 |
4.3 便利なプロット 93 |
4.3.1 プロット上の複数図形要素 93 |
4.3.2 情報の付加 96 |
4.4 グラフの高度な調整 99 |
4.4.1 図形領域とレイアウト・パラメータ 100 |
4.4.2 いくつかの図に共通の座標軸 103 |
4.4.3 例 : 包絡線付き正規Q-Qプロット 104 |
4.5 トレリス・グラフィックス 107 |
4.5.1 トレリスのグラフィックス・デバイス 108 |
4.5.2 トレリスのモデル式 108 |
4.5.3 基本トレリスプロット 109 |
4.5.4 プロットの格子配置(trellis) 113 |
4.5.5 ページ内の複数表示 123 |
4.5.6 高度な調整 123 |
第5章 1 変量の統計解析 127 |
5.1 確率分布 127 |
5.1.1 Q-Qプロット 129 |
5.1.2 1変量の分布のあてはめ 129 |
5.1.3 多変量分布 131 |
5.2 ランダム・データの生成 131 |
5.3 データの要約 132 |
5.3.1 ヒストグラムと幹葉プロット 133 |
5.3.2 箱型図 136 |
5.4 古典的な1変量統計解析 137 |
5.5 頑健性を持つ統計量によるデータの要約 142 |
5.5.1 M推定量の例 145 |
5.5.2 実例 147 |
5.6 密度関数の推定 149 |
5.6.1 帯域幅の選択 152 |
5.6.2 端点の影響 153 |
5.6.3 2変量のデータ 154 |
5.6.4 モデルのあてはめによる密度関数推定 156 |
5.6.5 局所多項式によるあてはめ 156 |
5.7 ブートストラップおよび並べ替え法 157 |
5.7.1 並べ替え検定 163 |
第6章 線型の統計モデル 165 |
6.1 共分散分析の例 165 |
6.2 モデル式とモデル行列 171 |
6.2.1 対比行列 173 |
6.2.2 パラメータの解釈 175 |
6.2.3 多元配置(higher-way layout) 176 |
6.3 回帰診断 179 |
6.3.1 スコットランドの登山レース 180 |
6.4 信頼できる予測 184 |
6.5 頑健回帰と抵抗回帰 185 |
6.5.1 M 推定量 187 |
6.5.2 抵抗回帰(resistant regression) 189 |
6.5.3 スコットランドの登山レース再訪 191 |
6.6 線型モデルのブートストラップ 193 |
6.7 要因実験と実験計画 195 |
6.7.1 計画の実行 198 |
6.8 非つり合い型4 元配置 200 |
6.8.1 モデル選択 203 |
6.9 コンピュータのパフォーマンスの予測 209 |
6.10 多重比較 210 |
第7章 一般化線型モデル 215 |
7.0.1 繰り返し推定法 218 |
7.0.2 尤離度の分析 219 |
7.1 一般化線型モデルのための関数 220 |
7.1.1 予測と残差 221 |
7.1.2 モデル式 222 |
7.1.3 デフォルトの正規モデル族 223 |
7.2 2項データ 223 |
7.2.1 2項データの例 : 幼児の低出生体重 228 |
7.2.2 2項モデル族による一般化線型モデルの問題点 232 |
7.3 Poissonモデルと多項モデル 233 |
7.3.1 4元度数分布表の例 234 |
7.3.2 逐次比例尺度構成によるあてはめ 238 |
7.3.3 多項モデルとしてのあてはめ 238 |
7.3.4 比例オッズモデル 239 |
7.4 負の2項モデル族 241 |
7.5 2項モデルおよびPoisson 一般化線型モデルにおける過分散 244 |
第8章 非線型モデルと平滑化回帰 249 |
8.1 導入 249 |
8.2 非線型回帰モデルのあてはめ 251 |
8.2.1 導関数の情報の利用 253 |
8.2.2 非線型回帰における開始値の自動設定 255 |
8.3 非線型あてはめモデルオブジェクトとメソッド関数 256 |
8.3.1 線型パラメータの利用 257 |
8.4 パラメータの信頼区間 259 |
8.4.1 2変量領域 : Stomer の粘度計データ 262 |
8.4.2 ブートストラップ 265 |
8.5 プロファイル 266 |
8.6 制約付き非線型回帰 267 |
8.7 1次元曲線のあてはめ 268 |
8.7.1 スプライン 269 |
8.7.2 局所的回帰 271 |
8.7.3 あてはめられた曲線の導関数を探す 272 |
8.8 加法モデル 273 |
8.8.1 応答変数変換モデル 278 |
8.9 射影追跡回帰 281 |
8.9.1 例 : cpusデータ 284 |
8.10 ニューラルネットワーク 285 |
8.10.1 例 : cpusデータ 290 |
8.11 結論 292 |
第9章 樹形モデル 295 |
9.1 分割法 298 |
9.1.1 分類樹 299 |
9.1.2 回帰樹 301 |
9.1.3 欠損値 302 |
9.1.4 樹木のサイズを小さくする 302 |
9.2 rpartにおける実装 303 |
9.2.1 ガラス破片データ 306 |
9.2.2 プロット 311 |
9.2.3 細かな制御について 312 |
9.2.4 欠損値 312 |
9.3 treeにおける実装 313 |
第10章 変量効果と混合効果 317 |
10.1 線型モデル 318 |
10.1.1 マルチレベル分析 324 |
10.1.2 縦断的データの例 325 |
10.1.3 変量効果および残差の共分散構造 326 |
10.2 古典的入れ子型実験計画 327 |
10.2.1 多層モデル 329 |
10.3 非線型混合効果モデル 335 |
10.3.1 ウサギの血圧 337 |
10.4 一般化線型混合モデル 341 |
10.4.1 応用例 342 |
10.4.2 条件付き推測 345 |
10.4.3 数値積分 346 |
10.4.4 PQL 法 347 |
10.4.5 過分散 348 |
10.5 一般化推定方程式モデル 348 |
第11章 探索的多変量解析 353 |
11.0.1 応用例 : Leptograpsus variegatus蟹データ 354 |
11.1 視覚による方法 354 |
11.1.1 主成分分析 355 |
11.1.2 探索的射影追跡 358 |
11.1.3 距離法 359 |
11.1.4 バイプロット(biplot) 366 |
11.1.5 独立成分分析 367 |
11.1.6 象形文字表現 368 |
11.1.7 平行座標プロット 369 |
11.2 クラスター分析 370 |
11.2.1 分割化の方法 373 |
11.3 因子分析 377 |
11.3.1 因子の回転 380 |
11.4 離散多変量解析 381 |
11.4.1 モザイクプロット 382 |
11.4.2 対応分析 383 |
11.4.3 多変量対応分析 385 |
第12章 分類 389 |
12.1 判別分析 390 |
12.1.1 正規母集団に対する判別 392 |
12.1.2 データセットcrabs 393 |
12.1.3 多重分散の位置とスケールの頑健評価 395 |
12.2 分類理論 396 |
12.2.1 予測と「プラグイン」ルール 398 |
12.2.2 例 : Cushing症候群 399 |
12.2.3 混合判別分析 401 |
12.3 ノンパラメトリックルール 401 |
12.4 ニューラルネットワーク 402 |
12.5 サポートベクターマシン 404 |
12.6 ガラス鑑識の例 406 |
12.7 カリブレーションプロット 410 |
第13章 生存時間解析 413 |
13.1 生存曲線の推定量 416 |
13.1.1 生存曲線の検定 419 |
13.2 パラメトリック・モデル 420 |
13.2.1 関数censorReg 427 |
13.3 Coxの比例的危険度モデル 428 |
13.3.1 残差分析 432 |
13.3.2 危険度の比例性の検定 434 |
13.4 その他の分析例 435 |
13.4.1 在郷軍人局の肺ガンデータ 435 |
13.4.2 Stanfordの心臓移植データ 440 |
13.4.3 オーストラリアにおけるAIDSに対する生存データ 443 |
第14章 時系列分析451 |
14.1 2次モーメントによるデータの要約 454 |
14.1.1 スペクトル解析 457 |
14.2 ARIMAモデル 463 |
14.2.1 モデルの同定 464 |
14.2.2 モデルのあてはめ 465 |
14.2.3 予測 468 |
14.2.4 AR 過程を介したスペクトル密度関数 468 |
14.2.5 回帰項の導入 469 |
14.3 季節性 469 |
14.3.1 時系列の分解 470 |
14.3.2 季節ARIMAモデル 472 |
14.4 Nottinghamの気温データ 473 |
14.5 誤差項が自己相関しているときの回帰分析 477 |
14.6 金融時系列モデル 482 |
第15章 空間統計学487 |
15.1 空間計学における補間と平滑化 487 |
15.1.1 トレンド曲面 488 |
15.1.2 局所トレンド曲面 491 |
15.2 kriging 494 |
15.2.1 共分散の推定 495 |
15.3 点過程分析 499 |
15.3.1 その他の過程 503 |
第16章 最適化505 |
16.1 1変量関数 505 |
16.2 目的別(special-purpose)最適化関数 506 |
16.3 一般的最適化 506 |
16.3.1 例 : 混合モデルのあてはめ 507 |
16.3.2 S-PLUSでのnlminbの使用 509 |
16.3.3 S-PLUSにおけるmsの使用 513 |
16.3.4 S-PLUSでのnlminの使用 514 |
16.3.5 RまたはS-PLUSでのoptimの使用 515 |
16.3.6 一般化線型モデル(GLM)のあてはめ 516 |
付録A 実装ごとの実行の詳細 519 |
A.1 S-PLUSをUnix/Linux環境で使う 519 |
A.1.1 はじめましょう 519 |
A.1.2 ヘルプシステムの使い方 521 |
A.1.3 グラフィックスのハードコピー 521 |
A.2 S-PLUSをWindows環境で使う 523 |
A.2.1 はじめましょう 523 |
A.2.2 グラフシート(graphsheet) デバイス 525 |
A.2.3 グラフィックスのハードコピー 526 |
A.3 R をUnix/Linux環境で使う 527 |
A.3.1 はじめましょう 527 |
A.3.2 ヘルプシステムの使い方 528 |
A.3.3 グラフィックスのハードコピー 528 |
A.4 RをWindows環境で使う 529 |
A.4.1 グラフィックスのハードコピー 529 |
A.5 Emacs ーザーのために 530 |
付録B S-PLUSのGUI 531 |
B.0.1 コマンド・ウィンドウ 532 |
B.0.2 スクリプト・ウィンドウ 532 |
B.0.3 レポート・ウィンドウ 534 |
B.0.4 オブジェクト・エクスプローラ 534 |
B.0.5 データ・ウィンドウ 535 |
付録C データセット,ソフトウェア,ライブラリ 537 |
C.1 われわれのソフトウェア 537 |
C.1.1 免責事項 538 |
C.2 ライブラリの使用 538 |
C.2.1 S-PLUS でのプライベート・ライブラリ 539 |
C.2.2 R でのプライベート・ライブラリ 540 |
C.2.3 ライブラリのソース 540 |
訳者あとがき 557 |
コマンド索引 559 |
欧文索引 568 |
和文索引 580 |
第1章 はじめに 1 |
1.0.1 オペレーティング・システムによる違い 2 |
1.0.2 レファレンス・マニュアル 3 |