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図書
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1. R言語逆引きハンドブック
石田基広著
出版情報: 新潟 : シーアンドアール研究所, 2012.2  663p ; 21cm
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2. Rで学ぶデータ・プログラミング入門 : RStudioを活用する
石田基広著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2012.10  viii, 278p ; 21cm
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第1章 : Rの基礎
第2章 : R言語とデータ構造
第3章 : Rでのプログラミング
第4章 : グラフィックスの基礎/グラフィックスで遊ぶ
第5章 : データ解析の基礎
第6章 : 仮説検定
第7章 : 応用的解析
第8章 : 高度な解析手法
付録
第1章 : Rの基礎
第2章 : R言語とデータ構造
第3章 : Rでのプログラミング
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3. Rによるモンテカルロ法入門
C.P.ロバート, G.カセーラ著 ; 石田基広, 石田和枝訳 ; シュプリンガー・ジャパン株式会社編
出版情報: 東京 : 丸善出版, 2012.8  xii, 313p ; 24cm
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4.

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4. 自然科学研究のためのR入門 : 再現可能なレポート執筆実践
江口哲史著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2018.10  ix, 224p ; 26cm
シリーズ名: Wonderful R / 市川太祐 [ほか] 編 ; 4
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1 はじめに
2 基本的な統計モデリング—要因と目的変数の関係解析 / 1
3 発展的な統計モデリング—要因と目的変数の関係解析 / 2
4 実験計画法と分散分析
5 機械学習—代謝産物の変動解析を例に
6 : 実践レポート作成—化学物質の分子記述子と物性の関係解析を例に
1 はじめに
2 基本的な統計モデリング—要因と目的変数の関係解析 / 1
3 発展的な統計モデリング—要因と目的変数の関係解析 / 2
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5. R言語逆引きハンドブック. 改訂2版
石田基広著
出版情報: 新潟 : シーアンドアール研究所, 2014.5  703p ; 21cm
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6. Rで学ぶ日本語テキストマイニング
石田基広, 小林雄一郎著
出版情報: 東京 : ひつじ書房, 2013.10  viii, 199p ; 21cm
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第1章 : テキストマイニングとは何か
第2章 : Rと基本統計量
第3章 : Rによるテキストマイニング
第4章 : 日本語作文のテキストマイニング—大学生が書いた作文を例に
第5章 : 政治的談話のテキストマイニング—所信表明演説を例に
第6章 : 対照言語データのテキストマイニング—ヨーロッパ10言語の数詞を例に
第7章 : 対話形式データのテキストマイニング—『機動戦士ガンダム』の台本を例に
第8章 : 文学作品のテキストマイニング—芥川龍之介と太宰治を例に
第9章 : ジャンル別データのテキストマイニング—書き言葉均衡コーパスを例に
第10章 : 方言データのテキストマイニング—「茸」のアクセントパターンを例に
第1章 : テキストマイニングとは何か
第2章 : Rと基本統計量
第3章 : Rによるテキストマイニング
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7. Rのパッケージおよびツールの作成と応用
石田基広 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2014.12  viii, 199p ; 26cm
シリーズ名: シリーズUseful R / 金明哲編 ; 10
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第1部 RとC++によるパッケージ作成 : RとC++の連携について
開発環境について
Rcpp.package.skelton()によるパッケージ作成
パッケージ作成の実際
第2部 Rコマンダープラグインの作成〜EZRの発案から誕生までをサンプルとして : Rコマンダーのカスタマイズの概要
Rコマンダーのカスタマイズの詳細な手順
プラグインパッケージの作成
第3部 PerlとRを使ったツール作成 : PerlからRを利用するには
Perlでデータ取得からグラフ作成までを自動化
Perlで作成したツールを配布する
Perk製の計量テキスト分析ツール「KH Coder」
第4部 JavaとRによるデータ解析ツールの開発 : 開発および実行環境の準備
JRIでJavaからRを利用する
JRIによるRの対話的な利用(コンソール
JavaGDによるJavaのグラフィックデバイス
第1部 RとC++によるパッケージ作成 : RとC++の連携について
開発環境について
Rcpp.package.skelton()によるパッケージ作成
8.

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8. Rで楽しむベイズ統計入門 : しくみから理解するベイズ推定の基礎
奥村晴彦, 牧山幸史, 瓜生真也著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2018.1  ix, 213p ; 23cm
シリーズ名: Data science library
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第1章 ベイズの定理と確率
第2章 選挙の予測 / 2項分布
第3章 事前分布の再検討
第4章 個数の推定 / ポアソン分布
第5章 連続量の推定 / 正規分布
第6章 階層モデル
第7章 MCMC
エピローグ
付録A Rの利用方法
付録B : 確率分布に関する関数
第1章 ベイズの定理と確率
第2章 選挙の予測 / 2項分布
第3章 事前分布の再検討
概要: ベイズ統計が注目されています。MCMCという柔軟なアルゴリズムによって、あまり考えなくてもいろいろな問題が簡単に解けてしまうように宣伝されていることが一因かもしれません。しかし、その計算の背後にある原理は忘れ去られがちです。また、簡単な問題 … なら、誤差の大きいMCMCを使わなくても、Rの一般的な関数だけで計算できます。そのような簡単な問題を簡単なRの命令を使っていくつも解きながら、ベイズ統計の考え方の基本と、従来の方法との結果の違いを、詳しく解説しています。最後の章でMCMCを扱いますが、ここでもブラックボックスとしてではなくRの簡単なコードで実際に計算して仕組みを理解できるようにしています。 続きを見る
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