R Console >R ˆ 2 ˆ 2 ˆ Graphics Device 1 Rcmdr R Console R R Rcmdr Rcmdr Fox, 2007 Fox and Carvalho, 2012 R R 2

Size: px
Start display at page:

Download "R Console >R ˆ 2 ˆ 2 ˆ Graphics Device 1 Rcmdr R Console R R Rcmdr Rcmdr Fox, 2007 Fox and Carvalho, 2012 R R 2"

Transcription

1 R John Fox Version R R Windows R Rcmdr Mac OS X Linux R OS R R < <tinyurl.com/rcmdr> R R Console library(rcmdr) Rcmdr R GUI Windows R R SDI *1 R Console R 1 2 Windows 7 Windows * 2 R R Console R ˆ R GUI R R Fox(2005) jfox@mcmaster.ca R Rcmdr arakit@kansai-u.ac.jp *1 R Windows MDIR Console R 1 SDIR Console R SDI R etc Rconsole R --sdi Rcmdr tcltk *2 Rcmdr R Rcmdr Rcmdr Comprehensive R Archive Network (CRAN) < Windows R GUI Rcmdr Rcmdr Rcmdr CD-ROM Rcmdr install.packages Rcmdr dependencies = TRUE Dirk Eddelbuettel Debian Linux $ apt-get install r-cran-rcmdr Rcmdr Linux Rcmdr Mac OS X Rcmdr tcltk X-Windows Tcl/Tk R X-Window 1

2 R Console >R ˆ 2 ˆ 2 ˆ Graphics Device 1 Rcmdr R Console R R Rcmdr Rcmdr Fox, 2007 Fox and Carvalho, 2012 R R 2

3 2 R R

4 Rcmdr R R R 4

5 Rcmdr URL SPSS SAS Minitab STATA Excel Access dbase [32-bit Windows ] Excel [64-bit Windows ] () 5

6 Rcmdr F k- 6

7 Rcmdr Rcmdr QQ 3 3 PDF/Postscript/EPS RGL AIC BIC RESET QQ 7

8 Rcmdr F F F F F 8

9 Rcmdr Rcmdr Rcmdr Commander R Rcmdr R R ˆ 2 R 9

10 2 * 3 *4 2 ˆ GUI R Ctrl-r 2 1 Ctrl-a Ctrl-s ˆ R Console ˆ Rcmdr R Console R R R... R *5 Rcmdr 2 R *6 1 R R * 7 ˆ Mac OS X... ˆ ascii URL *3 David Firth relimp showdata 100 R View R 0 R *4 R Fox, 2007; Fox and Carvalho, 2012 *5... GUI *6... *7 10

11 Minitab SPSS StataWindowsExcel Access dbade ˆ R 2.1 Nations.txt *8 TFR contraception infant.mortality GDP region Afghanistan 6.90 NA Asia Albania 2.60 NA Europe Algeria Africa American-Samoa NA NA 11 NA Oceania Andorra NA NA NA NA Europe Angola 6.69 NA Africa Antigua NA Americas Argentina 2.62 NA Americas Armenia Europe Australia Oceania... ˆ 1 TFR 1 contraception ( ) infant.mortality 1000 GDP 1 US region ˆ R ˆ R NA not available ˆ TFR contraception infant.mortality GDP region R region R R R URL... 3 URL Dataset Nations R. 0 9 R nations Nations NATIONS *8 Rcmdr etc 11

12 3 OK 4 Nations.txt R 5 R 5 Nations read.table showdata R relimp library read.table R R R 2.2 R *9 Moore (2000) Problem 2.44 *9 R Mac OS X 12

13 4 5 13

14 ˆ R... Problem2.44 OK R ˆ 2 Enter 6 ˆ 1 var1 7 ˆ age Enter 2 height 8 ˆ R R 14

15 * 10 9 * 11 R car Prestige 3 R GUI R Nations Moore (2000) 5 car Prestige *10 R *11 R 15

16 R 10 TFR contraception infant.mortality GDP 1 3 region region infant.mortality OK * 12 > numsummary(nations[,"infant.mortality"], statistics=c("mean", "sd", "IQR", + "quantiles"), quantiles=c(0,.25,.5,.75,1)) mean sd IQR 0% 25% 50% 75% 100% n NA sd IQR n NA R 11 OK 3 R R Nations 1 region OK... region 13 OK > numsummary(nations[,c("gdp", "infant.mortality")], groups=nations$region, + statistics=c("mean", "sd", "IQR", "quantiles"), quantiles=c(0,.25,.5,.75,1)) Variable: GDP mean sd IQR 0% 25% 50% 75% 100% n NA Africa Americas Asia Europe Oceania * Windows Shift Ctrl 16

17 Variable: infant.mortality mean sd IQR 0% 25% 50% 75% 100% n NA Africa Americas Asia Europe Oceania R 10 R R infant.mortality OK 15 1 Page Up Page Down * 13 *13 R Windows RGL 17

18

19 R R R Rcmdr=list(dialog.memory=TRUE)) R dialog.memory FALSE Reset 16 4 R Venables and Ripley (2002) 2 nnet MASS Fox, 2003 Fox and Hong

20 15 Nations infant.mortality 16 dialog.memory TRUE 16 * 14 ˆ *14 R R Introduction to R R Console Help 20

21 17 ˆ ˆ log(income) ˆ LinearModel.1 ˆ R lm subset 1 verb TRUE FALSE type!= "prof" Prestige prof OK LinearModel.1 > LinearModel.1 <- lm(prestige ~ (education +income)*type, data=prestige) > summary(linearmodel.1) Call: lm(formula = prestige ~ (education + income) * type, data = Prestige) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) 2.276e e education 1.713e e income 3.522e e e-09 *** type[t.prof] 1.535e e type[t.wc] e e

22 education:type[t.prof] 1.388e e education:type[t.wc] 4.291e e * income:type[t.prof] e e e-06 *** income:type[t.wc] e e * --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * Residual standard error: on 89 degrees of freedom (4 observations deleted due to missingness) Multiple R-squared: ,Adjusted R-squared: F-statistic: on 8 and 89 DF, p-value: < 2.2e-16 Type II > Anova(LinearModel.1, type="ii") Anova Table (Type II tests) Response: prestige Sum Sq Df F value Pr(>F) education e-06 *** income e-07 *** type ** education:type income:type e-05 *** Residuals Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * R R R Word OpenOffice Writer Windows Ctrl-c Ctrl-v 1 R Courier New R Ctrl-v Ctrl-w R 22

23 * 15 R R 5.2 R R R R Console R R No 5.3 R R R R R Windows Mac OS X RStudio < * 16 [1] Fox, J. (2003). Effect displays in R for generalised linear models. Journal of Statistical Software, 8(15):1-27. [2] Fox, J. (2005). The R Commander: A basic-statistics graphical user interface to R. Journal of Statistical Software, 19(9):1-42. [3] Fox, J. (2007). Extending the Rcmdr by Plug-in Packages. R News, 7(3): [4] Fox, J. and Carvalho, Marilia S. (2012). The RcmdrPlugin.survival package: Extending the R Commander interface to survival analysis. Journal of Statistical Software, 49(7):1-32. [5] Fox, J. and Hong, J. (2009). Effect displays in R for multinomial and proportional-odds logit models: Extensions to the effects package. Journal of Statistical Software, 32(1):1.24. [6] Moore, D. S. (2000). The Basic Practice of Statistics, Second Edition. Freeman, New York. [7] Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002). Modern Applied Statistics with S, Fourth Edition. Springer, New York. *15 Windows *16 R RStudio R RStudio R RStudio 23

R John Fox R R R Console library(rcmdr) Rcmdr R GUI Windows R R SDI *1 R Console R 1 2 Windows XP Windows * 2 R R Console R ˆ R

R John Fox R R R Console library(rcmdr) Rcmdr R GUI Windows R R SDI *1 R Console R 1 2 Windows XP Windows * 2 R R Console R ˆ R R John Fox 2006 8 26 2008 8 28 1 R R R Console library(rcmdr) Rcmdr R GUI Windows R R SDI *1 R Console R 1 2 Windows XP Windows * 2 R R Console R ˆ R GUI R R R Console > ˆ 2 ˆ Fox(2005) jfox@mcmaster.ca

More information

1 2 Windows 7 *3 Windows * 4 R R Console R R Console ˆ R GUI R R R *5 R 2 R R R 6.1 ˆ 2 ˆ 2 ˆ Graphics Device 1 Rcmdr R Console R Rconsole R --sdi R M

1 2 Windows 7 *3 Windows * 4 R R Console R R Console ˆ R GUI R R R *5 R 2 R R R 6.1 ˆ 2 ˆ 2 ˆ Graphics Device 1 Rcmdr R Console R Rconsole R --sdi R M R John Fox and Milan Bouchet-Valat Version 2.0-1 2013 11 8 2013 11 11 1 R Fox 2005 R R Core Team, 2013 GUI R R R R R R R R R the Comprehensive R Archive Network (CRAN) R CRAN 6.4 R Windows R Rcmdr Mac

More information

1 2 *3 Windows 7 *4 Windows * 5 R R Console R R Console ˆ R GUI R R R *6 R 2 R R R 6.1 ˆ 2 ˆ 2 ˆ Graphics Device R R Rcmdr Rconsole R --sdi R MDI R *3

1 2 *3 Windows 7 *4 Windows * 5 R R Console R R Console ˆ R GUI R R R *6 R 2 R R R 6.1 ˆ 2 ˆ 2 ˆ Graphics Device R R Rcmdr Rconsole R --sdi R MDI R *3 R John Fox and Milan Bouchet-Valat Version 2.2-0 2015 8 7 2015 8 19 1 R Fox 2005 R R Core Team, 2015 GUIR R R R R R R R R the Comprehensive R Archive Network (CRAN) R CRAN 6.4 R Windows R Rcmdr Mac OS

More information

R Commanderを用いたデータ解析

R Commanderを用いたデータ解析 1 / 82 R Commander Kengo NAGASHIMA Laboratory of Biostatistics, Department of Parmaceutical Technochemistry, Josai University 2010 1 5 R R Commander 2 / 82 R, "The Comprehensive R Archive Network (CRAN)",

More information

(lm) lm AIC 2 / 1

(lm) lm AIC 2 / 1 W707 s-taiji@is.titech.ac.jp 1 / 1 (lm) lm AIC 2 / 1 : y = β 1 x 1 + β 2 x 2 + + β d x d + β d+1 + ϵ (ϵ N(0, σ 2 )) y R: x R d : β i (i = 1,..., d):, β d+1 : ( ) (d = 1) y = β 1 x 1 + β 2 + ϵ (d > 1) y

More information

DAA09

DAA09 > summary(dat.lm1) Call: lm(formula = sales ~ price, data = dat) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -55.719-19.270 4.212 16.143 73.454 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) 237.1326

More information

untitled

untitled 2011/6/22 M2 1*1+2*2 79 2F Y YY 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 Y 0 50 100 150 200 250 YY A (Y = X + e A ) B (YY = X + e B ) X 0.00 0.05 0.10

More information

インターネットを活用した経済分析 - フリーソフト Rを使おう

インターネットを活用した経済分析 - フリーソフト Rを使おう R 1 1 1 2017 2 15 2017 2 15 1/64 2 R 3 R R RESAS 2017 2 15 2/64 2 R 3 R R RESAS 2017 2 15 3/64 2-4 ( ) ( (80%) (20%) 2017 2 15 4/64 PC LAN R 2017 2 15 5/64 R R 2017 2 15 6/64 3-4 R 15 + 2017 2 15 7/64

More information

Rによる計量分析:データ解析と可視化 - 第2回 セットアップ

Rによる計量分析:データ解析と可視化 - 第2回 セットアップ R 2 2017 Email: gito@eco.u-toyama.ac.jp October 16, 2017 Outline 1 ( ) 2 R RStudio 3 4 R (Toyama/NIHU) R October 16, 2017 1 / 34 R RStudio, R PC ( ) ( ) (Toyama/NIHU) R October 16, 2017 2 / 34 R ( ) R

More information

201711grade2.pdf

201711grade2.pdf 2017 11 26 1 2 28 3 90 4 5 A 1 2 3 4 Web Web 6 B 10 3 10 3 7 34 8 23 9 10 1 2 3 1 (A) 3 32.14 0.65 2.82 0.93 7.48 (B) 4 6 61.30 54.68 34.86 5.25 19.07 (C) 7 13 5.89 42.18 56.51 35.80 50.28 (D) 14 20 0.35

More information

Use R

Use R Use R! 2008/05/23( ) Index Introduction (GLM) ( ) R. Introduction R,, PLS,,, etc. 2. Correlation coefficient (Pearson s product moment correlation) r = Sxy Sxx Syy :, Sxy, Sxx= X, Syy Y 1.96 95% R cor(x,

More information

1 15 R Part : website:

1 15 R Part : website: 1 15 R Part 4 2017 7 24 4 : website: email: http://www3.u-toyama.ac.jp/kkarato/ kkarato@eco.u-toyama.ac.jp 1 2 2 3 2.1............................... 3 2.2 2................................. 4 2.3................................

More information

J1順位と得点者数の関係分析

J1順位と得点者数の関係分析 2015 年度 S-PLUS & Visual R Platform 学生研究奨励賞応募 J1 順位と得点者数の関係分析 -J リーグの得点数の現状 - 目次 1. はじめに 2. 研究目的 データについて 3.J1 リーグの得点数の現状 4. 分析 5. まとめ 6. 今後の課題 - 参考文献 - 東海大学情報通信学部 経営システム工学科 山田貴久 1. はじめに 1993 年 5 月 15 日に

More information

1.2 R R Windows, Macintosh, Linux(Unix) Windows Mac R Linux redhat, debian, vinelinux ( ) RjpWiki ( RjpWiki Wiki

1.2 R R Windows, Macintosh, Linux(Unix) Windows Mac R Linux redhat, debian, vinelinux ( ) RjpWiki (  RjpWiki Wiki R 2005 9 12 ( ) 1 R 1.1 R R R S-PLUS( ) S version 4( ) S (AT&T Richard A. Becker, John M. Chambers, and Allan R. Wilks ) S S R R S ( ) S GUI( ) ( ) R R R R http://stat.sm.u-tokai.ac.jp/ yama/r/ R yamamoto@sm.u-tokai.ac.jp

More information

> usdata01 と打ち込んでエンター キーを押すと V1 V2 V : : : : のように表示され 読み込まれていることがわかる ここで V1, V2, V3 は R が列のデータに自 動的につけた変数名である ( variable

> usdata01 と打ち込んでエンター キーを押すと V1 V2 V : : : : のように表示され 読み込まれていることがわかる ここで V1, V2, V3 は R が列のデータに自 動的につけた変数名である ( variable R による回帰分析 ( 最小二乗法 ) この資料では 1. データを読み込む 2. 最小二乗法によってパラメーターを推定する 3. データをプロットし 回帰直線を書き込む 4. いろいろなデータの読み込み方について簡単に説明する 1. データを読み込む 以下では read.table( ) 関数を使ってテキストファイル ( 拡張子が.txt のファイル ) のデー タの読み込み方を説明する 1.1

More information

BMIdata.txt DT DT <- read.table("bmidata.txt") DT head(dt) names(dt) str(dt)

BMIdata.txt DT DT <- read.table(bmidata.txt) DT head(dt) names(dt) str(dt) ?read.table read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\" ", dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"), row.names, col.names, as.is =!stringsasfactors, na.strings = "NA", colclasses

More information

講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第3回

講義のーと :  データ解析のための統計モデリング. 第3回 Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20

More information

untitled

untitled IT (1, horiike@ml.me.titech.ac.jp) (1, jun-jun@ms.kagu.tus.ac.jp) 1. 1-1 19802000 2000ITIT IT IT TOPIX (%) 1TOPIX 2 1-2. 80 80 ( ) 2004/11/26 S-PLUS 2 1-3. IT IT IT IT 2. 2-1. a. b. (Size) c. B/M(Book

More information

mosaic Daniel Kaplan * 1 Nicholas J. Horton * 2 Randall Pruim * 3 Macalester College Amherst College Calvin College St. Paul, MN Amherst, MA Grand Rap

mosaic Daniel Kaplan * 1 Nicholas J. Horton * 2 Randall Pruim * 3 Macalester College Amherst College Calvin College St. Paul, MN Amherst, MA Grand Rap mosaic Daniel Kaplan * 1 Nicholas J. Horton * 2 Randall Pruim * 3 Macalester College Amherst College Calvin College St. Paul, MN Amherst, MA Grand Rapids, MI 2013 8 17 1 1 2 3 2.1 R RStudio.......................................

More information

k2 ( :35 ) ( k2) (GLM) web web 1 :

k2 ( :35 ) ( k2) (GLM) web   web   1 : 2012 11 01 k2 (2012-10-26 16:35 ) 1 6 2 (2012 11 01 k2) (GLM) kubo@ees.hokudai.ac.jp web http://goo.gl/wijx2 web http://goo.gl/ufq2 1 : 2 2 4 3 7 4 9 5 : 11 5.1................... 13 6 14 6.1......................

More information

第11回:線形回帰モデルのOLS推定

第11回:線形回帰モデルのOLS推定 11 OLS 2018 7 13 1 / 45 1. 2. 3. 2 / 45 n 2 ((y 1, x 1 ), (y 2, x 2 ),, (y n, x n )) linear regression model y i = β 0 + β 1 x i + u i, E(u i x i ) = 0, E(u i u j x i ) = 0 (i j), V(u i x i ) = σ 2, i

More information

Rによる計量分析:データ解析と可視化 - 第3回 Rの基礎とデータ操作・管理

Rによる計量分析:データ解析と可視化 - 第3回  Rの基礎とデータ操作・管理 R 3 R 2017 Email: gito@eco.u-toyama.ac.jp October 23, 2017 (Toyama/NIHU) R ( 3 ) October 23, 2017 1 / 34 Agenda 1 2 3 4 R 5 RStudio (Toyama/NIHU) R ( 3 ) October 23, 2017 2 / 34 10/30 (Mon.) 12/11 (Mon.)

More information

Œ¼‘ÌŒ¢’Ý™è-1

Œ¼‘ÌŒ¢’Ý™è-1 1995 September 9 CONTENTS 1995 September9 AMERICAS ASIA OCEANIA EUROPE AFRICA 2 September 1995 4 September 1995 September 1995 5 6 September 1995 September 1995 7 8 September 1995 September 1995 9 10

More information

(2/24) : 1. R R R

(2/24) : 1. R R R R? http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/ kubo/ce/2004/ : kubo@ees.hokudai.ac.jp (2/24) : 1. R 2. 3. R R (3/24)? 1. ( ) 2. ( I ) : (p ) : cf. (power) p? (4/24) p ( ) I p ( ) I? ( ) (5/24)? 0 2 4 6 8 A B A B (control)

More information

4 OLS 4 OLS 4.1 nurseries dual c dual i = c + βnurseries i + ε i (1) 1. OLS Workfile Quick - Estimate Equation OK Equation specification dual c nurser

4 OLS 4 OLS 4.1 nurseries dual c dual i = c + βnurseries i + ε i (1) 1. OLS Workfile Quick - Estimate Equation OK Equation specification dual c nurser 1 EViews 2 2007/5/17 2007/5/21 4 OLS 2 4.1.............................................. 2 4.2................................................ 9 4.3.............................................. 11 4.4

More information

28

28 y i = Z i δ i +ε i ε i δ X y i = X Z i δ i + X ε i [ ] 1 δ ˆ i = Z i X( X X) 1 X Z i [ ] 1 σ ˆ 2 Z i X( X X) 1 X Z i Z i X( X X) 1 X y i σ ˆ 2 ˆ σ 2 = [ ] y i Z ˆ [ i δ i ] 1 y N p i Z i δ ˆ i i RSTAT

More information

<4D F736F F D20939D8C7689F090CD985F93C18EEA8D758B E646F63>

<4D F736F F D20939D8C7689F090CD985F93C18EEA8D758B E646F63> Gretl OLS omitted variable omitted variable AIC,BIC a) gretl gretl sample file Greene greene8_3 Add Define new variable l_g_percapita=log(g/pop) Pg,Y,Pnc,Puc,Ppt,Pd,Pn,Ps Add logs of selected variables

More information

R による共和分分析 1. 共和分分析を行う 1.1 パッケージ urca インスツールする 共和分分析をするために R のパッケージ urca をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッ

R による共和分分析 1. 共和分分析を行う 1.1 パッケージ urca インスツールする 共和分分析をするために R のパッケージ urca をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッ R による共和分分析 1. 共和分分析を行う 1.1 パッケージ urca インスツールする 共和分分析をするために R のパッケージ urca をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッケージが用意されており それぞれ分析の目的に応じて標準の R にパッケージを追加していくことになる インターネットに接続してあるパソコンで

More information

一般化線形 (混合) モデル (2) - ロジスティック回帰と GLMM

一般化線形 (混合) モデル (2) - ロジスティック回帰と GLMM .. ( ) (2) GLMM kubo@ees.hokudai.ac.jp I http://goo.gl/rrhzey 2013 08 27 : 2013 08 27 08:29 kubostat2013ou2 (http://goo.gl/rrhzey) ( ) (2) 2013 08 27 1 / 74 I.1 N k.2 binomial distribution logit link function.3.4!

More information

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc Q10-2 テキスト P191 1. 記述統計量 ( 変数 :YY95) 表示変数として 平均 中央値 最大値 最小値 標準偏差 観測値 を選択 A. 都道府県別 Descriptive Statistics for YY95 Categorized by values of PREFNUM Date: 05/11/06 Time: 14:36 Sample: 1990 2002 Included

More information

最小2乗法

最小2乗法 2 2012 4 ( ) 2 2012 4 1 / 42 X Y Y = f (X ; Z) linear regression model X Y slope X 1 Y (X, Y ) 1 (X, Y ) ( ) 2 2012 4 2 / 42 1 β = β = β (4.2) = β 0 + β (4.3) ( ) 2 2012 4 3 / 42 = β 0 + β + (4.4) ( )

More information

Stata11 whitepapers mwp-037 regress - regress regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F(

Stata11 whitepapers mwp-037 regress - regress regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F( mwp-037 regress - regress 1. 1.1 1.2 1.3 2. 3. 4. 5. 1. regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F( 2, 71) = 69.75 Model 1619.2877 2 809.643849 Prob > F = 0.0000 Residual

More information

k3 ( :07 ) 2 (A) k = 1 (B) k = 7 y x x 1 (k2)?? x y (A) GLM (k

k3 ( :07 ) 2 (A) k = 1 (B) k = 7 y x x 1 (k2)?? x y (A) GLM (k 2012 11 01 k3 (2012-10-24 14:07 ) 1 6 3 (2012 11 01 k3) kubo@ees.hokudai.ac.jp web http://goo.gl/wijx2 web http://goo.gl/ufq2 1 3 2 : 4 3 AIC 6 4 7 5 8 6 : 9 7 11 8 12 8.1 (1)........ 13 8.2 (2) χ 2....................

More information

こんにちは由美子です

こんにちは由美子です Analysis of Variance 2 two sample t test analysis of variance (ANOVA) CO 3 3 1 EFV1 µ 1 µ 2 µ 3 H 0 H 0 : µ 1 = µ 2 = µ 3 H A : Group 1 Group 2.. Group k population mean µ 1 µ µ κ SD σ 1 σ σ κ sample mean

More information

y i OLS [0, 1] OLS x i = (1, x 1,i,, x k,i ) β = (β 0, β 1,, β k ) G ( x i β) 1 G i 1 π i π i P {y i = 1 x i } = G (

y i OLS [0, 1] OLS x i = (1, x 1,i,, x k,i ) β = (β 0, β 1,, β k ) G ( x i β) 1 G i 1 π i π i P {y i = 1 x i } = G ( 7 2 2008 7 10 1 2 2 1.1 2............................................. 2 1.2 2.......................................... 2 1.3 2........................................ 3 1.4................................................

More information

!!! 2!

!!! 2! 2016/5/17 (Tue) SPSS (mugiyama@l.u-tokyo.ac.jp)! !!! 2! 3! 4! !!! 5! (Population)! (Sample) 6! case, observation, individual! variable!!! 1 1 4 2 5 2 1 5 3 4 3 2 3 3 1 4 2 1 4 8 7! (1) (2) (3) (4) categorical

More information

% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti One-sample test of pr

% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti One-sample test of pr 1 1. 2014 6 2014 6 10 10% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti 1029 0.35 0.40 One-sample test of proportion x: Number of obs = 1029 Variable Mean Std.

More information

²¾ÁÛ¾õ¶·É¾²ÁË¡¤Î¤¿¤á¤Î¥Ñ¥Ã¥±¡¼¥¸DCchoice ¡Ê»ÃÄêÈÇ¡Ë

²¾ÁÛ¾õ¶·É¾²ÁË¡¤Î¤¿¤á¤Î¥Ñ¥Ã¥±¡¼¥¸DCchoice ¡Ê»ÃÄêÈÇ¡Ë DCchoice ( ) R 2013 2013 11 30 DCchoice package R 2013/11/30 1 / 19 1 (CV) CV 2 DCchoice WTP 3 DCchoice package R 2013/11/30 2 / 19 (Contingent Valuation; CV) WTP CV WTP WTP 1 1989 2 DCchoice package R

More information

kubostat2017c p (c) Poisson regression, a generalized linear model (GLM) : :

kubostat2017c p (c) Poisson regression, a generalized linear model (GLM) : : kubostat2017c p.1 2017 (c), a generalized linear model (GLM) : kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 kubostat2017c (http://goo.gl/76c4i) 2017 (c) 2017 11 14 1 / 47 agenda

More information

情報管理学科で学ぶ

情報管理学科で学ぶ 1/17 ` http://www.biwako.shiga-u.ac.jp/sensei/kumazawa/ 6............................................ 5 1............................... 1 1.1 I II III 1 1.2 2 1.3 2 2......................................

More information

統計研修R分散分析(追加).indd

統計研修R分散分析(追加).indd http://cse.niaes.affrc.go.jp/minaka/r/r-top.html > mm mm TRT DATA 1 DM1 2537 2 DM1 2069 3 DM1 2104 4 DM1 1797 5 DM2 3366 6 DM2 2591 7 DM2 2211 8

More information

<4D F736F F F696E74202D BD95CF97CA89F090CD F6489F18B4195AA90CD816A>

<4D F736F F F696E74202D BD95CF97CA89F090CD F6489F18B4195AA90CD816A> 主な多変量解析 9. 多変量解析 1 ( 重回帰分析 ) 目的変数 量的 説明変数 質的 あり量的 重回帰分析 数量化 Ⅰ 類 質的 判別分析 数量化 Ⅱ 類 なし 主成分分析因子分析多次元尺度構成法 数量化 Ⅲ 類数量化 Ⅳ 類 その他 クラスタ分析共分散構造分析 説明変数 : 独立変数 予測変数 目的変数 : 従属変数 基準変数 3 1. 単回帰分析各データの構造 y b ax a α: 1,,,

More information

kubostat2018d p.2 :? bod size x and fertilization f change seed number? : a statistical model for this example? i response variable seed number : { i

kubostat2018d p.2 :? bod size x and fertilization f change seed number? : a statistical model for this example? i response variable seed number : { i kubostat2018d p.1 I 2018 (d) model selection and kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2018 06 25 : 2018 06 21 17:45 1 2 3 4 :? AIC : deviance model selection misunderstanding kubostat2018d (http://goo.gl/76c4i)

More information

p.1/22

p.1/22 p.1/22 & & & & Excel / p.2/22 & & & & Excel / p.2/22 ( ) ( ) p.3/22 ( ) ( ) Baldi Web p.3/22 ( ) ( ) Baldi Web ( ) ( ) ( p.3/22 ) Text Mining for Clementine True Teller Text Mining Studio Text Miner Trustia

More information

R による統計解析入門

R による統計解析入門 R May 31, 2016 R R R R Studio GUI R Console R Studio PDF URL http://ruby.kyoto-wu.ac.jp/konami/text/r R R Console Windows, Mac GUI Unix R Studio GUI R version 3.2.3 (2015-12-10) -- "Wooden Christmas-Tree"

More information

untitled

untitled R (1) R & R 1. R Ver. 2.15.3 Windows R Mac OS X R Linux R 2. R R 2 Windows R CRAN http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/base/ R-2.15.3-win.exe http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/base/old/ 3 R-2.15.3-win.exe

More information

: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V F1 + E1; V2 = 25*V *F1 + E2; V3 = 16*V *F1 + E3; V4 = 10*V F2 + E4; V5 = 19*V99

: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V F1 + E1; V2 = 25*V *F1 + E2; V3 = 16*V *F1 + E3; V4 = 10*V F2 + E4; V5 = 19*V99 218 6 219 6.11: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V999 + 1F1 + E1; V2 = 25*V999 +.54*F1 + E2; V3 = 16*V999 + 1.46*F1 + E3; V4 = 10*V999 + 1F2 + E4; V5 = 19*V999 + 1.29*F2 + E5; V6 = 17*V999 + 2.22*F2 + E6; CALIS.

More information

151021slide.dvi

151021slide.dvi : Mac I 1 ( 5 Windows (Mac Excel : Excel 2007 9 10 1 4 http://asakura.co.jp/ books/isbn/978-4-254-12172-8/ (1 1 9 1/29 (,,... (,,,... (,,, (3 3/29 (, (F7, Ctrl + i, (Shift +, Shift + Ctrl (, a i (, Enter,

More information

講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第5回

講義のーと :  データ解析のための統計モデリング. 第5回 Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20

More information

2 2.1 Excel 2013 Excel

2 2.1 Excel 2013 Excel 4 1 4 : (1) (2) 1 (spread sheet) APPLE II 1 Microsoft Excel 2 2.1 Excel 2013 Excel 2013 4 2 1 4 3 2.2 1 A,B,C,... 1,2,3... F8 F8 G3 A1 F17 A,B,... 1,2,... 2.2.1 End 1 2.2.2 Excel + 2.2.3 (1) (2) Enter

More information

untitled

untitled 18 1 2,000,000 2,000,000 2007 2 2 2008 3 31 (1) 6 JCOSSAR 2007pp.57-642007.6. LCC (1) (2) 2 10mm 1020 14 12 10 8 6 4 40,50,60 2 0 1998 27.5 1995 1960 40 1) 2) 3) LCC LCC LCC 1 1) Vol.42No.5pp.29-322004.5.

More information

ECCS. ECCS,. ( 2. Mac Do-file Editor. Mac Do-file Editor Windows Do-file Editor Top Do-file e

ECCS. ECCS,. (  2. Mac Do-file Editor. Mac Do-file Editor Windows Do-file Editor Top Do-file e 1 1 2015 4 6 1. ECCS. ECCS,. (https://ras.ecc.u-tokyo.ac.jp/guacamole/) 2. Mac Do-file Editor. Mac Do-file Editor Windows Do-file Editor Top Do-file editor, Do View Do-file Editor Execute(do). 3. Mac System

More information

1 I EViews View Proc Freeze

1 I EViews View Proc Freeze EViews 2017 9 6 1 I EViews 4 1 5 2 10 3 13 4 16 4.1 View.......................................... 17 4.2 Proc.......................................... 22 4.3 Freeze & Name....................................

More information

fiš„v8.dvi

fiš„v8.dvi (2001) 49 2 333 343 Java Jasp 1 2 3 4 2001 4 13 2001 9 17 Java Jasp (JAva based Statistical Processor) Jasp Jasp. Java. 1. Jasp CPU 1 106 8569 4 6 7; fuji@ism.ac.jp 2 106 8569 4 6 7; nakanoj@ism.ac.jp

More information

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc Q9-1 テキスト P166 2)VAR の推定 注 ) 各変数について ADF 検定を行った結果 和文の次数はすべて 1 である 作業手順 4 情報量基準 (AIC) によるラグ次数の選択 VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(IG9S) D(IP9S) D(CP9S) Exogenous variables: C Date:

More information

NEEDS Yahoo! Finance Yahoo! NEEDS MT EDINET XBRL Magnetic Tape NEEDS MT Mac OS X Server, Linux, Windows Operating System: OS MySQL Web Apache MySQL PHP Web ODBC MT Web ODBC LAMP ODBC NEEDS MT PHP: Hypertext

More information

回帰分析 単回帰

回帰分析 単回帰 回帰分析 単回帰 麻生良文 単回帰モデル simple regression model = α + β + u 従属変数 (dependent variable) 被説明変数 (eplained variable) 独立変数 (independent variable) 説明変数 (eplanator variable) u 誤差項 (error term) 撹乱項 (disturbance term)

More information

Stata 11 Stata ROC whitepaper mwp anova/oneway 3 mwp-042 kwallis Kruskal Wallis 28 mwp-045 ranksum/median / 31 mwp-047 roctab/roccomp ROC 34 mwp-050 s

Stata 11 Stata ROC whitepaper mwp anova/oneway 3 mwp-042 kwallis Kruskal Wallis 28 mwp-045 ranksum/median / 31 mwp-047 roctab/roccomp ROC 34 mwp-050 s BR003 Stata 11 Stata ROC whitepaper mwp anova/oneway 3 mwp-042 kwallis Kruskal Wallis 28 mwp-045 ranksum/median / 31 mwp-047 roctab/roccomp ROC 34 mwp-050 sampsi 47 mwp-044 sdtest 54 mwp-043 signrank/signtest

More information

1 R Windows R 1.1 R The R project web R web Download [CRAN] CRAN Mirrors Japan Download and Install R [Windows 9

1 R Windows R 1.1 R The R project web   R web Download [CRAN] CRAN Mirrors Japan Download and Install R [Windows 9 1 R 2007 8 19 1 Windows R 1.1 R The R project web http://www.r-project.org/ R web Download [CRAN] CRAN Mirrors Japan Download and Install R [Windows 95 and later ] [base] 2.5.1 R - 2.5.1 for Windows R

More information

σ t σ t σt nikkei HP nikkei4csv H R nikkei4<-readcsv("h:=y=ynikkei4csv",header=t) (1) nikkei header=t nikkei4csv 4 4 nikkei nikkei4<-dataframe(n

σ t σ t σt nikkei HP nikkei4csv H R nikkei4<-readcsv(h:=y=ynikkei4csv,header=t) (1) nikkei header=t nikkei4csv 4 4 nikkei nikkei4<-dataframe(n R 1 R R R tseries fseries 1 tseries fseries R Japan(Tokyo) R library(tseries) library(fseries) 2 t r t t 1 Ω t 1 E[r t Ω t 1 ] ɛ t r t = E[r t Ω t 1 ] + ɛ t ɛ t 2 iid (independently, identically distributed)

More information

1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3.

1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3. 1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3. 2 4, 2. 1 2 2 Depress Conservative. 3., 3,. SES66 Alien67 Alien71,

More information

yamadaiR(cEFA).pdf

yamadaiR(cEFA).pdf R 2012/10/05 Kosugi,E.Koji (Yamadai.R) Categorical Factor Analysis by using R 2012/10/05 1 / 9 Why we use... 3 5 Kosugi,E.Koji (Yamadai.R) Categorical Factor Analysis by using R 2012/10/05 2 / 9 FA vs

More information

1 1.1 PC PC PC PC PC workstation PC hardsoft PC PC CPU 1 Gustavb, Wikimedia Commons.

1 1.1 PC PC PC PC PC workstation PC hardsoft PC PC CPU 1 Gustavb, Wikimedia Commons. 1 PC PC 1 PC PC 1 PC PC PC PC 1 1 1 1.1 PC PC PC PC PC workstation PC 1.1.1 hardsoft 1.1.2 PC PC 1.1 1 1. 2. 3. CPU 1 Gustavb, Wikimedia Commons.http://en.wikipedia.org/wiki/Image:Personal_computer,_exploded_5.svg

More information

kubostat2015e p.2 how to specify Poisson regression model, a GLM GLM how to specify model, a GLM GLM logistic probability distribution Poisson distrib

kubostat2015e p.2 how to specify Poisson regression model, a GLM GLM how to specify model, a GLM GLM logistic probability distribution Poisson distrib kubostat2015e p.1 I 2015 (e) GLM kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2015 07 22 2015 07 21 16:26 kubostat2015e (http://goo.gl/76c4i) 2015 (e) 2015 07 22 1 / 42 1 N k 2 binomial distribution logit

More information

USB FDD ユーザーズマニュアル

USB FDD ユーザーズマニュアル 35011007 ver.01 1-01 C10-015 Universal Serial Bus Interface External Floppy Disk Drive Unit USB FDD ユーザーズマニュアル OS USB FDD USB VCCI VCCI Adobe Acrobat Adobe Systems Incorporated Apple Mac Macintosh Apple

More information

卒業論文

卒業論文 Y = ax 1 b1 X 2 b2...x k bk e u InY = Ina + b 1 InX 1 + b 2 InX 2 +...+ b k InX k + u X 1 Y b = ab 1 X 1 1 b 1 X 2 2...X bk k e u = b 1 (ax b1 1 X b2 2...X bk k e u ) / X 1 = b 1 Y / X 1 X 1 X 1 q YX1

More information

現代日本論演習/比較現代日本論研究演習I「統計分析の基礎」

現代日本論演習/比較現代日本論研究演習I「統計分析の基礎」 URL: http://tsigeto.info/statg/ I ( ) 3 2017 2 ( 7F) 1 : (1) ; (2) 1998 (70 20% 6 8 ) (30%) ( 2) ( 2) 2 1. (4/13) 2. SPSS (4/20) 3. (4/27) [ ] 4. (5/11 6/1) [1, 4 ] 5. (6/8) 6. (6/15 6/29) [2, 5 ] 7. (7/6

More information

橡マニュアル1999.PDF

橡マニュアル1999.PDF 11 11 7 28 7 30 9 30 16 30 2-302 1. (hardware) Microsoft Excel Microsoft Word Windows95/98 OS Windows95/98 MS-DOS 2. 3. 1 1 2 4. Enter CTRL ALT ALT SHIFT ESC BS DEL INS TAB CAPS 5. 1 ID ID 2 ID 3-1 - 6.Windows95/98

More information

と入力する すると最初の 25 行が表示される 1 行目は変数の名前であり 2 列目は企業番号 (1,,10),3 列目は西暦 (1935,,1954) を表している ( 他のパネルデータを分析する際もデ ータをこのように並べておかなくてはならない つまりまず i=1 を固定し i=1 の t に関

と入力する すると最初の 25 行が表示される 1 行目は変数の名前であり 2 列目は企業番号 (1,,10),3 列目は西暦 (1935,,1954) を表している ( 他のパネルデータを分析する際もデ ータをこのように並べておかなくてはならない つまりまず i=1 を固定し i=1 の t に関 R によるパネルデータモデルの推定 R を用いて 静学的パネルデータモデルに対して Pooled OLS, LSDV (Least Squares Dummy Variable) 推定 F 検定 ( 個別効果なしの F 検定 ) GLS(Generalized Least Square : 一般化最小二乗 ) 法による推定 およびハウスマン検定を行うやり方を 動学的パネルデータモデルに対して 1 階階差

More information

第13回:交差項を含む回帰・弾力性の推定

第13回:交差項を含む回帰・弾力性の推定 13 2018 7 27 1 / 31 1. 2. 2 / 31 y i = β 0 + β X x i + β Z z i + β XZ x i z i + u i, E(u i x i, z i ) = 0, E(u i u j x i, z i ) = 0 (i j), V(u i x i, z i ) = σ 2, i = 1, 2,, n x i z i 1 3 / 31 y i = β

More information

¥¤¥ó¥¿¡¼¥Í¥Ã¥È·×¬¤È¥Ç¡¼¥¿²òÀÏ Âè2²ó

¥¤¥ó¥¿¡¼¥Í¥Ã¥È·×¬¤È¥Ç¡¼¥¿²òÀÏ Âè2²ó 2 2015 4 20 1 (4/13) : ruby 2 / 49 2 ( ) : gnuplot 3 / 49 1 1 2014 6 IIJ / 4 / 49 1 ( ) / 5 / 49 ( ) 6 / 49 (summary statistics) : (mean) (median) (mode) : (range) (variance) (standard deviation) 7 / 49

More information

kubostat2017e p.1 I 2017 (e) GLM logistic regression : : :02 1 N y count data or

kubostat2017e p.1 I 2017 (e) GLM logistic regression : : :02 1 N y count data or kubostat207e p. I 207 (e) GLM kubo@ees.hokudai.ac.jp https://goo.gl/z9ycjy 207 4 207 6:02 N y 2 binomial distribution logit link function 3 4! offset kubostat207e (https://goo.gl/z9ycjy) 207 (e) 207 4

More information

2.2 Sage I 11 factor Sage Sage exit quit 1 sage : exit 2 Exiting Sage ( CPU time 0m0.06s, Wall time 2m8.71 s). 2.2 Sage Python Sage 1. Sage.sage 2. sa

2.2 Sage I 11 factor Sage Sage exit quit 1 sage : exit 2 Exiting Sage ( CPU time 0m0.06s, Wall time 2m8.71 s). 2.2 Sage Python Sage 1. Sage.sage 2. sa I 2017 11 1 SageMath SageMath( Sage ) Sage Python Sage Python Sage Maxima Maxima Sage Sage Sage Linux, Mac, Windows *1 2 Sage Sage 4 1. ( sage CUI) 2. Sage ( sage.sage ) 3. Sage ( notebook() ) 4. Sage

More information

kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probability distribution and maximum likelihood estimation :

kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probability distribution and maximum likelihood estimation : kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probabilit distribution and maimum likelihood estimation kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 1 : 2 3? 4 kubostat2017b (http://goo.gl/76c4i)

More information

untitled

untitled R R R 2 R 2 R R R R R R R R R R 3 R R 4 R C JAVA 5 R EXCEL GUI 6 R SAS SPSS 7 R 8 R EXCEL GUI R GUI RR Commander 9 R Auckland Ross Ihaka Robert Gentleman Fred Hutchinson Cancer Research Center AT&T Lucent

More information

R EZR 2013 11 5 *1 1 R 2 1.1 R [2013 11 5 ]................................ 2 1.2 R................................................ 3 1.3 Rgui......................................... 3 1.4 EZR...................................................

More information

PowerPoint 2002

PowerPoint 2002 5.1.1 [ ] [ ] 5 1 5.1.2 [ ] 5 2 5.1.3 [ ] [ ] 5 3 5.1.4 [ ] [ ] [ ] 5 4 5.2.1 [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [] [OK] 5 5 5.2.2 [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [] [ ] [ ] [OK] [OK] 5 6 5.2.3 3-D 3-D [ ] [3-D] 3D 5 7 5.2.4 [Ctrl]

More information

1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press.

1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press. 1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press. 2 3 2 Conservative Depress. 3.1 2. SEM. 1. x SEM. Depress.

More information

JP1/Integrated Management - Service Support 操作ガイド

JP1/Integrated Management - Service Support 操作ガイド JP1 Version 9 JP1/Integrated Management - Service Support 3020-3-R92-10 P-242C-8F94 JP1/Integrated Management - Service Support 09-50 OS Windows Server 2008 Windows Server 2003 OS JP1/Integrated Management

More information

Word 2000 Standard

Word 2000 Standard .1.1 [ ]-[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [OK] [ ] 1 .1.2 [ ]-[ ] [ ] [ ] [ [ ] [ ][ ] [ ] [ ] [ / ] [OK] [ ] [ ] [ ] [ ] 2 [OK] [ ] [ ] .2.1 [ ]-[ ] [F5] [ ] [ ] [] [ ] [ ] [ ] [ ] 4 ..1 [ ]-[ ] 5 ..2

More information

GENESYS2005_Instal_Guide.PDF

GENESYS2005_Instal_Guide.PDF : CET-223 Agilent EEsof EDA GENESYS 2005.11 & SystemVue 2005.02 / 2005 4 SystemView by Elanix SystemVue TM 2006 3 3 EDA 1.... 4 2.... 5 2-1.... 6 2-2. GENESYS... 6 Step1:... 6 Step2:... 7 Step3:... 8 Step4:...

More information

2.1 R, ( ), Download R for Windows base. R ( ) R win.exe, 2.,.,.,. R > 3*5 # [1] 15 > c(19,76)+c(11,13)

2.1 R, ( ),   Download R for Windows base. R ( ) R win.exe, 2.,.,.,. R > 3*5 # [1] 15 > c(19,76)+c(11,13) 3 ( ) R 3 1 61, 2016/4/7( ), 4/14( ), 4/21( ) 1 1 2 1 2.1 R, ( )................ 2 2.2 ggm............................ 3 2.3,................ 4 2.4...................................... 6 2.5 1 ( )....................

More information

Oracle Discoverer 3.1 チュートリアル

Oracle Discoverer 3.1 チュートリアル Oracle Discoverer 3.1 1998 8 A61498-1 Enabling the Information Age Through Network Computing Oracle DIscoverer 3.1 : A61498-1 1 : 1998 8 : Oracle Discoverer 3.1 User Tutorial : A60963-01 : Paula Peplow,

More information

1 環境統計学ぷらす 第 5 回 一般 ( 化 ) 線形混合モデル 高木俊 2013/11/21

1 環境統計学ぷらす 第 5 回 一般 ( 化 ) 線形混合モデル 高木俊 2013/11/21 1 環境統計学ぷらす 第 5 回 一般 ( 化 ) 線形混合モデル 高木俊 shun.takagi@sci.toho-u.ac.jp 2013/11/21 2 予定 第 1 回 : Rの基礎と仮説検定 第 2 回 : 分散分析と回帰 第 3 回 : 一般線形モデル 交互作用 第 4.1 回 : 一般化線形モデル 第 4.2 回 : モデル選択 (11/29?) 第 5 回 : 一般化線形混合モデル

More information

Excel97関数編

Excel97関数編 Excel97 SUM Microsoft Excel 97... 1... 1... 1... 2... 3... 3... 4... 5... 6... 6... 7 SUM... 8... 11 Microsoft Excel 97 AVERAGE MIN MAX SUM IF 2 RANK TODAY ROUND COUNT INT VLOOKUP 1/15 Excel A B C A B

More information

はじめての帳票作成

はじめての帳票作成 ucosminexus EUR 3020-7-532 OS Windows Vista Windows XP P-26D2-5684 ucosminexus EUR Designer 08-00 P-26D2-5784 ucosminexus EUR Developer 08-00 ISO9001 TickIT Microsoft Microsoft Corp. Microsoft Excel Microsoft

More information

統計分析ソフトによる統計分析 R 初歩の初歩(1)

統計分析ソフトによる統計分析 R 初歩の初歩(1) R と Rcommander のインストールとそれらによる統計解析 Copyright (C). All Rights Reserved. R と R commander のインストールと統計解析 Contents 数理 統計解析言語 : R R のインストール R commander R による統計解析 R commander による統計解析 関連文献 Copyright (C). All Rights

More information

60 (W30)? 1. ( ) 2. ( ) web site URL ( :41 ) 1/ 77

60 (W30)? 1. ( ) 2. ( ) web site URL ( :41 ) 1/ 77 60 (W30)? 1. ( ) kubo@ees.hokudai.ac.jp 2. ( ) web site URL http://goo.gl/e1cja!! 2013 03 07 (2013 03 07 17 :41 ) 1/ 77 ! : :? 2013 03 07 (2013 03 07 17 :41 ) 2/ 77 2013 03 07 (2013 03 07 17 :41 ) 3/ 77!!

More information

オーストラリア研究紀要 36号(P)☆/3.橋本

オーストラリア研究紀要 36号(P)☆/3.橋本 36 p.9 202010 Tourism Demand and the per capita GDP : Evidence from Australia Keiji Hashimoto Otemon Gakuin University Abstract Using Australian quarterly data1981: 2 2009: 4some time-series econometrics

More information

SCM (v0201) ( ) SCM 2 SCM 3 SCM SCM 2.1 SCM SCM SCM (1) MS-DOS (2) Microsoft(R) Windows 95 (C)Copyright Microsoft Corp

SCM (v0201) ( ) SCM 2 SCM 3 SCM SCM 2.1 SCM SCM SCM (1) MS-DOS (2) Microsoft(R) Windows 95 (C)Copyright Microsoft Corp SCM (v0201) ( ) 14 4 20 1 SCM 2 SCM 3 SCM 4 5 2 SCM 2.1 SCM SCM 2 1 2 SCM (1) MS-DOS (2) Microsoft(R) Windows 95 (C)Copyright Microsoft Corp 1981-1996. 1 (3) C:\WINDOWS>cd.. C:\>cd scm C:\SCM> C:\SCM>

More information

Mantel-Haenszelの方法

Mantel-Haenszelの方法 Mantel-Haenszel 2008 6 12 ) 2008 6 12 1 / 39 Mantel & Haenzel 1959) Mantel N, Haenszel W. Statistical aspects of the analysis of data from retrospective studies of disease. J. Nat. Cancer Inst. 1959; 224):

More information

q( ) 2: R 2 R R R R C:nProgram FilesnRnrw1030) [File] [Change Dir] c:ndatadir OK 2

q( ) 2: R 2 R R R R C:nProgram FilesnRnrw1030) [File] [Change Dir] c:ndatadir OK 2 R 2001 9 R R S Splus R S 1 R 1: R 2 [File] [Exit] 1 q( ) 2: R 2 R R R R C:nProgram FilesnRnrw1030) [File] [Change Dir] c:ndatadir OK 2 2.1 7+3 1 10 7-3 7*3 7/3 7^3 2 > 7+3 [1] 10 > 7-3 [1] 4 > 7*3 [1]

More information

1...1 1...1 2...1 2.1...1 2.2...5 2.3...6 1...6 2...6 3...7 4...7 5...7 2.4...8 2...9 1...9 2... 10 2.1... 10 1... 10 2... 11 2.2... 12 1 2... 13 3... 18 4... 22 5... 23 6... 24 2.3... 34 1... 34 2...

More information

USB FDD ユーザーズマニュアル

USB FDD ユーザーズマニュアル 35011007 ver.02 2-01 C10-017 Universal Serial Bus Interface External Floppy Disk Drive Unit USB FDD ユーザーズマニュアル USB FDD USB FDD OS USB FDD USB VCCI VCCI Adobe Acrobat Adobe Systems Incorporated Apple Mac

More information

現代日本論演習/比較現代日本論研究演習I「統計分析の基礎」

現代日本論演習/比較現代日本論研究演習I「統計分析の基礎」 URL: http://tsigeto.info/statg/ I () 3 2016 2 ( 7F) 1 : (1); (2) 1998 (70 20% 6 9 ) (30%) ( 2) ( 2) 2 1. (4/14) 2. SPSS (4/21) 3. (4/28) [] 4. (5/126/2) [1, 4] 5. (6/9) 6. (6/166/30) [2, 5] 7. (7/78/4)

More information