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
|
|
- あまめ つまがみ
- 4 years ago
- Views:
Transcription
1 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 GUI R R R Console > ˆ 2 ˆ Fox(2005) jfox@mcmaster.ca R Rcmdr arakit@kansai-u.ac.jp *1 R Windows MDIR Console R SDI R Console R SDI R etc Rconsole R --sdi Rcmdr tcltk *2 Rcmdr R Rcmdr Rcmdr Comprehensive R Archive Network (CRAN) at Rcmdr CD-ROM Windows R GUI Rcmdr Rcmdr Rcmdr install.packages dependencies = TRUE Dirk Eddelbuettel Debian Linux $ apt-get install r-cran-rcmdr Rcmdr Linux Rcmdr OS/X Rcmdr tcltk Tcl/Tk R X-Window Rcmdr 3 rgl R Rcmdr/index.html 1
2 2 ˆ 1 Rcmdr R Console R R Rcmdr R R Help R
3 2 R Rcmdr R R R 3
4 Rcmdr SPSS Minitab STATA Excel Access dbase ( ) 4
5 Rcmdr ( ) F k- 5
6 Rcmdr Rcmdr QQ PDF/Postscript/EPS RGL RESET QQ 6
7 Rcmdr t F F F F F 7
8 Rcmdr Rcmdr Commander R Commander Rcmdr R ˆ R 8
9 * 3 *4 ˆ GUI R Ctrl-r Ctrl-a Ctrl-s ˆ R Console ˆ Rcmdr R Console R R R R *5 Rcmdr 2 R *6 R R ˆ... ˆ ascii Minitab SPSS, StataExcel Access, dbade ˆ R *3 David Firth relimp showdata 100 R 0 R *4 R etc model-classes.txt *5... GUI *6... 9
10 2.1 Nations.txt *7 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 TFRcontraception ( )infant.mortality 1000 GDP US region ˆ R ˆ R NA not available ˆ TFR contraception infant.mortality GDP region R region R R... R 3 Dataset Nations R. 0 9 R nations Nations NATIONS OK 4 Nations.txt *7 Rcmdr etc 10
11 3 Rcmdr R Console R 5 R 5 Nations read.table showdata showdata read.table R R 2.2 R Moor(2000) Problem 2.44 ˆ R Problem2.44 OK R ˆ 11
12 4 5 12
13 Enter 6 ˆ var1 7 ˆ age Enter height 8 ˆ R R *8 9 *8 R 13
14 *9 R R GUI R Nations Moor(2000) car Prestige R 10 TFR contraception infant.mortality GDP region *9 R 14
15 10 11 region infant.mortality OK * 10 > numsummary(nations[,"infant.mortality"], statistics=c("mean", "sd", "quantiles")) mean sd 0% 25% 50% 75% 100% n NA sd n NA R OK Cancel Help Help R Nations region OK... region 13OK > numsummary(nations[,"infant.mortality"], groups=nations$region, statistics=c("mean", "sd", "quantiles")) mean sd 0% 25% 50% 75% 100% n NA Africa Americas Asia Europe Oceania R R R infant.mortality OK 15 Page Up Page Down * 11 *10 Windows Shift Ctrl *11 R Windows... RGL (Fox, 2003) 15
16
17
18 15 4 R Venables and Ripley(2002) nnet MASS 16 * ˆ *12 R R Introduction to R R Console Help 18
19 ˆ ˆ log(income) ˆ LinearModel.1 R ˆ R lm subset TRUE FALSE type!= prof Prestige 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 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 19
20 > Anova(LinearModel.1) 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 Windows Ctrl-c Ctrl-v R Courier New () R Ctrl-v Ctrl-w R * 13 R R *13 Windows 20
21 5.2 R R R R Console R R No 5.3 R R R ˆ ˆ <- R Console print(x<-10) = x = 10 * 14 ˆ R etc log-exceptions.txt ˆ {} ; R R R Windows Fox, J. (2003). Effect displays in R for generalised linear models. Journal of Statistical Software, 8(15):1-27. Fox, J. (2005). The R Commander: A basic-statistics graphical user interface to R. Journal of Statistical Software, 19(9):1-42. Moore, D. S. (2000). The Basic Practice of Statistics, Second Edition. Freeman, New York. Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002). Modern Applied Statistics with S, Fourth Edition. Springer, New York. *14 R2.6.2 Rcmdr
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
R John Fox Version 1.9-1 2012 9 4 2012 10 9 1 R R Windows R Rcmdr Mac OS X Linux R OS R R , R R Console library(rcmdr)
More information1 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 information1 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(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 informationDAA09
> 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 informationR 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 informationuntitled
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 information201711grade2.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 informationUse 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 informationJ1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 information1 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 informationBMIdata.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> 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 information1.2 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 informationuntitled
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 informationmosaic 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 informationk2 ( :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
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 informationŒ¼‘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 information28
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 informationR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(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 informationR 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.3 ˆβ1 = S, S ˆβ0 = ȳ ˆβ1 S = (β0 + β1i i) β0 β1 S = (i β0 β1i) = 0 β0 S = (i β0 β1i)i = 0 β1 β0, β1 ȳ β0 β1 = 0, (i ȳ β1(i ))i = 0 {(i ȳ)(i ) β1(i ))
Copright (c) 004,005 Hidetoshi Shimodaira 1.. 3. 4. 004-10-01 16:15:07 shimo cat(" 1: "); c(mea(), mea()) cat(" : "); mmea
More information4 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 informationk3 ( :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<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 informationy 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 informationStata11 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 informationkubostat2018d 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 informationMicrosoft 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 information2 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 information1 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 information²¾ÁÛ¾õ¶·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<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 informationp.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 informationkubostat2017c 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!!! 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 informationσ 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% 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 informationuntitled
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 informationMicrosoft 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 informationkubostat2015e 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 informationuntitled
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 informationStata 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 information1 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 informationWord 2000 Standard
.1.1 [ ]-[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [OK] [ ] 1 .1.2 [ ]-[ ] [ ] [ ] [ [ ] [ ][ ] [ ] [ ] [ / ] [OK] [ ] [ ] [ ] [ ] 2 [OK] [ ] [ ] .2.1 [ ]-[ ] [F5] [ ] [ ] [] [ ] [ ] [ ] [ ] 4 ..1 [ ]-[ ] 5 ..2
More informationuntitled
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 informationExcel97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 information1 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 informationyamadaiR(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 informationR 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 informationq( ) 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 informationuntitled
146,650 168,577 116,665 122,915 22,420 23,100 7,564 22,562 140,317 166,252 133,581 158,677 186 376 204 257 5,594 6,167 750 775 6,333 2,325 298 88 5,358 756 1,273 1,657 - - 23,905 23,923 1,749 489 1,309
More informationkubostat2017e 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 informationECCS. 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橡MAIN.PDF
ILOS Integrated Logistics Optimization System Ver. 1:0) MELOS MEta Logistics network Optimization System Ver. 1:0) METEO MEta Tactical Enterprise resource Optimizer Ver. 1:0) NEOOS Network-type Economic
More information151021slide.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 information1...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 informationR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 informationMicrosoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc
Q3-1-1 テキスト P59 10.8.3.2.1.0 -.1 -.2 10.4 10.0 9.6 9.2 8.8 -.3 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 R e s i d u al A c tual Fi tte d Dependent Variable: LOG(TAXH) Date: 10/26/05 Time: 15:42 Sample: 1975
More information1 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: (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 informationcountif Excel E4:E10E4:E10 OK 2/25
1....................... 1 2............................... 2 2.1 -countif(2 ) 2.2 (7 ) 2.3 frequency(7 ) 3 []............ 8 4................................. 8 4.1 (8 ) 4.2 (11 ) 4.3 (12 ) 4.4 (13 )
More informationkubostat2017b 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 informationR R-console R R Rscript R-console GUI 1
November 2015 R R-console R R Rscript R-console GUI 1 2 X Y 1 11.04 21.03 2 15.76 24.75 3 17.72 31.28 4 9.15 11.16 5 10.10 18.89 6 12.33 24.25 7 4.20 10.57 8 17.04 33.99 9 10.50 21.01 10 8.36 9.68 x =
More information1 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 informationR EZR 2016 10 3 *1 1 R 2 1.1 R [2016 10 3 ]................................ 2 1.2 R................................................ 3 1.3 Rgui......................................... 3 1.4 EZR...................................................
More informationR 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 informationPR
1-4 29 1-13 41 1-23 43 1-39 29 PR 1-42 28 1-46 52 1-49 47 1-51 40 1-64 52 1-66 58 1-72 28 1-74 48 1-81 29 1-93 27 1-95 30 1-97 39 1-98 40 1-100 34 2-1 41 2-5 47 2-105 38 2-108 44 2-110 55 2-111 44 2-114
More information以下の内容について説明する 1. VAR モデル推定する 2. VAR モデルを用いて予測する 3. グレンジャーの因果性を検定する 4. インパルス応答関数を描く 1. VAR モデルを推定する ここでは VAR(p) モデル : R による時系列分析の方法 2 y t = c + Φ 1 y t
以下の内容について説明する 1. VAR モデル推定する 2. VAR モデルを用いて予測する 3. グレンジャーの因果性を検定する 4. インパルス応答関数を描く 1. VAR モデルを推定する ここでは VAR(p) モデル : R による時系列分析の方法 2 y t = c + Φ 1 y t 1 + + Φ p y t p + ε t, ε t ~ W.N(Ω), を推定することを考える (
More information1 kawaguchi p.1/81
1 kawaguchi atsushi@kurume-u.ac.jp 2005 7 2 p.1/81 2.1 2.2 2.2.3 2.3 AUC 4.4 p.2/81 X Z X = α + βz + e α : Z = 0 X ( ) β : Z X ( ) e : 0 σ 2 p.3/81 2.1 Z X 1 0.045 2 0.114 4 0.215 6 0.346 7 0.41 8 0.52
More information目次 第 1 章序論 第 2 章データの概要 第 3 章 J リーグの現状 第 4 章分析 第 5 章まとめ 第 6 章今後の課題
2016 年度 S-PLUS & Visual R Platform 学生研究奨励賞応募 J1 順位と観客動員数の関係分析 - ゴールの重要性 - 目次 第 1 章序論 第 2 章データの概要 第 3 章 J リーグの現状第 4 章分析 第 5 章まとめ 第 6 章今後の課題 - 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 目次 第 1 章序論 第 2 章データの概要 第 3
More informationi I Excel iii Excel Excel Excel
Excel i I Excel iii 1 1 2 Excel 2 2.1..................................... 2 2.2 Excel................................................ 2 2.3 Excel................................................ 4 2.4..............................................
More information1 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 informationMicrosoft Word - 計量研修テキスト_第5版).doc
Q4-1 テキスト P83 多重共線性が発生する回帰 320000 280000 240000 200000 6000 4000 160000 120000 2000 0-2000 -4000 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 R e s i dual A c tual Fi tted Dependent Variable: C90 Date: 10/27/05
More informationuntitled
Excel A D-2 B-2 D-2 B2 C-2 D-2 C2-23 - Enter D-2 B2(1000) C2(5) 5000 D-2 (D-2) (D-2) (D-3) (D-6) - 24 - (D-3) (D-6) D (D-2) =B2*C2 (D-3) =B3*C3 (D-4) =B4*C4 Excel - 25 - $A$1 1000 A-1 (B-1) =$A$1 (B-1)
More informationこんにちは由美子です
1 2 . sum Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max ---------+----------------------------------------------------- var1 13.4923077.3545926.05 1.1 3 3 3 0.71 3 x 3 C 3 = 0.3579 2 1 0.71 2 x 0.29 x 3 C 2 = 0.4386
More informationNEEDS 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