logo  R による統計処理     Last modified: Apr 08, 2015

fig 「Rによる統計解析」 オーム社 刊

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  目次
  第1章 Rを使ってみる
  第2章 データの取り扱い方
  第3章 一変量統計
  第4章 二変量統計
  第5章 検定と推定
  第6章 多変量解析
  第7章 統合化された関数を利用する
  第8章 データ分析の例
  付録A Rの解説
  付録B Rの参考図書など


はじめに


R を使って実際に統計解析をする AtoZ
  1. 一連の流れ
    1. データファイルの準備をする
    2. 分析してみる
    3. 分析結果を LaTeX で処理したり,ワープロに貼り込んだりする
  2. 道具立て
    1. 連続変数データをカテゴリーデータに変換
    2. カテゴリーデータの再カテゴリー化
    3. 度数分布表と度数分布図の作成
    4. 散布図・箱髭図の描画
    5. クロス集計(独立性の検定,フィッシャーの正確検定,クラスカル・ウォリス検定)
    6. 多重クロス集計表の LaTeX ソース出力
    7. マルチアンサーのクロス集計
    8. ブレークダウン(多元分類,一元配置分散分析,クラスカル・ウォリス検定)
    9. 独立 k 標本データの解析(t 検定,U 検定,一元配置分散分析,クラスカル・ウォリス検定)
    10. 相関係数行列の計算と検定
    11. lm オブジェクトの LaTeX ソース出力
    12. glm オブジェクトの LaTeX ソース出力
    13. prcomp オブジェクトの LaTeX ソース出力
    14. factanal オブジェクトの LaTeX ソース出力
  3. R によるデータ解析 New!

ちょっとした便利な小物
  1. 書式付き print
  2. エクセルからデータをカット&ペースト
  3. 行列やデータフレームをタブ区切りで出力
  4. 分割表データから元データを再現
  5. 三角行列の要素を与えて対称行列を作る
  6. 確認なしの終了
  7. コピー,カットによりクリップボードに取り込んだ内容を R に取り込む
  8. データフレーム・行列をタブ区切りで整形して書き出す
  9. データフレーム・行列を LaTeX の表にする

新たに定義した関数
   定義したすべての関数をダウンロード更新情報:Jun 10, 2024
   注意:source 関数で R に読み込むときには,
      source("all.R", encoding="euc-jp") のように,
      encoding を指定してください。
     ダウンロードせずに直接 Web サイトから読み込むときには,
      source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/all.R", encoding="euc-jp")

警告:以下に示すプログラムは,完全なものでない場合があります。
   ユーザが自由に書き換えて使うための下書きとして提供するものです。

  1. グラフィック関連
    1. 日本地図を描く(白地図のみ)
    2. 塗り分け地図を描く
    3. 正規確率紙(度数分布表に基づく場合)
    4. 正規確率紙(測定値そのものを用いる場合)
    5. 対数正規確率紙(測定値そのものを用いる場合)
    6. ワイブル確率紙(測定値そのものを用いる場合)
    7. 度数分布表に基づいて正規分布にあてはめる
    8. 対数軸でのプロット
    9. 2 群のヒストグラム
    10. 群別データ分布図
    11. 三角多項式グラフ
    12. 星座グラフ
    13. レーダーチャート
    14. チャーノフの顔グラフ
    15. ROC 曲線と ROC 曲線下面積
    16. S の plot.design 関数
    17. 散布図,確率楕円,回帰直線,信頼限界帯,MA regression,RMA regression
    18. シンプレックス法によるパラメータ推定
    19. ステム・アンド・リーフ
    20. ローレンツ曲線(ジニ係数)
    21. パレート図
    22. 連関比率法
    23. プロット関数群

  2. 分布など
    1. 多項分布
    2. 負の超幾何分布
    3. ポリヤ・エッゲンベルガー分布
    4. ワイブル分布のパラメータ(最尤推定)

  3. データ生成・変数変換など
    1. 指定された平均値と標準偏差を持つデータの生成
    2. 混合分布に従う 1 変数データの生成
    3. 混合分布に従う 2 変数データの生成
    4. 特定の相関係数を持つ二変量データの生成
    5. 特定の相関係数行列を持つ多変量データの生成
    6. Box-Cox 変換の,最適のλ(図を描く)
    7. Box-Cox 変換の,最適のλ(数値で求める)

  4. 一変量統計
    1. Excel にある一変量統計関数
    2. 度数分布表
    3. AIC による,ヒストグラム(度数分布表)の最適階級分割の探索
    4. 標準偏差の不偏推定値
    5. 度数分布表から基礎統計量
    6. 度数分布表から中央値
    7. 同値のある場合の中央値
    8. ホッジス・レーマン推定量
    9. 自己相関係数

  5. 二変量統計
    1. Excel にある二変量統計関数
    2. 定点を通る直線回帰式の傾き
    3. 二本の直線による折れ線回帰
    4. Reduced Major Axis regression
    5. Major Axis regression(主成分回帰)
    6. Passing & Bablok 法による回帰直線
    7. Deming 法による回帰直線
    8. 抵抗直線
    9. ロバストな回帰直線
    10. クロス集計
    11. マルチアンサーのクロス集計
    12. 属性相関係数
    13. 級内相関係数
    14. 相関係数のジャックナイフ推定
    15. 単相関係数,偏相関係数,重相関係数
    16. ケンドールのτb
    17. グッドマン・クラスカルのガンマγ
    18. 相関比
    19. κ統計量
    20. ケンドールの一致度係数
    21. ブラッドリー・テリーのモデル(準対称性の検定)

  6. 多変量統計
    1. 単相関係数,偏相関係数,重相関係数
    2. 共分散比
    3. 重相関係数
    4. 偏相関係数
    5. スピアマンの順位相関係数行列
    6. ケンドールの順位相関係数行列

  7. メタアナリシス
    1. 複数の研究結果から effect size を統合する

  8. パワーアナリシス
    1. 有限母集団からの標本サイズ
    2. 母比率の差の検定に必要なサンプルサイズ・検出力
    3. 母平均値の差の検定に必要なサンプルサイズ・検出力
    4. 母相関係数の差の検定に必要なサンプルサイズ・検出力
    5. 平均値の差の検定に必要なサンプルサイズ
    6. サンプルサイズが異なる二群の比率の差の検定の検出力
    7. サンプルサイズが異なる t 検定の検出力
    8. 相関係数の差の検定に必要なサンプルサイズ・検出力

  9. 信頼区間
    1. 母比率の区間推定(二次データ)
    2. 母平均の区間推定(二次データ)
    3. 中央値の(差の)信頼区間
    4. ポアソン定数の信頼区間
    5. 母相関係数の信頼限界値
    6. オッズ比と信頼限界値
    7. 相対危険度(対応のない場合)と信頼限界値
    8. 相対危険度(対応のある場合)と信頼限界値

  10. 度数に関する検定
    1. κ統計量
    2. ブラッドリー・テリーのモデル(準対称性の検定)
    3. カイ二乗分布を使用する独立性の検定と残差分析
    4. 対数尤度比(G2)に基づく独立性の検定
    5. 2×2 分割表のフィッシャーの正確確率検定
    6. AIC による分割表の独立性の判定
    7. マクネマー検定(拡張を含む)
    8. コクラン・アーミテージ検定
    9. Linear-by-Linear 検定(Mantel の傾向検定)
    10. コクランの Q 検定
    11. 二項分布への適合度の検定
    12. 正規分布への適合度の検定
    13. ポアソン分布への適合度の検定
    14. ポリヤ・エッゲンベルガー分布への適合度の検定
    15. リジット分析

  11. 平均値・代表値に関する検定
    1. 母平均の検定(二次データ)
    2. 二標本コルモゴロフ・スミルノフ検定
    3. 独立二標本データの解析(t 検定,U 検定)
    4. 二群の平均値の差の検定(二次データ)
    5. 二群の等分散性の検定(二次データ)
    6. 対応のある平均値の差の検定(原データ,二次データ)
    7. 対応のある代表値の差の検定(ウィルコクソンの符号付順位和検定)
    8. 一元配置分散分析(三群以上の平均値の差の検定,二次データ)
    9. 一元配置分散分析(三群以上の平均値の差の検定と多重比較など,生データ)
    10. 三群以上の等分散性の検定(二次データ)
    11. マン・ホイットニーの U 検定
    12. ファン・デル・ワーデン検定
    13. Jonckheere 検定
    14. 乱塊法
    15. フリードマン検定(plus 多重比較)
    16. クラスカル・ウォリス検定(分割表データから)
    17. クラスカル・ウォリス検定(plus 多重比較)
    18. 二元配置分散分析
    19. 二要因の分散分析(SAB タイプ;RBFpq デザイン;被検者内計画)
    20. 二要因の分散分析(ASB タイプ;SPFp・q デザイン;混合計画)
    21. 三要因の分散分析(SABC タイプ;RBFpqr デザイン;被検者内計画)
    22. 多次元分布の平均値の差の検定(ウィルクスのΛ)
    23. 共分散分析

  12. 相関に関する検定
    1. 相関係数の有意性検定
    2. 母相関係数が 0 以外の特定の値であるかどうかの検定
    3. 標本相関係数の同等性の検定
    4. 同じサンプルからの相関係数の差
    5. 対応のあるデータの二つの相関係数の相等性の検定
    6. ケンドールの一致度係数

  13. 一対比較法
    1. サーストンの一対比較法
    2. シェッフェの一対比較法
    3. ブラッドリー・テリーのモデル
    4. AHP (Analytic Hierachy Process)
    5. 一対比較データの双対尺度法(西里)

  14. 多重比較
    1. 比率の多重比較(ライアンの方法,テューキーの方法)
    2. 比率の多重比較(pairwise.prop.test の拡張)
    3. 平均値の多重比較(ライアンの方法,テューキーの方法)
    4. テューキーの方法による平均値の対比較
    5. ダネットの方法による平均値の多重比較
    6. ウィリアムズの方法による平均値の多重比較
    7. テューキーの方法による平均値の線形比較
    8. シェッフェの方法による平均値の線形比較
    9. ボンフェローニの方法による平均値の多重比較
    10. ホルムの方法による平均値の多重比較
    11. シェイファーの方法による平均値の多重比較
    12. ホランド・コペンハーバーの方法による平均値の多重比較
    13. ペリの方法による平均値の多重比較
    14. クラスカル・ウォリス検定(plus 多重比較)
    15. フリードマン検定(plus 多重比較)
    16. 代表値の差の多重比較(pairwise.t.test の改造)
    17. スティールの方法による代表値の多重比較
    18. スティール・ドゥワスの方法による代表値の多重比較
    19. シャーリー・ウィリアムズの方法による代表値の多重比較

  15. exact 検定とモンテカルロ法による近似検定
    1. 適合度の検定(exact test)
    2. フィッシャーの正確確率検定
    3. マン・ホイットニーの U 検定(exact test)
    4. クラスカル・ウォリス検定(exact test)
    5. 一元配置分散分析(exact test)

  16. その他の検定
    1. Levene 検定(三群以上の場合の等分散性の検定)
    2. Brown-Forsythe 検定(三群以上の場合の等分散性の検定)
    3. 分散・共分散行列の同等性の検定
    4. Chow 検定
    5. Breslow-Day 検定
    6. スミルノフ・グラブス検定
    7. 独立 2 標本の並べ替え検定

  17. 多変量解析
    1. クロンバックのα信頼性係数
    2. リッカート尺度
    3. 重回帰分析
    4. 重回帰分析(ステップワイズ変数選択)
    5. 総当たり法による重回帰分析
    6. 重回帰分析の標準化残差
    7. 多重ロジスティックモデル(ロジスティック回帰)
    8. 総当たり法によるロジスティック回帰分析
    9. 多項ロジットモデル
    10. 判別分析(線形判別関数)
    11. 総当たり法による線形判別分析
    12. 判別分析(線形判別関数;ステップワイズ変数選択)
    13. 線形判別関数における説明変数の有意性検定
    14. 判別分析(二次の判別関数)
    15. 総当たり法による二次の判別分析
    16. 正準判別分析
    17. 総当たり法による正準判別分析
    18. 正準相関分析
    19. 主成分分析
    20. princomp を援用する主成分分析
    21. prcomp を援用する主成分分析(ケース数が変数の個数より少ないときはこれを)
    22. 因子分析
    23. factanal を援用する因子分析
    24. プロマックス解の因子間相関係数行列
    25. 因子分析の適合度検定
    26. 検証的因子分析
    27. カイザー・メイヤー・オルキンのサンプリング適切性基準(KMO, MSA)
    28. バートレットの球面性検定
    29. 数量化 I 類
    30. 数量化 II 類
    31. 数量化 III 類
    32. 数量化 IV 類
    33. クロス集計表・分布表の双対尺度法
    34. 一対比較データの双対尺度法
    35. 順位データの双対尺度法
    36. 主座標分析
    37. マハラノビスの距離
    38. サンプリング適切性基準
    39. 多重共線性のチェック(トレランス)
    40. 多重共線性のチェック(従属性)

  18. 生存率解析
    1. Kaplan-Meier 法による生命表
    2. Cutler - Ederer 法による生命表
    3. Cox - Mantel 検定
    4. 一般化 Wilcoxon 検定
    5. Log rank 検定
    6. ED50 や LD50 の計算

  19. その他
    1. 多様度指数
    2. 類似度指数
    3. 日付に関する関数
    4. ニュートン・ラフソン法による 1 変数方程式の解
    5. 二分法による 1 変数方程式の解
    6. 3次式方程式の解
    7. 多角形の面積
    8. 多倍長精度による計算
    9. n 番目のフィボナッチ数を求める(多倍長精度版)
    10. n 番目のフィボナッチ数を求める
    11. 素数判定,素因子分解,約数
    12. 最大公約数,最小公倍数
    13. 一般化固有値問題

既に用意されている関数を使った解析例
  1. 度数に関する検定
    1. 適合度の検定−−名義尺度の場合;χ2 分布による検定;一様性の検定
    2. 適合度の検定−−名義尺度の場合;χ2 分布による検定;理論比が与えられる場合
    3. 分布の差の検定(独立性の検定)
    4. 独立性の検定(K×M 分割表)
    5. 独立性の検定(2×2 分割表)
    6. フィッシャーの正確確率検定(直接確率)
    7. フィッシャーの正確確率検定(直接確率)2×2 分割表より大きい分割表の場合
    8. コクラン・アーミテージ検定
    9. 二群の比率の差の検定
    10. マクネマー検定
    11. マクネマー検定(2×2分割表より大きい場合への拡張)

  2. 平均値・代表値に関する検定
    1. 母平均の検定と推定
    2. 二群の平均値の差の検定(t 検定)原データによる
    3. 二群の平均値の差の検定(t 検定)二次データしかないときは?
    4. 二群の代表値の差の検定--マン・ホィットニーの U 検定
    5. 二群の代表値の差の検定--マン・ホィットニーの U 検定(分割表で与えられている場合)
    6. 一元配置分散分析
    7. クラスカル・ウォリス検定
    8. クラスカル・ウォリス検定+多重比較
    9. フリードマン検定 
    10. フリードマン検定+多重比較
    11. 対応のある場合の平均値の差の検定 
    12. 符号検定
    13. ウィルコクソンの符号付順位和検定

  3. 分散に関する検定
    1. 二群の等分散性の検定(原データによる)
    2. 分散の均一性の検定(バートレットの方法)

  4. 相関係数に関する検定
    1. ピアソンの積率相関係数の有意性検定と区間推定
    2. スピアマンの順位相関係数の有意性検定
    3. ケンドールの順位相関係数の有意性検定

  5. 生存率解析
    1. Kaplan-Meier 法による生命表
    2. 多重ロジスティックモデル(ロジスティック回帰)

  6. グラフィック関連
    1. 棒グラフの描画
    2. ヒストグラムの描画
    3. 箱髭図の描画

tips
  1. 非線形最小二乗法
  2. シンプレックス法によるパラメータ推定
  3. 行列式
  4. 逆行列
  5. 一般化逆行列
  6. 連立方程式
  7. 固有値・固有ベクトル
  8. 特異値分解
  9. 元データがなくても分析できる

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