タグ #r に関するスライド

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Tokyo.R 102 R Markdown回 応用セッション Visual Editorを活用しよう Citation編
r tokyor r markdown
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EMアルゴリズムとともだちになろう
r 統計学 アルゴリズム 最尤法 最適化 データサイエンス
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TokyoR98 RMarkdown入門 Visual modeではじめよう
r tokyor r markdown
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検定力分析とベイズファクターデザイン分析によるサンプルサイズ設計
統計学 ベイズ r
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rd-13. 正規分布
r 分布 正規分布
user-img kunihikokaneko 114
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rd-11. リレーショナルデータベースとの連携
r リレーショナルデータベース sqlite sql
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rd-12. CSV ファイルのインポート，エクスポート
r csv インポート エクスポート データフレーム
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rd-10. オブジェクトのセーブとロード
r ワークスペース オブジェクトのセーブ オブジェクトのロード
user-img kunihikokaneko 232
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rd-7. 主成分分析，ロバスト主成分分析
r 主成分分析 次元削減 ロバスト主成分分析 外れ値
user-img kunihikokaneko 498
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rd-8. クラスタリング
r クラスタリング
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rd-9. テーブルデータ処理，並べ替え（ソート），集計・集約
r テーブル ソート 集計・集約 データフレーム
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rd-5. 標本の t 検定（ウエルチの検定）
r t検定
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rd-6. 相関，相関係数
r 相関 相関係数
user-img kunihikokaneko 152
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rd-4. 平均と分散
r 平均 分散 母平均 母分散
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rd-2. ヒストグラム，散布図，折れ線グラフ，要約統計量
r ヒストグラム 散布図 折れ線グラフ 要約統計量
user-img kunihikokaneko 102
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rd-3. 機械学習による自動分類
r 機械学習 自動分類
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rd-1. R システムと RStudio
r rstudio r のインストール rstudio のインストール
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StanとRで折れ線回帰──空間的視点取得課題の反応時間データを説明する階層ベイズモデルを例に──
統計学 r stan ベイズ 心理学
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Stanでpsychophysics──階層ベイズモデルで恒常法データを分析する──
統計学 ベイズ 心理学 r stan
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Osaka.Stan #4 Chapter 7 回帰分析の悩みどころ (7.1–7.5)
統計学 ベイズ r stan
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