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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
niszet
2.8K
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
Hiroyuki Muto
75.2K
TokyoR98 RMarkdown入門 Visual modeではじめよう
r
tokyor
r markdown
niszet
11.2K
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
Hiroyuki Muto
30.1K
rd-13. 正規分布
r
分布
正規分布
kunihikokaneko
114
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
kunihikokaneko
>100
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
kunihikokaneko
>100
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
kunihikokaneko
232
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
kunihikokaneko
498
rd-8. クラスタリング
r
クラスタリング
kunihikokaneko
>100
rd-9. テーブルデータ処理,並べ替え(ソート),集計・集約
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テーブル
ソート
集計・集約
データフレーム
kunihikokaneko
>100
rd-5. 標本の t 検定(ウエルチの検定)
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t検定
kunihikokaneko
>100
rd-6. 相関,相関係数
r
相関
相関係数
kunihikokaneko
152
rd-4. 平均と分散
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平均
分散
母平均
母分散
kunihikokaneko
>100
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
kunihikokaneko
102
rd-3. 機械学習による自動分類
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機械学習
自動分類
kunihikokaneko
>100
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
kunihikokaneko
>100
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
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stan
ベイズ
心理学
Hiroyuki Muto
1.5K
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
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Hiroyuki Muto
1.6K
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
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stan
Hiroyuki Muto
6.7K