みんなのR データ分析と統計解析の新しい教科書

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内容紹介

プロのデータサイエンティストが、Rの基礎から最新のモダンなデータ分析まで解説。

プロのデータサイエンティストから学ぼう!
プロのデータサイエンティストである著者が、Rの基礎から最新のモダンなデータ分析まで幅広くかつ丁寧に解説していきます。
統計、線形代数、オペレーションズリサーチ、人工知能、機械学習 ― たくさんのデータサイエンスのタスクをこなすのに"R"は必要不可欠なツールです。予測や解析に必要な数多くのアルゴリズムを少ないコードで利用することができ、最近の"モダンな"データ解析の挑戦にとても合っています。
本書は日常的に"R"を使ってみたいユーザーに様々な手段を提供しています。実際のデータや興味のある問題を解く際、この本は最後まで役に立つでしょう。

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Jared P. Landar(ジャレド P. ランダー)
Jared P. Landarはニューヨーク市を本拠地とするデータサイエンスのコンサルティングファーム Lander Analytics の創業者兼CEOです。New York Open Statistical Programming Meetupの世話人で、コロンビア大学の統計学の教授でもあります。彼はまたScott's Pizza Toursのツアーガイド、Brewla BarsのGourmet Ice Pops立ち上げのアドバイザーでもあります。コロンビア大学で統計の修士号、ミューレンバーグ・カレッジで数学の学士号を取得しており、学術研究と産業界両方の経験を持ち合わせています。彼は政府関係機関、技術的な立ち上げ、資金集め、音楽、金融、ヘルスケア、人道救援活動など大小のさまざまな組織で仕事をこなしてきました。データマネジメント、マルチレベルモデル、機械学習、一般化線形モデル、可視化、データマネジメントと統計的コンピューティングを得意としています。

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目次

・翻訳者より
・目次
・はじめに
・まえがき
・謝辞

1章 Rを手に入れる
1.1 Rのダウンロード
1.2 Rのバージョン
1.3 32bitと64bit
1.4 インストール
1.5 Revolution R Community Edition
1.6 まとめ

2章 Rの環境
2.1 コマンドラインインターフェイス(CLI)
2.2 RStudio
2.3 Revolution Analytics RPE(R Productivity Environment)
2.4 まとめ

3章 Rパッケージ
3.1 インストールパッケージ
3.2 ロードパッケージ
3.3 パッケージの作成
3.4 まとめ

4章 Rの基本
4.1 基本的な数学
4.2 変数
4.3 データ型
4.4 ベクトル
4.5 関数(Function)の呼び出し
4.6 関数ドキュメント
4.7 欠損値
4.8 まとめ

5章 高度なデータ構造
5.1 データフレーム(data.frame)
5.2 リスト(List)
5.3 マトリックス(Matrix)
5.4 アレイ(Array)
5.5 まとめ

6章 Rへのデータ取り込み
6.1 CSVの読み込み
6.2 Excelの読み込み
6.3 データベースからの読み込み
6.4 他社統計ツールからの読み込み
6.5 Rバイナリファイル
6.6 Rに入っているデータ
6.7 Webサイトからの抽出
6.8 まとめ

7章 統計的なグラフィクス
7.1 基本グラフィクス
7.2 ggplot2
7.3 まとめ

8章 Rの関数を書く
8.1 ハロー、ワールド!
8.2 関数の引数
8.3 値の返却
8.4 do.call
8.5 まとめ

9章 制御文
9.1 ifとelse
9.2 Switch
9.3 ifelse
9.4 複合テスト
9.5 まとめ

10章 ループ:Rの方法ではない反復方法
10.1 forループ
10.2 whileループ
10.3 ループの制御
10.4 まとめ

11章 グループピング操作
11.1 Applyファミリー
11.2 aggregate
11.3 plyr
11.4 data.table
11.5 まとめ

12章 データ整形
12.1 cbindとrbind
12.2 Join
12.3 reshape2
12.4 まとめ

13章 文字列操作
13.1 paste
13.2 sprintf
13.3 テキストの抽出
13.4 正規表現
13.5 まとめ

14章 確率分布
14.1 正規分布
14.2 二項分布
14.3 ポアソン分布
14.4 その他の分布
14.5 まとめ

15章 基本統計
15.1 要約統計
15.2 相関と共分散
15.3 t検定
15.4 分散分析
15.5 まとめ

16章 線形モデル
16.1 単回帰
16.2 重回帰
16.3 まとめ

17章 一般化線形モデル
17.1 ロジスティック回帰
17.2 ポアソン回帰
17.3 その他の一般化線形モデル
17.4 生存時間分析
17.5 まとめ

18章 モデル評価
18.1 残差
18.2 モデル比較
18.3 クロスバリデーション
18.4 ブートストラップ
18.5 ステップワイズ変数選択法
18.6 まとめ

19章 正則化と縮小
19.1 Elastic Net
19.2 Bayesian shrinkage
19.3 まとめ

20章 非線形モデル
20.1 非線形最小二乗法
20.2 スプライン
20.3 一般化加法モデル
20.4 決定木
20.5 ランダムフォレスト
20.6 まとめ

21章 時系列と自己相関
21.1 自己回帰移動平均
21.2 VAR
21.3 GARCH
21.4 まとめ

22章 クラスタリング
22.1 K-means
22.2 PAM
22.3 階層型クラスタリング
22.4 まとめ

23章 knitrパッケージによる再現性・レポートとスライドショー
23.1 Latexプログラムのインストール
23.2 Latex 入門
23.3 Latexを使ったknitr
23.4 マークダウンのヒント
23.5 knitrとマークダウンの利用
23.6 Pandoc
23.7 まとめ

24章 Rパッケージの構築
24.1 フォルダ構成
24.2 パッケージファイル
24.3 パッケージドキュメンテーション
24.4 チェック、構築とインストール
24.5 CRANへの登録
24.6 C++コード
24.7 まとめ

付録A 情報リソース
A.1 Meetup
A.2 Stack Overflow
A.3 Twitter
A.4 カンファレンス
A.5 Webサイト
A.6 ドキュメント
A.7 書籍
A.8 まとめ

付録B 用語集

索引

 

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