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　ダウンロードする前に試したい場合はこちら

RjpWiki : http://www.okada.jp.org/RWiki/

Rによる統計処理 : http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/

R - Tips : http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html



■入門編

☆初心者のためのRの超簡単な使い方

☆データを用意する　―　外部データの読み込み・ベクトルと行列の操作を覚えましょう

☆自分で関数を作ってみる　―　簡単なプログラミングのルールを学びましょう

☆ExcelとRの間でデータのやり取りをするときに便利なテクニック

☆データフレームの作成と編集


■推定・検定・多変量解析


■グラフィックス関連


■Rの小技集


■いろんな分散分析

　森敏昭・吉田寿夫「心理学のためのデータ解析テクニカルブック」北大路書房に載っている,いろんなタイプの分散分析をする関数をRで書いてみました。なお、RBデザインは繰り返し観測がない場合の二元配置分散分析です。CRFpqデザインは繰り返し観測がある場合の二元配置分散分析です。それから、データ数が異なるケースのプログラムを使えば、データ数が等しいケースのデータも分析できます。

  1. 1要因の分散分析　対応がない場合（CRデザイン）Ⅰ　[データ数が等しいケース]
  2. 1要因の分散分析　対応がない場合（CRデザイン）Ⅱ　[データ数が異なるケース]
  3. 1要因の分散分析　対応がある場合（RBデザイン）
  4. 2要因とも対応がない場合（CRFpqデザイン）Ⅰ　[データ数が等しいケース]
  5. 2要因とも対応がない場合（CRFpqデザイン）Ⅱ　[データ数が異なるケース]


■教科書の例題をRで分析してみよう

-　書籍名（Amazonへのリンク）

Alan Grafen, Rosie Hails著　野間口謙太郎・野間口眞太郎訳　『一般線形モデルによる生物科学のための現代統計学　-あなたの実験をどのように解析するか-』　共立出版（2007）

-　Rによる分析例

  1. 分散分析への招待
  2. 回帰
  3. モデル、母数、GLM
  4. 2つ以上の説明変数を使う
  5. 実験の計画‐簡潔に行おう
  6. 連続型変数とカテゴリカル変数を混在させる
  7. 交互作用　-　もっと複雑なモデルを扱う
  8. モデルの検査I：独立性
  9. モデルの検査II：さらなる3つの仮定
  10. モデル選択I：モデル選択の原理と実験計画
  11. モデル選択II：複数の説明変数をもつデータセット
  12. 変量効果
  13. カテゴリカル型データ


■R勉強会　参考資料（PDFファイル）