内容

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