scratch-R: test assumptions
仮定の査定 回帰モデルの仮定 zero-mean: 誤差はランダムな変数で平均ゼロ constant variance: 誤差項の分散は定数、独立変数とは無関連 independent: 誤差項はほかの誤差とは独立 normality: 誤差は正規分布 分散分析における仮定の検証法を紹介する。回帰診断については重回帰分析 を参照。 外れ値 外れ値は正規性と分散の等質性に影響する。 mvoutlier パッケージのaq.plot() 関数はマハラノビス距離をプロットして多変量データの外れ値データを検出できる。入力は行列またはデータフレームをあたえ、4つのグラフとそれぞれのケース (行) が外れ値か否かのTRUE/FALSEがかえされる。 # 打撃成績データ (打率、打点、ホームラン、出塁率、長打率) の外れ値を調べる dat <- read.delim("http://eau.uijin.c
scratch-R
about scratch-R Quick-Rは素晴らしい。あくまでも自分のために、地味に日本語にしておくことにした。 自分のためのメモmyscratchpadに残しといたメモもQuick-Rをパクって参考にして整理することにした。 あくまでも自分のため。その上思いっきり未完成。何か知りたい人はQuick-RかRjpwikiに急ぐんだ。 This website is originated from Quick-R by Dr. Kabacoff. I don't intend to infringe his copyright. ご意見・ご批判・お問い合わせ等は以下のメールアドレスまで。 You can reach me by following e-mail address. R in Action Quick -Rが本になったそうだ。
scratch-R: graphical parameters
グラフのパラメータ グラフのフォント、色、軸、タイトルなどを変更する。 par( ) 関数でオプションを指定する。 フォーマット: par(オプション名=value, オプション名=value, ...) 昔から思ってるけど、Excelで描いたほうが楽 作図パラメータのリンク Rjpwikiの Rのグラフィックスパラメータ R-tipsの グラフィックスパラメータ（壱）、 グラフィックスパラメータ（弐） 竹中先生の 5. グラフのいろいろな設定と重ね描き 飯島先生の R作図 # par() でパラメータを設定する par() # そのときの設定を見る opar <- par() # そのときの設定を一時保存 par(col.lab="red") # x軸、y軸のタイトルを赤にする hist(mtcars$mpg) # 上の設定でグラフを作る par(
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scratch-R: interface: packages
scratch-R: correlations
