January 2014
Beginner to intermediate
860 pages
20h 37m
Japanese
Content preview from Rクイックリファレンス 第2版
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
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付録 1 R リファレンス
mgcv
このパッケージは、一般化加法モデリングと一般化加法混合モデリングのための関
数を提供する。
GAM
という用語は、二次的罰則つき（場合によっては疑似）尤度最
大化で推定した
GLM
を含むとみなされます。このパッケージに関する詳しい情報は、
ヘルプファイルを参照してください。
nlme
このパッケージは、線形および非線形混合効果モデルのための関数を提供する。詳
しい情報はヘルプファイルを参照してください。
nnet
このパッケージは、フィードフォワードニューラルネットワークと多項対数線形モ
デルのための関数を提供する。
関数
関数 説明
class.ind
指定のファクタからクラスインジケータ関数を作成する。
multinom
ニューラルネットワークによって多項対数線形モデルにフィットさせ
る。
nnet
場合によっては直結により、単一隠れ層ニューラルネットワークに
フィットさせる。
nnetHess
指定のニューラルネットワークのヘッセ行列（
2
次導関数の行列）を
評価する。通常は
nnet
の引数
Hess=TRUE
、または
vcov.multinom
で
呼び出される。
which.is.max
ベクトルの最大値を求める（同順位にはランダムに対処する）。
rpart
このパッケージは、再帰分割回帰木のための関数を提供する。
773
773
rpart
R
関数
関数 説明
meanvar
現在のグラフィックスデバイスにノードの観測値数で分割されたノー
ドの逸脱度をプロットする。ノード番号も返す。
na.rpart rpart ...
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.Julian F.
I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.