R（統計分析ツール）: Home

世界標準の統計処理ソフト「Ｒ」を使ってみよう！具体例にそって動かしながら、「Ｒ」の使い方と統計解析の基礎をまとめて習得できる【open BD 2021年04月15日】

本書の初版は，統計モデルのデータへの当てはめに焦点を絞った記述で好評をもって迎えられた。この第2版はさらに記述が丁寧になっての再登場である。
　基本である統計的概念の概観，中心値や散らばり度のRでの取り扱い，回帰・分散分析の統一的な取り扱い，計数データ・比率データ等も扱うための一般化線形モデルの当てはめ方と出力の解釈の仕方，それらは具体例を通してのモデル単純化のモデルを与えていると言っても過言ではない。その合間あいまに差し込まれる教訓には，統計処理のまったくの初心者が現場で直面するであろう，
いろいろな障害を避けるための指針に溢れている。
　第2版は初版に比べて3割程度の改訂であるが，簡単にその特徴を挙げると，
・多色刷りとなり，モデル当てはめなどの説明が丁寧になった。
・Rの関数の解説やオプションの与え方などが，必要かつ適切な各章に分散されて配置されることになった。
・付録が全面的に書き換えられ，初心者向けのRへの易しい入門となった，
ことなどであろう。
　本書は大学初年度次年度向けの教科書として意図されているが，統計学の理論面に執着することのない記述なので，実地に統計を使わざるを得ない初心者には，適切な独習書であるとも言えるだろう。【open BD 2017年08月11日】

Rを使って楽しみながら統計の基本が学習できます。【open BD 2017年08月11日】

多機能でありながら無料で使える統計解析ソフト「Ｒ」。その利便性からもＲによるデータ処理がますます広がっている。一方，統計学の入門的知識があっても，このソフトに敷居の高さを感じる人は少なくない。はじめてＲに触れる初学者対象に，Ｒを使っての統計解析の最初の一歩を踏み出すための説明をコンパクトにまとめた。【open BD 2017年08月11日】

初学者が無理なく読み進められるように、ていねいに解説。まずはＲでデータ解析を実践し、Ｒの操作を習熟したら、数理的側面を学ぶ。【open BD 2021年04月14日】

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.
【open BD 2017年08月11日】

Rおよび統計の基礎から応用まで幅広く学ぶことができ、実務で遭遇する様々な問題に対処できる一冊。【open BD 2017年08月11日】

Rはデータ解析とグラフィックス作成機能に優れたプログラミング言語であるが，構文などに癖があることでも知られる。本書はRのパッケージ作者として著名なHadley WickhamによるR言語の解説書である。ここでは著者自身の10年を越えるプログラミング経験にもとづき，関数や環境，遅延評価など，ユーザが躓きやすいポイントについて丁寧に説明されている。また簡潔で汎用的な処理を実現するメタプログラミング，パフォーマンスの改善，デバッグ，RとC++との連携などについても，指針となるテクニックが多数紹介されている。本書を通じて，読者はコードをコピペする受動的なユーザから能動的なプログラマへと変貌を遂げることができる。またPythonやC++などのプログラマであれば，本書一冊でRの基本構造をマスターできるだけでなく，自身のスキルを高めるヒントを得られるだろう。
［原著名：Advanced R］【open BD 2017年08月11日】

オープンソースの統計解析ツール、Rの使い方、機能、威力を、200以上におよぶ問題の「レシピ」を通じて紹介するクックブックです。Rを使う上で頻繁に遭遇する問題、役に立つヒントを厳選した、実用的、実際的なテクニック集となっています。Rの基本操作から、高度なテクニックまで網羅。初心者にとってはつまずきやすいポイントや間違いやすい箇所を的確にフォロー。中級者以上にとってはRを使った作業がより生産的、効率的になるような「使える」レシピを用意しています。【open BD 2017年08月11日】

　本書ではRStudioとRマークダウンについての解説を通して，再現性と信頼性を高め効率を上げるような「データ解析とレポート作成というプロセス」について解説している。データ解析に携わるすべての人に，再現可能性の意義を学び，RStudioとRマークダウンによる再現可能なデータ解析とレポート作成を日々の習慣としてほしい。【open BD 2021年04月15日】

従来の医療統計学のテキストは1冊で基本の検定の網羅，記述統計学やどんなチャートを作成するのが適切なのか、十分な記載がされることはなかった．またプレゼン本におけるチャートについての指南は，ポイントの強調やグラフから余分なものをカットするというテクニックは教えても，そもそもチャートの選択については教えなかった．そこで本書は記述統計学とそれに基づいたチャートの意味，使い方，作り方をわかりやすくまとめた．

多変量解析手法の理論と実践をバランスよく習得できる！
様々な媒体、経路を通じて大規模データが、驚くほど低コストで入手できるようになった現在、多変量解析手法に習熟したデータサイエンティストに対する学術界、ビジネス界からのニーズは非常に高まっており、これに対して大学や企業では、高いデータ解析力を持った人材の育成に注力し始めています。しかし、多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がない野が現状です。
そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。

リンゴ収量やウシ生育状況，カサガイ産卵数...イメージしやすい８つのモデルデータを元に手を動かし，堅実な作業手順を身に着けよう．行儀の悪いデータの整形からsummaryの見方まで，手取り足取り教えます

無料の統計解析用ソフトウェアRを用いた医療統計学の入門者向けマニュアル．フロントエンドとして世界的なデファクトスタンダードとして知られているRstudio，データの処理はtidyverseパッケージという，今後長くRを使っていこうという人には絶対におすすめの構成の使い方を中心に、分析の進め方を解説している．ビッグデータを用いた高度な統計手法を扱うことも視野にいれるのなら必携．

データの要約からモデル解析まで、簡単クッキング！
本書は、R＆RStudioを使ったデータ分析の新しい入門書です。連続データやカテゴリデータの要約、シミュレーションや統計的検定の考え方、ベイズ解析、モデル解析までを、レシピのスタイルで手順を追って画面操作、ソースコード入力、出力された数値やグラフの解釈方法などを説明します。データ分析が必要となるシーンや具体例を都度示しながら解説していますので、Rや統計学についてはじめて学ぶ方も安心して読み進めることができます。

Rでは解析の再現性を保証する方法としてRMarkdownが広く活用されている。その方法は本シリーズ第3巻『再現可能性のすゝめ』で詳しく解説されているが、本書はその実践集である。自然科学分野で主に取り扱うデータを想定した上で、RおよびRStudioを活用して、実験ノートやレポートをまとめあげる方法を、本書では具体例をあげつつ詳しく説明している。