こちらにて、標準化の話が出たので勉強する。■まず標準偏差について。 ・こちらが分かりやすい。 ・英語では、standard deviation ・Rで計算してみる。(こちらから) 身長 <- c(151, 164, 146, 158) 体重 <- c(48, 53, 45, 61) data <- data.frame(身長, 体重…

第５回MIKU勉強会 - MIKU勉強会の続き①について x<- c(165,170,172,175,170,172,183,187,180,185) y<- c(50,60,65,65,70,75,80,85,90,95) X<- sum(x) Y<- sum(y) S<- rep(0,100) a<- 1:10 b<- 1:10 A<- as.matrix(expand.grid(a,b)) #(a,b)は1~10までの整数…

BMI - MIKU勉強会の続き①の場合(簡単のため、点と直線のｙ座標の差を足して最もゼロに近いものを考える) x<- c(165,170,172,175,170,172,183,187,180,185) y<- c(50,60,65,65,70,75,80,85,90,95) # y=ax+b a<- c(1:10) b<- c(1:10) # この中で最も回帰直線に…

http://mjin.doshisha.ac.jp/R/13.pdf Rと回帰分析 taikei<- matrix(0,10,2) taikei[,1]<- c(165,170,172,175,170,172,183,187,180,185) taikei[,2]<- c(50,60,65,65,70,75,80,85,90,95) colnames(taikei)<- c("身長","体重") taikei plot(taikei) taikei.F<…

次は行列について勉強します。 駆け足で読むRで学ぶクラスタ解析 の検索結果 - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ http://mjin.doshisha.ac.jp/R/13.pdf http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2008/c/kubostat2008c.pdf この辺からぼちぼち始める。