用語 目的変数のグループのことを「群」という 目的変数１つ２群数量化二類 目的変数多数：多群数量化二類 ３群->２軸で表示、クラスタ中心からの距離等で分類 カテゴリスコア（回帰係数）は軸ごとにでる、その要因がどの程度各軸っぽいかを表す。たとえば、…

Rで２つのカテゴリカルデータ（質的データ）の比較カイ２乗検定の例 > v1 v2 chisq.test(cbind(v1,v2">*1 Pearson's Chi-squared testdata: cbind(v1, v2) X-squared = 18.232, df = 2, p-value = 0.0001099> v2 v1 chisq.test(cbind(v1,v2">*2 Pearson's Ch…

基本は、convolve関数。線形畳み込み（普通の畳み込み）にするためには、type="o"とする。 デフォルトは循環畳み込み． q1 q2 q3 たくさん畳み込みをするときは、fft関数を利用． 0をデータの後ろにたくさん作ると循環畳み込みが線形畳み込みと同値となる。 …

Rで偏相関 library("psych") qb_learn qb_testqb_learn% dplyr::select(y,TIKUNENSUU,TINRYOU) qb_test% dplyr::select(y,TIKUNENSUU,TINRYOU)> cor(qb_learn$TINRYOU,qb_learn$y) [1] 0.1614954 > cor(qb_learn$TINRYOU,qb_learn$TIKUNENSUU) [1] -0.335243…

元データ: qba_all： y MOYORIEKI 0 大津駅 1 山科関 0 石山駅 1 大津駅 0 彦根駅 0 南草津駅 1 彦根駅 計算: 因子の順番を駅の順番を揃える stalist<-c("山科駅","大津駅","膳所駅","石山駅","瀬田駅","南草津駅","草津駅","栗東駅","守山駅","野洲駅","篠…

元データ: qba_all： y MOYORIEKI 0 大津駅 1 山科関 0 石山駅 1 大津駅 0 彦根駅 0 南草津駅 1 彦根駅 計算 qba<-qb_all #因子の順番を駅の順番を揃える #stalist<-c("山科駅","大津駅","膳所駅","石山駅","瀬田駅","南草津駅","草津駅","栗東駅","守山駅",…