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著者石田基広(監修) 市川太祐(編集) 高橋康介(編集)出版社共立出版発売日2018年10月ISBN9784320112445ページ数224Pキーワードわんだふるあーる4 ワンダフルアール4 いしだ もとひろ いちかわ だ イシダ モトヒロ イチカワ ダ9784320112445内容紹介 近年,Rなどのオープンソースのデータ解析環境が整ってきており,これらを活用することで,実験・測定・調査を行った結果に対して,研究者自身の手で高度な分析手法を適用できるようになった。 しかし,自然科学研究の多様化に伴い,研究者が扱わなければいけないデータの種類や量は増える一方である。 また,データ解析手順も複雑化している。 そのため自然科学系の実験分野においても,データ解析の再現性の重要性は高まっている。 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。
※本データはこの商品が発売された時点の情報です。 目次1 はじめに/2 基本的な統計モデリング—要因と目的変数の関係解析(1)/3 発展的な統計モデリング—要因と目的変数の関係解析(2)/4 実験計画法と分散分析/5 機械学習—代謝産物の変動解析を例に/6 実践レポート作成—化学物質の分子記述子と物性の関係解析を例に
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