Rと統計学で始める実践的データ分析入門
データ分析の旅へようこそ！Rと統計学は、現代のデータ分析の強力な武器です。
Rとは：データ分析の強力なツール
無料
Rはオープンソースなので、誰でも無料で使用できます。
多機能
データ分析、統計モデリング、可視化など、幅広いタスクに対応します。
コミュニティ
活発なユーザーコミュニティがあり、サポートや学習資源が豊富です。
統計学の基礎概念：平均値、中央値、分散について
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平均値
データの代表的な値を示します。すべての値を合計し、データの個数で割ります。
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中央値
データの真ん中の値を示します。データの値を小さい順に並べた場合、真ん中にくる値です。
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分散
データのばらつき具合を示します。各値と平均値の差の二乗を合計し、データの個数で割ります。
Rによるデータの可視化：グラフと図表の作成方法
棒グラフ
カテゴリーデータの分布を示すのに適しています。
ヒストグラム
数値データの分布を示すのに適しています。
散布図
2つの数値データ間の関係を示すのに適しています。
統計的検定：t検定とカイ二乗検定の実践
t検定
2つの群の平均値が等しいかどうかを検定します。
カイ二乗検定
2つの変数の間に関連性があるかどうかを検定します。
回帰分析：Rを使った相関と因果関係の分析
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線形回帰
2つの変数の間の線形関係をモデル化します。
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ロジスティック回帰
目的変数が2値変数の場合に、2つの変数の間の関係をモデル化します。
機械学習の基礎：Rによる予測モデルの構築
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線形回帰
連続値の予測に適しています。
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ロジスティック回帰
カテゴリ値の予測に適しています。
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決定木
複雑なデータを単純な規則に変換します。
はじめての分析プロジェクト：ステップバイステップガイド
問題の定義
分析の目的を明確にします。
データの収集
必要なデータを収集します。
データの前処理
データのクレンジング、変換を行います。
分析の実施
適切な分析手法を選び、実行します。
結果の解釈
結果を分析し、結論を導き出します。
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