2007-07-22

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.2-5.6)

5.2 アドオン・パッケージのインストール方法は? (How can add-on packages be installed?)

(Unix のみ.) CRAN のアドオン・パッケージは, `PKG_VERSION.tar.gz' という名前の gzip で圧縮された tar ファイルとして提供されるので, 実際には 1個以上のパッケージを含んだ "バンドル" になっているかもしれません. あなたのシステムで `tar' および `gzip' が利用可能であれば, シェル・プロンプト上で下記のようにタイプしてください



$ R CMD INSTALL /path/to/PKG_VERSION.tar.gz

すると, このパッケージは, もしも環境変数 `R_LIBS' (下記参照) が設定されていて, かつ, 空でない場合には, R_LIBS の先頭に書かれたディレクトリーをルートとするライブラリーのツリーに; そうでない場合は, ディフォルトのライブラリー (``R_HOME'' の `library' サブディレクトリー) にインストールされます. (なお, R 1.3.0 より前のヴァージョンでは, ディフォルトで, このディフォルト・ライブラリーにインストールされていました.)

上記以外のツリー (たとえば, あなたの個人用のツリー) にインストールするには,



$ R CMD INSTALL -l LIB /path/to/PKG_VERSION.tar.gz

を使ってください. ここで, LIB には, インストール先であるライブラリーのツリーへのパスを与えます.

さらに便利なことに, もしも CRAN 等のリポジトリーにアクセス可能ならば, R 内部からパッケージをインストールして, 自動的にアップデートすることもできます. より詳しい情報は, `available.packages()' についてのヘルプ・ページをご参照ください.

アドオン・パッケージ用に複数のライブラリー・ツリーを用いることができます. R にそれらの場所を伝える最も簡単な方法は, 環境変数 `R_LIBS' を用いることです. `R_LIBS' には, R のライブラリー・ツリーのルートとして用いるディレクトリー群をコロン (:) でつなげたリストとして設定します. なお, `R_LIBS' にはライブラリーのディフォルト・ツリーを指定する必要はありません. たとえば, あなたが, `$HOME/lib/R' 内の個人用のツリーと, `/usr/local/lib/R-contrib' 内のパブリックなツリーを用いるには, あなたの (Bourne) シェルの profile 内に



R_LIBS="$HOME/lib/R:/usr/local/lib/R-contrib"; export R_LIBS

と設定するか, あるいは望ましくは, あなたの `~/.Renviron' ファイル内に



R_LIBS="~/lib/R:/usr/local/lib/R-contrib"

という行を追加してください. (注意: .Renviron ファイルには `export' 文は不要です (利用できません); より詳しい情報は, `Startup' についてのオンライン・ヘルプをご参照ください.)

5.3 アドオン・パッケージの使用方法は? (How can add-on packages be used?)

あなたのシステムでどのような付加パッケージが利用可能か調べるには, R のプロンプト上で



library()

とタイプしてください.

これにより下記のような情報が出力されます

Packages in `/home/me/lib/R':

mystuff My own R functions, nicely packaged but not documented

Packages in `/usr/local/lib/R/library':

KernSmooth Functions for kernel smoothing for Wand & Jones (1995)
MASS Main Package of Venables and Ripley's MASS
base The R Base package
boot Bootstrap R (S-Plus) Functions (Canty)
class Functions for Classification
cluster Functions for clustering (by Rousseeuw et al.)
datasets The R datasets Package
foreign Read data stored by Minitab, S, SAS, SPSS, Stata, ...
grDevices The R Graphics Devices and Support for Colours and Fonts
graphics The R Graphics Package
grid The Grid Graphics Package
lattice Lattice Graphics
methods Formal Methods and Classes
mgcv GAMs with GCV smoothness estimation and GAMMs by REML/PQ
nlme Linear and nonlinear mixed effects models
nnet Feed-forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models
rpart Recursive partitioning
spatial Functions for Kriging and Point Pattern Analysis
splines Regression Spline Functions and Classes
stats The R Stats Package
stats4 Statistical functions using S4 classes
survival Survival analysis, including penalised likelihood
tcltk Tcl/Tk Interface
tools Tools for Package Development
utils The R Utils Package

下記を実行することによって, インストール済みのパッケージ PKG を "ロード" することができます



library(PKG)

それから, 下記のどちらかを実行することによって, そのパッケージがどういう関数を提供するか調べることができます



library(help = PKG)

help(package = PKG)

下記を実行することによって, ロード済みのパッケージ PKG をアンロードすることができます



detach("package:PKG")

5.4 アドオン・パッケージの削除方法は? (How can add-on packages be removed?)

下記を実行すると,



$ R CMD REMOVE PKG_1 ... PKG_N

もしも環境変数 `R_LIBS' が設定されていて, かつ, 空でない場合は, その先頭に書かれたディレクトリーをルートとするライブラリー・ツリーから, そうでない場合はディフォルト・ライブラリーから, パッケージ群 PKG_1, ..., PKG_N が削除されます. (なお, R 1.3.0 より前のヴァージョンでは, 削除先はディフォルトでそのディフォルト・ライブラリーでした.)

ライブラリー LIB からパッケージ群を削除するには, 下記を実行してください



$ R CMD REMOVE -l LIB PKG_1 ... PKG_N

5.5 R パッケージの作成方法は? (How can I create an R package?)

1つのパッケージは, ファイル `DESCRIPTION' および `INDEX' を含むサブディレクトリーと, サブディレクトリー群 `R', `data', `demo', `exec', `inst', `man', `src', および `tests' (そのうちのいくつかは欠落可能) で構成されます. オプションで, パッケージにスクリプト・ファイル `configure' および `cleanup' を含めることができます. それらは, インストールの前と後に実行されます.

詳細は, `Writing R Extensions' の "Creating R packages" のセクションをご参照ください. このマニュアルは, R のディストリビューションに含まれています (「R にはどのような文書が存在しますか (What documentation exists for R?)」参照). そして, パッケージの構造, configure と cleanup の仕組み, および自動化されたパッケージのチェックと構築についての情報を与えます.

R ヴァージョン 1.3.0 には, 関数 `package.skeleton()' が追加されています.
これは, ディレクトリーのセットアップ, データおよびコードの保存, R の関数およびデータセットについてのスケルトン・ヘルプ・ファイルの生成を行います.

CRAN へのパッケージのアップロードについての情報は, 「CRAN とは何ですか? (What is CRAN?)」をご参照ください.

5.6 R に貢献する方法は? (How can I contribute to R?)

R は, 活発な開発途中にあり, つねにバグが入り込むリスクがあります. また, 開発者たちは, R を実行する能力を持つあらゆる計算機を使用できるわけではありません. したがって, 単に R を使用し, 問題点を連絡するだけでももちろん大きな価値があります.

まだ機能が欠落しているひとつの箇所は, "Statistical Models in S" (「S とは何ですか? (What is S?)」参照) に記述されているようなモデリング・ソフトウェアです. 非線形モデリングのコードはまだ存在しません.

The R Developer Page (http://developer.R-project.org/) は, R 統計システムに関しておおよそまとめ上げられたアイディアと計画についての中間的なリポジトリーとしての役割を持っています. そこには, TODO リスト, RFCs, 種々の記述, アイディア・リスト, および CVS 雑録 (...へのポインター) が入っています.

Statlib S Repository で入手可能なパッケージ群の多くは R に移植する価値があるかもしれません.

これらのプロジェクトのいずれかに取り組むことに関心があるならば, Kurt Hornik にお知らせください.

(R FAQ 5章おしまい)

2007-07-04

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.5)

5.1.5 その他のアドオン・パッケージ (Other add-on packages)

Jim Lindsey は, 非線形回帰および反復測定についての R パッケージ集を作成してきました. それは以下のもので構成されています: event (イベント履歴の手続きおよびモデル (event history procedures and models)), gnlm (一般化非線形回帰モデル (generalized nonlinear regression models)), growth (多変量正規および楕円型反復測定モデル (multivariate normal and elliptically-contoured repeated measurements models)), repeated (非正規反復測定モデル (non-normal repeated measurements models)), rmutil (非線形回帰および反復測定のためのユーティリティ群 (utilities for nonlinear regression and repeated measurements)), および stable (安定分布についての確率関数および一般化回帰モデル (probability functions and generalized regression models for stable distributions)).

彼の著書 "Models for Repeated Measurements" (1999, Oxford University Press) の新版ではすべての分析がこれらのパッケージを用いて行われました. Jim はまた, DNA 配列の分析の諸手順を備えたパッケージ dna に着手しています. Jim のパッケージ群は http://popgen.unimaas.nl/~jlindsey/rcode.html から入手することができます.

R-help メーリング・リストにはもっとたくさんのコードが投稿されていて, そのメーリング・リストのアーカイヴから入手することができます.

2007-07-04

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.4 [g-z])

gcrma: 配列情報を用いたバックグラウンド補正.
genArise: 2色マイクロアレイ (dual color microarray) データに関するツール.
geneRecommender: 問い合わせ遺伝子の組と共発現している遺伝子を同定するための遺伝子推薦アルゴリズム (A gene recommender algorithm to identify genes coexpressed with a query set of genes).
genefilter: 幅広い種類のフィルタリング関数を用いて遺伝子を逐次的にフィルタリングするためのツール群. フィルターの例には以下のものを含みます: 欠損値の数, 発現量尺度の変化係数, ANOVA p-値, Cox モデルの p-値. 複数のフィルタリング関数の遺伝子への逐次的な適用. (Tools for sequentially filtering genes using a wide variety of filtering functions. Example of filters include: number of missing value, coefficient of variation of expression measures, ANOVA p-value, Cox model p-values. Sequential application of filtering functions to genes.)
geneplotter: ゲノム・データのためのグラフィカル・ツール. たとえば, 染色体に沿った発現データのプロットや発現データ行列のカラー・イメージの生成.
gff3Plotter: ゲノム配置上に実験データをプロットします.
globaltest: ある遺伝子群が, 関心のある臨床的変数 (clinical variable) に有意に関連しているかどうかを大域的に検定します.
goCluster: アノテーション・データと連動したクラスタリング結果の分析.
goTools: Gene Ontology (遺伝子オントロジー) データベースを用いた oligo ID の記述/比較のための関数群.
gpls: 2群および多群分類のための一般化部分最小二乗法 (generalized partial least squares) を用いた分類.
graph: R 内部でグラフを生成したり操作するためのクラスおよびツール群.
gtkWidgets: RGtk を用いて構築されたウィジェット.
hexbin: binning (ビンニング) 関数, とくにグラフ描画のための hexagonal bins (空間を 6角形で色分けしたもの).
hopach: 階層型順序付き分割および縮小のハイブリッド (Hierarchical Ordered Partitioning and Collapsing Hybrid (HOPACH)).
hypergraph: 超グラフを表現したり操作するための機能.
iSPlot: 同一のデータセットに基づく複数のヴューを関連付けます.
idiogram: 染色体上の位置によってゲノム・データをプロットします.
impute: マイクロアレイ・データのための欠損値の補填 (imputation) (現在のところ KNN (k-最近傍法) のみ).
limma: マイクロ・アレイ・データについての線形モデル.
limmaGUI: パッケージ limma のためのグラフィカル・ユーザー・インターフェイス.
logicFS: SNP の相互作用の同定 (Identification of SNP interactions).

maCorrPlot: マイクロアレイ・データにおける人工的な相関を可視化します.
maDB: マイクロアレイ分析のためのマイクロアレイ・データベースおよびユーティリティ関数群.
maSigPro: 経時変化マイクロアレイ・データにおける有意な遺伝子発現プロファイルの差異 (Significant gene expression profile differeneces in time course microarray data).
maanova: マイクロアレイの実験を分析するためのツール群.
macat: マイクロアレイ染色体分析ツール (MicroArray Chromosome Analysis Tool).
made4: ADE4 を用いたマイクロアレイ・データの多変量分析.
makecdfenv: 2つの関数. ひとつは, Affymetrix のチップ記述ファイル (chip description file (CDF)) を読み込み, 位置/プローブ・セットのメンバーシップ・マッピング (location/probe set membership mapping) を含むハッシュ・テーブル環境を生成します. もうひとつの関数は, その環境を自動的にロードするパッケージを生成します.
marray: 2色にスポットされたマイクロアレイ・データに関する探索的分析 (Exploratory analysis for two-color spotted microarray data).
matchprobes: アレイ上のプローブの配列マッチングのためのツール群.
metaArray: メタアナリシスのためのマイクロアレイ・データの統合.
mmgmos: オリゴヌクレオチド・シグナルのマルチ‐チップ修正ガンマ・モデル (Multi-chip Modified Gamma Model of Oligonucleotide Signal).
multtest: family-wise error rate (FWER) および false discovery rate (FDR) を制御するための複数の検定処理. 1- および 2-因子計画に関する t- あるいは F-統計量に基づいて検定を行うことができます. また, 補正された p-値を推定するために置換処理が利用可能です (Multiple testing procedures for controlling the family-wise error rate (FWER) and the false discovery rate (FDR). Tests can be based on t- or F-statistics for one- and two-factor designs, and permutation procedures are available to estimate adjusted p-values).
nnNorm: ロバストなニューラル・ネットに基づいた cDNA マイクロアレイ・データについての空間的・強度ベースの正規化 (Spatial and intensity based normalization of cDNA microarray data based on robust neural nets).
nudge: 正規一様な差次的遺伝子発現の検出 (Normal Uniform Differential Gene Expression detection).
ontoTools: オントロジーを取り扱うためのグラフおよび疎行列; 出所 (由来) 管理を伴う命名法についての形式的オブジェクト (Graphs and sparse matrices for working with ontologies; formal objects for nomenclatures with provenance management).
pairseqsim: アフィン・ギャップ・ペナルティを持つグローバル, ローカルおよびオーバーラップ・アライメントについてのペアワイズ配列アライメントおよびスコアリング・アルゴリズム (Pairwise sequence alignment and scoring algorithms for global, local and overlap alignment with affine gap penalty).
pamr: Pam: マイクロアレイについての予測分析 (Prediction Analysis for Microarrays).
panp: マイナス鎖 (ネガティヴ・ストランド) マッチング・プローブセット内の遺伝子の存在-不在の判定 (Presence-Absence calls from Negative strand matching Probesets).
pathRender: 分子経路を描画します (Render molecular pathways).
pdmclass: 罰則化判別法を用いたマイクロアレイ標本の分類 (CLASSification of microarray samples using Penalized Discriminant Methods).
pgUtils: PostgreSQL データベースのためのユーティリティ関数群.
pickgene: マイクロアレイ発現データ分析のための適応型遺伝子選択 (Adaptive gene picking for microarray expression data analysis).
plgem: べき乗則大域的誤差モデル (Power Law Global Error Model).
plier: Affymetrix PLIER (Probe Logarithmic Error Intensity Estimate) アルゴリズムを実装します.
prada: 細胞アッセイおよび蛍光検出に基づくハイスループット表現型検査実験のデータを分析・操作するためのツール群 (Tools for analyzing and navigating data from high-throughput phenotyping experiments based on cellular assays and fluorescent detection).
qtlvalue: false discovery rate の制御のための q-値の推定.
rama: マイクロアレイのロバスト分析: ベイズ階層モデルを用いた複製を伴う cDNA マイクロアレイ強度のロバスト推定 (Robust Analysis of MicroArrays: robust estimation of cDNA microarray intensities with replicates using a Bayesian hierarchical model).
reb: 局所的な発現の偏り (Regional Expression Biases).
reposTools: ファイルのリポジトリーを扱うためのツール群. これを用いることによって, ユーザーは, パッケージ, ヴィネットおよびその他のファイル群を容易にインストール, アップデート, 配布することができます.
rfcdmin: RFlowCyt の例のためのデータセット.
rflowcyt: 解析的フロー・サイトメトリー (analytic flow cytometry) のための統計ツールおよびデータ構造.
safe: 機能および発現についての有意性分析 (Significance Analysis of Function and Expression).
sagenhaft: SAGE (Serial Analysis of Gene Expression) ライブラリー群を読み込んだり, 比較するための関数群.
siggenes: マイクロアレイの有意性分析 (Significance Analysis of Microarrays (SAM)) およびマイクロアレイの経験ベイズ分析 (Empirical Bayes Analyses of Microarrays (EBAM)) の両方を用いて, 発現の仕方が異なっている遺伝子 (differentially expressed genes) を同定したり, False Discovery Rate (FDR) を推定します.
simpleaffy: Affymetrix データについての非常に単純な高レヴェル分析 (Very simple high level analysis of Affymetrix data).
simulatorAPMS: AP-MS 技術を計算的にシミュレートします.
sizepower: マイクロアレイ研究における標本サイズおよびパワー計算 (sample size and power calculation).
snapCGH: aCGH データのセグメント化, 標準化および処理.
splicegear: 選択的スプライシング (alternative splicing) を扱うためのツール集.
spotSegmentation: マイクロアレイのスポットのブロックについてのマイクロアレイ・スポットのセグメント化およびグリッド作成 (Microarray spot segmentation and gridding for blocks of microarray spots).
sscore: Affymetrix オリゴヌクレオチド・マイクロアレイのための s-score アルゴリズム.
ssize: マイクロアレイの標本サイズを推定します.
stam: マイクロアレイ・データの構造化分析 (STructured Analysis of Microarray data).
stepNorm: cDNA マイクロアレイについてのステップワイズ正規化関数群 (Stepwise normalization functions for cDNA microarrays).
tilingArray: タイリング・アレイ (tiling arrays) の分析.
timecourse: 発生的マイクロアレイ経時変化データについての統計的分析 (Statistical analysis for developmental microarray time course data).
tkWidgets: Bioconductor パッケージ群に機能を与える Tcl/Tk ウィジェット.
twilight: 局所的な false discovery rate　の推定.
vsn: Affymetrix および cDNA アレイ・データの両方についての校正 (calibration) および分散安定化変換 (variance stabilizing transformations).
webbioc: いくつかの Bioconductor パッケージを用いてマイクロアレイ分析を実行するための統合された web インターフェイス.
widgetInvoke: 関数群の評価ウィジェット.
widgetTools: Tcl/Tk ウィジェット, つまり, 小規模のグラフィカル・ユーザー・インターフェイスを生成するためのツール群.
xcms: LC/MS および GC/MS のデータ分析: クロマトグラフ的に分離した質量スペクトル・データ (chromatographically separated mass spectral data) の処理および可視化のための枠組み.
y2hStat: 酵母 2-ハイブリッド (Yeast 2-Hybrid) データセットの分析.

2007-06-20

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.4 [A-f])

5.1.4 Bioconductor からのアドオン・パッケージ (Add-on packages from Bioconductor)

Bioconductor プロジェクト (The Bioconductor Project) (http://www.bioconductor.org/) は, 生物情報学の研究をしている生物学者および統計学者を支援するためのオープンソース・ソフトウェアの枠組みを作っており, DNA マイクロアレイを用いた推論にいちばんの重点を置いています. CRAN 形式の R パッケージのレポジトリーが http://www.bioconductor.org/ から利用できます.

Bioconductor の現在のリリースには以下の R パッケージが含まれていますが, 他に多数のパッケージが開発中です.

AnnBuilder: GenBank, the Gene Ontology Consortium, LocusLink, UniGene, the UCSC Human Genome Project といったデータベースから, ゲノム・アノテーション (genomic annotation) データを集めて, 処理します.
Biobase: ゲノム・データ (S4 クラス構造) のオブジェクト指向的表現および操作.
Biostrings: パターン・マッチング・アルゴリズムに伴う生物学的配列についてのクラス定義およびジェネリクス (generics).
Category: カテゴリーを実行するためのツール集.
ChromoViz: SVG を用いて染色体上に遺伝子発現プロファイルを描きます.
CoCiteStats: 共引用 (co-citation) データを取り扱うためのソフトウェア・ツール集.
DEDS: マイクロアレイ・データについての距離の要約による差次的発現 (Differential Expression via Distance Summary for microarray data).
DNAcopy: DNA コピー数異常領域を検出するために, circular binary segmentation を用いて DNA コピー数をセグメント化します.
DynDoc: ダイナミック・ドキュメント, ヴィネット, およびその他の操作可能な文書 (navigable documents) を生成し, やりとりするための機能.
EBImage: R 画像処理ツールキット.
EBarrays: 複数の条件による複製マイクロアレイ・データの分析のための経験ベイズのツール群.
GEOquery: NCBI Gene Expression Omnibus (GEO) からデータを取得します.
GLAD: DNA の過剰および欠失 (Gain and Loss) の分析.
GOstats: GO およびマイクロアレイを操作するためのツール群.
GeneMeta: ハイスループットの実験データを分析するためのメタ・アナリシスのツール集.
GeneR: ヌクレオチド配列 (Embl, Fasta, GenBank) を操作するためのパッケージ.
GeneSpring: GeneSpring 特有のデータ・オブジェクトを読み書きしたり, それらを Bioconductor オブジェクトに変換できるようにするための関数群およびクラス定義.
GeneTS: 複数の遺伝子発現の時系列データを解析するためのパッケージ. 現在のところ, 細胞周期分析, および大規模で疎なグラフィカル・ガウシアン・モデルの推論のための手法を実装しています.
GeneTraffic: GeneTraffic の R インタラクション関数群.
GenomeBase: ゲノム・データ・パッケージの操作のための基本関数群.
GlobalAncova: 群間の差次的遺伝子発現 (differential gene expression) についてのグローバル検定を計算します.
GraphAT: グラフ理論的関連性検定 (Graph theoretic Association Tests).
HEM: マイクロアレイ・データの分析のための不均一誤差モデル (Heterogeneous Error Model).
Heatplus: 共変量および色分けしたクラスターを表示するヒートマップ.
Icens: 打ち切りおよび切断データに関する NPMLE (ノンパラメトリック最尤推定量) を計算するための関数群.
KEGGSOAP: クライアント・サイド SOAP アクセス KEGG.
LMGene: 線形モデルおよび glog データ変換を用いたマイクロアレイ・データの分析.
LPE: 少数の複製を持つマイクロアレイ・データについての Local Pooled Error (LPE) 法を用いた有意性分析 (significance analysis).
MANOR: マイクロアレイの正規化 (Micro-Array NORmalization).
MCRestimate: 交差検定を用いた誤分類の誤差推定 (Misclassification error estimation with cross-validation).
MLInterfaces: Bioconductor の exprSet についての機械学習のコードとの統一インターフェイス.
MVCClass: モデル-ヴュー-コントローラー・クラス (Model-View-Controller (MVC) classes).
MantelCorr: Mantel クラスター相関を計算します.
MeasurementError.cor: 通常の標本相関よりも小さい偏りを持つ相関推定についての 2段階測定誤差モデル (two-stage measurement error model).
MergeMaid: 遺伝子発現アレイ・データの横断的研究比較 (Cross-study comparison of gene expression array data).
Mfuzz: 時系列遺伝子発現データの柔らかいクラスタリング (Soft clustering of time series gene expression data).
MiPP: 誤分類罰則付き事後分類 (Misclassification Penalized Posterior Classification).
OCplus: マイクロアレイ実験についての動作特性に加えて標本サイズの評価および局所的 fdr (false discovery rate).
OLIN: 2色のマイクロアレイについての最適化された局所的強度依存の正規化 (Optimized Local Intensity-dependent Normalisation of two-color microarrays).
OLINgui: OLIN 用のグラフィカル・ユーザー・インターフェイス.
OrderedList: 順序付けられた遺伝子リストの類似性.
PROcess: Ciphergen SELDI-TOF 処理.
RBGL: graph パッケージと Boost graph ライブラリー群とのインターフェイス. R におけるグラフ (graph) オブジェクトの素早い操作を可能にします.
RLMM: Affymetrix SNP アレイについての遺伝子型コール (genotype calling) アルゴリズム.
RMAGEML: MAGEML ドキュメントを取り扱うための機能.
RMAPPER: mapper.chip.org とのインターフェイス.
ROC: 2つのタイプの標本において発現の仕方が異なっている (differentially expressed) 遺伝子を同定するための受動者動作特性 (Receiver Operating Characteristic (ROC)) アプローチ.
RSNPper: SNP-関連データについての chip.org::SNPper とのインターフェイス.
RankProd: 発現の仕方が異なっている遺伝子 (differentially expressed genes) を同定するための順位積 (Rank Product) 手法.
RdbiPgSQL: PostgreSQL のテーブルに格納されたデータにアクセスするための手法.
Rdbi: R におけるデータベース・アクセスのための一般的枠組み.
Resourcerer: TIGR Resourcerer から注釈データを読んだり, その注釈データを Bioconductor データ・パッケージに変換します.
Rgraphviz: R においてグラフ・オブジェクトをプロットするための Graphviz とのインターフェイス.
Ruuid: R において汎用一意識別子 (Universally Unique ID values (UUIDs)) を生成します.
SAGElyzer: SAGE タグに基づいて遺伝子の位置を特定します.
SBMLR: Systems Biology Markup Language (SBML) インターフェイスおよび生化学システム分析ツール.
SNAData: Wasserman & Faust 著の書籍 "Social Network Analysis", 1999 のデータ.
ScISI: コンピューターによるインタラクトーム (In Silico Interactome).

aCGH: アレイ比較ゲノム・ハイブリダイゼーション (Array Comparative Genomic Hybridization) のデータについてのクラスおよび関数群.
adSplit: アノテーション駆動クラスタリング (Annotation-driven clustering).
affxparser: Affymetrix ファイル (CDF, CEL, CHP, BPMAP, BAR) を構文解析するためのパッケージ.
affy: Affymetrix オリゴヌクレオチド・アレイのための諸手法.
affyQCReport: affyBatch オブジェクトについての QC レポートの生成.
affyPLM: プローブ・レヴェル・モデルの当てはめ.
affycomp: Affymetrix 発現量測定の評価のためのグラフィクス・ツールボックス.
affycoretools: 反復的な分析を行う人々に有用な関数群.
affydata: 実証目的での Affymetrix データ.
affyio: Affymetrix データ・ファイルを構文解析するためのツール群.
affylmGUI: パッケージ limma を用いた affy 分析のためのグラフィカル・ユーザー・インターフェイス.
affypdnn: affy パッケージのためのプローブ依存の最近傍法 (Probe Dependent Nearest Neighbors (PDNN) for the affy package).
altcdfenvs: cdfenvs を取り扱うためのユーティリティ群.
annaffy: Bioconductor Affymetrix アノテーション (注釈) データ・パッケージからのデータを取り扱うための関数群.
annotate: 実験データを, GenBank, LocusLink および PubMed といった web データベースからの生物学的メタデータにリアルタイムで関連づけます. クエリー結果を処理し, 格納します. HTML 形式の分析レポートを生成します.
apComplex: AP-MS タンパク質データを用いてタンパク質複合体のメンバーシップを推定します.
applera: Applied Biosystems のマイクロアレイ AB1700 データ分析および品質管理 (quality controls) のためのツール群.
arrayMagic: 2色 cDNA マイクロアレイ・データに関する品質管理および処理のためのユーティリティ群.
arrayQuality: プリントおよびアレイ・レヴェルの品質評価を実行します (Performing print-run and array level quality assessment).
beadarray: BeadArrays の品質管理および低水準の分析 (Quality control and low-level analysis of BeadArrays).
bim: ベイズ区間マッピング診断 (Bayesian interval mapping diagnostics): QTLCart および Bmapqtl の標本を解釈するための関数群.
bioDist: 距離尺度を計算するためのソフトウェア・ツール集.
biocViews: R パッケージ・リポジトリーのカテゴリー別一覧.
biomaRt: BioMart データベース (e.g., Ensembl) とのインターフェイス.
bridge: 差次的遺伝子発現についてのベイズ型ロバスト推論 (Bayesian Robust Inference for Differential Gene Expression).
cellHTS: 細胞ベース・スクリーニングの分析 (Analysis of cell-based screens).
cghMCR: 共通の過剰/欠失 (gains/losses) を示している染色体領域を見つけ出します.
clusterStab: マイクロアレイ・データについてクラスターの安定性のスコアを計算します (Compute cluster stability scores for microarray data).
codelink: Codelink Bioarrays データの操作.
convert: マイクロアレイ・データ・オブジェクトを変換します.
copa: 癌の外れ値 (例外事象) のプロファイル分析 (cancer outlier profile analysis) を実行するための関数群.
ctc: ツリーおよびクラスターを他のプログラムにエクスポートしたりインポートするためのツール群.
daMA: 2色マイクロアレイの要因実験についての効率的な計画, およびマイクロアレイの要因データについての統計分析のための関数群 (Functions for the efficient design of factorial two-color microarray experiments and for the statistical analysis of factorial microarray data).
diffGeneAnalysis: 差次的遺伝子発現分析 (differential Gene expression Analysis) を実行します.
ecolitk: E. coli で作業するためのメタデータおよびツール群.
edd: 発現密度診断: 分布の形状の分類のためのグラフィカル手法およびパターン認識アルゴリズム (Expression density diagnostics: graphical methods and pattern recognition algorithms for distribution shape classification).
exprExternal: externalVectors を用いた exprSet の実装.
externalVector: R のための外部ポインター・ベースのベクトル・オブジェクトについての基本的なクラス定義およびジェネリクス (Basic class definitions and generics for external pointer based vector objects for R).
factDesign: 要因計画されたマイクロアレイ実験 (factorial designed microarray experiments) から得られたデータを分析するためのツール集. その関数群は, 適切な比較検査を評価したり, 単一の外れ値の検出を実行するために用いることができます.
fdrame: マイクロアレイ実験の FDR の調整 (FDR Adjustments of Microarray Experiments (FDR-AME)) (FDR = false discovery rate).

2007-06-06

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.3)

5.1.3 Omegahat からのアドオン・パッケージ (Add-on packages from Omegahat)

統計学計算のための Omegahat プロジェクト (The Omegahat Project for Statistical Computing) (http://www.omegahat.org/) は, 統計学のアプリケーションのためのさまざまなオープン・ソース・ソフトウエアを提供しています. とくに, ウェブ・ベースのソフトウエア, Java, Java 仮想環境および分散コンピューティングに重点を置いています. CRAN 形式の R パッケージのレポジトリーが http://www.omegahat.org/R/ から利用できます.

現在, 以下のパッケージがあります.

Aspell: aspell ライブラリーの諸機能へのインターフェイス.
CGIwithR: R を用いて CGI スクリプトを書くための諸機能.
CORBA: R のための動的な CORBA クライアント/サーバー機能. 異なる計算機上の, 任意の言語で開発された CORBA を認識するアプリケーションに接続したり, 他のアプリケーションに R の機能を同じようにエクスポートできるようにします.
Combinations: n個の要素から r個の項目を選択する組み合わせを計算します.
IDocs: インタラクティヴな文書のための基盤.
OOP: R および S-PLUS のための OOP 様式のクラスおよびメソッド. オブジェクトの参照およびクラス・ベースのメソッド定義を, Java や C++ のような言語の様式でサポートします.
RCurl: URIs の取得やフォームの送信等を実行するための HTTP リクエストを作成したり, Web サーバーから返ってきたリクエスト結果を処理できるようにします.
RDCOMClient: R 内部から (D)COM アプリケーションへの動的なクライアント・サイド・アクセスを提供します.
RDCOMEvents: R の関数およびオブジェクトを DCOM イベントのハンドラーとして用いるための機能を提供します.
RDCOMServer: S のオブジェクトおよび関数を COM オブジェクトとしてエクスポートするための機能.
REmbeddedPostgres: R の関数およびオブジェクトを, SQL 関数 (per-record, aggregate および trigger 関数) の実装に用いることができるようにします.
REventLoop: ツールキット独立であり, R のイベント・ループと置き換えることのできる抽象イベント・ループ機構.
Rexif: JPEG ファイルからメタ情報を抽出します.
RGdkPixbuf: 画像を操作するための GdkPixbuf ライブラリーの諸機能にアクセスするための S 言語の関数群.
RGnumeric: Gnumeric スプレッドシート用のプラグインで, R 関数をシート内のセルから呼び出したり, 自動再計算等を実行できるようにします.
RGtk: Gtk, the Gnome GUI toolkit を用いてグラフィカル・インターフェイスのプログラミングを行うための S 言語による諸機能.
RGtkBindingGenerator: Gtk ベースのライブラリーへのバインディングを提供するための C および R コードを生成するメタ‐パッケージ.
RGtkExtra: GtkSheet データ-グリッド表示, アイコン・リスト, ファイル・リスト, およびディレクトリー・ツリーのような, gtk+extra ライブラリーのウィジェットとのインターフェイスを提供する S 関数集.
RGtkGlade: インタラクティヴな Gnome GUI 生成器である Glade とのインターフェイスを提供する S 言語のバインディング.
RGtkHTML: S で動的に生成されたファイルあるいはコンテンツから HTML 文書を表示するために用いることができる HTML ウィジェットを作成・制御するためのインターフェイスを提供する S 関数集.
RGtkIPrimitives: RGtk を用いた gtkDevice および R のグラフィクスをインタラクティヴに利用するための低水準プリミティヴ (low-level primitives) 集.
RGtkViewers: 種々の S オブジェクト, データベース, クラスおよびウィジェット階層, S のソース・ファイル・コンテンツ等を表示するためのツール集.
RJavaDevice: Java のコンポーネントおよびグラフィクスを用いる R のためのグラフィクス・デバイス. APIs.
RMatlab: R および Matlab 間の双方向のインターフェイス.
RObjectTables: C および S のコードによって, 種々のデータ・ソースを, 変数を読み書きするための独自のセマンティクス (意味) および機能を持つ R の検索パスの要素として用いるように R オブジェクトを定義できるようにします. そのオブジェクトは, R の関数群 (メソッドあるいはクロージャー) による簡単なインターフェイスを実装し, 他のアプリケーション, 言語, フォーマット上の外部データにアクセスすることができます.
RSMethods: R のための S バージョン 4 のメソッドおよびクラスの実装. John M. Chambers 著 "Programming with Data", 1998, Springer NY における基本的な資材と一貫性があります.
RSPerl: R から, 組み込み型の永続的な Perl インタープリターとのインターフェイス. 任意の Perl のサブルーチン, クラスおよびメソッドの呼び出しを可能にします.
RSPython: Python プログラムに S の関数, メソッド等を呼び出すこと, そして, S コードに Python の機能を呼び出すことを可能にします.
RXLisp: R 内部から XLisp-Stat 関数群を呼び出すためのインターフェイス.
Rcompression: GNU zip および bzip2 フォーマットに対するメモリー上での解凍.
Rlibstree: libstree C ライブラリーによる R 上の接尾木 (Suffix Trees).
Rstem: Porter の語幹抽出アルゴリズムの Snowball 実装とのインターフェイス.
RwxWidgets: R で wxWidgets を用いて GUIs のプログラムを作るための機能.
Ryacas: yacas との R のインターフェイス.
SASXML: SAS 8.2 方式で XML ファイルを読む事例.
SJava: Java のオブジェクトおよびメソッドを作成し, 呼び出すための R から Java へのインターフェイス.
SLanguage: R と S-PLUS の両方で動作させることのできる S 言語プログラミングを支援する関数群および C のサポート・ユーティリティ群.
SNetscape: Netscape および JavaScript のためのプラグイン.
SSOAP: S 内部から SOAP (Simple Object Access Protocol) サーバーへのクライアント・インターフェイス.
SWinRegistry: R 内部から Windows のレジストリーを読み書きするための手段を提供します.
SWinTypeLibs: タイプ・ライブラリーおよび/あるいは DCOM オブジェクトから, インターフェイスのメソッド, プロパティ等を記述するタイプ情報を抽出するための方法を提供します.
SXalan: R で実装された XSL 関数群を用い, R からの出力を動的に置換した XML 文書を処理します.
Slcc: C のソース・コードを構文解析して, S からそのコードへのインターフェイスを自動生成できるようにします. S でアクセス可能なネイティヴのシンボルのテーブル, パラメーターのカウントおよびタイプ情報, C オブジェクトからの S のコンストラクター, コール・グラフ等を含みます.
Sxslt: XML-XSL 文書翻訳器である libxslt のための拡張モジュール. XSL 関数群を R 関数群によって実装できるようにします.
XML: XML 文書および DTDs を読むためのツール群.

2007-05-23

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [t-z,Devel])

tapiR: R で (英国の) 議会情報にアクセスするためのツール集.
taskPR: タスク並列 R パッケージ (Task-Parallel R package).
tcltk2: tcltk を補足するための一連のウィジェットおよび関数群.
tdist: 独立な Student の t 変数の線形結合の分布を計算します.
tdm: 治療薬物モニタリング (Therapeutic Drug Monitoring) のためのツール.
tdthap: 拡張マーカー・ハプロタイプについての伝達/不平衡検定 (Transmission/disequilibrium tests for extended marker haplotypes).
tensor: 配列のテンソル積.
tensorA: named indices (命名された添字) を用いた高等テンソル演算.
tgp: Treed Gaussian Process models (木構造化ガウス過程モデル) を用いたベイズ回帰および適応型サンプリング.
time: 開発者のためのタイム・トラッキング.
titan: 質量分析データについての滴定分析 (Titration analysis for mass spectrometry data).
titecrm: 時間-事象連続再評価法および校正ツール (TIme-To-Event Continual Reassessment Method and calibration tools).
tkrgl: rgl パッケージのための TK ウィジェット・ツール.
tkrplot: Tk ウィジェット上に R グラフィクスを配置するための簡単な仕組み.
tlnise: 2段階の正規独立抽出の推定 (Two-level normal independent sampling estimation).
tm: R 内でのテキスト・マイニングのアプリケーションのための枠組み.
tree: 分類および回帰木.
treeglia: 木の年輪からの成長量および炭素吸収の評価についての樹幹解析 (Stem analysis functions for volume increment and carbon uptake assessment from tree-rings).
triangle: 三角分布についての標準的な分布の関数群 (密度, 分布関数, クォンタイル関数, および n個のランダム偏差の生成).
trimcluster: 刈り込み (trimming) を伴うクラスター分析.
trip: 動物追跡データの空間分析.
tripack: 制約のある 2次元ドロネー三角形分割 (Delaunay triangulation) パッケージ.
truncgof: 左側切断データを考慮した適合検定 (Goodness-of-fit tests allowing for left truncated data).
trust: 2つの導関数および信頼領域 (trust regions) を用いた局所最適化.
tsDyn: 動的システム理論に基づく時系列分析.
tseries: 非線形モデリングに重点を置いた時系列分析のためのパッケージ.
tseriesChaos: 非線形時系列の分析のためのルーチン群.
tsfa: 時系列因子分析.
tuneR: 音楽を分析したり, wave ファイルやトランスクリプション等を扱うためのツール集.
tutoR: よく使われる関数群にかぶせて, 入力のエラーの修正などの機能を提供する, 学生に親切なパッケージ.
twang: 不等価なグループの重み付けおよび分析のためのツールキット (Toolkit for Weighting and Analysis of Nonequivalent Groups).
tweedie: Tweedie 指数分布族モデルについての最大尤度の計算.

udunits: 単位を変換するための Unidata のルーチン群とのインターフェイス.
ump: 一様最強力検定 (Uniformly Most Powerful tests).
unbalhaar: 不平衡 Haar ウェーブレット (Unbalanced Haar wavelets) による関数推定.
untb: 統一中立理論の下での生態的浮動 (Ecological drift under the UNTB (Unified Neutral Theory of Biodiversity)).
urca: 時系列データについての単位根および共和分検定 (Unit root and cointegration tests).
urn: 非復元抽出 (シミュレートされた壷モデル) のための関数群 (Functions for sampling without replacement (simulated urns)).
uroot: 季節時系列についての単位根検定 (Unit root tests) およびグラフィクス.

vabayelMix: 変分ベイズ混合モデル (Variational Bayesian mixture model).
varSelRF: ランダム森を用いた変数選択 (Variable selection using random forests).
vardiag: インタラクティヴなバリオグラム診断 (Interactive variogram diagnostics).
varmixt: 遺伝子発現データの分析のための分散に関する混合モデル.
vars: VAR モデリング.
vcd: Michael Friendly 著の書籍 "Visualizing Categorical Data" に基づく関数群およびデータセット.
vegan: 植生学者および群集生態学者 (vegetation scientists and community ecologists) のための種々の支援関数群.
verification: 離散および確率予測 (discrete and probabilistic forecasts) の検証のためのユーティリティ.
verify: verify オブジェクトを用いた (R 関数の実行結果の) テスト一式の構築.
vioplot: バイオリン・プロット. 箱ひげ図とカーネル密度プロットの組み合わせです (Violin plots, which are a combination of a box plot and a kernel density plot).

wavelets: ウェーブレット・フィルター, ウェーブレット変換および多重解像度分析 (multiresolution analyses) を計算するための関数群.
waveslim: 時系列分析のための基本的なウェーブレットのルーチン群.
wavethresh: 1次元および 2次元ウェーブレット統計および変換を実行するためのソフトウェア.
wccsom: ピークシフトのあるパターン群を比較するための SOM ネットワーク.
wle: 重み付き尤度 (weighted likelihood) アプローチによるロバストな統計的推論.
wnominate: WNOMINATE 点呼 (roll call) 分析ソフトウェア.

xgobi: グラフィカル・データ分析のための XGobi および XGvis プログラムとのインターフェイス.
xlsReadWrite: Excel ファイルをネイティヴに読み書きします.
xtable: データを LaTeX および HTML の表にエクスポートします.

zicounts: 古典的, ゼロ強調および区間打ち切りの計数データの回帰モデルの当てはめを行います (Fit classical, zero-inflated and interval censored count data regression models).
zipfR: 単語の頻度分布についての統計的モデル.
zoo: 不規則な時系列のような, 全順序・インデクス付きの観測値についてのメソッドを持つクラス (A class with methods for totally ordered indexed observations such as irregular time series).

より詳しい情報については, CRAN の `src/contrib/PACKAGES' をご参照ください.
また, CRAN の `src/contrib/Devel' ディレクトリーには, まだ "開発中の (under development)" あるいは R の現時点での開発版にのみ存在する機能に依存するパッケージが含まれています. もちろん, 有志の方々にはこれらを試してみるようにお勧めします. CRAN のこの領域には現在下記のものが含まれています.

GLMMGibbs: Gibbs サンプリングによる一般化線形混合モデル (Generalised Linear Mixed Models by Gibbs sampling).
RPgSQL: PostgreSQL のテーブルに格納されたデータにアクセスするためのメソッドを提供します.
dseplus: dse, 動的システム推定 (Dynamic Systems Estimation) 多変量時系列パッケージ, の機能拡張. PADI, juice および monitoring 機能拡張を含みます.
ensemble: 木クラシファイアのアンサンブル (Ensembles of tree classifiers).
runStat: 中央値および平均値を実行します.
write.snns: データ・フレームあるいは行列から SNNS パターン・ファイルを書くための関数.

2007-05-09

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [s])

sac: 変化点についてのセミパラメトリック経験尤度比ベースの検定. 1変化型 (one-change) あるいは流行型 (epidemic) の選択肢があり, データに基づくモデル診断 (data-based model diagnostic) があります.
sampling: 標本を選択し, 校正するためのツール集.
sampfling: Sampford 標本抽出アルゴリズムの修正版を実装します. 集団内の各構成単位に割り当てられた量に対して, 各標本に含まれる構成単位群の量の積に比例した確率で標本が抽出されます.
samr: マイクロアレイの有意性分析 (Significance Analysis of Microarrays).
sandwich: 時系列および縦断的 (長期的) データについてのモデル-ロバストな標準誤差推定量 (Model-robust standard error estimators for time series and longitudinal data).
sca: 単純な成分分析 (Simple Component Analysis).
scaleboot: マルチスケール・ブートストラップによる近似的に偏りのない p-値 (Approximately unbiased p-values via multiscale bootstrap).
scape: 水産資源の評価に用いられる, 統計的 catch-at-age モデルからの結果をインポート/プロットするための関数群.
scapeMCMC: マルコフ連鎖モンテカルロ診断プロット. scape パッケージに付随します.
scatterplot3d: 3次元 (3D) の点群 (point cloud) を透視図的にプロットします.
sciplot: 要因計画 (factorial designs) のための科学グラフ作成関数群.
scope: 任意の行および列に指定された条件を用いたデータ操作 (Data manipulation using arbitrary row and column criteria).
scuba: スキューバ・ダイビングのための諸計算および減圧モデル.
seacarb: 海水炭酸系 (seawater carbonate system) のパラメーターを計算します.
seas: 温度および降水データの詳細な季節プロット.
seewave: 時間波の分析およびグラフ表現 (Time wave analysis and graphical representation).
segmented: 回帰モデル (GLMs) における区分化された関係性の区切り点を推定するための関数群 (Functions to estimate break-points of segmented relationships in regression models (GLMs)).
sem: RAM アプローチを用いた最大尤度の手法により, (観測変数および非観測 (潜在) 変数を持つ) 一般の線形構造方程式モデル (Structural Equation Models) の当てはめを行うための関数群.
sensitivity: 感度分析 (Sensitivity analysis).
seqinr: 生物学的配列 (DNA およびタンパク質) データに対する探索型データ分析およびデータの可視化.
seqmon: 臨床試験の継続的モニタリング (Sequential monitoring of clinical trials).
session: R のセッションとの対話的操作, 保存, および復元を行うための関数群.
setRNG: (正規) 乱数生成器および乱数の種を設定します.
sfsmisc: Seminar fuer Statistik ETH Zurich のユーティリティ群.
sgeostat: 地球統計学的モデリングのためのオブジェクト指向的枠組み.
shapefiles: ESRI シェイプファイルの読み書きのための関数群.
shapes: 形状についての統計的分析のためのルーチン群. procrustes 分析, 形状および主成分の表示, 平均形状差の検定, 薄板スプライン変換 (thin-plate spline transformation) グリッドおよびエッジ重ね合わせ手法を含みます.
sigma2tools: sigma2 についての仮説の検定.
signal: 一般に Matlab/Octave-互換の信号処理関数群.
simecol: 生態学的 (およびその他の) 動的システムのシミュレーション (SIMulation of ECOLogical (and other) dynamic systems).
simex: 測定誤差モデル (measurement error models) についての SIMEX および MCSIMEX アルゴリズム.
shapefiles: ESRI シェイプファイルの読み書きのための関数群.
simpleboot: 単純なブートストラップのルーチン群.
skewt: Fernandez および Steel の歪みのある t 分布 (skewed t distribution) についての密度, 分布関数, クォンタイル関数およびランダム生成.
sm: A. W. Bowman and A. Azzalini 著の書籍 "Applied Smoothing Techniques for Data Analysis: The Kernel Approach with S-PLUS Illustrations", 1997, Oxford University Press に関連したソフトウェア.
sma: 探索的 (統計的) マイクロアレイ分析のための関数群.
smatr: (標準) 主軸 *1 によって, 潜在的に複雑な階層型エラー構造 (potentially complex hierarchical error structures) を持つガウス・モデルの当てはめを行います.
spatclus: 事例事象データについての任意の形状の複合的空間クラスターの検出 (Arbitrarily shaped multiple spatial cluster detection for case event data).
spatial: W. Venables and B. Ripley 著 "Modern Applied Statistics with S" のクリギングおよび点パターン分析についての関数群. `VR' バンドルに含まれます. 推奨 (Recommended).
spatialCovariance: 1次元の数値積分および解析的結果を用いて矩形上のデータについて空間共分散 (spatial covariance) 行列を計算します.
spatialkernel: 多変量点過程における空間的分離のノンパラメトリック推定 (Nonparameteric estimation of spatial segregation in a multivariate point process).
spatstat: 2次元の点パターンのデータ分析およびモデリング. 多型点および空間共分散を含みます.
spc: 統計的工程管理 (Statistical Process Control):ゼロ状態, 定常状態の ARL (平均ランレングス (Average Run Length)) を用いた管理図 (control charts) の評価, 所与の in-control ARL についての管理図の設定, および関連する図のプロット.
spdep: (1) 空間的重み行列のオブジェクト (spatial weights matrix objects) を, 多角形の近接性から, あるいは距離および分割による点パターンから生成し, それらのオブジェクトを要約したり, 空間的データ分析に利用できるようにするための関数集. (2) 空間的自己相関 (spatial autocorrelation) についての検定集. 大域的な Moran's I および Geary's C, 局所的な Moran's I, 大域的・局所的な Moran's I についての鞍点近似 (saddlepoint approximations) を含みます. (3) 空間的同時自己回帰 (spatial simultaneous autoregressive (SAR)) モデルを推定するための関数群. (以前は, 3つのパッケージ spweights, sptests, spsarlm に分かれていました.)
spe: 確率的近接データ埋め込み法 (Stochastic Proximity Embedding).
spectralGP: ガウス過程をフーリエ基底を用いて近似します.
spectrino: R 内部からのスペクトル・データの管理, 可視化およびデータ抽出.
spgrass6: GRASS 6.0 地理情報システムと R とのインターフェイス.
spgwr: 地理的加重回帰 (Geographically weighted regression).
splancs: 空間的および時空的な点パターン分析の関数群.
ssanv: 入力パラメーター群の不遵守 (不履行) あるいは変動に合わせて調整された標本サイズ (Sample Size Adjusted for Nonadherence or Variability).
sspir: R における状態空間モデル (State SPace models In R).
st: "縮小 t" 統計量 (Shrinkage t statistic).
staRt: TI-83 Plus を用いた古典的推論 (Inferenza classica con TI-83 Plus).
startupmsg: スタートアップ・メッセージのためのユーティリティ.
stashR: 共有リポジトリーを管理する (Administering SHared Repositories) ためのツール集.
statmod: 種々の生物統計学モデリングの関数群.
stepPlr: ステップワイズの変数選択を用いた L2 罰則付きロジスティック回帰 (L2 penalized logistic regression with a stepwise variable selection).
stepwise: 配列のアライメントにおける組み換えの切断点 (recombination breakpoints) を同定するためのステップワイズ・アプローチ.
stinepack: Stineman 補間パッケージ.
stochmod: 種々の確率モデルについての学習および推論アルゴリズム.
strucchange: 線形回帰モデルにおける構造変化についてのさまざまな検定.
subselect: 変数の部分集合の品質を全体データセットに対する代理として評価したり, 種々の基準の下で最適になる部分集合を検索する関数群.
sudoku: 数独パズル・ソルバー.
supclust: 予測変数 (predictor variables) に関する教師ありグルーピングのための方法論.
superpc: 教師あり主成分 (Supervised principal components).
survBayes: ベイズ・アプローチにより, 事象発生までの時間 (time to event) データに比例ハザード・モデルを当てはめます.
surveillance: 監視データについてのアウトブレイク検出アルゴリズム.
survey: 層別の, クラスター抽出された, 不均等に重み付けられた調査標本についての要約統計量, 一般化線形モデル, および一般の最尤推定 (Summary statistics, generalized linear models, and general maximum likelihood estimation for stratified, cluster-sampled, unequally weighted survey samples).
survival: 罰則付き尤度 (penalised likelihood) を含む生存分析のための関数群. 推奨 (Recommended).
survrec: 繰り返し事象 (recurrent event) データのための生存分析.
svcR: クラスタリングのためのサポートベクターマシン技法.
svcm: 2次元および 3次元の空間変化係数モデル (2d and 3d Space-Varying Coefficient Models).
svmpath: 本質的に同一のコストを持つ 2クラスの svm クラシファイアについての全体の正則化パス (regularization path) を, 単一の SVM の当てはめとして計算します.
systemfit: 普通最小二乗法 (Ordinary Least Sqaures (OLS)), 2段階最小二乗法 (Two-Stage Least Squares (2SLS)), および 3段階最小二乗法 (Three-Stage Least Squares (3SLS)) を用いて連立方程式の当てはめを行うための関数群を含みます.