2007-04-25

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [r])

rJava: 低水準の R と Java とのインターフェイス. オブジェクトの生成, メソッドの呼び出し, およびフィールドのアクセスを可能にします.
race: 最良のものを経験的に選択するためのいくつかの競争手法 (racing methods) の実装.
rake: 再重み付けによって調査データセットの Rake 分析を行います.
randaes: AES 暗号に基づく乱数発生器.
random: random.org を用いた真の乱数.
randomSurvivalForest: Ishwaran および Kogalur のランダム生存森 (random survival forest).
randomForest: Breiman のランダム森クラシファイア (random forest classifier).
rankreg: 右側打ち切りデータ (right censored data) を持つ AFT モデルについてのランク回帰推定量 (rank regression estimator).
rattle: GTK を用いた R におけるデータ・マイニングのためのグラフィカル・ユーザー・インターフェイス.
rbugs: BUGS をバッチ・モードで実行したり, R から実行するために必要なファイル群を準備するための関数群. Wine を使った Linux システムに対するサポートが重視されています.
rcdd: R 用の C Double Description (CDD), CDD 計算幾何学ライブラリーとのインターフェイス.
rcdk: ケモインフォマティクス (科学情報学) (cheminformatics) のための Java の枠組み, CDK ライブラリー群とのインターフェイス.
rcom: R COM クライアント・インターフェイスおよび内部的 COM サーバー (R COM Client Interface and internal COM Server).
rcomgen: R 用のコマンドの入力補完生成器.
rcompletion: Readline を用いた R の TAB 補完.
rda: 収縮重心正規化判別分析 (Shrunken Centroids Regularized Discriminant Analysis).
ref: リファレンスの生成, リファレンスの読み書き, および行列やデータフレームを透過的にカプセル化することができ, メモリー効率の良い refdata 型の読み書きを行うための関数群.
regress: 残差対数尤度の最大化により, 共分散構造が既知の行列の線形結合であるガウス線形モデルの当てはめを行います (Fitting Gaussian linear models where the covariance structure is a linear combination of known matrices by maximising the residual log likelihood). 多変量モデルおよびランダム効果モデルに用いることができます.
relaimpo: 線形モデルにおけるリグレッサー (独立変数) の相対的重要度 (RELAtive IMPOrtance of regressors in linear models).
relax: レポート作成, 発表, およびプログラミングのための関数群.
relaxo: 緩和された Lasso (Relaxed Lasso).
reldist: 分布の比較のための関数群. Mark S. Handcock and Martina Morris 著 "Relative Distribution Methods in the Social Sciences", 1999, Springer に記述されている相対的分布の PDF (確率密度関数) および CDF (累積分布関数) のノンパラメトリック推定および数値的要約を含みます.
relimp: 線形あるいは一般化線形モデルにおける予測変数の相対的重要度 (the relative importance of predictors) についての推論を容易にするための関数群.
relsurv: 相対生存率における回帰についての種々の関数群.
reshape: データを様々に変形します.
resper: 制限された順列群からの標本抽出.
reweight: 調査回答者の重みの調整.
rgdal: Frank Warmerdam の Geospatial Data Abstraction Library (GDAL) (地理空間データ抽象ライブラリー) とのバインディングを提供します.
rgenoud: 導関数を用いた遺伝的最適化 (GENetic Optimization Using Derivatives) の R ヴァージョン
rggm: ガウス・グラフィカル・モデルについてのロバスト化手法 (Robustified methods for Gaussian Graphical Models).
rggobi: R と GGobi との間のインターフェイス.
rgl: 3次元可視化デバイス・システム (OpenGL).
rhosp: 病院における副作用のリスク: シミュレーションおよび推定.
rimage: 画像処理のための関数群. Sobel フィルター, ランク・フィルター, fft, ヒストグラム等化, および JPEG ファイルの読み込みを含みます (Functions for image processing, including Sobel filter, rank filters, fft, histogram equalization, and reading JPEG files).
riv: 多変量の位置とばらつきの行列についての高破綻点の S-推定量に基づくロバストな操作変数の推定量 (Robust Instrumental Variables estimators based on high breakdown point S-estimators of multivariate location and scatter matrices).
rjacobi: ヤコビ多項式およびガウス-ヤコビ積分に関連した操作 (Jacobi polynomials and Gauss-Jacobi quadrature related operations).
rlecuyer: 複数のストリームを持つ RNG (乱数生成器) との R インターフェイス.
rmeta: 2値の結果の 2標本の比較についての単純な固定およびランダム効果のメタアナリシスのための関数群 (Functions for simple fixed and random effects meta-analysis for two-sample comparison of binary outcomes).
rmetasim: R と metasim シミュレーション・エンジンとのインターフェイス. metasim エンジンを用いて個体ベースの集団遺伝学のシミュレーションを構築・実行することを容易にします.
roblm: ロバスト回帰推定器.
robust: ロバスト手法についての洞察力あふれるパッケージ.
robustbase: 基本的なロバスト統計学.
rpanel: tcltk パッケージを用いた R の単純なインタラクティブ制御.
rpart: 再帰的分割および回帰木 (Recursive PARTitioning and regression trees). 推奨 (Recommended).
rpart.permutation: rpart モデルの並べ替え検定 (Permutation tests).
rpubchem: PubChem 集との R インターフェイス.
rpvm: PVM (Parallel Virtual Machine) との R インターフェイス. PVM APIs とのインターフェイス, およびその使用方法についての例と説明書を提供します.
rqmcmb2: クォンタイル回帰についてのマルコフ連鎖周辺ブートストラップ (Markov chain marginal bootstrap for quantile regression).
rrcov: 高い破綻点を用いた, 位置とばらつきについてのロバストな推定およびロバスト回帰についての関数群 (Functions for robust location and scatter estimation and robust regression with high breakdown point).
rrp: ランダムな再帰的分割 (Random Recursive Partitioning).
rsprng: SPRNG (Scalable Parallel Random Number Generators) APIs とのインターフェイス, およびその使用方法についての例と説明書を提供します.
rstream: さまざまの出典に基づく, 複数の独立な乱数のストリーム群のための統合化オブジェクト指向のインターフェイス (Unified object oriented interface for multiple independent streams of random numbers from different sources).
rtiff: TIFF フォーマットの画像を読み込み, pixmap オブジェクトとして返します.
rv: シミュレーション・ベースの確率変数オブジェクトのクラス.
rwt: Rice Wavelet Toolbox のラッパー, ディジタル信号処理を実行するための関数群を提供します.

2007-04-11

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [n-q])

nFDR: Bernstein 多項式に基づく FDR のノンパラメトリック推定.
nFactors: Cattell のスクリー検定 (Scree Test) に対するグラフを用いない解法.
ncdf: Unidata netCDF データ・ファイルとのインターフェイス.
ncomplete: 観測値のデータセットからいくつかの観測値データを削除して, その削除後のデータセットが完全分離を持つようにするための, 削除できる観測値の数の最小値を概算するために, 2値回帰 (binary regression) に対して regression depth (回帰深度?) 法 (RDM) を実行するための関数群.
ncvar: netCDF データセットとの高水準の R インターフェイス.
negenes: ランダムなトランスポゾン突然変異誘発 (transposon mutagenesis) 実験から得られたデータに基づき, Gibbs サンプラーを用いて, ゲノム上の必須遺伝子 (essential genes) の数を推定します.
network: ネットワーク・オブジェクトを生成したり修正するためのツール集. 種々のリレーショナル・データ型を表現することができます.
neural: グラフィカル・ユーザー・インターフェイス付きの RBF および MLP ニューラル・ネットワーク.
nice: 実行中の R プロセスについての UNIX の優先度 (nice 値) の取得あるいは nice 値の設定.
nlme: ガウス線形および非線形の混合効果モデルの当てはめおよび比較を行います. 推奨 (Recommended).
nlmeODE: 微分方程式を用いた混合効果モデリングのために nlme および odesolve を組み合わせます.
nltm: 生存分析のための非線形変換モデル (NonLinear Transformation Models for survival analysis).
nnet: 単一の隠れ層パーセプトロン (hidden layer perceptrons) ("フィード-フォワード・ニューラル・ネットワーク"), および多項対数線形モデル (multinomial log-linear models) のためのソフトウェア. `VR' バンドルに含まれています. 推奨 (Recommended).
nor1mix: 1次元正規混合モデルのクラス. (たとえば) 密度の推定あるいはクラスタリング・アルゴリズムの研究および授業用に利用できます; そして, 広く使われている Marron-Wand 密度を提供します.
norm: 欠損値を持つ多変量正規データセットの分析.
normalp: 次数 p の正規分布 (一般の誤差分布) (normal of order p distributions (General Error Distributions)) に関するユーティリティ集.
nortest: 正規性についての複合仮説に関する 5つのオムニバス検定 (Five omnibus tests for the composite hypothesis of normality).
noverlap: 観測値のオーバーラップ量, つまり, 観測値のデータセットからいくつかの観測値データを削除して, その削除後のデータセットにオーバーラップがないようにするために削除が必要な観測値の数の最小値を概算するために, 2値回帰 (binary regression) に対して regression depth (回帰深度?) 法 (RDM) を実行するための関数群.
np: 混合したデータ型についてのノンパラメトリック・カーネル平滑化法.
npmc: ノンパラメトリック多重比較 (Nonparametric Multiple Comparisons): 特定の分布を仮定することなしで, 一元配置についての同時順位検定 (simultaneous rank test) 処理を提供します.
nsRFA: 教師なしの地域頻度解析 (Non-supervised Regional Frequency Analysis).
numDeriv: 正確な数値微分.
nws: NetWorkSpaces および Sleigh のための関数群.

odesolve: 常微分方程式 (Ordinary Differential Equation (ODE)) のソルバー lsoda のためのインターフェイス. ODEs が R の関数として表現されます.
odfWeave: Open Document Format (ODF) ファイルの Sweave 処理.
onion: 4元数 (クォータニオン) (quaternions) および 8元数 (octonions) を操作したり可視化するためのルーチン集.
optmatch: 最適マッチング (optimal matching), とくに完全マッチング (full matching) を行うための関数群.
orientlib: 向き SO(3) データの表現, 変換および表示.
ouch: 系統発生学的比較仮説についての Ornstein-Uhlenbeck モデル.
outliers: 外れ値を識別するために広く用いられているいくつかの検定集.
oz: オーストラリアの海岸線および州境をプロットするための関数群.

pARtial: (部分的) 寄与リスクの推定値, 対応する分散の推定値および信頼区間 *1 のスケルトン (ugraph) の標準的かつロバストな推定.
pcurve: 任意次元の数値的多変量データセットに主曲線 (principal curve) を当てはめます. また, 診断プロットを作り, Bray-Curtis およびその他の距離行列を計算し, 多次元尺度および主成分分析を実行します.
pear: 周期的自己回帰分析 (Periodic Autoregression Analysis).
permax: DNA アレイ・データについてのある種の基本的な分析, とくに, 2つのタイプの組織の間での発現量の比較に関する分析を容易にすることを意図した関数群.
permtest: 2つのグループ内のばらつきとグループ間の距離を比較するための並べ替え検定 (Permutation test to compare variability within and distance between two groups).
perturb: 共線性を評価するための摂動解析 (Perturbation analysis for evaluating collinearity).
pgam: ポアソン-ガンマ加法モデル (Poisson-Gamma Additive Models).
pgirmess: 生態学および空間データの分析および表示のための関数群.
pheno: (植物の) 生物季節学 (フェノロジー) データセット *2.
plsgenomics: ゲノミクスのための PLS 分析.
pmg: 貧乏人のための GUI.
poLCA: 多値変数の潜在クラス分析 (POlytomous variable Latent Class Analysis).
polspline: C. Kooperberg および共著者による多項式スプラインの当てはめについてのルーチン群 (polynomial spline fitting routines hazard regression). ハザード回帰 (hazard regression), 柔軟な裾を持つハザード推定 (hazard estimation with flexible tails), 対数スプライン (logspline), スペクトル分布の対数スプライン推定 (lspec (logspline estimation of a spectral distribution)), 多項回帰および多重分類 (polyclass (polychotomous regression and multiple classification)), および多変量適応型多項式スプライン回帰 (polymars (multivariate adaptive polynomial spline regression)).
polyapost: ポリア事後確率 (Polya posterior) のシミュレーション.
polycor: 多分 (polychoric) 相関係数および polyserial 相関係数.
polynom: 1変量多項式の操作についてのクラスを実装するための関数集.
popgen: 統計的および集団遺伝学.
portfolio: ポートフォリオの分析および実装のためのクラス群.
portfolioSim: エクイティ・ポートフォリオ戦略をシミュレートするための枠組み.
powell: Powell の UObyQA アルゴリズムを用いて関数を最適化します.
powerpkg: 罹患同胞対 (affected sib pair) および TDT (Transmission Disequilibrium Test) 計画についての検出力分析 (power analyses).
ppc: ピーク確率対比によるタンパク質の質量スペクトルの標本分類 (Sample classification of protein mass spectra by peak probabilty contrasts).
pps: PPS (サイズに比例する確率 (probability proportional to size)) 抽出法 (サンプリング) を用いて標本を選択するための関数群, 層別単純ランダム抽出法 (stratified simple random sampling) のための関数群, および PPS 抽出についての Sampford の手法について結合包含確率 (joint inclusion probabilities) を計算するための関数群.
prabclus: クラスタリングについての距離ベースのパラメトリック・ブートストラップ検定. 主に, 存在-不在データ (種の分布マップのクラスタリング) を念頭に置いています. Jaccard および Kulczynski の距離測度, MDS スコアのクラスタリング, および最近傍ベースのノイズ検出.
prettyR: きれいな記述統計 (Pretty descriptive stats).
prim: 患者のルール導出法 (Patient Rule Induction Method (PRIM)).
princurve: 任意次元の点の行列に主曲線 (principal curve) を当てはめます.
proptest: Cox モデルにおける比例ハザード性の仮定 (proportional hazards assumption) についての検定.
proto: プロトタイプあるいは (クラス・ベースよりもむしろ) オブジェクト・ベースのオブジェクト指向の概念を用いたオブジェクト指向システム.
pscl: Political Science Computational Laboratory, Stanford University における R.
pspline: 次数 m の導関数上の罰則を持つ平滑化スプライン (Smoothing splines with penalties on order m derivatives).
psy: 精神測定学 (サイコメトリー) (psychometry) で用いられる種々の手続き: Kappa, ICC, Cronbach のアルファ, スクリープロット (screeplot), PCA および関連する手法.
psychometric: 応用精神測定理論: 相関理論, メタアナリシス (妥当性一般化), 信頼性, 項目分析, 評価者間信頼性, および古典的効用 (Applied psychometric theory: functions useful for correlation theory, meta-analysis (validity-generalization), reliability, item analysis, inter-rater reliability, and classical utility).
pwr: 検出力分析 (power analysis) についての基本的な関数群.
pwt: Penn World Table データ. 168ヶ国の 1950-2000年の一部あるいは全部についての購買力平価および国際価格に変換した国民所得勘定 (purchasing power parity and national income accounts converted to international prices) を提供します.
pvclust: p-値による階層型クラスタリング (Hierarchical clustering with p-value).

qcc: 品質管理図 (Quality Control Charts). 連続値, 属性値, および計数データについての Shewhart の品質管理図. Cusum および EWMA 図. 検査特性曲線 (Operating characteristic curves). 工程能力 (Process capability) 分析. パレート図 (Pareto chart) および特性要因図 (cause-and-effect chart).
qgen: R を用いた量的遺伝学 (Quantitative Genetics).
qp: q-次偏相関グラフ探索アルゴリズム (q-order partial correlation graph search algorithm).
qtl: QTLs を同定するための実験的交雑 (experimental crosses) の分析.
qtlDesign: QTL 実験の計画のためのツール群.
qtlbim: QTL ベイズ区間マッピング (QTL Bayesian Interval Mapping).
quadprog: 2次計画問題を解きます.
quantchem: 定量化学分析 (Quantitative chemical analysis): 結果の校正および評価.
quantreg: クォンタイル回帰および関連手法.
quantregForest: クォンタイル回帰森 (Quantile Regression Forests), 条件付きクォンタイルの推定のためのツリー・ベースのアンサンブル手法.
qvalue: false discovery rate {有意であると判断された仮説の中で本当は有意でないものの比率} 制御のための q-値の推定.
qvcalc: 近似誤差の準分散および関連測度 (quasi-variances and associated measures of approximation error) を計算するための関数群.

*1:Partial) attributable risk estimates, corresponding variance estimates and confidence intervals).

paleoTS

古生物学的時系列 (paleontological time-series) における進化のモデリング.

pamr

Pam: マイクロアレイに対する予測分析.

pan

多変量パネルあるいはクラスター化されたデータについての多重補填 (Multiple imputation for multivariate panel or clustered data).

panel

パネル・データにモデルを当てはめるための関数群およびデータセット.

papply

MPI を用いて並列的に apply (リストの各項目に対する関数の適用) を実行します.

partitions

整数の加法的分割 (Additive partitions of integers).

partsm

周期的自己回帰時系列モデル (Periodic AutoRegressive Time Series Models).

party

条件付き推論の枠組みでの偏りのない再帰的分割 (Unbiased recursive partitioning).

pastecs

時空間生態学的系列 (Space-Time Ecological Series) の分析のためのパッケージ

pbatR

R 内で PBAT を実行するためのフロントエンド.

pcaPP

射影追跡 (Projection Pursuit) によるロバストな PCA.

pcalg

PC アルゴリズムによる非循環有向グラフ (Directed Acyclic Graph (DAG

*2:plant-)phenological data sets) について時系列分析を行うためのいくつかの使いやすい関数群.

phpSerialize

R を PHP の連想配列にシリアル化します.

pinktoe

S の木 (ツリー) を, インタラクティヴな木の走査ができるように HTML/Perl ファイルに変換します.

pixmap

ビットマップ画像についてインポート, エクスポート, プロット, およびその他の操作を行うための関数群.

plm

パネル・データについての線形モデル.

plotrix

プロットを強化するための種々の有用な関数群.

plugdensity

"プラグイン" による大域的なバンド幅選択を用いたカーネル密度推定 (Kernel density estimation with global bandwidth selection via "plug-in").

pls

部分最小二乗法回帰および主成分回帰 (Partial Least Squares Regression (PLSR) and Principal Component Regression (PCR

2007-03-28

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [l-m])

labdsv: 動的合成植物現象学 (Dynamic Synthetic Vegephenomenology) に関する研究室.
labstatR: S. M. Iacus and G. Masarotto 著の書籍 "Laboratorio di statistica con R", 2002, McGraw-Hill についての関数群. 関数名および説明書はイタリア語です.
lars: Least Angle Regression, (最小角度回帰), Lasso {least absolute shrinkage and selection operator} および Forward Stagewise: 単一の最小二乗の当てはめのコストを用いて lasso 系列全体の当てはめを行うための効果的な方法.
laser: 系統発生からの種分化/絶滅率についての尤度分析 (Likelihood Analysis of Speciation/Extinction Rates from phylogenies).
lasso2: 回帰の問題を解くためのルーチン群と説明書. Osborne et al. (1998) のアルゴリズムに基づいて, 推定値に L1 制約を課します.
latentnet: 統計的ネットワークについての Latent position (潜在位置) およびクラスター・モデル.
lattice: 格子のグラフィクス, Trellis Graphics 関数群の実装. 推奨 (Recommended).
latticeExtra: Trellis ベースの表示のための汎用の関数群および標準的手法.
lawstat: 生物統計学, 公共政策, および法律の分野で広く用いられる統計的検定.
lazy: 局所回帰のための Lazy learning.
ldDesign: 連鎖不平衡 (linkage disequilibrium) の検出のための実験計画.
ldbounds: 群逐次の境界値 (group sequential boundaries) についての Lan-DeMets 法.
leaps: 分枝限定アルゴリズム (branch-and-bound algorithm) を用いて, 所与の可能なリグレッサー (potential regressors) の集合から最良の部分集合を選ぶための網羅的探索を行うパッケージ. また, あまり計算時間のかからない多数の技術を用いて探索を行います.
lgtdl: 縦断的 (長期的) データ (longitudinal data) のオブジェクトについてのメソッド集.
lhs: ラテン・ハイパーキューブ・サンプル (Latin Hypercube Samples).
limma: マイクロ・アレイ・データについての線形モデル (LInear Models for MicroArray data).
linprog: シンプレックス・アルゴリズムを用いて線形計画法/線形最適化の問題を解きます.
lme4: 線形および一般化線形混合効果モデルの当てはめを行います (Fit linear and generalized linear mixed-effects models).
lmeSplines: ガウス線形および非線形の混合効果モデルにおける平滑化スプライン項の当てはめを行います.
lmm: 線形混合モデル (Linear mixed models).
lmomco: L-モーメントおよび L-コモーメント (L-moments and L-comoments).
lmtest: W. Kraemer and H. Sonnberger 著の書籍 "The linear regression model under test", 1986, Physica より, 線形回帰モデルという仮定の下での検定集.
locfdr: 局所的な false discovery rates {有意であると判断された仮説の中で本当は有意でないものの比率} の計算.
locfit: 局所回帰, 尤度および密度推定.
lodplot: 遺伝子地図の位置に対する location score (位置スコア?) のプロット各種.
logcondens: 独立同分布の観測値から, 対数凹型 (log-concave) 確率密度を推定します.
logistf: パラメーター推定値についての罰則付きプロファイル尤度ベースの信頼区間を用いた Firth の偏りを減らしたロジスティック回帰アプローチ (Firth's bias reduced logistic regression approach with penalized profile likelihood based confidence intervals for parameter estimates).
logspline: 対数スプライン密度推定 (Logspline density estimation).
lokern: 適応型の局所的/大域的なプラグインのバンド幅選択を用いたカーネル回帰平滑化 (Kernel regression smoothing with adaptive local or global plug-in bandwidth selection).
longmemo: J. Beran 著の教科書 "Statistics for Long-Memory Processes", 1994, Chapman & Hall からのデータセットおよび機能.
lpSolve: Lp_solve とのインターフェイスによって, 一般の線形/整数の問題, 割り当て問題, および輸送問題を解く関数群.
lpridge: 局所多項式 (リッジ) 回帰 (Local polynomial (ridge) regression).
lsa: 潜在意味解析 (Latent Semantic Analysis).
lspls: LS-PLS (最小二乗-部分最小二乗法) モデル.
lss: 最小二乗法の原理に基づく右側打ち切りデータへの加速度故障時間モデル (Accelerated failure time model).
ltm: 項目応答理論 (Item Response Theory) アプローチの下での (Rasch モデルを含む) 潜在特性モデル (latent trait models) を用いた多変量ベルヌーイ・データの分析.
lvplot: 要約値の箱ひげ図 (Letter-value box plots).

mAr: 計算効率の良いステップワイズ最小二乗アルゴリズムによる多変量 AR モデルの推定.
mFilter: 種々の時系列フィルター.
maanova: N-色素のマイクロアレイ (N-dye Micro Array) の実験についての混合モデル効果を用いた分析. 分散, 並べ替えおよびブートストラップ, クラスターおよび合意樹 (consensus tree) を含みます.
magic: 2 以上の任意の魔方陣 (magic squares), および種々の方陣 (magic hypercubes) を生成するための種々の手法.
mapLD: 連鎖不平衡 (Linkage Disequilibrium) マッピング.
mapdata: パッケージ maps への補足で, より大規模・高分解能のデータベースを提供します.
mapproj: 地図投影 (Map Projections): 緯度/経度を投影座標に変換します.
maps: 地図を描きます. 投影用のコードおよびより大規模の地図は別のパッケージ群に含まれています.
maptools: 地理的データ, とくに, ESRI シェイプファイルを読み込んだり操作するためのツール集.
maptree: 階層的クラスタリングと分類と回帰木からのモデルのグラフ化やマッピングを行うための, サンプル・データ付きの関数群.
mathgraph: 有向・無向グラフのクラスからのオブジェクトを構築・操作するためのツール集.
matlab: R を用いて MATLAB コードをエミュレートします.
maxstat: いくつかの p-値近似による, 最適選択ランクおよびガウス統計 (Maximally selected rank and Gauss statistics with several p-value approximations).
mblm: 中央値ベースの線形モデル (Median-based Linear models). Theil-Sen 単一中央値あるいは Siegel 反復中央値を用います.
mboost: 一般化線形, 加法, および相互作用モデルの当てはめを行うための勾配ブースティング (Gradient boosting for fitting generalized linear, additive and interaction models).
mcgibbsit: Warnes および Raftery の MCGibbsit MCMC 診断.
mclust: モデル・ベースのクラスタリングおよび正規混合モデリング. ベイズ型正則化を含みます.
mclust02: モデル・ベースのクラスター分析: MCLUST の 2002 版 (旧版).
mcmc: マルコフ連鎖モンテカルロ (Markov chain Monte Carlo (MCMC)) についての関数群.
mda: 混合判別分析 (MDA), 柔軟な判別分析 (FDA), 罰則化判別分析 (PDA), 多変量加法回帰スプライン (MARS), 適応型後退当てはめスプライン (BRUTO), および罰則化回帰についてのコード (Code for mixture discriminant analysis (MDA), flexible discriminant analysis (FDA), penalized discriminant analysis (PDA), multivariate additive regression splines (MARS), adaptive back-fitting splines (BRUTO), and penalized regression).
merror: 複数の尺度についての正確度と精度 (Accuracy and precision of measurements).
meta: 固定およびランダム効果のメタアナリシス. 偏りの検定, フォレストおよびファンネル・プロットのための関数群を用います. (Fixed and random effects meta-analysis, with functions for tests of bias, forest and funnel plot.)
mfp: 複数分数多項式 (Multiple Fractional Polynomials).
mgcv: GAMs およびその他の一般化リッジ回帰問題のためのルーチン群. GCV あるいは UBRE による多重平滑化パラメーター選択を用います. (Routines for GAMs and other genralized ridge regression problems with multiple smoothing parameter selection by GCV or UBRE.) 推奨 (Recommended).
micEcon: ミクロ経済分析およびミクロ経済モデリングについてのツール群.
mice: 連鎖方程式による多変量補填 (Multivariate Imputation by Chained Equations).
mimR: R でのグラフィカル・モデリングのための MIM との R のインターフェイス.
minpack.lm: MINPACK 最小二乗最適化ライブラリーからの 2つの関数のための R のインターフェイス. 非線形最小二乗問題を Levenberg-Marquardt アルゴリズムの改良版によって解きます.
misc3d: 種々の 3d プロット集. rgl-ベースの等値面 (rgl-based isosurfaces) を含みます.
mitools: 多重補填 (multiple-imputation) データセットについて複数の分析を実行し, 分析結果を結合するためのツール群.
mix: カテゴリー値および連続値の混合データについての推定/多重補填 (Estimation/multiple imputation programs for mixed categorical and continuous data).
mixreg: 回帰の混合の当てはめを行うための関数群.
mixtools: 混合モデルについてのツール群.
mlCopulaSelection: 最大尤度を用いたコピュラの選択および当てはめ (Copula selection and fitting using maximum likelihood).
mlbench: 人工および実世界の機械学習ベンチマーク問題集. ボストンの住宅データを含みます.
mlica: 最大尤度を用いる独立成分分析 (Independent Component Analysis using Maximum Likelihood).
mlmRev: Multilevel Modelling Software Review (多層モデリングのソフトウエア・レヴュー) からの事例.
mmlcr: 縦断的 (長期的) および 1回限りの応答の両方を扱うことのできる混合モード潜在クラス回帰 (別名: 混合モード混合モデル回帰, あるいは混合モード混合回帰モデル). (Mixed-mode latent class regression (also known as mixed-mode mixture model regression or mixed-mode mixture regression models) which can handle both longitudinal and one-time responses.)
mnormt: 多変量正規および t 分布 (multivariate normal and t distributions).
moc: ユーザー定義の分布および曲線を用いて多変量観測値についての種々の混合モデルの当てはめを行います.
modeltools: 統計的モデルを扱うためのツール集.
moments: モーメント, 歪度, 尖度および関連する検定 (Moments, skewness, kurtosis and related tests).
monreg: ノンパラメトリック・モデルにおける単調回帰および分散関数の推定 (Estimation of monotone regression and variance functions in nonparametric models).
monoProc: 狭義単調平滑化の処理 (Strictly monotone smoothing procedure).
mprobit: 2値/順序値応答についての多変量プロビット・モデル (Multivariate probit model for binary/ordinal response).
mratios: 一般の線形モデルにおける係数の比率の推論.
msgcop: セミパラメトリック・ベイズ型ガウス・コピュラの推定 (Semiparametric Bayesian Gaussian copula estimation).
msm: 任意の時点で観測されたカテゴリー値過程への連続時間マルコフ多状態モデル (continuous-time Markov multi-state models) の当てはめを行うための関数群. オプションとして, 誤分類された応答や, 遷移率あるいは誤分類率に関する共変量 (misclassified responses, and covariates on transition or misclassification rates) を用います.
muS2RC: パッケージ muStat のための S-Plus と R との互換機能.
muStat: Prentice の (Friedman/Wilcoxon/Kruskal) 順位和検定および McNemar 検定.
muUtil: パッケージ muStat のためのユーティリティ関数群.
muhaz: 生存分析におけるハザード関数の推定 (Hazard function estimation in survival analysis).
multcomp: 一元配置についての多重比較処理 (Multiple comparison procedures for the one-way layout).
multcompView: 一対比較の可視化 (Visualizations of paired comparisons).
multic: 分散成分アプローチ (variance components) を用いた量的連鎖分析 (Quantitative linkage analysis) のツール群.
multilevel: 組織および社会心理学者による多層的データの分析 (Analysis of multilevel data by organizational and social psychologists).
multinomRob: ロバストな (LQD および tanh) 推定を用いた過分散多項回帰 (Overdispersed multinomial regression).
multtest: リサンプリング・ベースの多仮説検定 (Resampling-based multiple hypothesis testing).
mvbutils: Mark V. Bravington によるユーティリティ群. プロジェクトの管理, 編集およびバックアップ, 文書の作成 (正式および略式), パッケージの準備, マクロ関数, 他.
mvnmle: 欠損値を持つ多変量正規データについての ML 推定.
mvnormtest: 多変量変数 (multivariate variables) に関する Shapiro-Wilk 検定の一般化.
mvtnormpcs: Dunnett (1989) の多変量正規および t 分布の関数群.
mvoutlier: 位置および共分散構造のロバストな推定値に基づく多変量外れ値検出 (Multivariate outlier detection based on robust estimates of location and covariance structure).
mvpart: 多変量分割 (Multivariate partitioning).
mvtnorm: 多変量正規および t 分布.

2007-03-14

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [g-k])

g.data: 遅延データ・パッケージ (DDP's) を生成・管理します.
gRbase: R によるグラフィカル・モデリングのためのパッケージ. グラフィカル・メタデータおよびグラフィカル・モデルのための S4 クラスを定義し, 階層型対数線形モデルをどのように実装するか, どのように dynamicGraph と組み合わせるか例示します.
gRcox: 辺と頂点の対称性を持つグラフィカル・ガウシアン・モデルの推論.
gWidgets: ツールキット非依存のインタラクティヴな GUIs を構築するための gWidgets API.
gWidgetsRGtk2: RGtk2 用の gWidgets のツールキット実装.
gafit: 曲線の当てはめのための遺伝的アルゴリズム (Genetic algorithm for curve fitting).
gam: White Book 《John M. Chambers and Trevor J. Hastie (1992), "Statistical Models in S," London: Chapman & Hall》の 7章や T. Hastie and R. Tibshirani 著の "Generalized Additive Models" (1990) に記述されているような, 一般化加法モデル (generalized additive models) について当てはめを行ったり, 作業を行うための関数群.
gamair: S. Wood 著の書籍 "Generalized Additive Models: An Introduction with R" (2006) で用いられているデータセット.
gamlss: 位置, 尺度, および形状についての一般化加法モデル (Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape) の当てはめを行うための関数群.
gamlss.dist: GAMLSS モデリングのための追加の分布.
gamlss.nl: 非線形パラメトリック・モデルの当てはめを行うための GAMLSS アドオン・パッケージ.
gamlss.tr: 切断 (gamlss.family) 分布の生成および当てはめを行うための GAMLSS アドオン.
gap: 集団および家族データの両方についての遺伝子解析パッケージ.
gbev: 変数誤差を持つ勾配ブースト回帰ツリー (Gradient Boosted regression trees with Errors-in-Variables).
gbm: 一般化ブースト回帰モデル (Generalized Boosted Regression Models): Freund and Schapire の AdaBoost アルゴリズム, および J. Friedman の勾配ブースティング・マシン (gradient boosting machine) の拡張を実装します. 最小二乗, 絶対損失 (absolute loss), ロジスティック, ポアソン, Cox 比例ハザード部分尤度 (proportional hazards partial likelihood), AdaBoost 指数損失 (exponential loss) についての回帰手法を含みます.
gclus: グラフィクスのクラスタリング. ある種の評価指標によって, 散布図行列 (scatterplot matrices) および平行座標表示 (parallel coordinate displays) におけるパネルを順序付けます. (Clustering Graphics. Orders panels in scatterplot matrices and parallel coordinate displays by some merit index).
gcmrec: Pe\~na and Hollander によって提案された繰り返し事象 (recurrent event) データのための一般のセミパラメトリック・モデルのパラメーターの推定.
gdata: データを操作するための種々の関数群.
gee: 依存データのための GLMs に対する Liang/Zeger の一般化推定方程式 (generalized estimating equation) アプローチの実装.
geepack: 平均, 尺度, および相関構造におけるパラメーターについての, 平均リンク, 尺度リンク, および相関リンクを介した一般化推定方程式 (generalized estimating equations) のソルバー. クラスター化されたカテゴリカル応答も取り扱います.
genalg: 2進数および浮動小数点形式の染色体についての R ベースの遺伝的アルゴリズム.
genetics: 遺伝子データを取り扱うためのクラスおよびメソッド. 複数の染色体上の単一のマーカーや複数のマーカーで遺伝子型およびハプロタイプを表現するためのクラス, および対立遺伝子頻度, ホモ/ヘテロ接合体のフラグ付け, 特定の対立遺伝子のキャリアーのフラグ付け, 不均衡の計算, Hardy-Weinberg 平衡の検定, ... のための関数群を含みます.
geoR: モデル・ベースの手法を含む地球統計学的データ分析を実行するための関数群.
geoRglm: 一般化線形空間モデルにおける推論のための関数群.
geometry: Qhull ライブラリーに基づくメッシュの生成および表面分割 (surface tessellation).
ggm: 非循環有向グラフ (directed acyclic graphs) および無向グラフ (undirected graphs) の定義, 誘導グラフ (induced graphs) の発見, およびガウシアン・マルコフ・モデルの当てはめのための関数群.
ggplot: R のためのグラフィクス・ベースのプロットの文法.
giRaph: グラフ上の計算のためのデータ構造およびアルゴリズム.
gld: 一般化 (Tukey) ラムダ分布のための基本的な関数群.
gllm: 不完全な分割表の対数線形モデルのためのルーチン群. EM および Fisher スコアリングのアプローチによるいくつかの潜在クラス・モデルを含みます.
glmc: 制約条件付きの一般化線形モデルの当てはめ.
glmmML: ランダムな切片 (intercept) を持つ一般化線形モデルに対する最大尤度アプローチ.
glmpath: 一般化線形モデルのための L1 正則化パス (L1 regularization path for Generalized Linear Models).
glpk: GNU Linear Programming Kit (GLPK) (線形計画法キット) とのインターフェイス.
gmodels: モデルを操作するための種々の関数群.
gmp: GNU Multiple Precision (多倍長精度) ライブラリーを用いた "制限のない" 演算.
gmt: GMT 4.0 マップ作成ソフトウェアと R とのインターフェイス.
gnm: 一般化非線形モデルの記述・当てはめを行うための関数群. 社会学の UNIDIFF モデルや作物学の AMMI モデルのような乗法型交互作用項 (multiplicative interaction terms) を持つモデルを含みます.
gpclib: Alan Murta の C ライブラリーに基づく R のための一般の多角形クリッピング (general polygon clipping) のルーチン群.
gpls: 2群および多群 (2群より多い) 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.
gplots: プロットを描くための種々の関数群.
grImport: ベクター・グラフィクスのインポート.
grasper: R のための一般化回帰分析および空間予測 (Generalized Regression Analysis and Spatial Predictions for R).
gregmisc: Gregory R. Warnes によって作成・保守された種々の関数群.
gridBase: 基本およびグリッドのグラフィクスの統合
grnnR: 一般化回帰ニューラル・ネットワーク (A Generalized Regression Neural Network).
grouped: "ランダムで粗くなっている" (Coarsened At Random) という仮定の下での, グループ化および粗いデータについての回帰モデル.
grplasso: group lasso penalty を持つユーザー指定のモデルの当てはめを行います.
gsl: Gnu Scientific Library (GSL) の特定の関数群のためのラッパー.
gss: 平滑化スプライン (smoothing splines) を用いた構造的多変量関数の推定のための包括的なパッケージ.
gstat: 多変数地球統計学的モデリング, 予測およびシミュレーション. バリオグラムのモデリングのためのコード; 単純/通常/普遍の点/ブロックの (コ)クリギング, 逐次ガウシアン/インディケーター (コ)シミュレーション, およびマップをプロットする関数群を含みます. (multivariable geostatistical modelling, prediction and simulation. Includes code for variogram modelling; simple, ordinary and universal point or block (co)kriging, sequential Gaussian or indicator (co)simulation, and map plotting functions).
gsubfn: 種々の文字列ユーティリティ.
gtkDevice: GTK グラフィクス・デバイス・ドライバー. これは, R-GNOME インターフェイスと独立に用いることができ, Gtk 描画エリア・ウィジェット, たとえば RGtk を用いて, ある GUI の組み込みコンポーネントとして R のデバイスを生成する用途に用いることができます.
gtools: データの操作を支援するための種々の関数群.
gvlma: 線形モデルの仮定の大域的検証.

hapassoc: EM アルゴリズムを用いた SNP ハプロタイプおよび他の属性を持つ形質の関連性の尤度推論.
haplo.ccs: 症例-対照データにおけるハプロタイプの相対危険度を推定します (Estimate haplotype relative risks in case-control data).
haplo.stats: 連鎖の相 (linkage phase) が不明瞭な場合の, 形質および共変量を用いたハプロタイプの統計分析.
hapsim: ハプロタイプ・データのシミュレーション.
hddplot: 高次元データにおいて既知のグループを用いて, プロット用のスコアを導出します.
hdf5: NCSA HDF5 ライブラリーとのインターフェイス.
hdrcde: 最高 (確率) 密度領域および条件付き密度推定 (Highest Density Regions and Conditional Density Estimation).
hett: 不均一分散 t-回帰 (heteroscedastic t-regression) の当てはめと要約を行うための関数群.
hexView: バイナリー・ファイルを表示します.
hier.part: 階層的分割 (Hierarchical Partitioning): 多変量データセットの分散分割.
hierfstat: 一倍体あるいは二倍体の遺伝子データから任意の階層レヴェル数で階層的 F-統計量 (hierarchical F-statistics) を推定し, 各 F と分散の成分について有意性を検定します.
hmm.discnp: 離散値ノンパラメトリックの観測分布を持つ隠れマルコフモデル (Hidden Markov models with discrete non-parametric observation distributions).
hoa: 高次の尤度ベースの推論 (higher order likelihood-based inference) のためのパッケージ数. cond: ロジスティックおよび対数線形モデルについての近似的条件付き推論 (approximate conditional inference), csampling: 回帰-尺度モデル (regression-scale models) における条件付きシミュレーション, marg: 回帰-尺度モデルについての近似的周辺推論 (approximate marginal inference), nlreg: 非線形不均一分散モデルについての高次推論 (nonlinear heteroscedastic models).
homals: 等分散性分析 (Homogeneity Analysis (HOMALS)) パッケージ. オプションの Tcl/Tk インターフェイス付き.
homtest: 地域頻度解析についての等分散性検定 (Homogeneity tests for regional frequency analysis).
hopach: (クラスターの) 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)).
hot: マイクロアレイに関する計算.
howmany: 正棄却の数の下界値 (A lower bound for the number of correct rejections).
httpRequest: HTTP Request プロトコル (GET, POST, および multipart POST リクエスト) を実装します.
hwde: Hardy-Weinberg 平衡からの逸脱および遺伝子座間の独立性についてのモデルおよび検定.
hybridHclust: 相互クラスターによるハイブリッド型階層的クラスタリング (Hybrid hierarchical clustering via mutual clusters).

ibdreg: 共変量を用いた IBD 連鎖 (linkage) についての回帰手法.
ifa: 独立因子分析 (Independent Factor Analysis).
ifs: 反復関数系 (Iterated Function Systems) の分布関数推定量.
igraph: 単純なグラフのためのルーチン群.
iid.test: データが独立同分布であるかどうか検定します.
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).
ineq: 不平等, 集中および貧困指標 (Inequality, concentration and poverty measures), およびローレンツ曲線 (実験的, 理論的).
intcox: 区間打ち切り事象データに関する Cox 比例ハザード・モデルについての反復凸劣アルゴリズム(Iterated Convex Minorant Algorithm) の実装.
iplots: R のためのインタラクティヴなグラフィクス.
ipred: 分類および回帰における直接的・間接的なブートストラップの集約による改良型予測モデル, および予測誤差のリサンプリング・ベース推定量 (Improved predictive models by direct and indirect bootstrap aggregation in classification and regression as well as resampling based estimators of prediction error).
irr: 量的/順序/名義データについての評価者間信頼度および一致度 (Interrater Reliability and Agreement) の係数.
ismev: S. Coles 著 "An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values", 2001, Springer において行われる諸計算を支援するための関数群. その関数群は以下のグループに分けることができます: 極大値/極小値, 順序統計量, peaks over thresholds, および点過程.
its: 不規則な時系列 (irregular time series) を取り扱うための S4 クラス.

kappalab: "諸容量に関する研究室 (laboratory for capacities)", 有限集合上の容量 (あるいは, 非加法的測度 (non-additive measure), ファジー測度 (fuzzy measure)) および積分操作に関する S4 ツール・ボックス.
kernlab: サポートベクターマシンを含むカーネル・ベースの機械学習手法.
kinship: 混合効果 Cox モデル, 疎行列, および大きい血統図のデータのモデリング.
kknn: 重み付き k-最近傍法による分類および回帰.
klaR: Department of Statistics, University of Dortmund で開発された分類および可視化のための種々の関数群.
km.ci: Kaplan-Meier 推定量についての信頼区間 (Confidence intervals).
knnFinder: 高速な最近傍検索.
knnTree: k-最近傍クラシファイア (k-nearest-neighbor classifiers) の構築, あるいはそれを用いた予測を行います. 交差検定を用いて, k の選択, 変数の選択 (前進/後退選択), およびスケーリングの選択 (スケーリングなし, SD (標準偏差) で各列をスケーリング, MAD (平均絶対偏差) で各列をスケーリング) を行います. 完成したクラシファイアは, 各葉にこのような k-nn クラシファイアの 1つを持つ分類木で構成されることになります.
knncat: カテゴリー変数を用いた最近傍分類.
kohonen: 教師あり/なし自己組織化マップ (Supervised and unsupervised self-organising maps).
ks: カーネル平滑化: カーネル密度推定量についての幅行列および 2変量データについてのカーネル判別分析 (Kernel smoothing: bandwidth matrices for kernel density estimators and kernel discriminant analysis for bivariate data).
kza: 時系列における変化点の位置を特定するための Kolmogorov-Zurbenko 適応フィルター (Kolmogorov-Zurbenko Adaptive filter).
kzft: Kolmogorov-Zurbenko フーリエ変換およびアプリケーション.

2007-02-28

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [d-f])

date: 日付を処理するための関数群. それらの中で最も便利なのは, 入力値として以下のような書式の日付のベクトルを受け付ける関数です: `8/30/53', `30Aug53', `30 August 1953', ..., `August 30 53', あるいは, これらをミックスしたもの.
dblcens: 2重打ち切りデータ (doubly censored data) についての生存分布の NPMLE (ノンパラメトリック最尤推定量) を計算します.
deal: 連続および/あるいは離散変数を持つベイジアン・ネットワークを学習し, データから比較することができます.
debug: R 関数のデバッガー. コードの表示, 優しいエラー修復, 行番号指定の条件付きブレイクポイント, 終了コードへのアクセス, フロー制御, および完全なキーボード入力機能があります.
deldir: 平面の点集合の (平面全体に関する) ドロネー三角形分割 (Delaunay triangulation), およびディリクレあるいはボロノイ分割 (Dirichlet or Voronoi tessellation) を計算します.
delt: 適応型ヒストグラム機能を持つ多変量密度関数の推定.
denpro: "level set trees" および "shape trees" による多変量密度関数および推定の可視化. "tail trees" による多変量データの可視化.
depmix: Dependent Mixture Models (従属混合モデル?): カテゴリー値および連続値 (の時系列) データ上の潜在マルコフ・モデル (latent Markov models) の (多群) 混合の当てはめを行います.
dglm: 二重一般化線形モデル.
diamonds: 分析用あるいはグリッドのサンプリング用に, 平面あるいは 8面体/20面体の表面上にアパーチャー 4 の (aperture-4) ダイアモンド分割を描くための関数群.
dichromat: 二色型色覚者 (dichromats) のためのカラー・スキーム. 赤-緑の区別をなくすことにより, 色盲の影響をシミュレートします.
digest: md5 および sha-1 アルゴリズムを用いて任意の R オブジェクトの "ハッシュ" 値を生成するための 2つの関数. R 言語のオブジェクトの簡単な比較ができます.
diptest: 単峰性について Hartigan の dip 検定統計量を計算します.
dispmod: GLMs における散布度 (dispersion) をモデル化するための関数群.
distr: 分布のオブジェクト指向的実装といくらかの追加機能.
distrDoc: パッケージ distr, distrEx, distrSim, および distrTEst の説明文書.
distrEx: パッケージ distr の機能拡張.
distrSim: パッケージ distr に基づくシミュレーション・クラス.
distrTEst: パッケージ distr に基づく推定および検定のクラス.
distributions: TI-83 Plus に基づく確率分布.
diveMove: (time-depth recorders (TDRs) を取り扱う) 潜水データ分析 (dive analysis) およびキャリブレーション.
dlm: 動的線形モデル (Dynamic Linear Models) の最大尤度およびベイズ分析.
doBy: グループ (集団) に関する諸計算のための道具.
dprep: 分類のためのデータの前処理と可視化の関数群.
dr: 次元縮小 (dimension reduction) 回帰の当てはめのための関数, 手法およびデータセット. pHd (principal Hessian directions) および逆回帰 (inverse regression) 手法である SIR (sliced inverse regression) と SAVE (sliced average variance estimation) を含みます.
drc: 濃度反応, 用量反応, および時間反応曲線 (concentration-response, dose-response and time-response curves) を中心とする複数曲線についての非線形回帰分析.
drfit: 用量反応 (dose-response) データ評価.
dse: 動的システム推定 (Dynamic System Estimation), 多変量時系列パッケージのバンドル. dse1 (基本システム, 多変量 ARMA および状態空間モデルを含む), dse2 (推定技術を評価し, 予測し, 予測モデルを評価するための機能拡張), tframe (時間の表現に依存しないコードを書くための関数群), および setRNG (S および R において同一の乱数群を生成するための機構) を含みます.
dyn: 時系列回帰.
dynamicGraph: グラフを操作するためのインタラクティヴ・グラフィカル・ツール.
dynlm: 動的線形モデル (dynamic linear models) および時系列回帰.

e1071: Department of Statistics at TU Wien (E1071) で用いられている種々の関数群. モーメント, 短時間フーリエ変換 (short-time Fourier transforms), 独立成分分析, 潜在クラス分析 (Latent Class Analysis), サポートベクターマシン, ファジー・クラスタリング, 最短経路計算, bagged クラスタリング等々を含みます.
eRm: 拡張 Rasch モデルを推定します.
eba: 確率的選択モデルの当てはめおよび検定. とくに, BTL (Bradley-Terry-Luce), elimination-by-aspects (属性による消去法) (EBA), preference tree (選好ツリー) (Pretree) モデル.
eco: 2×2 表における生態学的推論 (ecological inference) のベイズ・モデルの当てはめを行います.
ecodist: 生態学的分析のための非類似度 (dissimilarity) ベースの関数群.
edci: 画像のエッジ検出およびクラスタリング.
effects: 線形および一般化線形モデルのためのグラフおよび表による (たとえば, 交互作用の) 効果表示. (Graphical and tabular effect displays, e.g., of interactions, for linear and generalised linear models.)
eha: 生存およびイベント履歴分析 (survival and event history analysis) のためのパッケージ.
eiPack: 生態学的推論 (ecological inference) および高次元データの管理.
elasticnet: 弾性ネットの正則化 (elastic net regularization) および変数選択.
ellipse: 楕円, および楕円状の信頼域を描くためのパッケージ.
elliptic: Weierstrass および Jacobi 形式を含む楕円 (関連) 関数一式.
elrm: MCMC による正確なロジスティック回帰 (Exact Logistic Regression).
emme2: EMME/2 データバンクを読み書きするための関数群.
emplik: 右側打ち切りの可能性のあるデータからの平均/クォンタイル/ハザードに関する経験的尤度比 (empirical likelihood ratio).
energy: 諸分布を比較するための E-statistics (エネルギー) 検定: 多変量正規性, ポアソン検定, 等しい分布に関する多変量 k-標本検定, e-distances による階層的クラスタリング.
ensembleBMA: 混合正規分布を用いたアンサンブルのベイズ式モデル平均化 (Bayesian Model Averaging) を用いた確率的予測.
epicalc: 疫学用の計算機.
epitools: 応用疫学のための基本ツール群.
epsi: 画像のエッジ保存平滑化 (Edge Preserving Smoothing for Images).
equivalence: 同等性検定 (tests of equivalence) を評価するための検定およびグラフィクス.
evd: 極値分布 (extreme value distributions) のための関数群. シミュレーション, 分布, クォンタイル, および密度関数を, 1変量, 2変量, および (シミュレーション用には) 多変量のパラメトリック極値分布に拡張し, 1変量および 2変量モデルについて最尤推定を計算する当てはめ関数を提供します.
evdbayes: MCMC 手法を用いた極値モデルのベイズ分析のための関数群.
evir: R における極値 (Extreme Values in R): 極値理論の関数群で, 以下のグループに分けることができます: 探索型データ分析, ブロック最大値 (block maxima), peaks over thresholds (POT) (1変量および 2変量), 点過程, gev (一般化極値)/gpd (一般化パレート) 分布.
exactLoglinTest: 対数線形モデルのためのモンテカルロ正確確率検定.
exactRankTests: Streitberg/Roehmel シフト・アルゴリズム (shift algorithm) の実装を用いた正確な p-値およびクォンタイルを計算します.
exactmaxsel: 2値応答変数についての最大選択統計 (maximally selected statistics) の正確な手法.

fBasics: "市場, 基本統計, および定型化された事実 (stylized facts)" のための Rmetrics モジュール. Rmetrics とは, 金融工学および計算ファイナンスを教えるための環境およびソフトウェア集です (`http://www.Rmetrics.org/').
fCalendar: "日付け, 時刻, およびカレンダー" のための Rmetrics モジュール.
fEcofin: "経済・金融データセット選集" を持つ Rmetrics モジュール.
fExtremes: "標本からの超過 (beyond the sample), 極値 (extreme values) の取り扱い" のための Rmetrics モジュール.
fMultivar: "多変量データ分析" のための Rmetrics モジュール.
fOptions: "オプションの評価" のための Rmetrics モジュール.
fPortfolio: "オプションの価格付けおよびヘッジ" のための Rmetrics モジュール.
fSeries: "金融市場の背後にある動的過程" のための Rmetrics モジュール.
fame: FAME 時系列データベースのためのインターフェイス.
far: 関数自己回帰 (Functional AutoRegressive) 過程のためのモデル化.
faraway: Julian Faraway 著の書籍の関数群およびデータセット.
fastICA: 独立成分分析 (Independent Component Analysis (ICA)) および射影追跡法 (Projection Pursuit) を実行するための FastICA アルゴリズムの実装.
fda: 関数データ分析 (Functional Data Analysis): 基本観測がある種の関数になっているデータの分析.
fdim: フラクタル次元を計算するための関数群.
fdrtool: (局所的な) False Discovery Rates (FDR) の推定および制御. (FDR: 有意であると判断された仮説の中で本当は有意でないものの比率)
feature: 多変量カーネル密度推定のための feature significance.
femmeR: FEMME モデルの結果の出力分析.
ffmanova: Fifty-fifty MANOVA.
fgac: 一般化アルキメデス・コピュラ族 (Families of Generalized Archimedean Copulas).
fields: 空間データに重点を置いた曲線および関数当てはめのためのプログラム集. 実装されている主な手法には, 3次および薄板スプライン (cubic and thin plate splines), 普遍クリギング (universal Kriging) および大規模データセットのためのクリギングを含みます. 主な特長は, R で実装された任意の共分散関数を空間予測 (spatial prediction) のために用いることができることです.
filehash: 単純なファイル・ベースのハッシュ・テーブル.
filehashSQLite: バックエンドとして SQLite を用いる単純な (キー, 値) のデータベース.
financial: R で金融の諸問題を解きます.
fingerprint: 2値 (binary) 指紋データを操作するための関数群.
flexclust: 柔軟なクラスター・アルゴリズム.
flexmix: 柔軟な混合モデリング (Flexible Mixture Modeling): EM アルゴリズムを用いた回帰モデルの有限混合についての一般的な枠組み.
fmri: fMRI 実験の分析のための関数群.
forecasting: 予測のための関数群およびデータセット集. forecast (時系列予測), fma (Makridakis, Wheelwright & Hyndman 著の書籍 "Forecasting: Methods and Applications", 1998 からのデータセット), および Mcomp (M-competitions (M-競合) からのデータ) を含みます.
foreign: Minitab, S, SAS, SPSS, Stata, Systat 等の統計分析ソフトウェアによって格納されたデータを読み書きするための関数群. 推奨 (Recommended).
fork: 複数のプロセスを処理するための関数群: Unix のプロセス管理 API コールに対する単純なラッパー.
fortunes: R 版 fortune (ランダムに格言を表示するプログラム).
forward: 線形および一般化線形回帰モデルにおけるロバスト分析への前方探索アプローチ.
fpc: 固定点クラスター, クラスターの観点による回帰および判別プロット (Fixed point clusters, clusterwise regression and discriminant plots).
fracdiff: fractionally differenced (フラクショナル (非整数値) の差分を持つ) ARIMA(p,d,q) モデル (Haslett and Raftery, Applied Statistics, 1989) のパラメーターの最尤推定.
frailtypack: ハザード関数上の罰則付き尤度を用いた shared gamma frailty (共有ガンマ・フレイルティ) モデルおよび Cox 比例ハザード・モデルの当てはめを行います.
ftnonpar: ノンパラメトリック回帰のための特徴およびストリング (taut strings).
fuzzyRankTests: ファジー順位検定および信頼区間.

2007-02-14

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [a-c])

aaMI: タンパク質配列のアライメントに関する相互情報量.
abind: 多次元配列を連結します.
accuracy: 統計計算の精度を向上し, 検証するために設計されたツール集.
acepack: 回帰変換を選択するための ACE (Alternating Conditional Expectations (交替条件付き期待値)) および AVAS (Additivity and VAriance Stabilization for regression (回帰のための加法性および分散安定化)) 手法.
actuar: 保険数理 (actuarial science) のアプリケーションに関連した関数群.
ada: 2値応答に関するブースティング・アルゴリズムを実行します.
adabag: Adaboost.M1 およびバギング (Bagging).
adapt: 20次元までの適応型求積法.
ade4: 多変量データ分析およびグラフィカル表示.
ade4TkGUI: ade4 のための Tcl/Tk グラフィカル・ユーザー・インターフェイス.
adehabitat: 動物による生息地選択の分析のためのツール集.
adimpro: ディジタル画像の適応型平滑化.
adlift: 信号のノイズ除去のための適応型ウェーブレット変換.
agce: 成長曲線の実験の分析.
agricolae: 農業研究のための統計的処理.
agsemisc: 種々のプロットおよびユーティリティ関数群.
akima: 不規則なグリッド・データのための線形あるいは 3次スプライン補間.
allelic: 高速で偏りがなく正確な, 対立遺伝子の正確確率検定 (allelic exact test).
alr3: S. Weisberg 著の教科書 "Applied Linear Regression", 2005, Wiley に添付の手法とデータ.
amap: もう 1つの多次元分析パッケージ (Another Multidimensional Analysis Package).
analogue: 古生態学のための類似物 (analogue) の諸手法.
aod: 過分散データの分析 (Analysis of Overdispersed Data).
apTreeshape: 系統樹形の分析 (Analyses of phylogenetic treeshape).
ape: 系統発生および進化の分析 (Analyses of Phylogenetics and Evolution). 括弧形式 (標準 Newick 形式) の系統樹の読み込みとプロット, 系統発生の枠組みでの比較データの分析, 多様性および大進化の分析, 対立遺伝子およびヌクレオチド・データからの距離の計算, インターネット経由での GenBank からのヌクレオチド配列の読み込みのための関数群や, Mantel 検定, 最小全域木の計算, あるいは種々のアプローチに基づく母数 (population parameter) theta の計算等の多数のツールを提供します.
aplpack: もう 1つのプロット・パッケージ (Another PLot PACKage): stem.leaf, bagplot, faces, spin3R, ....
arm: 回帰および多層/階層モデルを用いたデータ分析.
arules: R を用いた相関ルールおよび頻出アイテムセットのマイニング.
ash: 1D および 2D 密度推定のための David Scott の ASH ルーチン.
aspace: 空間点パターンからセントログラフィ統計および計算幾何を推定します.
assist: 平滑化スプラインを実装する関数一式.
aster: Aster モデリング (生活史形質モデリングのための森グラフ (forest graph) の指数分布族の条件付き/条件なしのカノニカル統計モデル) のための関数群およびデータセット.
asypow: 漸近的尤度比の手法を用いた, 検出力および関連量を計算するルーチン集.
aws: 適応型重み平滑化 (adaptive weights smoothing) を実行するための関数群.

backtest: 金融商品についてポートフォリオに基づく仮説を探求します.
bayesSurv: 柔軟な誤差分布を (そして後に変量効果分布も) 持つベイズ型生存回帰.
bayesm: マーケティング/ミクロ計量経済学 (Micro-econometrics) のためのベイズ推論.
bayesmix: JAGS を用いた 1変量ガウス分布のベイズ混合モデル.
bcp: Barry and Hartigan の積分割モデル (product partition) に基づくベイス流の変化点 (Bayesian Change Point) 分析.
betareg: 比率や割合をモデル化するためのベータ回帰.
bicreduc: 2変量区間打ち切りデータ (bivariate interval-censored data) の分布関数についての NPMLE (ノンパラメトリック最尤推定量) のための縮小アルゴリズム (reduction algorithm).
biglm: メモリーで当てはめを行うには大きすぎるデータの線形回帰.
bim: ベイズ区間マッピング診断: QTLCart および Bmapqtl の標本を解釈するための関数群.
bindata: 相関のある人工的な 2値データの生成.
binom: いくつかのパラメーター化 (パラメタリゼーション) による 2項分布の信頼区間.
biopara: R 用の自己完結型並列システム.
bitops: 整数ベクトルの 2項演算のための関数群.
bivpois: EM アルゴリズムを用いた 2変量ポアソン・モデル.
blighty: 英国の海岸線を描くための関数群.
blockrand: ブロック・ランダム (block random) 臨床試験のためのランダム化.
boa: MCMC のためのベイズ出力分析 (Bayesian Output Analysis) プログラム.
boolean: ブール型ロジットおよびプロビット: ブール型仮説を検証するための手続き.
boost: 実データおよびシミュレーション・データのためのブースティング手法. `BagBoost', `LogitBoost', `AdaBoost', および `L2Boost' という機能を持っています.
boot: A. C. Davison and D. V. Hinkley 著の書籍 "Bootstrap Methods and Their Applications", 1997, Cambridge University Press からのブートストラップのための関数群およびデータセット. 推奨 (Recommended).
bootstrap: B. Efron and R. Tibshirani 著の書籍 "An Introduction to the Bootstrap", 1993, Chapman and Hall に関するソフトウェア (ブートストラップ, 交差検定, ジャックナイフ), データ, および正誤表.
bqtl: 同系交配および組み換え近交系についての QTL マッピング・ツールキット. 最大尤度およびベイズ手法のツール群を含んでいます.
brainwaver: グラフ理論を用いた可視化およびパラメーター化機能を持つ多変量時系列の基本的なウェーブレット分析.
brlr: 偏りを減らしたロジスティック回帰 (bias-reduced logistic regression): 罰則付き最大尤度によるロジスティック回帰の当てはめ.
butler: R 用の単体テスト, 性能測定およびベンチマーク.

caMassClass: タンパク質の質量スペクトル (SELDI) データの処理と分類.
caTools: 種々のユーティリティ関数群. ENVI バイナリー・ファイルの読み書き, LogitBoost クラシファイア, および base64 エンコーダー/デコーダーを含みます.
cacheSweave: Sweave の計算結果をキャッシュに入れるためのツール群.
cairoDevice: ロード可能な CAIRO/GTK デバイス・ドライバー.
calibrate: バイプロットの軸の調整.
car: 応用回帰の手引き (Companion to Applied Regression). 応用回帰, 線形モデル, および一般化線形モデルについての関数群を含みます. 回帰診断, とくにグラフィカルな診断手法に重点が置かれています.
cat: 欠損値を含んだカテゴリー変数のデータセットの分析.
catspec: カテゴリー変数についての特別なモデル.
cba: ビジネス・アナリティクスのためのクラスタリング. Proximus and Rock の実装を含みます.
cclust: 凸クラスタリング (convex clustering) 手法. k-means アルゴリズム, オンライン・アップデート・アルゴリズム (ハードな競合学習) および Neural Gas アルゴリズム (ソフトな競合学習) およびデータセット内のクラスター数を発見するためのいくつかの指標の計算を含みます.
cfa: configuration frequencies (配置頻度?) の分析.
cgh: Smith-Waterman アルゴリズムを用いたマイクロアレイの比較ゲノム・ハイブリダイゼーション (comparative genome hybridisation (CGH)) データの分析.
chplot: 拡張された凸包プロット (augmented convex hull plots):グループ分けされた 2変量データについての情報豊富な美しいプロット.
changeLOS: 病院入院期間 (length of hospital stay (LOS)) における変化.
chemCal: 分析化学のための校正関数群.
chron: 暦年オブジェクト (時刻および日付) を扱うためのパッケージ.
circular: Rao Jammalamadaka and A. SenGupta 著 "Topics in Circular Statistics", 2001, World Scientific からの Circular Statistics (角度や方向の性質を考慮した統計学).
clac: Clust Along Chromosomes, CGH アレイ・データにおける過剰/欠失を判定するための手法.
class: 分類 (k-最近傍および LVQ) のための関数群. `VR' バンドルに含まれます. 推奨 (Recommended).
classInt: マッピングやその他のグラフィクスの目的で 1変量の階級幅を選択します.
classPP: 教師あり分類のための射影追跡 (Projection Pursuit).
classifly: 高次元の分類モデルを探索します.
clim.pact: 月次・日次データについての気候分析 (climate analysis) およびダウンスケーリング.
climatol: 気候学的 (月次) 系列内の欠損データを補ったり, それらのデータの均一性を検証するための関数群と, さらに, 風配図や Walter&Lieth のダイアグラムを描くための関数群.
clines: 等高線を計算します.
clue: クラスター集合体 (CLUster Ensembles).
clustTool: 空間情報を持つデータをクラスタリングするための GUI.
cluster: クラスター分析のための関数群. 推奨 (Recommended).
clusterGeneration: ランダムなクラスターの生成 (所定の分離度で).
clusterRepro: 遺伝子発現クラスターの再現性 (Reproducibility).
clustvarsel: モデル・ベースのクラスタリングのための変数選択.
cmprsk: 競合リスク (competing risks) における部分分布関数の推定, 検証および回帰モデリング.
cobs99: 制約付き B-スプライン (Constrained B-splines): 旧式となった 1999年ヴァージョン.
cobs: 制約付き B-スプライン (Constrained B-splines): 線形計画法および疎行列による定性制約型 (回帰) 平滑化.
cocorresp: 群集生態学のための co-correspondence (共対応?) 分析の序列化手法 (Co-correspondence analysis ordination methods for community ecology).
coda: マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) のシミュレーションについての出力分析および診断.
coin: 一般的な独立性の問題についての条件付き推測 (COnditional INference) の方法. 2標本, K-標本, 相関, 打ち切り, 順序, および多変量問題を含みます.
colorspace: いろいろな色空間どうしのマッピング.
combinat: 組合せ論のユーティリティ.
compOverlapCorr: (共通の変数を持つという意味で) 重なり合っている 2つの相関係数を比較します.
compositions: 組成データ (たとえば, 物質の構成比) および正の数 (たとえば, 濃度) の一貫性分析のための関数群.
concor: コンコーダンス. "ブロックによる特異値分解 (SVD)" を提供します (Concordance, providing "SVD by blocks").
concord: コンコーダンスと信頼性の尺度 (Measures of concordance and reliability).
conf.design: 交絡および一部実施計画 (confounded and fractional factorial designs) を構築・操作するための一続きの簡単なツール群.
connectedness: 2元分類について非連結集合 (disconnected sets) を発見します.
copula: 一般的に利用されるコピュラのクラス (楕円およびアルキメデス・コピュラを含む). そして確率密度, 分布, 乱数発生器, プロットのための手法.
corpora: コーパスの頻度データの統計分析のためのユーティリティ関数群.
corpcor: 共分散および (偏) 相関の効率的な推定.
corrgram: コレログラムをプロットします.
covRobust: 最近傍クリーニング法 (nearest neighbor cleaning) によるロバストな共分散の推定.
coxrobust: Cox 比例ハザード回帰モデルにおけるロバストな推定.
cramer: 多変量ノンパラメトリック Cramer 検定のためのルーチン.
crossdes: 持ち越し (キャリーオーバー) のバランスを取ったクロスオーバー計画の構築およびランダム化, 所与の計画のバランスの検証, そして 2つのランダム化処理の妥当性についてのシミュレーション研究のための関数群.
crq: ランダム打ち切りデータのためのクォンタイル回帰.
cslogistic: conditionally specified (条件付き確率で記述された) ロジスティック回帰モデルの尤度および事後分析.
cts: 連続時間自己回帰モデルおよびカルマン・フィルター.
ctv: CRAN task views (課題別一覧) のためのサーバー・サイド/クライアント・サイドのツール群.
cwhmisc: Christian W. Hoffmann による種々の関数群.
cyclones: サイクロンの同定.

2007-01-31

R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [N-Z])

NADA: Dennis R. Helsel 著 "Nondetects And Data Analysis: Statistics for Censored Environmental Data", 2004, John Wiley and Sons に記述されている手法.
NISTnls: NIST, the U.S.National Institute for Standards and Technology からの非線形最小二乗法の例.
NORMT3: 複素数の誤差関数 erf と erfc を計算します. また, ガウス分布と Student の t 分布との和の密度関数を評価します.

Oarray: 任意のオフセットを持つ配列.

PBSmapping: the Pacific Biological Station (PBS) in Nanaimo, British Columbia, Canada で行われた水産業 (漁業) の研究から進化したソフトウェア. 地図を描いたり, 地理情報システム (GIS) の諸手続きを実装しています.
PBSmodelling: 計算機モデルの設計, 検査, および操作を容易にするためのソフトウェア.
PHYLOGR: (パッケージ PDAP の PDSIMUL から得られるような) 系統発生学的に (phylogenetically) シミュレートされたデータセットの操作および分析. そして, GLS を用いた系統発生学に基づく分析.
PK: 薬物動態パラメーター (pharmacokinetic parameters) の推定.
PKfit: 薬物動態学 (pharmacokinetics) に関する曲線の当てはめを取り扱うために設計された非線形回帰 (遺伝的アルゴリズムを含む) プログラム.
POT: 一般化パレート分布および Peaks Over Threshold (POT) 法.
PTAk: 任意の階数のテンソル (配列) を分解するための多元的手法. 特異値分解 (SVD) の一般化であり, 単位元でない計量 (non-identity metrics) および罰則化もサポートします. その他のいくつかの多元的手法も含んでいます.
PearsonICA: Pearson システムからのスコア関数を用いる独立成分分析 (Independent component analysis).
ProbForecastGOP: Gel, Raftery and Gneiting (2004) によって発表された Geostatistical Output Perturbation (地球統計学的出力摂動) 法を用いた確率的天候フィールド予測.
ProbeR: Affymetrix チップからの遺伝子発現についての信頼性.

QCA: クリスプ集合についての質的比較分析 (Qualitative Comparative Analysis).
QCAGUI: QCA のグラフィカル・ユーザー・インターフェイス.

R.matlab: MAT ファイルの読み書き, および R と Matlab の接続を可能にします.
R.oo: 参照あり/なしの R のオブジェクト指向プログラミング.
R.rsp: R server pages (RSP). (ドキュメント内にタグ付きの R のコードを埋め込んでおき, クライアントからの要求に応じて, サーバーが R コードを処理し, その結果をドキュメントに組み込んで出力する機能.)
R.utils: R でプログラミングしたり, R のパッケージを開発するときに有用なユーティリティのクラスおよびメソッド.
R2HTML: HTML ドキュメントに R のオブジェクトやグラフィクスをエクスポートするための関数群.
R2WinBUGS: R からの WinBUGS の実行: BUGS モデルを呼び出し, 推論や収束性をテーブルやグラフに要約化し, そのシミュレーションを R で利用しやすくするために配列に保存します.
RArcInfo: Arc/Info V7.x のカヴァレージおよびデータをインポートするための関数群.
RBloomberg: COM を用いて Bloomberg API からデータを取得します.
RColorBrewer: 変数に従って影を付けた美しいマップを描くための ColorBrewer パレット.
RFA: 地域頻度解析 (Regional Frequency Analysis).
RGtk2: Gtk (the Gimp Tool Kit) version 2 を用いたグラフィカル・インターフェイスをプログラミングするための道具.
RGrace: マウス/メニューで操作するインタラクティヴなプロット・アプリケーション.
RGraphics: Paul Murrell 著の書籍 "R Graphics", 2005, Chapman & Hall/CRC のデータおよび関数群.
RII: 自然 3次スプライン (natural cubic splines) を用いて, 区間打ち切りデータについての相対的不平等指数 (relative index of inequality) を推定します.
RJaCGH: CGH アレイの分析のための可逆ジャンプ MCMC (Reversible Jump MCMC).
RLMM: Affymetrix SNP アレイの遺伝子型コール (genotype calling) アルゴリズム.
RLadyBug: 確率過程的感染症モデルを用いた伝染病の分析.
RMySQL: R と MySQL データベース・システムとのインターフェイス.
RNetCDF: Unidata の NetCDF ライブラリー関数群 (version 3) とのインターフェイス. さらに Unidata の UdUnit カレンダー変換を利用可能にします.
ROCR: スコアリング・クラシファイアの性能の可視化.
RODBC: ODBC データベース・インターフェイス.
ROracle: R 用の Oracle Database インターフェイス・ドライバー. ProC/C++ 組み込み SQL を用います.
RQuantLib: R 内部から QuantLib の関数群 (のいくつか) を利用する機能を提供します. 現在のところ, いくつかのオプション価格付けおよび分析の関数群に限定されます. QuantLib プロジェクトは, 計量ファイナンスのための包括的なソフトウェアのフレームワークを提供することを目的としています.
RSQLite: SQLite 用のデータベース・インターフェイス R ドライバー. R に SQLite データベース・エンジンを組み込みます.
RScaLAPACK: R から ScaLAPACK の関数群へのインターフェイス.
RSvgDevice: Scalable Vector Graphics (SGV) に関する新しい w3.org XML 標準を用いる R 用のグラフィクス・・デバイス.
RTisean: Tisean アルゴリズムへの R のインターフェイス.
RUnit: 標準的な単体テスト (Unit Testing) のフレームワークを実装する関数群. 付加的なコード検査およびレポート生成ツールを伴います.
RWeka: データ・マイニングの課題のための機械学習アルゴリズムの豊富なコレクションである Weka への R のインターフェイス.
RWinEdt: WinEdt を R 用のエディターとして利用するためのプラグイン.
RXshrink: リッジあるいは最小角回帰による最大尤度 Shrinkage 法 (Maximum Likelihood Shrinkage via Ridge or Least Angle Regression).
RadioSonde: ラジオゾンデ (典型的な天候観測気球装置) によって収集されたデータについて SKEW-T,log p ダイアグラムおよび風の分布 (プロファイル) を読み, プロットするためのプログラム集.
RandVar: S4 のクラスおよびメソッドを用いた確率変数の実装.
RandomFields: 種々の方法を用いた確率場の生成.
RaschSampler: 固定マージンを持つ 2値行列のサンプリング.
Rcmdr: tcltk パッケージに基づいた, R 用のプラットフォーム非依存の基本統計分析 GUI (グラフィカル・ユーザー・インターフェイス).
RcppTemplate: Rcpp R/C++ インターフェイス・ライブラリーの使用についての実例による説明.
ResistorArray: 抵抗ネットワークの電気特性.
Rfwdmv: 多変量データの順方向検索 (Forward Search for Multivariate Data).
Rigroup: 小さい整数群に対する諸関数を提供します.
Rlab: NCSU ST370 クラスのための関数群とデータセット.
Rlsf: LSF キューイング・システムとのインターフェイス.
Rmdr: R-多因子次元縮退 (R-Multifactor Dimensionality Reduction).
Rmpi: MPI (メッセージ・パッシング・インターフェイス (Message-Passing Interface)) API とのインターフェイス (ラッパー). また, 対話的な R のスレーヴ環境 (そこで分散型統計計算が実行される) も提供します.
Rpad: Rpad ワークブック形式のインターフェイスのためのユーティリティ関数群.
Rserve: バイナリー型のリクエストを R に送ることができるソケット・サーバー (TCP/IP あるいはローカル・ソケット).
Rwave: 1-D 信号の (とくに, ノイズを含む信号のウェーブレットおよび Gabor 変換についての) 時間周波数解析のための環境であり, Rene Carmona, Wen L. Hwang and Bruno Torresani 著の書籍 "Practical Time-Frequency Analysis: Gabor and Wavelet Transforms with an Implementation in S", 1998, Academic Press に基づいています.

SASmixed: R. C. Littell, G. A. Milliken, W. W. Stroup and R. D. Wolfinger 著 "SAS System for Mixed Models", 1996, SAS Institute の例に相当するデータセットおよび標本の線形混合効果の分析.
SIN: ガウス・グラフィカル・マルコフ・モデルの選択に対する SIN 的アプローチ.
SLmisc: SIRS-Lab GmbH における遺伝子発現データの分析のための種々の関数群.
SMPracticals: Anthony Davison 著の書籍 "Statistical Models", 2003, Cambridge University Press の付録 A に概要が説明されたデータセットおよびいくつかの関数.
SNPassoc: SNP-ベースの全ゲノム関連 (whole genome association) の研究.
SQLiteDF: データ・フレームおよび行列を SQLite のテーブルに格納します.
SciViews: 完全に再利用可能な R 用の GUI API を実装するためのパッケージ集. 下記が含まれています: 主要な GUI 機能を持つ svGUI, ダイアログ・ボックス用の svDialogs, データのインポート/エクスポート用の svIO, 種々の支援関数群を持つ svMisc, ヴューとレポート機能を提供する svViews (ヴューとは, 同一の書類内に R オブジェクトと, テキスト, 表, およびグラフを組み合わせた HTML 表記です).
SemiPar: R. Ruppert, M. P. Wand, and R. J. Carroll 著の書籍 "Semiparametric Regression", 2003, Cambridge University Press を補足するためのセミパラメトリック回帰分析用の関数群.
SenSrivastava: A. Sen and M. Srivastava 著 "Regression Analysis, Theory, Methods and Applications", 1990, Springer からのデータセット集.
SensoMineR: 感覚データ (Sensory data) 分析.
SeqKnn: 逐次的 kNN による欠損値の補填.
SharedHT2: 小標本のマイクロアレイ実験のための共有 Hotelling T^2 検定 (Shared Hotelling T^2).
SoPhy: 土壌物理学 (Soil Physics) のツール: 土壌中の水分フラックスおよび溶質移動のシミュレーション.
SparseLogReg: 疎なロジスティック回帰.
SparseM: 疎行列 (sparse matrices) のための基本線形代数.
SpherWave: 球面ウェーブレット (Spherical Wavelets) および SW-ベースの空間適応法.
StatDataML: StatDataML の読み書き.
StoppingRules: マイクロアレイ・クラシファイアのための停止ルール.
SuppDists: R に組み込まれている分布を補足する 10個の分布 (逆ガウス (Inverse Gauss), Kruskal-Wallis, Kendall のタウ, Friedman のカイ二乗, Spearman のロー, 最大 F 比 (maximum F ratio), Pearson の積率相関係数, Johnson 分布, 正規スコア (normal scores), および一般化超幾何分布).
SwissAir: スイスの 1年分 (30分刻み) の大気質データ.

TRAMPR: R用の末端制限酵素切断断片長多型 (Terminal Restriction Fragment Length Polymorphism (TRFLP)) の分析およびマッチングのパッケージ.
TSP: 巡回セールスマン問題 (Traveling Salesperson Problem (TSP)).
TWIX: 追加の分割を持つツリー (Trees WIth eXtra splits).
TeachingDemos: 教室で統計学の諸概念をデモで説明したり, 自分自身がその諸概念やプログラミングをより良く理解するために用いることができるデモ用の関数群.
TwoWaySurvival: 右側打ち切りの生存データの加法二元ハザード (additive two-way hazards) モデル構築.

UNF: データの UNF (universal numeric fingerprint (汎用数値指紋)) を生成するためのツール.
USPS: バイアスの傾向スコア (Propensity Score) 調整の教師なし/あり手法 (Unsupervised and Supervised methods).
UsingR: J. Verzani 著の教科書 "Using R for Introductory Statistics", 2005, Chapman & Hall/CRC に添付のデータセット.

VDCutil: VDC (量的データ用のオープン・ソース・ディジタル・ライブラリー・システム) を支援するユーティリティ.
VGAM: ベクトル一般化線形および加法モデル (Vector Generalized Linear and Additive Models).
VLMC: VLMC (Variable Length Markov Chain (可変長マルコフ連鎖)) モデルの推定, 予測, およびシミュレーション (ブートストラップ) を行うための関数, クラス, メソッド.
VaR: バリューアットリスク (Value at Risk (VaR)) の計算のための手法.

WWGbook: B. West, K. Welch, and A. Galecki 著の書籍 "Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software", 2006, Chapman & Hall/CRC のための関数群およびデータセット.
WeedMap: 雑草強度の地図.
WhatIf: 反事実 (counterfactuals) を評価するためのソフトウェア.

XML: XML ドキュメントおよび DTDs を読むためのツール.

ZIGP: ゼロ強調一般化ポアソン (Zero Inflated Generalized Poisson (ZIGP)) 回帰モデル.
Zelig: みんなの統計学ソフトウェア: 膨大な範囲の統計モデルを推定したり, その結果を解釈するのを助けることのできる使いやすいプログラム.