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.

*1:Standardized) Major Axis) の推定および検定のルーチン群.

smoothSurv

平滑化誤差分布を持つ生存回帰 (Survival regression with smoothed error distribution).

smoothtail

一般化パレート分布の形状パラメーターの滑らかな推定 (Smooth estimation of generalized Pareto distribution shape parameter).

スカラー値および多変量の場合に, 歪みのある正規確率分布 (skew-normal probability distributions) の操作およびデータへの当てはめを行うための関数群.

sna

社会ネットワーク分析 (social network analysis) のためのさまざまなツール群. ノードおよびグラフ・レヴェルの指標, 構造的距離および共分散の手法, 構造同値の検出, p* モデリング, およびネットワークの可視化を含みます.

snow

ワークステーション群の簡易ネットワーク (Simple Network of Workstations): R における簡易な並列計算のための支援.

snowFT

ワークステーション群のフォールトトレラントな簡易ネットワーク.

som

自己組織化マップ (遺伝子クラスタリングへの適用による).

sound

R のための音声インターフェイス: `.wav' ファイルを扱うための基本関数群および音声サンプル.

空間データのためのクラスおよびメソッドを提供するパッケージ. データのマップとしてのプロット, 空間的選択, その他多数のユーティリティ関数群を含みます.

spBayes: マルコフ連鎖モンテカルロ (Markov chain Monte Carlo (MCMC

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.