R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [A-M])

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

以下のパッケージは, CRAN の `src/contrib' から入手可能です. (推奨 (Recommended) と表示されたパッケージは, R のすべてのバイナリー・ディストリビューションに含まれることになっています.)

AMORE: より柔軟な (A MORE flexible) ニューラル・ネットワークのパッケージ. TAO のロバストなニューラル・ネットワーク・アルゴリズムを提供します.
ARES: allelic richness (Rs) の推定 (標本サイズを超える外挿を用いる).
AdaptFit: 適応型セミパラメトリック回帰.
AlgDesign: アルゴリズム的な実験計画法. D, A, および I 水準について厳密および近似的な理論実験計画を計算します.
AnalyzeFMRI: ANALYZE 形式で格納された機能的核磁気共鳴画像法 (fMRI) データセットの入出力, 可視化および分析のための関数群.
ArDec: 時系列自己回帰分解.

BACCO: コンピューター・コードの出力のベイズ分析. approximator (複雑なコンピューター・コードの出力のベイズ予測), calibrator (コンピューター・モデルのキャリブレーション), emulator (コンピューター・プログラムのエミュレーション) を含みます.
BHH2: G. E. P. Box, J. S. Hunter, and W. C. Hunter 著 "Statistics for Experimenters II", 2005, John Wiley and Sons におけるいくつかの例を再現する関数とデータセット.
BMA: 線形モデル, 一般化線形モデル, および生存モデル (Cox 回帰) のベイズ式モデル平均化.
BRugs: OpenBUGS およびその R インターフェイス BRugs.
BayHaz: ベイズ式ハザード率推定用の関数群.
BayesTree: ツリー・ベースのモデル用のベイズ手法.
BayesValidate: 事後クォンタイルを用いるベイズ式ソフトウェアの検証.
Bhat: 一般尤度の探索用の関数群 (MLE, MCMC, CIs).
BiasedUrn: 偏りのある壷モデル (biased urn model) の分布.
Biodem: 生物人口統計学的分析用の多数の関数群.
Bolstad: W. M. Bolstad, 2004, John Wiley and Sons 著の書籍 "Introduction to Bayesian Statistics" の関数およびデータセット.
BootCL: 染色体上の部位決定のためのブートストラップ・テスト.
BradleyTerry: Bradley-Terry モデルおよび構造化ヴァージョンの特定化と当てはめ.
Brobdingnag: R における非常に大きい数.
BSDA: L. J. Kitchens 著の書籍 "Basic Statistics and Data Analysis", 2003, Duxbury のデータセット.
BsMD: ベイズのスクリーニングおよびモデル識別のフォローアップ・デザイン.

CDNmoney: カナダの通貨供給量の構成要素 (内訳).
CGIwithR: R で CGI スクリプトを書くための道具.
CTFS: CTFS (Center for Tropical Forest Science) の広範囲の森林動態分析.
CVThresh: レヴェル依存の交差検定の閾値設定.
CircStats: S. 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).
CoCo: CoCo を用いた分割表用のグラフィカル・モデリング.
CompetingRiskFrailty: 右側打ち切りの生存データに関するフレイルティ (frailty) を持つ競合リスク・モデル.
CreditMetrics: CreditMetrics のリスク・モデルを計算するための関数群.

DAAG: John H. Maindonald and W. John Brown 著 "Data Analysis and Graphics Using R", 2003 における例と演習問題に用いられたさまざまなデータセット.
DAAGxtras: DAAG に追加のデータセットと関数群.
DBI: 共通データベース・インターフェイス (DBI) のクラスとメソッドの定義. このパッケージのすべてのクラスは仮想 (virtual) なので, さまざまな DBMS の実装によって拡張される必要があります.
DCluster: 計数データを用いた病気の空間クラスターの検出のための関数群.
DDHFm: (マイクロアレイ用の) データ駆動型 (Data-Driven) Haar-Fisz による分散安定化.
DEoptim: 微分進化 (Differential Evolution) 最適化.
DICOM: 医用画像と通信 (DICOM) 標準規格を用いた医療画像データのインポートや操作を行います.
DPpackage: Dirichlet 過程事前分布を用いたセミパラメトリックなベイズ分析.
Davies: Davies クォンタイル関数および一般化ラムダ分布に関する関数群.
DescribeDisplay: DescribeDisplay GGobi プラグインへの R インターフェイス.
Design: 当てはめに高度なモデル設計属性を格納することによる回帰モデリング, 検定, 推定, 妥当性検証, グラフィクス, 予測, および組版. Design は, (とくに生物統計学および疫学のアプリケーションのための) モデリングを支援・能率化する約 180の関数のコレクションです. これはまた, バイナリー/順序型ロジステイック回帰モデル, および右側打ち切りレスポンスに関する Buckley-James の重回帰モデルのための新しい関数を含み, ロジステイックおよび通常の線形モデルについて罰則付き最尤推定を実装します. Design は, ほとんどどのような回帰モデルでも機能しますが, とくに, ロジステイック回帰, Cox 回帰, 加速度故障時間モデル, 通常の線形モデル, および Buckley-James モデルで機能するように書かれました.
Devore5: Jay L. Devore 著 "Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (5th ed)", 2000, Duxbury からのデータセットおよび標本分析.
Devore6: Jay L. Devore 著 "Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (6th ed)", 2003, Duxbury からのデータセットおよび標本分析.

EMV: k-最近傍アルゴリズムによる行列内の欠損値の推定.
EbayesThresh: 経験ベイズ (Empirical Bayes) の閾値設定および関連手法.
Ecdat: 計量経済学の教科書からのデータセット.
ElemStatLearn: Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman 著の書籍 "The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction" (2001), Springer からのデータセット, 関数群, および例.
Epi: 疫学 (epidemiology) における統計分析. Lexis ダイアグラム上の人口統計学および疫学分析の関数群があります.

FLCore: FLR (R の漁業モデリング) のコア・パッケージ.
FLEDA: FLR 用の探索型データ分析 (Exploratory Data Analysis).
FactoMineR: R を用いた因子分析およびデータ・マイニング.
Fahrmeir: Ludwig Fahrmeir and Gerhard Tutz 著の書籍 "Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models" (1994) Springer からのデータ.
Flury: Bernard Flury 著 "A First Course in Multivariate Statistics" (1997), Springer からのデータセット.
FortranCallsR: 単純な Fortran/C/R インターフェイスの例.
FracSim: 1次元・2次元フラクタルおよびマルチフラクタルなレヴィ (Levy) 運動のシミュレーション.
FunCluster: cDNA マイクロアレイ発現データの機能プロファイリング.

GAMBoost: 尤度に基づくブースティングによる一般化加法モデル (generalized additive models).
GDD: GD グラフィクス・ライブラリーを用いたビットマップ (png, gif, jpeg) 生成用の, プラットフォームや X11 に依存しないデバイス.
GPArotation: 因子分析のための勾配射影アルゴリズム (Gradient Projection Algorithm) の回転.
GRASS: GRASS 地理情報システムと R とのインターフェイスで, GRASS 環境内部からの R の起動, および選択された LOCATION_NAME と MAPSET に基づきます. さまざまな R 関数についてそのインターフェイスのメタデータ構造に適合するようにラッパーおよびヘルパー関数が提供されます.
GammaTest: Gamma 検定のデータ分析.
GenKern: 一般化ビン分割カーネル密度 (generalised binned kernel density) 推定値を生成し, 操作するための関数群.
GeneCycle: 周期的に発現する遺伝子の特定.
GeneNT: 関連あるいは依存関係ネットワークおよびシグナル伝達経路 (signaling pathway) の発見.
GeneNet: 遺伝子ネットワークのモデリングおよび推論.
GeneTS: 複数の遺伝子発現の時系列データを解析するためのパッケージ. 現在のところ, 細胞周期分析, および大規模で疎なグラフィカル・ガウシアン・モデルの推論のための手法を実装しています.
Geneland: 空間統計学モデルに基づく個体の遺伝子データからの MCMC 推論.
GeoXP: インタラクティヴな探索型空間データ分析.
GroupSeq: 群逐次法の境界値 (group-seqential boundaries) に関する諸計算.

HH: Richard M. Heiberger and Burt Holland 著 "Statistical Analysis and Data Display", Springer, 2005 の支援ソフトウエア.
HI: ネストされた超平面を台に持つ分布によるシミュレーション.
HSAUR: Brian S. Everitt and Torsten Hothorn 著の書籍 "A Handbook of Statistical Analyses Using R" (2006), Chapman & Hall/CRC からの関数群, データセット, 分析および例.
HTMLapplets: パッケージ R2HTML によって生成されるドキュメントに動的な散布図およびグリッドを挿入する関数群.
HighProbability: p値のリストが与えられたときに, 少なくとも指定された閾値以上の (頻度主義あるいはベイズ主義の) 確率を持つ対立仮説の推定.
Hmisc: 以下の用途のための有用な関数群: データ分析, 高度なグラフィクス, ユーティリティの操作, 標本サイズおよび検出力を計算するための関数群, データセットのインポート, 欠損値の補填 (imputing), 高度な表の作成, 変数のクラスタリング, 文字列の操作, S オブジェクトから LaTeX コードへの変換, 変数の再コード化, およびブートストラップ反復測定分析.
HyperbolicDist: 双曲型分布 (hyperbolic distribution) のための基本的な関数群: 確率密度関数, 分布関数, クォンタイル関数, 双曲型分布から観測値を生成するルーチン, そして双曲型分布をデータに当てはめるための関数.

ICE: 反復条件付き期待値 (Iterated Conditional Expectation): 区間打ち切り (interval-censored) データのカーネル推定量.
IDPmisc: Institute of Data Analyses and Process Design, IDP/ZHW からのユーティリティ.
IPSUR: G. Andy Chang and G. Jay Kerns 著 "Introduction to Probability and Statistics Using R" (進行中) の添付物です.
ISwR: Peter Dalgaard 著 "Introductory Statistics with R", 2002, Springer のデータセット.
Icens: 打ち切りおよび切断データに関する NPMLE (ノンパラメトリック最尤推定量) を計算するための関数群.
InfNet: 個体間の接触のネットワーク上での伝染病をシミュレートする関数群.

JLLprod: 相似拡大的, および一般化相似拡大的生産関数 (homothetic and generalized homothetic production functions) のノンパラメトリック推定.
JGR: R 用の Java GUI.
JavaGD: Java グラフィクス・デバイス.
JointGLM: 2つの連結された GLM (一般化線形モデル) を介した平均と散布度の結合モデリング. パッケージ JointModeling を使うほうが望ましいので, このパッケージは廃止 (Defunct) になりました.
JointModeling: 平均と散布度の結合モデリング.

KMsurv: Klein and Moeschberger 著 "Survival Analysis, Techniques for Censored and Truncated Data", 1997, Springer のデータセットおよび関数群.
Kendall: Kendall 順位相関係数 (rank correlation) および Mann-Kendall 傾向検定 (trend test).
KernSmooth: M. P. Wand and M. C. Jones 著の書籍 "Kernel Smoothing", 1995 に対応するカーネル平滑化 (kernel smoothing) (および密度推定). 推奨 (Recommended)

LDheatmap: 連鎖不平衡 (linkage disequilibrium) 尺度のヒートマップ.
LMGene: 遺伝子発現アレイにおける発現量の異なる遺伝子 (differentially expressed genes) のデータ変換および同定.
Lmoments: L-モーメントの推定, 標準分布およびコーシー分布の多項式クォンタイル混合分布のパラメーターの推定.
LogicReg: 論理回帰 (Logic Regression) 用のルーチン群.
LoopAnalyst: Levins のループ分析を行うためのツール集.
LowRankQP: 低ランクの 2次計画法 (Low Rank Quadratic Programming): ヘシアンが 2個の行列の積で表現されている QP 問題.

MASS: Venables and Ripley の "Modern Applied Statistics with S" のメイン・パッケージからの関数群とデータセット. `VR' バンドルに含まれます. 推奨 (Recommended).
MBA: 多層的 B-スプライン近似 (Multilevel B-spline Approximation).
MBESS: 行動科学, 教育科学, および社会科学用の諸手法 (Methods for the Behavioral, Educational, and Social Sciences).
MCMCpack: マルコフ連鎖モンテカルロ (Markov chain Monte Carlo (MCMC)) パッケージ: 多数の統計モデルについての事後シミュレーション用の関数群.
MChtest: モンテカルロ仮説検定.
MEMSS: J. Pinheiro and D. Bates 著 "Mixed-effects Models in S and S-PLUS", 2000, Springer からのデータセットおよび標本分析.
MFDA: モデル・ベースの関数データ分析 (Model Based Functional Data Analysis).
MKLE: 最大カーネル尤度推定 (Maximum kernel likelihood estimation).
MNP: マルコフ連鎖モンテカルロによってベイジアン多項プロビット (Bayesian Multinomial Probit) モデルの当てはめを行います. 標準的な多項プロビットと同様に, この手法は, 観測対象ごとに異なる選択集合およびその可能な選択肢すべてについての完全あるいは半順序を持ったモデルの当てはめを行うことができます.
MPV: D. C. Montgomery, E. A. Peck, and C. G. Vining 著の書籍 "Introduction to Linear Regression Analysis", 2001, John Wiley and Sons からのデータセット.
MSBVAR: ベイジアン・ベクトル自己回帰モデル, インパルス応答, および予測.
MarkedPointProcess: マーク付き点過程 (marked point processes) のマークについてのノンパラメトリック分析.
MasterBayes: 血統の再構成, 分析およびシミュレーションのための最大尤度およびマルコフ連鎖モンテカルロ手法.
MatchIt: オリジナルの処置群および対照群について類似した共変量の分布を持つ適合標本 (matched samples) を選択します.
Matching: 最適な重みのバランスを見つける検定付きの多変量および傾向スコア (propensity score) のマッチング.
Matrix: 行列パッケージ.