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.