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.