Publications by 東京国際大学 データサイエンス教育研究所 竹田 恒
分類（ロジスティック回帰モデル）
どのぐらい受験勉強したら大学に合格するか， １日の平均勉強時間ごとの合格確率を知りたい。 データ １日の平均勉強時間［hour］とある大学の合否（1：合格，0：不合格） の仮想的データ d <- read.csv(file = "univ_exam_data.csv") library(kableExtra) knitr::kable(d, caption = ...
429 sym R (1660 sym/8 pcs) 1 img 1 tbl
分類（ロジスティック回帰モデル）演習
次のデータを用いて新車購入の確率を予測する。 データ User.ID:お客様番号 Gender：性別（Male:男性，Female:女性） Age: 年齢 AnnualSalary：年収（US＄） Purchased：新車購入の有無（1：購入，0：未購入） options(digits = 2) d <- na.omit(read.csv(file = "car_data.csv")) (n <- nrow(d)) ## [...
636 sym R (9386 sym/26 pcs) 1 img
時系列分析（移動平均）
移動平均 次のロボット販売のデータを使って，移動平均を求めトレンドを分析する。 データ rm(list = ls()) options(digits = 2) year <- 2011:2017 sales <- c(1, 3, 2, 7, 3, 8, 7) n <- length(year) d <- data.frame(year, sales) library(kableExtra) knitr::kable(d,caption = 'ロボット販売 ', col.na...
964 sym R (3861 sym/23 pcs) 6 img 3 tbl
時系列分析（ラグ系列）
rm(list = ls()) library(quantmod) library(kableExtra) ラグ（時間遅れ） ある時点を基準にしたときの時間の遅れ（ズレ）を ラグ(lag, time lag)という。 時系列データにおいて，時点\(t\)の値を\(y_t\)としたとき， 時点\(t\)を基準にして1時点前の値は\(y_{t-1}\)で表される。 \(k\)�...
270 sym R (846 sym/4 pcs) 1 img 1 tbl
時系列分析（定常・非定常）
定常・非定常 時間によらず期待値，自己共分散が一定であるような 時系列データの性質を定常性（ていじょうせい；stationality）という。 定常性を持つ時系列を定常時系列という。 そうでないものを非定常時系列という。 定常時系列の例 定常時系列は期待�...
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時系列分析（局所回帰）
局所回帰（local regression） LOESS（locally estimated scattered smoothing） 代表的な局所回帰であるLOESS（ろえす）について説明する。 平滑化窓幅 \(平滑化窓幅 = \frac{近傍点数k}{標本サイズn}\)が設定すべきパラメータである。 平滑化窓幅（span）を決めると標本サイズ\(n\...
1635 sym R (4260 sym/10 pcs) 3 img 1 tbl