昔，BASIC で組んで喜んでいたものだ 10分ほどで組んで，チューニング for を使っているけど，速すぎる。 ただ，図を描くのは一気呵成でないといけないので，rect で引数にベクトルを与えた。 life <- function(xy, step = 100, nrow = 100, ncol = nrow, sl…

社会調査士のためのこれからの因子分析 on Rpubs お詫びと訂正とやったね にて 訂正があったので，それはよしと > mirtパッケージのconfmirt.model()関数で，カンマが含まれている複数行のモデルを書いていて，knitrするとエラーが生じるのは回避できません…

（1）社会調査士のためのこれからの因子分析 と （2）社会調査士のためのこれからの因子分析 で話が合わないなあと思ってよくよく見たら， 両方で，コマンドの入力順序で，分析対象のデータセットが違っている。 示されたように， library(psych)library(ltm…

社会調査士のためのこれからの因子分析 にて > 因子分析も連続変数と見なした古典的方法と，ポリコリック相関係数をつかった方法，両方で見てみましょう。 まずは古典的方法から。> fa.result.n <- fa(Science.n, nfactors = 3, fm = "ml", rotate = "proma…

主成分分析をやる にて > 主成分分析を行う。> respca <- prcomp(data0[, -c(1:3)]) というのは，まずい。 用いたデータには，試合数，打席数，安打数などの計数値と，長打率，安打率のような割合が混在している。このような場合には，変数は標準化したほう…

湿度諸量の計算法（まとめ） でみかけた Okada <- function(t) { ## 入力：気温(℃) ## 出力：飽和水蒸気圧(hPa) exp(1.809378 + 0.07266115 * t + (-3.003879 * 10^-4) * t^2 + (1.181765 * 10^-6) * t^3 + (-3.863083 * 10^-9) * t^4)}Okada2 <- function(t…

Outlines of Factor Analysis (2); estimation / rotation でのことだけど 一番最後の > 因子得点の基本的な特徴を再確認> summary(result.fa$scores)> ## ML2 ML1 > ## Min. :-2.2878 Min. :-2.206 > ## 1st Qu.:-0.6640 1st Qu.:-0.604 > ## Median :-0.11…

おまけで 163 ページで，コイン投げの結果をヒストグラムで描いている。「不適切である」と指摘した理由がわからない人もいるかもしれないので，以下のような例を挙げておく。 全試行回数は 10000 にしたが，ヒストグラムを描く breaks は著書の通り。 ヒス…

● 184 ページ 下から 6 行目半キロ → 0.5 キロ● 185 ページ 上から 4 行目H0 → 0 は添え字（下付）● 186 ページ 下から 5 行目適正 → 適性● 186 ページ 下から 2 行目2標本の平均値の検定 → 独立2標本の平均値の検定 R の用語法もおかしいのだけど，統計学の…

● 104 ページ 上から 2 行目検索をかけて → 検索して● 107 ページ 上から 4 行目関数ですので → 関数なので● 107 ページ 最下行作図領域の外の → 描画領域の外の● 109 ページ 1 行目プロットの形状を → プロット記号の形状を● 109 ページ 上から 2 行目4.6 …

● 66 ページ 上から 10 行目そこで以下， → そこで以下に● 69 ページ 中程の 2 つのプログラム片tmp <- 0for (i in 1:3) { for (j in 1:3) { tmp <- tmp+x[i, j] } print(tmp) tmp <- 0} ↓for (i in 1:3) { tmp <- 0 for (j in 1:3) { tmp <- tmp+x[i, j] } …