これらの文書群は github で管理することとした
最新バージョン 2022-02-02 17:05
以下を参照のこと
https://r-de-r.github.io/stats/Julia-stats6.html
1. 数値データの可視化
1.1. ヒストグラム
1.1.1. 一標本の場合
1.3.2. 複数標本の場合
1.4. ボックスプロット（箱ひげ図）
1.5. バイオリンプロット
1.6. ドットプロット
1.7. カーネル密度推定の描画
1.8. Q-Q プロット
1.9. 散布図
1.10. カーネル密度推定
1.11. 散布図行列
これらの文書群は github で管理することとした
最新バージョン 2022-02-02 16:54
以下を参照のこと
https://r-de-r.github.io/stats/Julia-stats5.html
1. 離散データの可視化
1.1. 例示に使用するデータセット
1.1.1. カテゴリーデータ
1.2. 棒グラフ
1.2.1. 一標本の場合
1.2.2. 二標本以上の場合
1.2.2.1. 横に並べる棒グラフ
1.2.2.2. 積み上げ棒グラフ
1.2.3. 複数のグラフを行列状にまとめて表示する方法
1.3. 帯グラフ
1.4. モザイクプロット
1.5. バルーンプロット
これらの文書群は github で管理することとした
最新バージョン 2022-02-02 16:51
以下を参照のこと
https://r-de-r.github.io/stats/Julia-stats4.html
1. 一変量統計
1.1. 一変数の場合
1.1.1. 基礎統計量
1.1.2. パーセンタイル値
1.1.3. 度数分布
1.2. 複数の変数の場合
1.2.1. eachcol() を使う
1.2.2. describe() を使う
1.2.3. combine(), select()/select!(), transform()/transform!() を使う
1.3. グループごとの記述統計量
1.3.1. describe() を使う
1.3.2. 変数ごとに統計量を一覧表示
2. 二変量統計
2.1. 二重クロス集計表
2.2. 相関係数，共分散
2.2.1. 欠損値を含まない場合
2.2.1.1. それぞれの関数を使う
2.2.1.2. combine() を使う
2.2.2. 欠損値を含む場合
2.2.2.1. それぞれの関数を使う
2.2.2.2. combine() を使う
2.3. 相関係数行列，分散・共分散行列
2.3.1. 欠損値を含まない場合
2.3.2. 欠損値を含む場合
3. 多変量統計
3.1. 多重クロス集計表
