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mselab:2016:stat:week1 [2017/10/31 12:27] – watalumselab:2016:stat:week1 [2017/10/31 12:30] (現在) – watalu
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 [[mselab:2014:stat:week1:r1:r-introduction|こちら]]をさらっと眺めておくといい。 [[mselab:2014:stat:week1:r1:r-introduction|こちら]]をさらっと眺めておくといい。
  
-=== 以下の流れ (手作業編) ===+ここまでが準備 
 + 
 +==== 実際の実験取り組み ==== 
 +=== 事前解析としての変数の理解 ===
  
 [[data:the_insurance_company_benchmark|保険会社の顧客データ]]を用いる。このデータの背景と概要については、リンク先のページを参照のこと。 [[data:the_insurance_company_benchmark|保険会社の顧客データ]]を用いる。このデータの背景と概要については、リンク先のページを参照のこと。
 +
 +ここでの成果物は、変数の分類表、あるいは特性要因図、あるいは親和図と連関図の２つ、のいずれか。データを解析する前に、変数一覧を眺めて検討することが大事。
  
 == 問題の確認 (PPDACのPとP) == == 問題の確認 (PPDACのPとP) ==
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-=== 以下の流れ (Rコマンダー編) ===+=== EZR(Rコマンダー)を用いたデータの要約 === 
 + 
 +ここでの成果物は、ヒストグラム、箱ひげ図、分割表(クロス集計)、散布図など。
  
 Rコマンダーを使うなら、下記のURLがとても参考になる。 Rコマンダーを使うなら、下記のURLがとても参考になる。
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 |数値による要約|Rコマンダー入門 第3節(p.15)| |数値による要約|Rコマンダー入門 第3節(p.15)|
  
-=== RかRコマンダーを用いて行うこと (これが今日の到達目標) ===+== RかRコマンダーを用いて行うこと  ==
  
   - 連関図法の結果のデータからの確認。   - 連関図法の結果のデータからの確認。