Blog

データ分析法第9回の授業ノート。主成分分析（固有値・寄与率・主成分得点・主成分負荷量）とRのprcomp()。

データ分析法第4回の授業ノート。

Next.js + Notion API で個人サイトを作るときにハマったこととその解決策

データ分析法第8回の授業ノート。説明変数の選択（逐次選択法・AIC）と線形判別分析（lda関数・判別的中率）。

データ分析法第7回の授業ノート。多変量解析の分類と数量化Ⅰ類（質的説明変数→量的目的変数）、カテゴリー・スコアとダミー変数。

データ分析法第6回の授業ノート。重回帰分析（偏回帰係数・標準偏回帰係数・VIF・多重共線性）とRのlm()vif()。

データ分析法第5回の授業ノート。単回帰分析（回帰直線・最小2乗法・決定係数）とRのlm()関数。

データ分析法第3回の授業ノート。有意確率の限界と効果量（Cohen's d・Hedges' g）、Rパッケージcompute.esの使い方。

データ分析法第2回の授業ノート。t検定（対応なし・ウェルチ検定・対応あり）とRによる実施方法。

データ分析法第1回の授業ノート。R言語の紹介・基本操作・基本統計量の計算。