KMA部会　検討内容一覧

開催日

検討内容

2007.3.12

(1)　「Statistical analysis using Micorosoft Excel」
(2)　「sinmple　R−Using R for Introductory Statistics」
　　　上記資料を元に、“フリーソフトウェア「R」の操作説明及び復習”。

2007.4.26

(1)　書籍の紹介
　　　『Rで学ぶデータマイニング 1』熊谷悦夫，舟尾暢男 著（九天社）
(2)　資料の紹介
　　　『フリーソフトによるデータ解析・マイニング』金明哲 著
　　　バックナンバー→http://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/index.html　参照
(3)　R News（Volume 7/1, April 2007）の紹介
　　　バックナンバー→http://cran.md.tsukuba.ac.jp/doc/Rnews/　参照
(4)　「R」の操作説明及び単回帰分析の復習（（2）の資料の第13回（Rと回帰分析）を用いて）

2007.5.24

(1)　前回の復習（Rと回帰分析）　Data1を用いて
(2)　第14回（Rと重回帰分析）を用いて
　　　　・Data1を用いての前振り
　　　　・Data2での実習、説明

2007.6.28

参加メンバーからの話題提供（色相データの解析）

2007.7.26

(1)　復習
　　　　・単回帰分析（モデル作成、残差等）
　　　　・重回帰分析（粘度データを用いて）
(2)　第14回（Rと重回帰分析）を用いて
　　　　・体型データを用いて
(3)　第24回（Rと主成分分析）
　　　　・次回のための予告

2007.9.6

(1)　第24回（Rと主成分分析）を用いて
(2)　PINデータを用いた実演
(3)　FACTOMINE「R」

2007.10.25

(1)　書籍の紹介（「RとRコマンダーではじめる多変量解析」荒木孝治編著）
　　　荒木先生のサポートページ→http://www.ec.kansai-u.ac.jp/user/arakit/RandRcmdr.html
(2)　第18回（Rと樹木モデル(1)）を用いて
　　　　・内容を演習
(3)　第19回（Rと樹木モデル(2)）を用いて
　　　　・内容を演習
(4)　「Bootstrap法」の紹介

2007.12.6

(1)　第44回（Rとブートストラップ）を用いて
　　　　・ブートストラップとは
　　　　・内容を演習
(2)　参加メンバーからの話題提供（密度、強度）

2008.1.24

(1)　「R」を用いたブートストラップ法
　　　　・経験的密度関数・信頼区間・誤差評価
　　　　・ジャックナイフ法による誤差評価
(2)　「R AnalyticFlow」の紹介

2008.3.6

(1)　「R-2.6.2」の紹介
(2)　モンテカルロ法の紹介（「Miscellaneous」を用いて）
　　　　・円周率の算出
　　　　・統計量の分布
　　　　・予測の正確さ

2008.4.10

(1)　「R AnalyticFlow」、「R-2.7.0」の紹介
(2)　時系列データの取扱い
　　　　ex）株価、競馬等のデータ
(3)　第19回（（Rと樹木モデル(2)を用いて）
　　　　・irisデータを用いた利用例の解説（rpart）

2008.5.29

RとN7
　・マトリックスデータ解析法の概要
　・「入社試験データ」、「部門のTQM推進評価データ」についてRで解析

2008.7.3

回帰分析とブートストラップ

2008.9.11

(1)　Rコマンダー　プラグインの紹介
(2)　「Rコマンダー入門」日本語訳の紹介
(3)　ブートストラップを用いた論文の解説
　　　・「Utilize bootstrap in small data set learning for pilot run modeling of manufacturing systems」

2008.11.20

『フリーソフトウェアRによるSQC入門』
　・「第4章　qcc：管理図と統計的品質管理のためのRパッケージ」の解説

2009.1.22

実験計画におけるブートストラップ分析
　・法律学校のGPAとLSATスコアを用いた演習
　・ブートストラップを用いた相関係数の信頼区間

2009.3.5

実験計画におけるブートストラップ分析
　・もやしの実験データを用いた演習

2009.4.17

実験計画におけるブートストラップ分析（前回の復習）
　・もやしの実験データを用いた演習

2009.7.30

パッケージ"animation"の紹介、実演

2009.9.17

(1)　Package'gam'の紹介
(2)　第16回（Rと非線形回帰分析）
　　　・「日本におけるカラーTVの普及率」を例に用いて、Rの非線形回帰関数nlsの使用方法を実践
　　　・人工データを用いて他の非線形回帰モデル"平滑化、一般化加法モデル"の使用方法を実践

2010.1.21

(1)　「R-2.10.1」でQCツール（改良版）の紹介
(2)　小中高用の統計教材の紹介
(3)　「Rでのデータの視覚化(1)(2)(3)」
　　　・棒グラフ、円グラフ、ヒストグラム、箱ひげ図、散布図、モザイクグラフ、星図グラフ、チャノフグラフ等

2010.3.11

(1)　小中高用の統計教材（"DAToolsforkids"）のデモンストレーション
(2)　「Computational Statistics and Data Analysis」
　　　・On the accuracy of statistical procedures in Microsoft Excel2007の解説と実習
(3)　『Rにおける教育用プラグインの整備および開発』（統計数理研究所共同研究リポート249）の紹介

2010.5.13

(1)　Package'dyn Graph'の紹介、実演
(2)　『Tatorial on Explorary Data Analysis』を用いた演習
　　　・主成分分析（デカスロン（10種競技）データ）
　　　・対応分析（childrenデータ）
　　　・多重対応分析（poisonデータ）

2010.6.24

(1)　「R-2.11.1」で"DAToolsforkids"のデモンストレーション
　　　・群馬県の人口ピラミッド
　　　・兵庫県の世帯数、面積の日本地図表示
(2)　Package'qualityTools'の紹介、実演
　　　・6シグマよりDMAICサイクルの手法について
　　　・パレート図、ドットプロット、QQプロット、PPプロット、工程能力指数
　　　・factorial　design
　　　・respone　surface　design　他
(3)　'Rcmdr Plugin　DOE'の紹介

2010.8.19

『Response-Surface Methods in R,Using rsm』（応答曲面法）の解説と実習

2010.10.28

『Materials and Design』
　・"応答曲面法を使った低炭素鋼の焼き入れ実験"についての説明と実習
　・CCD（中心複合計画）

2010.12.9

『Combined Taguchi and dual response method for optimization of a centerless grinding operation』
　・タグチメソッドと応答曲面法について
　･Rを活用した各因子の回帰モデルの作成

2011.3.17

『R Companion to Montgomery's Design and Analysis of Experiments(2005)』
　・第1章「Introduction」
　･第2章「Simple Comparative Experiments」

2011.5.12

『 Montgomeryの Design and Analysis of Experiments』(2005)に対するRコンパニオン
　Christophe Lalanne著
　訳 荒木 孝治

2011.7.14

　　・第2章「簡単な比較実験」
　　　　2.5　1つの母平均μの基準値との比較
　　　　2.6　対応のあるサンプルへの適用
　　　　2.7　ノンパラメトリック法
　　・第3章「1因子の実験：分散分析」
　　　　3.2　母数効果モデルの分析
　　　　3.3　モデルパラメータの推定

2011.11.24

　　・第3章「1因子の実験：分散分析」
　　　　3.2　母数効果モデルの分析
　　　　3.3　モデルパラメータの推定
　　　　3.4　モデルのチェック
　　　　3.5　処理平均の比較
　　　　3.6　検出力とサンプル数
　　　　3.7　ノンパラメトリック分散分析

2012.1.26

　　・第4章「乱塊法、ラテン方格、および関連する計画」
　　　　4.1　第4章の要約
　　　　4.2　乱塊法
　　　　4.3　ラテン方格計画
　　　　（4.4　グレコラテン方格計画（要約なし））

2012.3.29

Resampling-based inference using the mosaic package
　Daniel Kaplan, Nicholas J.Horton, Randall Pruim 著
　　1. Introduction
　　2. Background and setup 3. Resampling in different settings
　　3.1 Bootstrapping a mean(used Mustangs)
　　3.2 Testing a proportion(NFL Overtimes)
　　3.3 Permutation test of means from two groups(sleep and memory)
　　3.4 Permutation test of proportions from two groups(HELP RCT)