科学・IＴ・登山の話題
投稿日：
主成分分析はSVD（特異値分解）の特別なケースらしい。統計の本を見るといろいろと使い方を説明しているが、それをRでどのように実装するかとなると正直よくわかっていない。svd()を利用するのだが、統計の手続きでどのように登場するのか、結果の利用方法などわかっていない。
実践的な資料を見つけたのでメモしておく。
http://www.puffinwarellc.com/index.php/news-and-articles/articles/30-singular-value-decomposition-tutorial.html
http://en.wikibooks.org/wiki/Data_Mining_Algorithms_In_R/Dimensionality_Reduction/Singular_Value_Decomposition
執筆者：admin
関連記事
ようするにサンプルデータから、サンプルが存在しない領域についても値を計算し、全体の分布を推定する。 ヒストグラムはX軸は不連続な値であり、厳密にはX軸においては中間におけるY値は存在しない。 これを計 …
対応していない２つのグループ間で平均を比べる方法としてはt検定がある。ただしt検定では２つの前提がある。ひとつは正規性、もうひとつは等分散である。正規性の前提では独立変数は正規分布に従っている。等分散 …
前向き研究と後ろ向き研究は疫学における用語である。 前向き研究で使われる研究手法にはコホートや無作為比較対照研究、ロジスティック分析がある。これらの研究ではサンプルをリスクファクター（危険要因）のある …
こちらでサンプル数について指摘をいただいたのでサンプル数によりp値がどのように変わるかをみてみる。 1996 2012 15～19歳 9 9 20～24歳 12 17 25～29歳 10 18 30 …
分散分析のcase study-1からの続き。 さて前回まででとりあえずデータの簡単な分析を終えて、以下のような結論を得た。 図１よりR1とR2を比較するとスピードはR1のほうが常に上である。またS1 …