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Julia ときどき R, Python によるコンピュータプログラム,コンピュータ・サイエンス,統計学

Julia で統計解析--その3 データフレームの取り扱い

2022年02月12日 | 統計学

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 2022-02-12 22:38

以下を参照のこと

https://r-de-r.github.io/stats/Julia-stats3.html

1. データを使用するための準備
 1.1. 既存のデータを使用する
 1.2. 自前のデータ
2.  データフレームの概要
 2.1. データフレームの大きさ
 2.2. データフレームの変数名
 2.3. データフレームの表示
3. データフレームのコピーは copy()  で
4. 空データフレーム
5. データフレームの列の参照
6. データフレームの行の参照
7. データフレームの列名の変更
8. 列の抽出
9. 指定された列を削除する
10. 行の抽出
11. 行の削除
12. 重複を除き,ユニークな行のみを含むデータフレームを作る
13. 欠損値を含む行か含まない行か
14. 欠損値を含まない行を抽出する"
15. データフレームの列方向連結
16. データフレームの行方向連結
 16.1. cols = :setequal, cols=:orderequal
 16.2. cols = :intersect
 16.3. cols = :subset
 16.4. cols = :union
17. データフレームの最終行の次に 1 行追加する
18. 行を繰り返してデータフレームを作る
19. データフレームに列を挿入する
20. データフレームの要素から新しいデータフレームを作る
21. データフレームの各列に関数を施す
22. ソート(並べ替え)
 22.1. ソートされているかをチェックする
 22.2. ソートの順番を決める
 22.3. 並べ替えベクトルを返す
23. 行の包含
 23.1. df1 と df2 のすべての組み合わせを作る crossjoin
 23.2. df1 の行のうち,df2 に含まれない行を抽出する antijoin
 23.3. df1 に,df2 をマージする innerjoin
 23.4. df1 に,df2 をマージする leftjoin
 23.5. df1 に,df2 をマージする outerjoin
 23.6. df2 に,df1 をマージする rightjoin
 23.7. 両方に存在する項目のみでマージする semijoin
24. 欠損値のリストワイズ除去
25. ロングフォーマット(縦長データフレーム)に変換する
26. ワイドフォーマット(横長データフレーム)に変換する
27. データフレームをグループ変数に基づいて分割する
 27.1. グループ分けされたデータフレームを抽出する
 27.2. グループ化されたデータフレームに関する情報
 27.3. 親データフレームを返す
28. 列ごとに関数を適用する
29. 行ごとに関数を適用する
30. クエリーによる操作例
 30.1. 要素に関数を適用する @map コマンド
 30.2. 条件を満たす行を抽出 @filter コマンド
 30.3. データフレームのグループ化 @groupby コマンド
 30.4. データのソート @orderby,@orderby_descenidng,@thenby,@thenby_descending コマンド
 30.5. データフレームのマージ @groupjoin コマンド
 30.6. データフレームの連結 @join コマンド
 30.7. キーと値のペアを展開 @mapmany コマンド
 30.8. 要素を取り出す @take コマンド
 30.9. 要素を捨てる @drop コマンド
 30.10. 重複データを除く @unique コマンド
 30.11. 列の選択 @select コマンド
 30.12. 列名の変更 @rename コマンド
 30.13. 変数変換 @mutate コマンド
 30.14. 欠損値行を除く @dropna コマンド
 30.15. 欠損値を含まないデータフレーム @dissallowna コマンド
 30.16. 欠損値の置き換え @replacena コマンド
31. データフレームを二次元配列に変換する

 

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Julia で統計解析--その7 検定と推定

2022年02月12日 | 統計学

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 2022-02-12 22:23

以下を参照のこと

https://r-de-r.github.io/stats/Julia-stats7.html

1. HypothesisTests に含まれる検定関数の使用法
 1.1. 検定関数関数の呼び出し方
 1.2. 検定関数関数により得られる結果の利用法
2. 検定と推定
 2.1. 分布の検定
  2.1.1. 観察度数が一様かどうかの検定
   2.1.1.1. ピアソンのχ二乗検定
   2.1.1.2. 対数尤度比検定(G2 検定)
  2.1.2. 観察度数が理論比に從うかどうかの検定
   2.1.2.1. ピアソンのχ二乗検定
   2.1.2.2. 対数尤度比検定(G2 検定)
 2.2. 独立性の検定
  2.2.1. ピアソンのχ二乗検定
  2.2.2. 対数尤度比検定(G2 検定)
 2.3. パワーダイバージェンス検定
 2.4. フィッシャーの正確検定
 2.5. 二項検定
 2.6. t 検定
  2.6.1. 一標本の検定(母平均の検定)
  2.6.2. 等分散の場合の t 検定
  2.6.3. 等分散でない場合 Welch の方法
 2.7. マン・ホイットニーの U 検定
 2.8. 符号検定
 2.9. ウィルコクソンの符号付き順位和検定
 2.10. 相関係数の検定
 2.11. 対応のない k 標本(独立 k 標本)
  2.11.1. 一元元配置分散分析
  2.11.2. 一元元配置分散分析(ウェルチの方法)
  2.11.3. クラスカル・ウォリス検定
 2.12. コルモゴロフ・スミルノフ検定
  2.12.1. 1 標本の分布の検定
  2.12.2. 2 標本の分布の差の検定
 2.13. アンダーソン・ダーリング検定
  2.13.1. 1 標本の場合
  2.13.2. k 標本の場合
 2.14. ワルド・ウォルフォビッツ連検定
 2.15. 並べ替え検定(無作為検定)

 

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