[[A:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--I#od8517e5]]
[[B:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--I#i67ed2ea]]
[[C:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--I#g1d61c9f]]
[[D:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--I#wb6b788a]]
[[E:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--I#v2fbe62b]]
[[F:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--II#dfd6e0bc]]
[[G:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--II#t13a9272]]
[[H:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--II#x03913de]]
[[I:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--II#c0b3d4d2]]
[[J:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--II#bee56ca4]]
[[K:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--II#w1ae3894]]
[[L:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--II#pa851b1b]]
[[M:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--III#k19f18df]]
[[N:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--III#i42ceeb3]]
[[O:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--III#va02ff2e]]
[[P:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--III#ida25b2c]]
[[Q:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--III#r9a6e634]]
[[R:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--III#t904394c]]
[[S:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--IV#hab20eca]]
[[T:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--IV#i546cc78]]
[[U:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--IV#cbf46408]]
[[V:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--IV#uc9b8881]]
[[W:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--IV#nd98654b]]
[[X:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--IV#v5b41f05]]
[[Y:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--IV#ge4e73b6]]
[[Z:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--IV#l4166191]]~
~
[[CRAN パッケージリスト:http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8]]~
[[CRAN パッケージリスト(A〜E):http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--I]]~
CRAN パッケージリスト(F〜L)~
[[CRAN パッケージリスト(M〜R):http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--III]]~
[[CRAN パッケージリスト(S〜Z):http://www.okada.jp.org/RWiki/?CRAN%20%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8%A5%EA%A5%B9%A5%C8--IV]]~
----
SIZE(25){COLOR(red){CRAN パッケージリスト(F〜L)}}~
#contents
~
----
~
*F [#dfd6e0bc]
**COLOR(red){FactoClass}: 要因分析とクラスター分析の組み合わせ [#t159a212]
//Combination of Factorial Methods and Cluster Analysis
要因分析とクラスター分析によるデータテーブルの多変量探索
//Multivariate exploration of a data table with factorial analysis and cluster methods.
**COLOR(red){fame}: FAME 時系列データベースインターフェース [#wa98c34f]
//Interface for FAME time series database
FAME 蓄積／検索関数を含み、さらに FAME 度数と互換性のある時間インデックスおよび時間インデックス付きシリーズの関数および S3 クラスも含む.
//Includes FAME storage and retrieval function, as well as functions and S3 classes for time indexes and time indexed series, which are compatible with FAME frequencies.
**COLOR(red){faraway}: Julian Faraway の本の関数およびデータセット [#hc91806f]
典拠となる本は、CRAN の "Practical Regression and ANOVA in R（R における実践的な回帰と ANOVA）"、CRC press から 2004 年 8 月に出版された "Linear Models with R (R を利用した線形モデル)" 、そして、準備中の "Extending the Linear Model with R (R を利用した線形モデルの拡張)"。
[[faraway(Julian Faraway の本の関数およびデータセット)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){fArma}: ARMA 時系列モデリング [#b5d09122]
//ARMA Time Series Modelling
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
//Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance"
**COLOR(red){fAsianOptions}: EBM およびアジアオプション査定 [#jfb36c91]
//EBM and Asian Option Valuation
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
//Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance"
**COLOR(red){fAssets}: Rmetrics - 資産およびモデリング [#k2a5953b]
//Rmetrics - Assets Selection and Modelling
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){fastICA}: ICA（独立成分分析） と Projection Pursuit法を実行する FastICA アルゴリズム [#of238e7a]
**COLOR(red){fBasics}: Rmetrics - マーケットと基本統計 [#ye57371d]
//Markets and Basic Statistics
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){fCalendar}: 時間およびカレンダーオブジェクト [#cac73fe4]
//Chronological and Calendarical Objects
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){fCopulae}: Rmetrics - コピュラをもちいた依存構造 [#s6106192]
//Rmetrics - Dependence Structures with Copulas
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){fdim}: フラクタル次元計算用関数 [#p3b0d9f1]
フラクタル次元計算用関数
[[fdim(フラクタル次元計算関数群)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){fEcofin}: 経済金融データセット [#o4b85b77]
//Economic and Financial Data Sets
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){fExoticOptions}: 非標準型オプション査定 [#wa316261]
//Exotic Option Valuation
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){fExtremes}: Rmetrics - Extreme 金融マーケットデータ [#cf729406]
//Rmetrics - Extreme Financial Market Data
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){ff}: フラットファイルライブラリ [#x9b15a96]
//flat-file library
巨大なベクトルおよび多次元配列用に設計されたフラットファイルデータベース
//Flat file database designed for large vectors and multi-dimensional arrays
**COLOR(red){fGarch}: Rmetrics - 自己回帰条件付き分散不均一モデリング [#m1bc83ed]
//Rmetrics - Autoregressive Conditional Heteroskedastic Modelling
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){fields}: 空間データ用ツール [#z09d2056]
//Tools for spatial data
fields は曲線、曲面およびスプライン、空間データおよび空間統計に重点をおいた関数のあてはめ、大規模データ用三次方程式、ロバストおよび薄板スプライン、多変量クリギングおよびクリギングといった主要な手法を含める。ひとつの主な特徴が、R に実装された共分散関数が空間予測に利用できるということである。空間データを画像として作図および作業する有用な関数もある。本パッケージは大規模データセット用の疎なマトリックス手法の実装も含んでおり、現状では疎なマトリックス(spam)パッケージを必要としている（しかし、これは標準的な空間関数用ではない）。help(fields) 関数から始めて、概要を知ろう。
//Fields is for curve, surface and function fitting with an emphasis on splines, spatial data and spatial statistics. The major methods include cubic, robust, and thin plate splines, multivariate Kriging and Kriging for large data sets. One main feature is any covariance function implemented in R can be used for spatial prediction. There are also useful functions for plotting and working with spatial data as images. This package also contains an implementation of a sparse matrix methods for large data sets and currently requires the sparse matrix (spam) package for testing (but not for the standard spatial functions.) Use help(fields) to get started and for an overview.
[[fields(空間データ用ツール)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){FieldSim}: ランダムフィールドシミュレーション [#x10d43f2]
//Random fields simulations
本パッケージはランダムフィールドをシミュレートするルーチンを提供する
//This package provides routines for simulate random fields.
**COLOR(red){fImport}: Rmetrics - 経済・金融データインポート [#b7824db1]
//Rmetrics - Economic and Financial Data Import
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){FinTS}: Tsay (2005) Analysis of Financial Time Series 必携 [#j6f2fdd8]
//Companion to Tsay (2005) Analysis of Financial Time Series
Tsay (2005) Analysis of Financial Time Series, 2nd ed. (Wiley) の R 必携。例のいくつかを動かすのに必要なデータセット、関数およびスクリプトファイルを含む。バージョン 0.2-x は、テキストやスクリプトファイルで用いるすべてのデータファイルの R オブジェクトを含み、1 章及び 2 章に加え 3 章および 11 章の一部の分析のほとんどを再現する。
//R companion to Tsay (2005) Analysis of Financial Time Series, 2nd ed. (Wiley). Includes data sets, functions and script files required to work some of the examples. Version 0.2-x includes R objects for all data files used in the text and script files to recreate most of the analyses in chapters 1 and 2 plus parts of chapters 3 and 11.
**COLOR(red){FKBL}: ファジー知識ベース学習 [#j3a45961]
//fuzzy knowledge base learning
本パッケージはファジー推論エンジン R+C の実装。本パッケージはコンパイル済みの C/C++ コードのスピードと統計とグラフィックス表現における R の融通性を組み合わせたもの。いくつかの推論手法をサポート。
//This is the implementation in R+C of a fuzzy inference engine. It combines the speed of compiled C/C++ code, and the versatility of R in stadistics and graphical representation. suports several inference methods
**COLOR(red){flexmix}: 柔軟な混合モデル [#pa27ade3]
**COLOR(red){fMultivar}: 多変量マーケット分析 [#nbf73d29]
//Multivariate Market Analysis
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){FNN}: 高速最近隣探索アルゴリズム及びアプリケーション [#xf3d43d0]
//Fast Nearest Neighbor Search Algorithms and Applications
高速 K 次最近隣探索アルゴリズム及びアプリケーションの集まり。パッケージクラスには、cover-tree、KD 木及び最近隣アルゴリズムを含む。これに付け加えて、KNN 分類、回帰及び情報測定も実装されている。
//A collection of fast k-nearest neighbor search algorithms and applications including a cover-tree, kd-tree and the nearest neighbor algorithm in package class. In addition, KNN classification, regression and information measures are also implemented.
**COLOR(red){fNonlinear}: 非線形カオス時系列モデリング [#if24db2d]
//Nonlinear and Chaotic Time Series Modelling
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){foba}: 変数の貪欲な選択 [#xeda5b29]
greedy variable selection
foba は前進、後退、foba 疎な学習アルゴリズムを実装したパッケージである。このアルゴリズムは論文 "Adaptive Forward-Backward Greedy Algorithm for Learning Sparse Representations"に記述がある。
//foba is a package that implements forward, backward, and foba sparse learning algorithms for ridge regression, described in the paper "Adaptive Forward-Backward Greedy Algorithm for Learning Sparse Representations".
**COLOR(red){fOptions}: オプション査定の基本 [#wb56291e]
//Basics of Option Valuation
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){forecasting}: forecast, fma, Mcomp のバンドリング [#h4d9a5f9]
//Bundle of forecast, fma, Mcomp
予測用関数およびデータセット
//Functions and datasets for forecasting.
**COLOR(red){foreign}: Minitab, S, SAS, SPSS, Stata, ... で保存されたデータを読み込む [#u39b34a9]
Minitab, S, SAS, SPSS, Stata, ... で保存されたデータを読み書きする関数
[[foreign(Minitab, S, SAS, SPSS, Stata, ... で保存されたデータを読み込む)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){forward}: 前進検索 [#g833c5ac]
線形と一般化線形回帰モデルにおける頑健解析への前進検索
**COLOR(red){fpc}: 不動点クラスター、クラスター回帰、そして判別プロット [#d075cff4]
**COLOR(red){fPortfolio}: Rmetrics - ポートフォリオおよび最適化 [#x37346cc]
//Rmetrics - Portfolio Selection and Optimization
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){fracdiff}: 非整数階差分 ARIMA (p,d,q) モデル [#z474137f]
非整数階差分 ARIMA (p,d,q) モデル (Haslett and Raftery, Applied Statistics, 1989) の最尤推定
**COLOR(red){fractal}: Insightful(S-PLUSの開発元) フラクタル時系列モデリング分析 [#d0707c44]
//Insightful Fractal Time Series Modeling and Analysis
書籍 William Constantine and Donald B. Percival共著, Springer 刊"Fractal Time Series Analysis in S-PLUS and R"の開発中のソフト。
//Software to book in development entitled Fractal Time Series Analysis in S-PLUS and R, William Constantine and Donald B. Percival, Springer.
**COLOR(red){fractalrock}: 非正規再現分布をもつフラクタル時系列の生成 [#eb04903d]
//Generate fractal time series with non-normal returns distribution
時系列のフラクタル生成を導出する基本原理は解像度の増加レベルに基づいたデータの反復生成である。初期の系列はいわゆる初期パターンで定義して、続いて、ジネレータを使って初期パターンの各セグメントを置き換えていく。通常、繰り返しパターンは同じ種とジェネレータを用いて生成する。一組のジネレータを使うことで、非反復時系列を生成する。このテクニックが本パッケージのフラクタル時系列生成の基礎となるものである。
//The basic principle driving fractal generation of time series is that data is generated iteratively based on increasing levels of resolution. The initial series is defined by a so-called initiator pattern and then generators are used to replace each segment of the initial pattern. Regular, repeatable patterns can be produced by using the same seed and generators. By using a set of generators, non-repeatable time series can be produced. This technique is the basis of the fractal time series process in this package.
**COLOR(red){frontier}: 確率的フロンティア解析 [#tf244f28]
//Stochastic Frontier Analysis
確率的フロンティア生産コスト関数。２つの仕様が利用できる。すなわち、エラー成分仕様とモデル仕様である。前者は時間変動効率性をもち(Battese and Coelli, 1992)、後者では企業効果が多くの変数によって直接影響を受ける(Battese and Coelli, 1995).
//Maximum Likelihood Estimation of Stochastic Frontier Production and Cost Functions. Two specifications are available: the error components specification with time-varying efficiencies (Battese and Coelli, 1992) and a model specification in which the firm effects are directly influenced by a number of variables (Battese and Coelli, 1995).
**COLOR(red){FSelector}: 属性の選択 [#j657b970]
//Selecting attributes
本パッケージは任意のデータセットから属性を選択する関数を提供する。属性のサブセットの選択はできる限り関係のない冗長な情報を識別し、取り除く過程である。
//This package provides functions for selecting attributes from a given dataset. Attribute subset selection is the process of identifying and removing as much of the irrevelant and redundant information as possible.
[[FSelector(属性の選択 )パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){fSeries}: 金融時系列オブジェクト [#q4ed5c6e]
//Financial Time Series Objects
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
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**COLOR(red){fTrading}: 技術トレーディング分析 [#ae7a1918]
//Technical Trading Analysis
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
//Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance"
**COLOR(red){fUnitRoots}: トレンドおよびルート [#b1c71474]
//Trends and Unit Roots
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
//Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance"
**COLOR(red){fUtilities}: ユーティリティ関数 [#o7056eb3]
//Function Utilities
「金融工学およびコンピューテーショナル・ファイナンス」教育用環境
//Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance"
**COLOR(red){fxregime}: 為替制度の分析 [#oe80f69d]
//Exchange Rate Regime Analysis
（事実上の）為替制度の推定、検証、日時測定およびモニタリングのための為替回帰及び構造変化ツール
//Exchange rate regression and structural change tools for estimating, testing, dating, and monitoring (de facto) exchange rate regimes.
*G [#t13a9272]
**COLOR(red){ga}: GA (遺伝アルゴリズム) [#v4c4e947]
非 CRAN パッケージ (マニュアル付き)[[http://www.dst.unive.it/~claudio/R/index.html#ga:http://www.dst.unive.it/~claudio/R/index.html#ga]]
[[ga(遺伝的アルゴリズム)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){g.data}: 遅延データパッケージ [#d18e9200]
**COLOR(red){gafit}: 曲線当てはめに対するジェネティックアルゴリズム [#yd2659e1]
ユーザーの定義した式から一群の標本点を評価する。標本点はその式に代入される値をともなったパラメータのリストである。ジェネティックアルゴリズムはこの式をできるだけ小さくししようと試みる(普通この表現式は残差平方和である。)
**COLOR(red){GAMBoost}: 尤度ベースのブースティングによる一般化線形及び加法モデル [#rcb5b8c6]
//Generalized linear and additive models by likelihood based boosting
本パッケージは尤度ベースのブースティングによる一般化線形及び一般化加法モデルにあてはめるルーチンを提供する。本パッケージは罰則付き B スプラインを利用している。
//This package provides routines for fitting generalized linear and and generalized additive models by likelihood based boosting, using penalized B-splines
**COLOR(red){games}: ゲーム理論の統計的推定 [#y9ca00b8]
//Statistical Estimation of Game-Theoretic Models
戦略的統計モデルのための推定と分析の関数を提供する。
//Provides estimation and analysis functions for strategic statistical models.
**COLOR(red){gamm4}: mgcv と lme4 を利用する一般化加法混合モデル [#nc0b9601]
//Generalized additive mixed models using mgcv and lme4
Fabian Scheipl のトリックによって推定に lme4 を利用した、mgcv の gamm 関数による一般化加法混合モデルのあてはめ
//Fit generalized additive mixed models via a version of mgcv's gamm function, using lme4 for estimation via Fabian Scheipl's trick.
**COLOR(red){gbm}: 一般化ブースト回帰モデル [#c5d697ba]
このパッケージは Freund and Schapire の AdaBoost アルゴリズムと J. Friedman の gradient boosting machine の拡張を実装している。最小自乗法による回帰手法、絶対損失、ロジスティック、ポアソン、コックス比例ハザード偏尤度、そして AdaBoost 指数損失を含む。
**COLOR(red){GDD}: gd ライブラリを使った、JPEG,PNG または gif 形式のビットマップグラフィックス作成用 gd デバイス [#s7835c66]
//GD device for creating bitmap graphics as jpeg, png or gif files using gd library
ビットマップ (png, gif および jpeg)作成のためのプラットフォームおよび X11 に依存しないデバイス
//Platform and X11 independent device for creating bitmaps (png, gif and jpeg).
[[GDD(gdライブラリを使ったJPEG,PNGまたはgif形式のビットマップグラフィックス作成用gdデバイス)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){gdistance}: 地理格子上の距離と経路 [#f7848b19]
//distances and routes on geographical grids
地理格子上の距離と経路の計算。
//Calculate distances and routes on geographic grids.
**COLOR(red){geepack}: GEEのパッケージ [#g3d374f8]
一般化推定方程式パッケージ
**COLOR(red){Geneland}: 景観遺伝学（Landscape genetics)のシミュレーションおよび MCMC推定 [#r62bcfab]
//Simulation and MCMC inference in landscape genetics
地理参照遺伝データから空間構造の検出
//Detection of spatial structure from geo-referenced genetic data.
**COLOR(red){genetics}: 集団遺伝学 [#y89c7c12]
遺伝子データを扱うクラスとメソッド。複数の染色体と複数の座位における単一マーカーの遺伝子型とハプロタイプを表現するクラスを含む。関数は、対立遺伝子頻度、ホモ・ヘテロ接合子にフラグをたてる、ある対立遺伝子の保有者にフラグをたてる、Hardy-Weinberger 不均衡の推定と検定、連鎖不均衡の推定と検定、等等
**COLOR(red){GenKern}: 一般化カーネル密度推定の生成と、操作のための巻数 [#j880c568]
一般化カーネル密度推定を計算
**COLOR(red){geofd}: 関数値データの空間的な予測 [#s626d07d]
//Spatial prediction for function value data
クリギングベースの手法を利用した関数値の空間データについての予測
//Prediction for function value spatial data using kriging based methods
**COLOR(red){GEOmap}: 地形図および地質図の作図 [#jd4615d2]
//Topographic and Geologic Mapping
地図投影法（正逆）、投影図、地質図、地質図記号、地質データベース、対話型作図および対象領域の選択作成ルーチン
//Set of routines for making Map Projections (forward and inverse), Topographic Maps, Perspective plots, Geological Maps, geological map symbols, geological databases, interactive plotting and selection of focus regions.
**COLOR(red){geomapdata}: 地形図および地質図用データ [#q0dde907]
//Data for topographic and Geologic Mapping
GEOmap パッケージで使用するデータセット。合衆国、Coso、日本のそれぞれの地図、ETOPO5 および ETOPO2 を含む。
//Set of data for use in package GEOmap. Includes world map, USA map, Coso map, Japan Map, ETOPO5, ETOPO2.
**COLOR(red){geometry}: 格子生成およびサーフェス空間分割 [#jd8111d9]
//Mesh generation and surface tesselation
本パッケージは R で、qhull ライブラリ (www.qhull.org) を、Octave や MATLABと同じように利用できるようにする。Qhull は凸包、ドロネイ三角形分割、１点についての半空間交差(halfspace intersections about a poin),ボロノイ図、最遠ドロネイ三角形分割(furthest-site Delaunay triangulation)および最遠ボロノイ図(furthest-site Voronoi diagrams)これらを計算する。本パッケージは2次元、3次元、4次元およびより高次元で動作する。本パッケージは凸包計算には、Quickhull アルゴリズムを実装している。Qhull は制約形ドロネイ三角形分割または非凸(non-convex)オブジェクトのメッシュ生成をサポートしていないが、本パッケージはこのオブジェクトに対応しているいくつかの R 関数を含む。目下のところ、本パッケージは、ドロネイ三角形分割および凸包計算のみアクセスできる。
//This package makes the qhull library (www.qhull.org) available in R, in a similar manner as in Octave and MATLAB. Qhull computes convex hulls, Delaunay triangulations, halfspace intersections about a point, Voronoi diagrams, furthest-site Delaunay triangulations, and furthest-site Voronoi diagrams. It runs in 2-d, 3-d, 4-d, and higher dimensions. It implements the Quickhull algorithm for computing the convex hull. Qhull does not support constrained Delaunay triangulations, or mesh generation of non-convex objects, but the package does include some R functions that allow for this. Currently the package only gives access to Delaunay triangulation and convex hull computation.
**COLOR(red){geoR}: geoR - 地球統計データ分析用関数 [#ud0ca254]
最尤法ベースの手法およびベイズ手法を含む地球統計分析
[[geoR(地球統計用データ分析用関数)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){geoRglm}: geoRglm - 一般化線形空間モデルに対するパッケージ [#w4d33ca4]
一般化線形空間モデルに対する推測用の関数。事後分布と予測はマルコフ連鎖モンテカルロ法に基づく。パッケージ geoRglm はパッケージ geoR の拡張であり、それを先にインストールする必要がある。
[[geoRglm( 一般化線形空間モデル)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){geosphere}: 球面三角法 [#d96f0573]
//Spherical Trigonometry
地理アプリのための球面三角法
//Spherical trigonometry for geographic applications
[[geosphere(球面三角法)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){geozoo}: 幾何オブジェクトの Zoo [#e54ceb00]
//Zoo of Geometric Objects
本パッケージにより、geozoo で定義した幾何オブジェクトが rggobi を利用して GGobi で表示できる。
//The package allows geometric objects defined in geozoo to be displayed in GGobi through the use of rggobi.
**COLOR(red){getopt}: C ライクな getopt の振る舞い [#ifd26536]
//C-like getopt behavior
Rscript と一緒にこれを使い、"#!" shebang スクリプトを書いて、短いのと長いフラッグ/オプションを受け取る。
//Use this with Rscript to write "#!" shebang scripts that accept short and long flags/options.
**COLOR(red){gglmmBUGS: WinBUGS をもちいた一般化線形混合モデル} [#s32df3d7]
//Generalised Linear Mixed Models with WinBUGS
R2WinBUGS とともに動作し、モデルファイルの書込みおよび不安定なデータの処理。
//works with R2WinBUGS, writing model files and dealing with unbalanced data
**COLOR(red){glasso}: グラフィック lasso [#y0ae3b68]
//Graphical lasso
グラフィック lasso
//Graphical lasso
**COLOR(red){gld}: 一般化された(Tukey)ラムダ分布用の基本関数 [#z31b95b4]
一般化されたラムダ分布、もしくは Tukey のラムダ分布、は一つの関数形で多様な形を提供する。このパッケージは乱数、クォンタイル、確率、そして密度関数を提供する。
**COLOR(red){GLDEX}: 離散化尤度法および最尤法をもちいた、一般化ラムダ分布 (RS および FMKL)の単一および混合のあてはめ [#kd073565]
//Fitting Single and Mixture of Generalised Lambda Distributions (RS and FMKL) using Discretised and Maximum Likelihood Methods
本パッケージは、当てはめアルゴリズムは 2 つ主要な目的があることを考慮している。一つは、ヒストグラムの棒の幅に基づく、重みつきおよび重みなしの離散的なアプローチを使って、データへ分布を当てはめるという平滑化の手段を提供することである。後一つは、最尤推定を用いてデータセットに限定的な当てはめを提供するものである。QQ プロット、KS 再標本抽出検定、データと当てはめられた分布の平均、分散、歪度および尖度の比較によって、適合度の診断をおこなうことができる。
//The fitting algorithms considered in this package have two major objectives. One is to provide a smoothing device to fit distributions to data using the weight and unweighted discretised approach based on the bin width of the histogram. The other is to provide a definitive fit to the data set using the maximum likelihood estimation. Diagnostics on goodness of fit can be done via qqplots, KS-resample tests and comparing mean, variance, skewness and kurtosis of the data with the fitted distribution.
**COLOR(red){glmmBUGS}: BUGS を使った一般化線形混合モデル及び空間モデル [#v0069771]
//Generalised Linear Mixed Models and Spatial Models with BUGS
階層及び空間モデル用の bugs モデルを書き、不安定なデータを不調和配列に入れて整え、開始値を作成する。
//Write bugs model files for hierarchical and spatial models, arranges unbalanced data in ragged arrays, and creates starting values.
**COLOR(red){glmmAK}: 一般化線形混合モデル [#pfcbf0d5]
//Generalized Linear Mixed Models
**COLOR(red){GLMMGibbs}: ギブスサンプリングを用いた一般化線形混合モデル [#q38fc874]
**COLOR(red){glmmML}: 一般化線形モデル(ランダム切片のみ) [#k700d2eb]
最尤法を用いた混合モデル
**COLOR(red){glpk}: GNU 線形計画キット [#s76a227e]
//GNU Linear Programming Kit
GNU 線形計画キット (GLPK) バージョン 4.8.このインターフェースは GLPK C API に似せている．GLPK lpx のほとんどすべてをサポートしている．
//The GNU Linear Programming Kit (GLPK) version 4.8. This interface mirrors the GLPK C API. Almost all GLPK lpx routines are supported.
**COLOR(red){gmodels}: モデルのあてはめのための各種 R プログラミングツール [#c26e8b5b]
//Various R programming tools for model fitting
モデルのあてはめのための各種 R プログラミングツール
//Various R programming tools for model fitting
**COLOR(red){gmp}: 多倍長演算 [#x240ead6]
//Multiple Precision Arithmetic
多倍長演算 (任意精度整数と有理数, 素数テスト, マトリックス計算)、C ライブラリ gmp を用いた"arithmetic without limitations"
//Multiple Precision Arithmetic (big integers and rationals, prime number tests, matrix computation), "arithmetic without limitations" using the C library gmp.
**COLOR(red){gmt}: GMT 地図作成ソフトウエアの R インターフェース [#a5a9e079]
//Interface between GMT map-making software and R
GMT 地図作成ソフトウエアの R インターフェース. R 内で、ユーザが地理データを操作し、GMT のコマンドを呼び出して、ポストスクリプト形式で地図を描画し、注記を付加できる。
//Interface between the GMT map-making software and R, enabling the user to manipulate geographic data within R and call GMT commands to draw and annotate maps in postscript format.
[[gmt(GMT地図作成ソフトウェアの R インターフェース)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){gmvalid}: グラフィカルモデルの検証 [#p3e3d5c6]
//Validation of graphical models
従属モデルを与えるデータセットのシミュレート、ブートストラップを用いたグラフィカルモデルの検証、クロスバリデーションを使ってもっともよい予測モデルを見つける。
//Simulate data sets given a dependence model, validate graphical models using the bootstrap, find the best prediction model using cross validation.
**COLOR(red){goalprog}: 重みつきおよび辞書編纂の(lexicographical)目標計画と最適化 [#ma0dfe08]
//Weighted and lexicographical goal programming and optimization
重みつきおよび辞書編纂の(lexicographical)目標計画を解く関数を集めたもの。この手法は Lee (1972) and Ignizio (1976)に明記されている。
//A collection of functions to solve weighted and lexicographical goal programming problems as specified by Lee (1972) and Ignizio (1976).
**COLOR(red){googlebigquery}: Google Bigquery サービスとの通信のための R クライアントライブラリ [#iac5b456]
//R client library for communicating with the Google Bigquery service
本パッケージは Bigquery 問い合わせを実行し、R に検索結果を返す関数を含む。
//This package contains functions for running Bigquery queries and returning the results to R.
**COLOR(red){googleVis}: R とともに Google Visualisation API を利用 [#a03fc0bf]
//Using the Google Visualisation API with R
googleVis は、R と Google Visualisation API との間のインターフェースを提供する。ユーザは本パッケージの関数で、R のデータフレームに蓄積されたデータを、 Google Visualisation API を使って可視化できる。出力を見るには、Flash 付きのブラウザーとインターネットへの接続が必要。
//googleVis provides an interface between R and the Google Visualisation API. The functions of the package allow the user to visualise data stored in R data frames with the Google Visualisation API. To view the output a browser with Flash and internet connection is required.
**COLOR(red){gooJSON}: R 用 Google JSON データインタープリター [#s3c2f38e]
//Google JSON Data Interpreter for R
Google Maps API JSON よりデータ取得するため一連のヘルパー関数。Google Maps API を呼び、結果を R データフレームとして返す。
//A suite of helper functions for obtaining data from the Google Maps API JSON objects. Calls Google Maps API and returns results as an R data frame.
**COLOR(red){gpclib}: R用ポリゴン・クリッピング汎用ライブラリ [#v59031ce]
Alan MurtaのC ライブラリをベースにしたR用ポリゴン・クリッピング汎用ライブラリ
[[gpclib(R用汎用ポリゴン・クリッピング・ライブラリ)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){gplots}: データプロット用各種 R プログラミングツール [#efe3f19a]
// Various R programming tools for plotting data
//Various R programming tools for plotting data
**COLOR(red){gputools}: GPU 利用可能なデータマイニングのいくつかの関数群 [#q726d3bd]
//A Few Gpu-Enabled Data-Mining Functions
本パッケージは、僅かな数の共通のデータマイニングアルゴリズムへのRインターフェースを提供する。これらのアルゴリズムは nVidiaの CUDA 言語と cublas ライブラリとを混在して使うことで並列で実装されている。nVidia GPU を装着したコンピュータでは、これらの関数は、ネィティブな R ルーチンよりも実質的により効率的なものになる。
//This package provides R interfaces to a handful of common data-mining algorithms. These algorithms are implemented in parallel using a mixture of nVidia's CUDA langauge and cublas library. On a computer equiped with an nVidia GPU these functions may be substantially more efficient than native R routines.
[[gputools(GPU 利用可能なデータマイニングのいくつかの関数群)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){gRain}: グラフィカル独立性ネットワーク [#g85c17d7]
//Graphical Independence Networks
グラフィカル独立性ネットワークにおける確率伝搬用パッケージ
//A package for probability propagation in graphical independence networks.
**COLOR(red){GrapheR}: R で高度にカスタマイズ可能な共通のグラフを描画するためのマルチプラットホーム GUI [#u8f25356]
//A multiplatform GUI for drawing highly customizable common graphs in R
/GrapheR はR で高度にカスタマイズ可能な共通のグラフを描画するためのマルチプラットホームユーザインターフェース。本パッケージは、R のコマンドの知識なしに印刷可能なグラフをすばやく描画するのをに有益になるようにしている。以下の６種類のグラフが利用可能：ヒストグラム、箱ひげ図、棒グラフ、円グラフ、曲線および散布図。
//GrapheR is a multiplatform user interface for drawing highly customizable graphs in R. It aims to be a valuable help to quickly draw publishable graphs without any knowledge of R commands. Six kinds of graphs are available: histogram, box-and-whisker plot, bar plot, pie chart, curve and scatter plot.
**COLOR(red){graphicsQC}: R のグラフィックス用の品質管理 [#m31fb2ed]
//Quality Control for Graphics in R
本パッケージはグラフィックスファイルを生成、これらと「モデル」を比較し、結果をレポートにまとめる。
//The package provides functions to generate graphics files, compare them with "model" files, and report the results.
**COLOR(red){grasper}: R による一般化回帰分析と空間予測 [#u5659f55]
R-GRASP は一般化回帰分析を用いて、空間予測を自動化する。
**COLOR(red){GRASS}: GRASS 5.0 地理情報システムと R とのインターフェース [#ve084f12]
GRASS 5.0 地理情報システムと R とのインターフェースは、GISRC ファイルにセットしている環境変数の値を使って GRASS 環境内部から R を起動することをベースにしている。インターフェースの例はGRASS の外部で動作することになり、他の例はGRASS 内部で動作する。ラッパおよびヘルパー関数はインターフェースのメタデータ構造にマッチしている一連のR関数に提供されている。
[[GRASS(GRASS地理情報システムとRとのインターフェース)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){gRbase}: gRbase - R のグラフィカルモデルパッケージ [#a9a96bb0]
このパッケージは S4 クラスである gmData (グラフィカルメタデータ)、gModel (グラフィカルモデル)を定義し、どのようにして階層型対数線形モデル (hllm) が実装され、dynamicGraph と組み合わされているかを説明する。
[[gRbase(gRbase - R のグラフィカルモデルパッケージ)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){gregmisc}: Greg の雑関数 [#z9a31de3]
[[gregmisc(Greg の雑関数)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){grid}: グリッド・グラフィックス・パッケージ [#z6f35a6b]
グラフィックス・レイアウト性能の書き直したものに、対話型のサポートを付け加えたもの。
**COLOR(red){GridR}: リモートホスト、クラスターまたはグリッド上で関数を実行 [#ne1072a0]
//Executes functions on remote hosts, clusters or grids
GridR はリモートホスト、クラスターまたはグリッド上で、R の関数の実行に使用できる R パッケージである。さらに、ユーザには、他のユーザと変数および関数を共有するインターフェースが提供される。
//GridR is an R-Package that can be used to submit R functions for execution on remote computers, clusters or grids. In addition, users are provided with an interface to share variables and functions with other users.
**COLOR(red){grImport}: ベクトルグラフィックスのインポート [#ma497e04]
//Importing Vector Graphics
R の plot によるポストスクリプトピクチュアの変換、インポート、描画のための関数。
//Functions for converting, importing, and drawing PostScript pictures in R plots.
**COLOR(red){grnnR}: 一般化回帰ニューラルネットワーク [#c58ca843]
//A Generalized Regression Neural Network
grnnR は トレーニングデータ、P(atterns) および T(argets)から一般化回帰ニューラルネットワークを合成する。
//grnnR synthesizes a generalized regression neural network from the supplied training data, P(atterns) and T(argets)
**COLOR(red){grplasso}: Group Lasso 罰則付きユーザ指定モデルのあてはめ [#j51646e1]
//Fitting user specified models with Group Lasso penalty
Group Lasso 罰則付きユーザ指定モデルのあてはめ
//Fits user specified models with Group Lasso penalty
[[grplasso(Group Lasso 罰則付きユーザ指定モデルのあてはめ)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){GSA}: 遺伝子集合分析 [#g82ba2ad]
//Gene set analysis
遺伝子集合分析
//Gene set analysis
**COLOR(red){gss}: 一般的な平滑化スプライン [#k4538625]
一般的な平滑化スプラインを用いた構造化多次元関数推定のための包括的なパッケージ
**COLOR(red){gstat}: 多変量地球統計モデリング、予測およびシミュレーション [#j1c71a14]
[[日本語マニュアル:http://www.okada.jp.org/RWiki/?%A4%CA%A4%F3%A4%C7%A4%E2%B7%C7%BC%A8%C8%C4%A5%A2%A1%BC%A5%AB%A5%A4%A5%D6%A1%CA%A3%B1%A1%CB#content_1_48]]
**COLOR(red){gsubfn}: 文字列と関数の引数のためのユーティリティ [#qf7f033e]
//Utilities for strings and function arguments
gsubfn は gsub と同様なものであるが、文字列の置換の代わりに代替機能又は特定の他のオブジェクトをとることができる。マッチングや後方参照(back references)は代替関数への入力であり、関数出力により置き換えられる。gsubfn は、デリミターというよりはむしろ、内容で文字列を分割する、準 Perl スタイルの文字列内挿に用いられる。パッケージはまた式を関数に翻訳して、関数の代わりに関数コール内でこのような式を許す融通性をもっている。これはapply, sapply, lapply, optim, integrate, xyplot, Filter 及び他の関数のような R の関数とともに使うことができる。これらの関数は他の関数を入力引数ないしは、置換したい文字列を含んでもよい cat 又は sql コールのような関数として見込んでいる。
//gsubfn is like gsub but can take a replacement function or certain other objects instead of the replacement string. Matches and back references are input to the replacement function and replaced by the function output. gsubfn can be used to split strings based on content rather than delimiters and for quasi-perl-style string interpolation. The package also has facilities for translating formulas to functions and allowing such formulas in function calls instead of functions. This can be used with R functions such as apply, sapply, lapply, optim, integrate, xyplot, Filter and any other function that expects another function as an input argument or functions like cat or sql calls that may involve strings where substitution is desirable.
**COLOR(red){Guerry}: Guerry: Guerry(1822) "Moral Statistics of France(フランスの道徳統計)"に関係する地図、データ及び手法 [#lc327c67]
// Guerry: maps, data and methods related to Guerry (1833) "Moral Statistics of France"
本パッケージは1830年のフランス地図、A.-M. Guerry 他からのデータ及び Guerry の "Moral Statistics of France(フランスの道徳統計)" に関係する統計及びグラフィック手法で構成されている。
//This package comprises maps of France in 1830, data from A.-M. Guerry and others and statistical and graphic methods related to Guerry's "Moral Statistics of France".
**COLOR(red){gWidgets}: ツールキット独立の対話型 GUI 用 gWidgets API [#f52d0e08]
//gWidgets API for building toolkit-independent, interactive GUIs
gWidgets は対話型 GUI 構築用のツールキットより独立した GUI を提供する。少なくとも、gWidgetstcltk のような gWidgetsXXX の一つがインストールに必要である。アイコンのいくつかは scigraphica http://scigraphica.sourceforge.net プロジェクト からの借り物である。
//gWidgets provides a toolkit-independent API for building interactive GUIs. Atleast one of the gWidgetsXXX packages, such as gWidgetstcltk, needs to be installed. Some icons are on loan from the scigraphica project http://scigraphica.sourceforge.net.
**COLOR(red){gWidgetsRGtk2}: RGtk2 用 gWidgets を実装したツールキット [#db94e438]
RGtk2 用 gWidgets API のポート
**COLOR(red){gWidgetsrJava}: rJava 用 gWidgets ツールキットの実装 [#yb06849e]
//Toolkit implementation of gWidgets for rJava
R と Java 間の rJava インターフェースへの gWidgets API の移植
//Port of gWidgets API to the rJava interface between R and Java.
**COLOR(red){gWidgetstcltk}: tcltk パッケージ用tcltk [#u4b41e2a]
//Toolkit implementation of gWidgets for tcltk pacakge
tcltk パッケージへ gWidgets API の移植
//Port of gWidgets API to the tcltk package
*H [#x03913de]
**COLOR(red){haplo.score}: リンケージフェイズが曖昧な時の、表現型とハプロタイプの連関の検定 [#e142df72]
**COLOR(red){hdf5}: HDF5 [#h53bc571]
NCSA HDF5 ライブラリ・インターフェース
**COLOR(red){heplots}: 多変量線形モデルのテストの可視化 [#de29479a]
//Visualizing Tests in Multivariate Linear Models
線形仮説および楕円（２次元）と楕円体（３次元）を用いるエラーのための平方積和行列の表現
//Represents sums-of-squares-and-products matrices for linear hypotheses and for error using ellipses (in two dimensions) and ellipsoids (in three dimensions).
**COLOR(red){hexView}: バイナリファイルの表示 [#q3397cda]
//Viewing Binary Files
バイナリエディタのような raw binary のフォームでファイルを表示する関数。任意のバイナリ形式を指定し、読むことのできる追加関数。
//Functions to view files in raw binary form like in a hex editor. Additional functions to specify and read arbitrary binary formats.
**COLOR(red){HFWutils}: CSV のインポート/エクスポート、ガベージコレクション、文字列マッチングおよび参照渡し [#jca1e8c5]
//csv import, csv export, garbage collection,string matching and passing by reference
本パッケージは、open office の scalc のようなスプレッドシートために R を計算のバックエンドに使ってみることでCSV のインポート/エクスポート用の便利な関数を含む。文字列マッチングや参照渡しも含む。
//package containing functions for convenient csv import and export with a view of using R as a calculation back end to spreadsheet-like programs such as scalc in open office; string matching and passing by reference
**COLOR(red){hier.part}: 階層的な分割 [#i20dec75]
多変量データセットの分散分割
**COLOR(red){Hmisc}: Harrell の雑多な関数 [#de56c189]
Hmisc 関数はデータ分析、高水準のグラフィックス、ユーティリティ操作に有用な関数、標本サイズと検出力の計算、データセットのインポート、欠損値の帰属、高度な表の作成、変数のクラスタリング、文字列操作、S オブジェクトの LaTeX コードへの変換および変数の再コードのための関数を多く含んでいる。バグ報告は 'http://biostat.mc.vanderbilt.edu/trac/Hmisc' へ出してほしい。
//The Hmisc library contains many functions useful for data analysis, high-level graphics, utility operations, functions for computing sample size and power, importing datasets, imputing missing values, advanced table making, variable clustering, character string manipulation, conversion of S objects to LaTeX code, and recoding variables. Please submit bug reports to 'http://biostat.mc.vanderbilt.edu/trac/Hmisc'.
**COLOR(red){hoa}: cond, marg, nlreg, csampling のバンドル [#q53b038b]
//Bundle of cond, marg, nlreg, csampling
高次尤度ベース推定用各種関数
//Various functions for higher order likelihood-based inference
**COLOR(red){homals}: R による等質性解析 [#u1ff1630]
tcl/tk インタフェイスを備えた等質性解析 (HOMALS) のパッケージ。tcltk インタフェイスを使うには Tcltk, tkplot をインストールする必要
**COLOR(red){hsmm}: 隠れセミマルコフモデル [#t7e123fd]
//Hidden Semi Markov Models
隠れセミマルコフモデルの計算パッケージ
//A package for computation of hidden semi markov models
**COLOR(red){httpRequest}: 基本的 なHTTP リクエスト [#z6555795]
HTTP リクエストプロトコル。GET, POST および multipart POST リクエストを実装。
[[httpRequest(基本的 なHTTP リクエスト)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){HWEBayes}: 推定及び検証による Hardy-Weinberg 均衡のベイズ研究 [#j8d0248b]
//Bayesian investigation of Hardy-Weinberg Equilibrium via estimation and testing
ベイズ手法を用いた HWE の推定及び検証。現時点では３つのモデルが考えられている。すなわち、HWE、対立遺伝子度数及び単一同系交配係数 f によるパラメータ化モデル及び飽和モデルである。検証はベイズ因子についてなされる。
//Estimation and testing of HWE using Bayesian methods. Three models are currently considered: HWE, a model parameterized in terms of the allele frequencies and a single inbreeding coeffcient \eqn{f}, and the saturated model. Testing is based on Bayes factors.
**COLOR(red){hwriter}: HTML ライタ [#ca513c60]
//HTML Writer
R オブジェクトを HTML 形式に出力するための使い勝手がよくて融通の利く関数
//Easy-to-use and versatile functions to output R objects in HTML format
**COLOR(red){hydrogeo}: 地下水データの表示と解釈 [#r1684fc3]
//Groundwater data presentation and interpretation.
主要イオンの水分析からの Piper 図（別名 Piper-Henn 図）描画関数を含む。
//Contains one function for drawing Piper (also called Piper-Henn) digrammes from water analysis for major ions.
**COLOR(red){HydroMe}: 実験データより土壌水分特性パラメータの推定 [#o0f6f5bc]
//Estimation of Soil Hydraulic Parameters from Experimental Data
本パッケージは曲線あてはめによって浸透率および水分滞留モデルのパラメータを推定する。考慮されているもモデルは土壌科学ではよく使用されているモデルである。
//This package estimates the parameters in infiltration and water retention models by curve-fitting method. The models considered are those that are commonly used in soil science.
**COLOR(red){hyperdirichlet}: ディリクレ分布の一般化 [#l6f3cd89]
//A generalization of the Dirichlet distribution
hyperdirichlet 分布のためのルーチン一式
//A suite of routines for the hyperdirichlet distribution
*I [#c0b3d4d2]
**COLOR(red){IBrokers}: 対話型 Brokers Trader Workstation 用 R API [#e9ec1509]
//R API to Interactive Brokers Trader Workstation
対話型 Brokers Trader Workstation API ネイティブ Raccess を提供する
//Provides native Raccess to Interactive Brokers Trader Workstation API.
**COLOR(red){ICS}: ICS/ICA 経由の多変量データ探索ツール [#idd32993]
//Tools for Exploring Multivariate Data via ICS/ICA
本パッケージは Tyler et al.'s と Oja 他の２つの散布マトリックスのメソッドを実装して、不変な座標系または独立要素を取得する。
//The package implements Tyler et al.'s and Oja et al.'s method of two different scatter matrices to obtain an invariant coordinate system or independent components, depending on the underlying assumptions.
**COLOR(red){ICSNP}: 多変量ノンパラメトリックツール [#ha3adad7]
//Tools for Multivariate Nonparametrics
多変量ノンパラメトリックツール。周辺ランクによる位置母数の検定、空間メディアンおよび空間サイン計算、Hotelling の T 検定、形状母数の推定。
//Tools for multivariate nonparametrics, as location tests based on marginal ranks, spatial median and spatial signs computation, Hotelling's T-test, estimates of shape
**COLOR(red){ifa}:独立因子分析(Independent Factor Analysis) [#k751f469]
独立因子分析(Independent Factor Analysis)を実行するパッケージ
**COLOR(red){ifs}: 繰返しによる関数系推定量 [#e597d501]
繰返しによる関数系の分布関数の推定量
**COLOR(red){ifultools}: Insightful(S-PLUSの開発元) 研究ツール [#f4d5c894]
//Insightful Research Tools
nsightful(S-PLUSの開発元) 研究ツール
//Insightful Research Tools.
**COLOR(red){ig}: 逆ガウシアン分布の頑健で古典的なバージョン用パッケージ [#k5c1b7e3]
//Package for the robust and classical versions of the inverse Gaussian distribution
逆ガウシアン型分布(IGTD)として知られる逆ガウシアン分布の頑健で古典的なバージョン用ユーティリティーのコレクション。
//A collection of utilities for robust and classical versions of the inverse Gaussian distribution known as inverse Gaussian type distribution (IGTD).
**COLOR(red){igraph}: IGraph クラス [#h4922f32]
簡単なグラフ用ルーチン
**COLOR(red){iid.test}: [#o6dacce3]
// iid-test
データが独立同分布であるかの検定
//Testing whether data is independent and identically distributed
**COLOR(red){Imap}: 対話型マッピング [#t8703b91]
//Interactive Mapping
地図の拡大縮小又は色、線又は点のポリゴンの塗りつぶしおよび縦横比の制御
//Zoom in and out of maps or any supplied lines or points, with control for color, poly fill, and aspect.
**COLOR(red){inetwork}: ネットワーク分析と作図 [#bdc379fc]
//Network Analysis and Plotting
ネットワークのコミュニティ（ないしはモジュール）を同定するためのネットワーク分割アルゴリズムを実装する。次に，ネットワーク作図関数は同定されたコミュニティ構造を利用して、バーテックスを作図する。パッケージはまたバーテックスの選択性(assortativity)および推移性(transitivity)の計算関数も含んでいる。
//implements a network partitioning algorithm to identify communities (or modules) in a network. A network plotting function then utilizes the identified community structure to position the vertices for plotting. The package also contains functions to calculate the assortativity and transitivity of a vertex.
**COLOR(red){ineq}: 不平等, 集中および貧困の尺度化 [#ke6031f4]
不平等, 集中および貧困の尺度, および Lorenz 曲線 (経験的および理論的な).
[[ineq(不平等, 集中および貧困の尺度化)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){infotheo}: 情報理論測度 [#rc7e93fc]
//Information-Theoretic Measures
本パッケージはいくつかの実装されたエントロピー推定子に基づく情報理論の様々な測度を実装している。
//This package implements various measures of information theory based on several implemented entropy estimators.
**COLOR(red){inline}: R より C/C++ のインライン関数を呼び出す [#ra96da2c]
//Inline C/C++ function calls from R
本パッケージは C/C++ のインラインコードで、R の関数を動的に定義する関数を提供する
//The package provides functions to dynamically define R functions with inline C/C++ code
**COLOR(red){ipred}: 改良された予測法 [#bfa3d032]
間接的な分類による改良された予測モデル、分類、回帰そして生存時間解析のためのバギング(bagging)、また予測誤差のリサンプリングに基づく推定量
//Improved predictive models by indirect classification and bagging for classification, regression and survival problems as well as resampling based estimators of prediction error.
**COLOR(red){ISA}: R のサンプル付き応用統計入門 [#i345407b]
//INTRODUZIONE ALLA STATISTICA APPLICATA con esempi in R
イタリア語書籍"INTRODUZIONE ALLA STATISTICA APPLICATA con esempi in R", Federico M. Stefanini, PEARSON Education Milano, 2007 のサポート関数セット。
//Insieme di funzioni di supporto al volume "INTRODUZIONE ALLA STATISTICA APPLICATA con esempi in R", Federico M. Stefanini, PEARSON Education Milano, 2007.
**COLOR(red){ismev}: 極値の統計モデルの紹介 [#kf56db19]
**COLOR(red){ISOcodes}: ISO 選択コード [#xc4ef80c]
//Selected ISO codes
ISO 言語、地域、通貨、スクリプトおよび文字コード。ISO 639 言語コード、ISO 3166 地域コード、ISO 4217 通貨コード、ISO 15924 スクリプトコードおよび ISO 8859 / ISO 10646 文字コードおよびユニコードデータ表。
//ISO language, territory, currency, script and character codes. Provides ISO 639 language codes, ISO 3166 territory codes, ISO 4217 currency codes, ISO 15924 script codes, and the ISO 8859 and ISO 10646 character codes as well as the Unicode data table.
**COLOR(red){ISwR}: 'Introductory Statistics with R'のデータセットとスクリプト [#w88a57fd]
P. Dalgaard (2002)著、'Introductory Statistics with R', Springer Verlagのテキストの例と演習用のデータセットとスクリプト。
*J [#bee56ca4]
**COLOR(red){JADE}: JADE および ICA パフォーマンス規準 [#tcc9741d]
//JADE and ICA performance criteria
本パッケージは joint diagonalization のための JF Cardoso の JADE アルゴリズムおよび彼の関数を移植したものである。本パッケージは ICA アルゴリズムのパフォーマンス評価規準もまた含まれている。
//The package ports JF Cardoso's JADE algorithm as well as his function for joint diagonalization. There are also several criteria for performance evaluation of ICA algorithms.
**COLOR(red){JavaGD}: Java グラフィックスデバイス [#x98a7e5f]
//Java Graphics Device
グラフィックスデバイスはすべてのグラフィックスコマンドをJavaプログラムに送る。JavaGD の実際の機能は Java サイドの実装に依存する。Simple AWT および Swing の実装が含まれる。
//Graphics device routing all graphics commands to a Java program. The actual functionality of the JavaGD depends on the Java-side implementation. Simple AWT and Swing implementations are included.
**COLOR(red){JGR}: JGR - R 用 Java Gui [#zc0be822]
R 用 Java GUI。R 用クロスプラットホームで、汎用かつ統一されたグラフィカルユーザーインターフェース。Windows および Mac OS X のためのフル機能には OS 依存の実行アプリが必要になる。これは、JGR のウェブサイト: http://www.rosuda.org/JGR よりダウンロードできる。
[[JGR(JGR - R 用 Java Gui)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){jit}: ジャストインタイムコンパイラ [#b9b7442e]
//Just-in-time compiler
ジャストインタイムコンパイルを可能にする。本パッケージの関数は Ra の下でのみ有効で、R の下では効果がない。jit パッケージのこのバージョンは Ra 1.0.5 用です。
//Enable just-in-time (JIT) compilation. The functions in this package are useful only under Ra and have no effect under R. This version of the jit package is for Ra 1.0.5.
**COLOR(red){JM}: 経時データ及び生存データの統合モデリング [#v3237603]
//Joint Modelling of Longitudinal and Survival Data
経時データ及び事象までの( time-to-event)時間データの統合モデリングのための共有パラメータモデル
//Shared parameter models for the joint modelling of longitudinal and time-to-event data.
*K [#w1ae3894]
**COLOR(red){kernlab}:カーネル手法ラボ [#rf8e4b95]
サポートベクトルマシンを含むカーネルベースの機械学習手法
[[kernlab(カーネル手法ラボ)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){KernSmooth}: Wand & Jones (1995)のカーネル平滑化関数 [#h6f5034b]
Wand, M.P. and Jones, M.C. (1995) "Kernel Smoothing"本に対応したカーネル平滑（密度）関数。
**COLOR(red){klaR}: 分類と可視化 [#g90f1471]
Dortmund大学の統計学科で開発された分類と可視化用の色々な関数
**COLOR(red){KMsurv}: Klein and Moeschberger (1997), Survival Analysis 中のデータセット [#t8a3c427]
Klein and Moeschberger (1997), "Survival Analysis, Techniques for Censored and Truncated Data", Springer, 中の関数とデータセット
**COLOR(red){knnflex}: [#h6753265]
より柔軟な KNN
// A more flexible KNN
KNN の実装で連続的な応答、最近隣の計算に使用する距離の指定（ユークリッド、２値等）、反応の要約に必要な集計法（多数クラス、平均等）および関係の処理法（すべて、ランダム選択等）が利用できる。
A KNN implementaion which allows continuous responses, the specification of the distance used to calculate nearest neighbors (euclidean, binary, etc.), the aggregation method used to summarize repsonse (majority class, mean, etc.) and the method of handling ties (all, random selection, etc.).
**COLOR(red){knnTree}: ツリーの葉中の変数選択を伴う k-nn 分類 [#kc8a0066]
k をクロスバリデーション(前進・後退選択)で選んだ、k- 再近接近傍により構築、予測を行なう。そしてスケーリングを行なう(スケーリング無し、その SD で各コラムをスケーリング、もしくはその MAD で各コラムをスケーリング、から選ぶ)。
最終的な分類子はそれぞれの葉の中にそうした一つの k-nn 分類子を持つ分類木からなるであろう。
**COLOR(red){kohonen}: 教師付き・教師なし自己組織化マップ [#g3745918]
//Supervised and unsupervised self-organising maps
教師付き・教師なし自己組織化マップ
//Supervised and unsupervised self-organising maps
[[kohonen(教師付き・教師なし自己組織化マップ)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){kst}: 知識空間理論 [#d5e73701]
//Knowledge Space Theory
知識空間理論とは集合理論の枠組みで、数理形式主義(athematical formalisms)提案して、特定の領域の知識構造を操作可能にするものである。kst パッケージは基本機能を提供して、知識構造及び知識空間の生成、処理及び操作するものである。
//Knowledge Space Theory is a set-theoretical framework, which proposes mathematical formalisms to operationalize knowledge structures in a particular domain. The kst-package provides basic functionalities to generate, handle, and manipulate knowledge structures and knowledge spaces.
**COLOR(red){kzs}: Kolmogorov-Zurbenko スプライン平滑化およびアプリケーション [#k5598be6]
//Kolmogorov-Zurbenko Spline Smoothing and Applications
//Kolmogorov-Zurbenko Spatial Smoothing and Applications
有限矩形カーネルの畳み込みベースの空間平滑化アルゴリズム。このパッケージは高水準のノイズがある場合シャープな解像度を提供する。
//A spatial smoothing algorithm based on convolutions of finite rectangular kernels that provides sharp resolution in the presence of high levels of noise.
*L [#pa851b1b]
**COLOR(red){laercio}: Duncan テスト, Tukey テスト and Scott-Knott テスト [#l4ac6def]
//Duncan test, Tukey test and Scott-Knott test
本パッケージは、群の平均値の多重比較をする関数を含む。
//The package contains functions to compare and group means.
**COLOR(red){llandsat}: 衛星画像のラジオメトリック／地形補正 [#w3c46ca3]
//Radiometric and topographic correction of satellite imagery
Landsat ま補正および地形補正を含む。
//Processing of Landsat or other multispectral satellite imagery. Includes relative normalization, image-based radiometric correction, and topographic correction options.
**COLOR(red){languageR}: 言語学データ分析用データセットおよび関数 [#b825ffa1]
//Data sets and functions with Analyzing Linguistic Data
統計手法の例示用データセットおよびいくつかの手助けとなるユーティリティ関数
//Data sets exemplifying statistical methods, and some facilitatory utility functions
**COLOR(red){lars}: 最小角回帰。Lasso そしてForward Stagewise [#n77c031c]
単一の最小自乗フィットを用いた全体の lasso 系列を当てはめるための効率的な手順。最小角回帰と無限小前進 stagewise 回帰は lasso に関連する。
**COLOR(red){lasso2}: L1 制約推定、又の名を `lasso' [#k5a06d27]
推定量に L1 制約を課した回帰問題を解くためのルーチンと文書。Osborne et al. (1998) のアルゴリズムに基づく。
**COLOR(red){lattice}: ラティス・グラフィックス [#t43f08cc]
Trellisグラフィックスの実装。?latticeでヘルプを参照のこと。
**COLOR(red){latticeExtra}: Lattice をベースとする追加グラフィカルユーティリティ [#p14e9401]
//Extra Graphical Utilities Based on Lattice
Lattice をベースとする追加グラフィカルユーティリティ
//Extra graphical utilities based on lattice
**COLOR(red){latticist}: 探索的可視化のための Lattice ベースのツール [#tce94a85]
//A Lattice-based tool for exploratory visualisation
Latticist は、探索的可視化のためのグラフィカルユーザインターフェースである。本パッケージの第１の目的は Lattice グラフィックシステムのインターフェースであるが、カテゴリカルデータ用の vc パッケージからの表示もおこなう。多変量データセット（データフレームまたはテーブルいずれかの）があれば、Latticist はデータのプロパティに基づく有用な表示の作成を試みる。
//Latticist is a graphical user interface for exploratory visualisation. It is primarily an interface to the Lattice graphics system, but also produces displays from the vcd package for categorical data. Given a multivariate dataset (either a data frame or a table), Latticist attempts to produce useful displays based on the properties of the data.
**COLOR(red){lawstat}: 生物統計、公共政策および法律のための R パッケージ [#qae69271]
//A R package for biostatistics, public policy and law
生物統計、公共政策および法律で広範に利用されている統計学的検定に関する R ソフトウェアパッケージ.平均や分散の等しさ、ランダム性、相対的な変動の測度などについてよく知られた検定とともに、パッケージは対称性の新しい頑健な検定、包括的で方向のある正規性検定と、そのグラフィカルな頑健 QQ プロット、分散等の頑健な傾向検定も含んでいる。実装されている検定および手法すべてが、法律統計、経済および生物統計よりシミュレーションおよび実際の例で説明されている。
//A R software package on statistical tests widely utilized in biostatistics, public policy and law. Along with the well known tests for equality of means and variances, randomness, measures of relative variability etc, the package contains new robust tests of symmetry, omnibus and directional tests of normality, and their graphical counterparts such as Robust QQ plot; a robust trend tests for variances etc. All implemented tests and methods are illustrated by simulations and real-life examples from legal statistics, economics and biostatistics.
**COLOR(red){LearnBayes}: 学習ベイジアン推論用関数 [#k6067726]
//Functions for Learning Bayesian Inference
LearnBayes は、ベイジアン推論の基本原理の学習に役立つ関数コレクションをもつ。本パッケージは基本的な１パラメータ及び２パラメータ事後分布および予測分布を要約する関数をもつ。本パッケージは、利用者の定義する事後分布を要約するまた MCMC アルゴリズムももつ。さらには本パッケージは回帰モデル、階層モデル、ベイジアン検定および Gibbs サンプリングの図解のための関数ももつ。
//LearnBayes contains a collection of functions helpful in learning the basic tenets of Bayesian statistical inference. It contains functions for summarizing basic one and two parameter posterior distributions and predictive distributions. It contains MCMC algorithms for summarizing posterior distributions defined by the user. It also contains functions for regression models, hierarchical models, Bayesian tests, and illustrations of Gibbs sampling.
**COLOR(red){leaps}: 回帰変数の部分集合選択 [#c98535a7]
網羅的探索を含む回帰変数の部分集合選択
**COLOR(red){lgtdl}: 経時的データオブジェクトに対する幾つかの手法 [#c111eefd]
**COLOR(red){limma}: マイクロアレイデータの線形モデル [#s78f5b4a]
//Linear Models for Microarray Data
マイクロアレイデータのデータ解析、線形モデルおよび微分式
//Data analysis, linear models and differential expression for microarray data.
**COLOR(red){linprog}: 線形計画/最適化 [#g1b19818]
//Linear Programming / Optimization
本パッケージはシンプレックス法を使って線形計画/線形最適化問題の解法に利用できる
//This package can be used to solve Linear Programming / Linear Optimization problems by using the simplex algorithm.
**COLOR(red){lme4}: S4クラスを使った線形混合効果モデル [#m718e0b3]
線形および一般化線形混合効果モデルに適合させる。
**COLOR(red){lmtest}: 線形回帰モデルの検定 [#c358de4a]
線形回帰モデルの診断チェック用検定、データセットおよび例のコレクション。
**COLOR(red){lnMLE}: クラスタ化バイナリ（二項）データについてのロジスティック正規モデル [#za676d28]
//Logistic-Normal Model for Clustered Binary (Binomial) Data
クラスタ化バイナリについての最尤推定
//Maximum likelihood estimation for clustered binary data
**COLOR(red){locfit}: 局所回帰、尤度および密度推定。[#u574f8ae]
局所回帰、尤度および密度推定。
[[locfit(局所回帰、尤度および密度推定)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){locpol}: カーネル局所多項回帰 [#a3f11148]
//Kernel local polinomial regression.
カーネル局所多項回帰の推定量の計算。
//computes local polynomial estimators.
**COLOR(red){LogConcDEAD}: 対数的凹形密度の最尤法による推定 [#hc007779]
//Maximum likelihood estimation of a log-concave density
ある次元数の対数的凹形密度より i.i.d サンプルデータより最尤法推定計算。１次元および２次元データの作図ができる。
//Computes the maximum likelihood estimator from an i.i.d. sample of data from a log-concave density in any number of dimensions. Plots are available for 1- and 2-d data.
**COLOR(red){LogicReg}:論理回帰分析(Logic Regression) [#e9a992ac]
// Logic Regression
論理回帰分析ルーチン
//Routines for Logic Regression
**COLOR(red){logilasso}: 罰則アプローチを使った疎な分割表の分析 [#u8612890]
//Analysis of sparse contingency tables with penalization approaches
罰則アプローチを使った疎な分割表の分析
//Analysis of sparse contingency tables with penalization approaches
**COLOR(red){logspline}: 対数スプライン推定。[#b6f76f23]
対数スプラインによる密度関数推定。
**COLOR(red){lokern}: 局所的、大局的なプラグインバンド幅を持つ核関数回帰平滑化 [#ud2a7330]
適応的な局所的、大局的なプラグインバンド幅選択を持つ核関数回帰平滑化
**COLOR(red){lpridge}: 局所多項（リッジ） [#fe5c28be]
"lpridge" および"lpepa" は、局所的な帯域幅の利用を含む局所多項回帰アルゴリズムを提供する。
**COLOR(red){lpSolve}: 線形・整数問題解法用Lp_solveインターフェース [#xc0ac2a2]
//Interface to Lp_solve v. 5.5 to solve linear/integer programs
Lp_solve は線形、整数および混合整数問題の解を得るための自由に入手できる（LGPL 2 下で）ソフトウェア。この実装では、C のラッパ関数といくつかの R 関数を提供することで、一般線形／整数問題、割り当て問題および輸送問題を解くようにする。本バージョンは lp_solve version 5.5 を呼び出している。
//Lp_solve is freely available (under LGPL 2) software for solving linear, integer and mixed integer programs. In this implementation we supply a "wrapper" function in C and some R functions that solve general linear/integer problems, assignment problems, and transportation problems. This version calls lp_solve version 5.5.
**COLOR(red){lpSolveAPI}: lp_solve v. 5.5 用インターフェース [#k0c09bd2]
//Interface to lp_solve v. 5.5
lpSolveAPI パッケージはlp_solve ライブラリ API 用 R インターフェースを提供する。lp_solve は混合線形問題(MILP)のソルバーである。すなわち、純粋な線形、（混合）整数／バイナリ、半連続および特定順序付集合(SOS)モデルを扱う。
//The lpSolveAPI package provides an R interface to the lp_solve library API - lp_solve is a Mixed Integer Linear Programming (MILP) solver with support for pure linear, (mixed) integer/binary, semi-continuous and special ordered sets (SOS) models.
**COLOR(red){ltm}: 項目反応理論にもとづく潜在特性モデル [#m20a0aa2]
// Latent Trait Models under IRT
2値あるいは多値のデータに対して周辺最尤推定アプローチによる項目反応理論を行う汎用フレームワーク。Missing At Randomな欠損値に対しても推定値を算出できる。
// a flexible framework for Item Response Theory analyses for dichotomous and polytomous data under a Marginal Maximum Likelihood approach. The fitting algorithms provide valid inferences under Missing At Random missing data mechanisms.
[[ltm(潜在特性モデル)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
**COLOR(red){ltsa}: 線形時系列分析 [#q98e7df1]
//Linear time series analysis
線形時系列分析モデリングの開発手法。手法は、対数尤度計算、予測およびシミュレーションに関するものである。
//Methods of developing linear time series modelling. Methods are given for loglikelihood computation, forecasting and simulation.
![[RjpWiki]](image/../Rlogo.png "[RjpWiki]")
