[[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]]~
[[A:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--I#od8517e5]]
[[B:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--I#i67ed2ea]]
[[C:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--I#g1d61c9f]]
[[D:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--I#wb6b788a]]
[[E:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--I#v2fbe62b]]
[[F:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--II#dfd6e0bc]]
[[G:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--II#t13a9272]]
[[H:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--II#x03913de]]
[[I:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--II#c0b3d4d2]]
[[J:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--II#bee56ca4]]
[[K:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--II#w1ae3894]]
[[L:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--II#pa851b1b]]
[[M:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--III#k19f18df]]
[[N:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--III#i42ceeb3]]
[[O:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--III#va02ff2e]]
[[P:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--III#ida25b2c]]
[[Q:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--III#r9a6e634]]
[[R:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--III#t904394c]]
[[S:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--IV#hab20eca]]
[[T:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--IV#i546cc78]]
[[U:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--IV#cbf46408]]
[[V:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--IV#uc9b8881]]
[[W:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--IV#nd98654b]]
[[X:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--IV#v5b41f05]]
[[Y:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--IV#ge4e73b6]]
[[Z:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--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):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]]~
  [[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:http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88]]~
  [[CRAN パッケージリスト(A〜E):http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--I]]~
  [[CRAN パッケージリスト(F〜L):http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--II]]~
  [[CRAN パッケージリスト(M〜R):http://www.okadajp.org/RWiki/?CRAN%20%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88--III]]~
  CRAN パッケージリスト(S〜Z)~
----

リンク切れになっていたので,エンコーディングの変更とサーバーの変更に対応させた 2017/04/17~

SIZE(25){COLOR(red){CRAN パッケージリスト(S〜Z)}}~

#contents
~
----
~

*S [#hab20eca]
**COLOR(red){s20x}: Stats 20x [#u850d9ea]
//Stats 20x 
Stats 20x 関数
//Stats 20x functions.

**COLOR(red){sampfling}: Sampford サンプリング(不等確率の非復元抽出) [#a6989e0e]

**COLOR(red){sampleSelection}: 標本選択モデル [#gcada691]
//Sample Selection Models
標本選択モデル推定
//Estimation of Sample Selection Models

**COLOR(red){sampling}: 標本調査 [#k7524afd]
//Survey Sampling
標本抽出およびキャリブレーションをおこなう関数
//Functions for drawing and calibrating samples. 

**COLOR(red){sapa}: 物理アプリのための Insightful 作成のスペクトル分析 [#c2c72946]
//Insightful Spectral Analysis for Physical Applications 
書籍 Spectral Analysis for Physical Applications, Donald B. Percival and Andrew T. Walden, Cambridge University Press, 1993 のソフトウェア
//Software for the book Spectral Analysis for Physical Applications, Donald B. Percival and Andrew T. Walden, Cambridge University Press, 1993.  

**COLOR(red){SAPP}: 点過程の統計分析 [#qe6a514a]
//Statistical Analysis of Point Processes
点過程の統計分析用関数
//Functions for statistical analysis of ponit processes

**COLOR(red){sas7bdat}: SAS データベースリーダ (experimental) [#rc97b534]
//SAS Database Reader (experimental)
sas7bdat データ形式の SAS ファイルを読む
//Read SAS files in the sas7bdat data format.

**COLOR(red){SASmixed}: "SAS System for Mixed Models"からのデータセット [#rc97b534]

Littel, Milliken, Stroup and Wolfinger (1996), "SAS Syste
m for Mixed Models", SAS Instituteの例に対応した lme 分析のデータセットとサンプル

**COLOR(red){scapeMCMC}: MCMC 診断プロット [#hf61ecc7]
//MCMC diagnostic plots
マルコフ連鎖モンテカルロ診断プロットは、'scape'パッケージが付属する。本パッケージの目的は'coda' 及び 'lattice'両パッケージより既存のツールを組み合わせて、グラフィックの詳細を容易なものにする。このパッケージは、アプリの如何に関わらず、 MCMC 分析を利用するユーザにとっては有益なものになりうる。
//Markov-chain Monte Carlo diagnostic plots, accompanying the 'scape' package. The purpose of the package is to combine existing tools from the 'coda' and 'lattice' packages, and make it easy to adjust graphical details. It can be useful for anyone using MCMC analysis, regardless of the application.

**COLOR(red){scatterplot3d}: 3D 散布図 [#q90296ed]

3次元の (3D) ポイントのcloudをプロット。

[[scatterplot3d(3D 散布図)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){sciplot}: 要因計画用科学グラフ作成関数 [#d4b3acfa]
//Scientific Graphing Functions for Factorial Designs
一元ないしは高次の要因計画より収集されたデータについてのエラーバー(error bar)を持つグラフ作成関数コレクション
//A collection of functions that create graphs with error bars for data collected from one-way or higher factorial designs.  

**COLOR(red){scout}: 共分散正則化回帰のための Scout 法の実装 [#m71ec057]
//Implements the Scout method for Covariance-Regularized Regression
Journal of the Royal Statistical Society,  Series B に掲載された Witten and Tibshirani (2008)の"Covariance-regularized regression and classification for high-dimensional problems"に記述のある共分散正則化回帰回帰のための Scout 法の実装<http://www-stat.stanford.edu/~dwitten> 
//Implements the Scout method for regression, described in "Covariance-regularized regression and classification for high-dimensional problems", by Witten and Tibshirani (2008), to appear in Journal of the Royal Statistical Society, Series B. <http://www-stat.stanford.edu/~dwitten> 

**COLOR(red){sdcMicro}: 公的及び科学的利用ファイルのための統計データの個票開示における開示制限手法 [#h51bc3e7]
//Statistical Disclosure Control methods for the generation of public- and scientific-use files
統計機関及び他の機関からのデータはほとんどが秘匿されたものである。本パッケージは(ミクロ)データの保存作成のために、すなわち公的及び科学的利用ファイルのために利用できる。
//Data from statistical agencies and other institutions are mostly confidential. This package can be used for the generation of save (micro)data, i.e. for the generation of public- and scientific-use files. 

**COLOR(red){sde}: 確率微分方程式のためのシミュレーションおよび推定 [#ta3e0ef5]
//Simulation and Inference for Stochastic Differential Equations
書籍 'Simulation and Inference for Stochastic Differential Equation(確率微分方程式のためのシミュレーションおよび推定)', Springer, NYの必携パッケージ.本パッケージは素案である.本が出版されるまであまり当てにしないでね.
//Companion package to the book 'Simulation and Inference for Stochastic Differential Equation', Springer, NY. This package is a preliminary draft. Don't count too much on it until the book has been published.  

**COLOR(red){seacarb}: 海洋炭酸塩系のパラメータ計算 [#wb061386]
//Calculates parameters of the seawater carbonate system
海洋炭酸塩系のパラメータ計算
//Calculates parameters of the seawater carbonate system 

**COLOR(red){seao.gui}: シンプルな進化アルゴリズム最適化:グラフィカル・ユーザ・インターフェース [#d14fc9d9]

Graphical interface for seao-package用グラフィカル・ユーザ・インターフェース。関数は別々に呼び出されるが、他の関数をすべて呼び出せる関数もある。グラフィカル・ユーザ・インターフェースを使う関数は、コマンド・ラインより呼び出される関数ほど柔軟性は持っていない。これについては将来変更されるかもしれないが、しかしこれはどうかな...

**COLOR(red){seao}: シンプルな進化アルゴリズム最適化 [#ia0250be]

[[seao(シンプルな進化アルゴリズム最適化 )パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){sem}: 構造方程式モデル(Structural Equation Models) [#cfe1bf97]
このパッケージには潜在変数を含む一般線形構造方程式モデルをRAMアプローチを使って最尤法で解く関数と観測変数のみの構造方程式モデルを2段階最小二乗法で解く関数とが含まれます。

[[sem(構造方程式モデル)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){SEMModComp}: SEM 用モデル比較 [#k4814ba3]
//Model Comparisons for SEM
構造方程式モデリング(SEM)にあるような平均と共分散構造モデルについての当てはめの違いのテストをおこなう。
//Conduct tests of difference in fit for mean and covariance structure models as in structural equation modeling (SEM)

**COLOR(red){sendplot}: 対話的プロットを送るツール [#fc29de90]
//Tool for sending interactive plots
データ可視化ツール
//A tool for visualizing data  
[[sendplot(対話的プロットを送るツール)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){sensitivity}: 感度分析 [#h6e5fe17]
//Sensitivity Analysis
因子のスクリーニング(ふるい分け)およびモデル出力の大域感度分析のための関数コレクション
//A collection of functions for factor screening and global sensitivity analysis of model output.

**COLOR(red){SensoMineR}: R を使った感覚データ分析 [#zccbcd62]
//Sensory data analysis with R 
感覚データ分析用 R パッケージ
//an R package for analysing sensory data


**COLOR(red){SenSrivastava}: センとスリヴァスタヴァのデータセット(Datasets from Sen & Srivastava) [#j809fe10]

センとスリヴァスタヴァによる「回帰分析、理論、方法そして応用」Springer社に登場するデータセット。個々のデータソースについては本の中で説明されています。

**COLOR(red){serialize}:シンプルなシリアル化インターフェース [#r9be16e3]

接続先とのシンプルなシリアル化インターフェース。

**COLOR(red){session}: R セッションとの対話、保存およびリストア用関数。 [#ucf3e4b6]

外部プログラムからRプロセスを運用するための補助関数。このパッケージはセッションの情報を保存、回復する関数を含む。また、Rの命令を含むスクリプトを評価し、実行結果や出力を返す関数を含む。

**COLOR(red){sets}: 集合および一般化集合 [#he2cede8]
//Sets and Generalized Sets
通常の集合のためのデータ構造及び基本演算、ならびにファジー集合、マルチ集合及びファジーマルチ集合のようなものの一般化
//Data structures and basic operations for ordinary sets, and generalizations such as fuzzy sets, multisets, and fuzzy multisets. 

**COLOR(red){SGCS}: 空間ポイントパターンのための空間グラフベースのクラスタリング要約 [#m7ac144c]
//Spatial Graph based Clustering Summaries for spatial point patterns
空間ポイントパターンのためのグラフベースのクラスタリング要約。次の4つの関数を含む。連結性関数、累積連結性関数及びクラスタリング関数これらに加えてトリプレット強度関数T。
//Graph based clustering summaries for spatial point patterns. Includes 4 functions: Connectivity function, Cumulative connectivity function and clustering function, plus the triplet intensity function T.


**COLOR(red){sgeostat}:  S+の地球統計モデリング用オブジェクト指向フレームワーク [#z89ad6d1]
S+の地球統計モデリング用オブジェクト指向フレームワーク

**COLOR(red){shapefiles}: ESRI のシェープファイルの読み書き [#e643282e]
ESRIのシェープファイルの読み書きのための関数群
[[shapefiles(ESRIシェープファイルを読み書きする)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){signal}: 信号処理 [#e7b5af24]
//Signal processing
一般的な Matlab/Octave 互換信号処理関数セット。フィルタ生成ユーテリティ、フィルタリング関数、リサンプリングルーチンおよびフィルタモデルの可視化を含む。このパッケージは内挿関数およびいくつかの Matlab 互換関数も含んでいる。
//A set of generally Matlab/Octave-compatible signal processing functions. Includes filter generation utilities, filtering functions, resampling routines, and visualization of filter models. It also includes interpolation functions and some Matlab compatability functions.  


**COLOR(red){simecol}: 生態学(および他の)動的システムのシミュレーション [#fd30393b]

生態学(および他の)動的システムをシミュレートするためのオブジェクト指向フレームワークおよびツール

[[simecol(生態学シミュレーション)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){simFrame}: シミュレーション・フレームワーク [#t778b731]
//Simulation Framework
統計シミュレーション用一般フレームワーク
//A general framework for statistical simulation.

**COLOR(red){skills}: 知識空間のスキル [#n2fe8e95]
//Skills in Knowledge Space Theory
Duentsch、Gediga、Doignon 及び Falmagne による、スキルと知識状態との間のコレクション、及び、経験で得られた知識構造
//Connection between skills and knowledge states in knowledge space theory and test approaches for empirical knowlege structures according to Duentsch and Gediga and Doignon and Falmagne

**COLOR(red){sm}: カーネル平滑化メソッド: Bowman & Azzalini (1997) [#m226e615]

**COLOR(red){sma}: 統計的マイクロアレイ解析 [#j1499e85]

探索的マイクロアレイのためのいくつかのシンプルな関数を含んだパッケージ。

**COLOR(red){smacof}: 多次元尺度のための /smacof [#ff8c9050]
//smacof for Multidimensional Scaling
本パッケージは以下に示す、多数化(majorization)手法ストレス最小化に基づく多次元尺度構成法(MDS)の手法を提供する。すなわち、非類似性行列のための単純な smacof、矩形行列のための smacof(展開モデル)、配置に制約のある smacof、個人差のための3つの smacof( idioscal, indscal, および identity についての制約を含む)および smacof (primal and dual algorithm)
//This package provides the following approaches of multidimensional scaling (MDS) based on stress minimization by means of majorization (smacof): Simple smacof on symmetric dissimilarity matrices, smacof for rectangular matrices (unfolding models), smacof with constraints on the configuration, three-way smacof for individual differences (including constraints for idioscal, indscal, and identity), および球形 smacof (主要な及び2重アルゴリズム). これらの手法それぞれが、メトリック及びノンメトリック手法で実装されており、関係操作のための1次、2次およ3次の手法を含む。

**COLOR(red){SMPracticals}: Davison (2003):Statistical Modelsを用いた演習 [#g56fc791]
//Practicals for use with Davison (2003) Statistical Models
本パッケージは書籍 Statistical Models (Davison, 2003, Cambridge University Press)の付録 A に説明のある演習と一緒に使用するデータセット及び少数の関数。演習自体は http://statwww.epfl.ch/davison/SM/ にある。
//This package contains the datasets and a few functions for use with the practicals outlined in Appendix A of the book Statistical Models (Davison, 2003, Cambridge University Press). The practicals themselves can be found at http://statwww.epfl.ch/davison/SM/ 

**COLOR(red){sn}: 歪んだ正規分布と歪んだ t 分布 [#m5b5ad3e]

一次元および多次元の場合の、歪んだ正規分布と歪んだ t 分布を扱う関数と、それらのデータへの当てはめ用の関数

**COLOR(red){sna}: 社会ネットワーク分析用ツール [#bf2a146d]

社会ネットワーク分析用各種ツール。ノードおよびグラフ・レベル・インデックス、構造的距離および共分散手法、構造同値の検出、p* モデリングおよびネットワークの可視化を含んでいる。

[[sna(社会ネットワーク分析ツール)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){snow}:ワークステーションのシンプルなネットワーク [#sefbe5f8]

Rのシンプルな並列コンピューティングのサポート。

**COLOR(red){snowfall}: snowfall [#md9c87eb]
//snowfall
並列 R プログラムの開発を容易にするのための snow 回りのトップレベルのラッパ。クラスターがなにもない場合、すべての関数はシーケンシャルモードで動作する。パッケージはクラスター管理ツール sfCluster コネクターとしても設計されているが、これがなくても使用できる。
//Toplevel wrapper around snow for easier development of parallel R programs. All functions work in sequential mode, too, if no cluster is present. Package is also designed as connector to the cluster management tool sfCluster, but can also used without it. 

**COLOR(red){SoDA}: データ分析用ソフトウェア [#m780ee8e]
//Software for Data Analysis
書籍"Software for Data Analysis: Programming with R"からのユーティリティおよび例
//Utilities and examples from the book "Software for Data Analysis: Programming with R".  


**COLOR(red){som(GeneSOM改称)}:自己組織化マップ [#rd16ad91]
自己組織化マップ(遺伝子のクラスタリングの応用) 

[[som(旧名GeneSOM)(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){SortableHTMLTables}: データフレームをソート可能なテーブルを含む HTML ファイルに変える [#g4cf97fc]
// Turns a data frame into an HTML file containing a sortable table
SortableHTMLTables はデータフレームをソート可能なテーブルを含んだ HTML ファイルに出力する。ソートは jQuery プラグインの Tablesorter を使っておこなわれる。体裁は CSS ファイル及びいくつかの GIF で調節される。
//SortableHTMLTables writes a data frame to an HTML file that contains a sortable table. The sorting is done using the jQuery plugin Tablesorter. The appearance is controlled through a CSS file and several GIF's.

**COLOR(red){sound}:Rのサウンド・インターフェース [#cfa39623]

wavファイルとサウンドのサンプルを扱う基本関数。

**COLOR(red){sp}: 空間データ用のクラスおよびメソッド [#t9eb26c5]

空間データ用のクラスと、それらを扱うためのメソッドを提供する。

[[sp(空間データ用クラスおよびメソッド)パッケージ中のオブジェクト一覧]]


**COLOR(red){spam}: 疎なマトリックス [#d465cad0]
//SPArse Matrix
疎なマトリックス代数の関数セット。パッケージ 'fields' v4.1 では必須パッケージとして spam を利用している。SparseM/Matrix との相違点は、(1)マトリックスの形式サポートは1形式のみ、(2)明白かつ単純な構造に基づいている、(3) S3 および S4 互換であること。
//Set of function for sparse matrix algebra. The package 'fields' v4.1 uses spam as a required package. Differences with SparseM/Matrix are: (1) we only support one sparse matrix format, (2) based on transparent and simple structure(s) (3) S3 and S4 compatible.  


**COLOR(red){SparseM}: スパース(疎)な線形代数 [#s1d407e1]

スパース(疎)なマトリックスのための基本的な線形代数

**COLOR(red){spatgraphs}: 空間ポイントパターンのグラフ [#k6ac0c30]
//Graphs for spatial point patterns
空間ポイントパターンツールとして使用されるグラフ、グラフの可視化およびグラフベースの要約。空間ポイントパターンの詳細は 'spatstat' パッケージを参照のこと。
//Graphs, graph visualization and graph based summaries to be used as a tool in spatial point pattern analysis. See package 'spatstat' for more info about spatial point patterns.  

[[spatgraphs(空間ポイントパターンのグラフ)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){SpatialEpi}: さまざまな空間疫学分析 [#q8acceeb]
//Performs various spatial epidemiological analyses
クラスター検出、疾病地図化
//Cluster Detection, Disease Mapping
[[SpatialEpi(さまざまな空間疫学分析)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){SpatialExtremes}: 空間的極値のモデリング [#gd74c8fc]
//Modelling Spatial Extremes
本パッケージは空間的極値のモデリングのいくつかのアプローチを提案する。
//This package proposes several approaches for spatial extremes modelling. 
[[SpatialExtremes(空間極値のモデリング)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){spatialkernel}:多変量空間点過程における空間隔離のノンパラメトリック推定 [#e7b5800e]

多変量空間点過程データ用エッジ修正カーネル密度推定およびバイナリカーネル回帰推定(binary kernel regression estimation)

**COLOR(red){spatialsegregation}: マルチタイプ空間ポイントパターン用分離度計測 [#u86cfa63]
//Segregation measures for multitype spatial point patterns
グラフベースの近隣記述を用いたマルチタイプ空間ポイントパターン用分離度計測用関数と指数。以下の指数を含む。Mingling, Shannon, Simpson (非空間も含む)。関数は以下を含む。Mingling, Shannon, Simpson, ISAR。また近隣は、図形、K 最近隣、Gabriel、 ドロネイ。
//Functionals and indices for measuring segregation in multitype spatial point patterns with graph based neighbourhood description. Included indices: Mingling, Shannon, Simpson (also the non-spatial) Included functionals: Mingling, Shannon, Simpson, ISAR. Included neighbourhoods: Geometric, k-nearest neighbours, Gabriel, Delauney.

**COLOR(red){spatstat}: 空間ポイント・パターン分析 [#m86085ff]

multitype/marked ポイントおよび空間共分散を含めた空間ポイント・パターン分析、モデリングおよびシミュレーション

[[spatstat(空間ポイント・パターン分析)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){spBayes}:単変量・多変量統計空間モデリン [#rfaf8a71]

spBayes は潜在的に複雑な階層型エラー構造(hierarchical error structures)にガウスモデルをあてはめる。spBayes はマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)を使ってガウスモデルをあてはめる。

**COLOR(red){spcosa}: 空間被覆サンプリング [#g6d152aa]
//Spatial Coverage Sampling
K平均法で作成したコンパクトな地理的「層」からの空間被覆サンプリング及びランダムなサンプリング
//Spatial coverage sampling and random sampling from compact geographical strata created by k-means.
[[spcosa(空間被覆サンプリング)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){spatcounts}: 空間計数回帰 [#d814eb21]
//Spatial count regression
MCMC を用いた空間 CAR 計数回帰モデルのあてはめ
//Fit spatial CAR count regression models using MCMC
[[spatcounts(空間計数回帰) パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){spdep}: 空間従属性: 重み付けスキーム、統計量およびモデル [#r747490e]

空間重み付きマトリックス・オブジェクトを、ポリゴンの隣接関係より、および、距離と三角形網による点分布よって生成する関数のコレクション。この関数コレクションはこれらのオブジェクトの要約用であり、かつ、これらのオブジェクトを利用して空間分析を可能にするためのもので、最小木による領域集計も含む。空間自己相関には、グローバルMoranのI、APLE, Gearyの C、Hubert/Mantel 一般積率統計量、経験的ベイズ推定および  Assuncao/Reis インデックス、Getis/Ord Gおよび多色ジョイン・カウント統計量、ローカルMoranのIおよびGetis/Ord G、グローバルおよびローカル Moran のIための鞍部近似および正確検定を含む空間的自己相関の検定コレクション、さらには、および空間同時自己回帰モデル(SAR) ズレおよび誤差モデルの推定、重み付きおよび重みなしの SAR および CAR 空間回帰モデル、セミパラメトリックおよび Moran 固有ベクトル空間フィルタリング、GM SAR 誤差モデルおよび一般化空間2段階最小二乗モデルのための関数を含んでいる。

//A collection of functions to create spatial weights matrix objects from polygon contiguities, from point patterns by distance and tesselations, for summarising these objects, and for permitting their use in spatial data analysis, including regional aggregation by minimum spanning tree; a collection of tests for spatial autocorrelation, including global Moran's I, APLE, Geary's C, Hubert/Mantel general cross product statistic, Empirical Bayes estimates and Assuncao/Reis Index, Getis/Ord G and multicoloured join count statistics, local Moran's I and Getis/Ord G, saddlepoint approximations and exact tests for global and local Moran's I; and functions for estimating spatial simultaneous autoregressive (SAR) lag and error models, weighted and unweighted SAR and CAR spatial regression models, semi-parametric and Moran eigenvector spatial filtering, GM SAR error models, and generalized spatial two stage least squares models. 

[[spdep(空間従属性)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){spgrass6}: GRASS 6.0 地理情報システムと R のインターフェース [#cd52be21]

GRASS 6.0 地理情報システムと R のインターフェース, GRASS 環境内部より R を実行する

[[spgrass6(GRASS 6.0 地理情報システムと R 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){splancs}: 空間および時空間の点分布分析 [#uae80e55]

空間および時空間の点分布分析関数

[[splancs(空間および時空間の点分布分析)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){spls}: 疎な部分最小二乗 (SPLS) 回帰 [#g7920db2]
//Sparse Partial Least Squares (SPLS) Regression
本パッケージは、疎な部分最小二乗回帰あてはめる関数を提供している。
//This package provides functions for fitting a Sparse Partial Least Squares Regression 

**COLOR(red){splus2R}: R に欠けている S-PLUS の機能を追加する Insightful(S-PLUSの開発元) のパッケージ [#kb762f2a]
//Insightful package providing missing S-PLUS functionality in R 
現在多くの S-PLUS の関数が R には欠けている。S-PLUS のモジュールやライブラリを R パッケージに変換することを容易にするために、本パッケージは R に欠落した S-PLUS の機能を提供するのに役立つものである。
//Currently there are many functions in S-PLUS that are missing in R. To facilitate the conversion of S-PLUS modules and libraries to R packages, this package helps to provide missing S-PLUS functionality in R.  

**COLOR(red){spssDDI}: SPSS システムファイルを読み、有効な DDI バージョン 3.0 ドキュメントを生成する。 [#w59e5325]
//Read SPSS System files and produce valid DDI Version 3.0 documents
SPSS システムファイルを読み、有効な DDI バージョン 3.0 ドキュメントを生成する。
//Read SPSS System files and produce valid DDI Version 3.0 documents 
[[spssDDIパッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){spsurvey}: 空間調査計画と分析 [#l1dc7e87]
//Spatial Survey Design and Analysis 
アメリカ環境保護庁の環境モニタリング・アセスメントプログラム(EMAP)で利用されている確率調査の計画と分析に必要なアルゴリズムを実装した関数グループ
//This group of functions implements algorithms required for design and analysis of probability surveys such as those utilized by the U.S. Environmental Protection Agency's Environmental Monitoring and Assessment Program (EMAP).  

**COLOR(red){spuRs}: 書籍 "An Introduction to Scientific Programming and Simulation, Using R" のための関数及びデータセット [#z82011c9]
//Functions and Datasets for "An Introduction to Scientific Programming and Simulation, Using R"
本パッケージは書籍 "An Introduction to Scientific Programming and Simulation, Using R"からの関数及びデータセットを提供する。
//This package provides functions and datasets from the book "An Introduction to Scientific Programming and Simulation, Using R".

**COLOR(red){sqldf}: R データフレームで SQL による選択を実行する [#m06105a5]
//Perform SQL Selects on R Data Frames 
パッケージ sqldf 1つの関数のみ含んでいる。 sqldf というこの関数は SQL 文の引数を1つ持ち、通常の R のデータフレーム名と同じ名前のテーブル名に対して検索をおこなう。sqldf はデータセットをセットアップ、データフレームをデータベースにインポート、SQL 文の実行と検索結果の受け取りといったことがらを透過的におこなう。検索結果である戻り値のデータフレームの各カラムについて、どのクラスに割り当てるかはヒューリスティックに決める
//Package sqldf contains a single function, also called sqldf, that is typically passed a single argument which is an SQL select statement where the table names are ordinary R data frames. sqldf transparently sets up a database, imports the data frames into that database, performs the SQL select statement and returns the result using a heuristic to determine what class to assign to each column of the returned data frame.  


**COLOR(red){SQLiteDF}: SQLite テーブルにデータフレームやマトリックスを格納 [#u82e0eaf]
//Stores data frames & matrices in SQLite tables
SQLite テーブルに、透過的にデータフレームやマトリックスを格納する
//Transparently stores data frames & matrices into SQLite tables. 

**COLOR(red){SQLiteMap}: SQLite を使ったベクターグラフィック地図の管理パッケージ [#k9071f3d]
//package to manage vector graphical maps using SQLite
いくつかのサーバーベースのデータベース管理システムは、SQL 用の OpenGIS Simple Features 仕様を実装している。OpenGIS 仕様は、地物をあらわす2つの標準的な方法、すなわち、Well-Known Text (WKT) 形式および Well-Known Binary (WKB) 形式を定義する。WKT と表 WKB は双方とも地物を形作るフィーチャの型と座標についての情報を含む。これらのシステム(たとえば、PostgreSQLPostGIS, MySQL, ORACLE, MSSQL) は、同じデータベースの中に、トポロジーフィーチャと記述データを蓄積できる。しかしながら、これらのシステムは、ユーザーが、空間データを利用する実行サービスに対する許可またはサーバーのインストールを必要としていることを前提としている。いくつかの事例では、ユーザーは、異なるコンピュータおよびプラットホーム上で、地図データベースの利用できれば、有用である。SQLite は、ポータブルなデータベースのいい選択であり、これはプラットホーム独立であり、SQLite データベースを管理する R パッケージがいくつかある。不幸にも、SQLite には空間拡張機能がなにもなく((最近 [[SpatiaLite:http://www.gaia-gis.it/spatialite-2.0/index.html]]という空間拡張モジュールが公表された。))、しかし、SharpMap ライブラリーのための SQLite 拡張機能がある。このソリューションのアイデアに従い、本パッケージはユーザーが、 SQLite で、空間フィーチャを読み書きできるように開発された。地物フィールドをもつ各テーブルはレイヤとして取り扱われる。テーブルは、WKT 形式で、ひとつのジオメトリーフィールドの中にトポロジーフィーチャを含む。標準的な地図ファイルをSQLite テーブルの変換には、maps2WinBUGS を利用できる。
//Some server based database management systems implemented the OpenGIS Simple Features Specification for SQL. The OpenGIS specification defines two standard ways of expressing spatial features, the Well-Known Text (WKT) form and the Well-Known Binary (WKB) form. Both WKT and WKB include information about the type of the feature and the coordinates which form the feature. These systems (e.g. PostgreSQLPostGIS, MySQL, ORACLE, MSSQL) allow to store the topological features and the descriptive data in the same database. But these systems assume that the user needs permission to a running service or to install a server to use the spatial data. In some cases, it is useful if the user can use the database stored maps on different computers and platforms. The SQLite is a good choice for a portable database, it is platform-idendependent and there are some R packages to manage SQLite databases. Unfortunately, it has no spatial extension, but there is an SQLite extension for the SharpMap library. Following the idea of this solution this package was developed that may help the user read and write spatial features from and to an SQLite database. Each table with geometry field is treated as a layer. The tables contain the topological features in one geometry field in WKT form. For conversion of standard map files to SQLite table maps2WinBUGS can be used.

[[SQLiteMap(SQLite を使ったベクターグラフィック地図の管理)パッケージ中のオブジェクト中の一覧]] 

**COLOR(red){SSSR}: R を使ったサーバーサイドスクリプティング [#j462fefa]
//Server Side Scripting with R
本パッケージは R をサーバーサイドスクリプティング言語として利用して、セッション、アプリケーション及びクッキーのサポートをおこなう。

**COLOR(red){stab}: 薬物安定性についてのデータ分析 [#wf7c06a9]
//data analysis of drug stability
ICH ガイドライン(3バッチプロファイル推定のようなもの)に基づく薬物安定性についてのデータ分析のためのメニュー駆動型パッケージ。
//A menu-driven package for data analysis of drug stability based on ICH guideline(such as estimation of shelf-life from a 3-batch profile.) 

**COLOR(red){startupmsg}: スタートアップメッセージ用ユーティリティ [#e2e07df2]
//Utilities for start-up messages
スタートアップメッセージ用ユーティリティ
//Utilities for start-up messages

**COLOR(red){stashR}: 共有リポジトリ(SHared Repositories)管理ツールセット [#ob28e633]
//A Set of Tools for Administering SHared Repositories
共有リポジトリ管理ツールセット
//A Set of Tools for Administering SHared Repositories 

**COLOR(red){StatDataML}: StatDataML ファイルの読み書き [#z5bcfb72]

StatDataML ファイルの読み書き

**COLOR(red){statmod}: 統計モデリング [#g3f2eb2d]

種々の生物統計モデリング関数。

**COLOR(red){stream.net}: バイナリの流路網の構築および解析 [#ub7eaf7f]
//Building and analyzing binary stream networks
サンプルデータを用いた2分木としての流路網の作成・インポート・属性・解析・表示関数。関数の機能には、上下流間の距離行列、流路網の確率的生成、流路分割による到達域、特定の統計分布を使った到達域に属性の追加、疎なデータより到達域属性の内挿、到達域で属性の自己相関分析、属性の凡例付き地図作成が含まれる。ターゲットのアプリケーションは魚の動的モデル化を含む。
//Functions with example data for creating, importing, attributing, analyzing, and displaying stream networks represented as binary trees. Capabilities include upstream and downstream distance matrices, stochastic network generation, segmentation of network into reaches, adding attributes to reaches with specified statistical distributions, interpolating reach attributes from sparse data, analyzing autocorrelation of reach attributes, and creating maps with legends of attribute data. Target applications include dynamic fish modeling.  

**COLOR(red){stringr}: 文字列の扱いを容易にする [#s9f750cd]
//Make it easier to work with strings
stringr は、R の文字列関数をより一貫性があり、単純で、使いやすくするにするシンプルなラッパーセット。これをおこなうために、次のことがらを保障している。関数と引数(及び位置)の一致、すべての関数がNA と文字長が0を適切に扱い、各関数からの出力データ構造が他の入力関数のデータ構造と一致。
//stringr is a set of simple wrappers that make R's string functions more consistent, simpler and easier to use. It does this by ensuring that: function and argument names (and positions) are consistent, all functions deal with NA's and zero length character appropriately, and the output data structures from each function matches the input data structures of other functions.

**COLOR(red){strucchange}: 構造変化のテスト [#kb71eb23]

一般化変動検定と F (Chow) 検定の枠組からの、線形回帰関係、構造変化特性の検定/手法による、検定、更新、モニタリング。それぞれ、当てはめ、プロット、変動過程の検定(例えば CUMSUM, MOSUM, 繰返し/移動推定)と F 統計量を含む。変動過程を用いて、オンラインで到着するデータをモニタすることが可能である。最後に、構造変化を伴う回帰モデルの転換点を信頼区間とともに推定できる。データを可視化することを常に重視している。

**COLOR(red){subplex}: subplex 最適化アルゴリズム [#o57e7284]
//Subplex optimization algorithm
Tom Rowan により開発された条件なしの最適化のための subplex アルゴリズム
//The subplex algorithm for unconstrained optimization, developed by Tom Rowan.

**COLOR(red){subselect}: 変数部分集合の選択 [#t671cb5b]

三つの異なる基準 (Yanai の GCD, Escoufier の RV, そして McCabe のRM) を用いて、完全なデータセットの代理としての変数サブセットの品質を評価する。また、シミュレーティッドアニーリングアルゴリズム、遺伝アルゴリズム、または制限付き改良アルゴリズムを用いて、これらの基準の下で最良なサブセットを探索する。

**COLOR(red){sudoku}: 数独パズルソルバー [#t37bcc42]

数独パズルを解く。

**COLOR(red){superpc}: 教師つき主成分 [#la683487]
//Supervised principal components
回帰分および生存分析のための教師つき主成分。マイクロアレイデータを含めた高次データに有用。
//Supervised principal components for regression and survival analsysis. Especially useful for high-dimnesional data, including microarray data.  

**COLOR(red){SuppDists}: 補助的な分布関数 [#l7cdaf0e]

**COLOR(red){survey}: 複雑な標本調査の解析 [#y4cd9663]

階層化、クラスター化、非一様標本調査に対する要約統計量、一般化線形モデル、そして一般化最尤推定。

**COLOR(red){surveyNG}: survey パッケージの実験改定版 [#c6af7011]
//experimental revision of survey package
複雑な調査サンプル -- データベースインターフェース、疎なマトリックス。
//Complex survey samples -- database interface, sparse matrices.

**COLOR(red){survival}: 生存分析、罰則付き尤度を含む。 [#c16cdd1a]

生存分析: 記述統計、二標本検定、パラメトリックな accelerated failure モデル, コックス・モデル。 すべてのモデルに対して遅延項目(打ち切り)が、パラメトリックモデルに
対しては、区間的打ち切りが許される。

[[survival(生存分析、ペナルティ付き尤度を含む)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){survrec}: 循環イベントデータのための生存分析 [#udccb99b]

Pe-Strawderman-Hollanderの使用した循環イベントデータのための生存関数の推定、Whang-Chang 推定量およびGamma Frailty モデル下でのMLE 推定。


**COLOR(red){svcR}: svcR パッケージ [#ia60b4a1]
//svcR package 
svcR はクラスタリングにサポートベクターマシンを実装
//svcR implements a support vector machine technique for clustering 

**COLOR(red){systemfit}: 同時方程式推定パッケージ [#vc5ba16d]

本パッケージは、通常最小自乗法(OLS), Seemingly Unrelated Regressions (SUR), 二段階最小自乗法 (2SLS), そして三段階最小自乗法 (3SLS) を用いて同時方程式系を当てはめるための関数を含む。

[[systemfit(同時方程式推定パッケージ)パッケージ中のオブジェクト一覧]]


*T [#i546cc78]

**COLOR(red){taskPR}: タスク並列 R パッケージ [#t1cd9f29]
//Task-Parallel R Package
タスク並列 R  ("task-pR") システム。R パッケージとして、再パッケージ。
//The Task-Parallel R ("task-pR") system, repackaged as an R package 

**COLOR(red){tcltk2}: Tcl/Tk 補強 [#cb6a4cbe]
//Tcl/Tk Additions
スタイル及び様々な関数をもつ一連の追加 Tk ウィジェット(Windows 下で動作: DDE 交換、レジストリ及びアイコン操作へのアクセス)。tcltk を補完するためのものである。
//A series of additional Tk widgets with style and various functions (under Windows: DDE exchange, access to the registry and icon manipulation) to supplement the tcltk package. 

**COLOR(red){tis}: 時間索引と時間索付き系列 [#o23d3149]
//Time Indexes and Time Indexed Series
時間索引と時間索付き系列のための関数および S3 クラス。これにより FME の度数と比較できる。
//Functions and S3 classes for time indexes and time indexed series, which are compatible with FAME frequencies. 


**COLOR(red){tensor}: 配列のテンソル積 [#d4d31135]

二つの配列のテンソル積は概念的に、適当な対角軸に沿って総和することにより、特定の量に関して縮退された外積である。

**COLOR(red){tkrplot}: TK Rplot [#h6db3cf2]

Tk widgetにRグラフィックスを配置するシンプルなメカニズム

**COLOR(red){tm}: テキストマイニングパッケージ [#mede176b]
//Text Mining Package
R内でのテキストマイニングアプリケーション・フレームワーク
//A framework for text mining applications within R. 

**COLOR(red){tm.plugin.mail}: テキストマイニングEメールプラグイン [#a83e1e08]
//Text Mining E-Mail Plug-In
tm テキストマイニングフレームワーク用プラグイン。メール処理機能を提供。
//A plug-in for the tm text mining framework providing mail handling functionality.

**COLOR(red){topmodel}: R への水文学モデル TOPMODEL の実装 [#pd2fcf30]
//Implementation of the hydrological model TOPMODEL in R
水文学モデル TOPMODEL の R での実装で、 Keith Beven の 1995 FORTRAN 版に基づくもの。本バージョンは、Huidae Cho が GRASS に移行実装した C 言語のものを作り変えたもの。
//An R implementation of the hydrological model TOPMODEL, based on the 1995 FORTRAN version by Keith Beven. This version is adapted from the C translation by Huidae Cho in implemented in GRASS GIS.
[[topmodel(R への水文学モデル TOPMODEL の実装)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){torus}: トーラス・アルゴリズム [#g2658f6c]
//Torus algorithm
準乱数生成用トーラス・アルゴリズム
//Torus algorithm for quasi random number generation 

**COLOR(red){tossm}:空間構造手法の検証 [#p2300237]
//Testing of Spatial Structure Methods
集団の空間的遺伝構造を検出し、管理する各手法の検証可能なフレームワークを提供する
//Provides a framework under which methods of detecting and managing genetic spatial structure in populations can be tested.

**COLOR(red){trajectories}: 軌跡 [#ba0c654f]
//Trajectories
軌跡のためのツール
//Tools for Trajectories

**COLOR(red){tree}: 決定木と回帰木(CART) [#t58d723b]

決定木と回帰木(CART)。

**COLOR(red){trimcluster}: トリミングつきクラスター分析 [#c87489ba]
//Cluster analysis with trimming
調整された K 平均クラスタリング
//Trimmed k-means clustering.  

**COLOR(red){tripack}: 不規則な間隔の空間データの三角形網の生成 [#r7b3bcc6]

制約付き2次元ドロネイ三角形網パッケージ

[[tripack(不規則な間隔の空間データの三角形網の生成)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){TSdbi}: 時系列データベースインターフェース [#g4502d12]
//Time Series Database Interface
TSdbi は時系列データベースの共通インターフェースを提供する。本パッケージの目的は標準インターフェースの定義である。これにより、ユーザは、単純で、共通のコマンドセットを使って様々なソースから時系列データを検索できる、プログラムをデータソースについてポータブルなものに書くことができる。SQL 実装は、また、データベーステーブルの設計を提供でき、時系列データベースをセットアップする必要のあるユーザーは、これを容易にする無理のない完全な方法をもてる。インターフェースは、R での時系列の表現についてのさまざまなオプションを提供する。また,多言語データドキュメンテーションを扱うメカニズム(まだ十分にはテストされていはない)もある。
//TSdbi provides a common interface to time series databases. The objective is to define a standard interface so users can retrieve time series data from various sources with a simple, common, set of commands, and so programs can be written to be portable with respect to the data source. The SQL implementations also provide a database table design, so users needing to set up a time series database have a reasonably complete way to do this easily. The interface provides for a variety of options with respect to the representation of time series in R. There is also a (not yet well tested) mechanism to handle multilingual data documentation. 

**COLOR(red){tseries}: 時系列分析とコンピュテーショナル・ファイナンス [#e059ba5e]

時系列分析とコンピュテーショナル・ファイナンス用パッケージ

[[tseries(時系列分析とコンピューテーショナル・ファイナンス)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){tsfa}: 時系列因子分析 [#ab5f7be2]
//Time Series Factor Analysis
多変量時系列因子の抽出。詳細については、 ?00tsfa-Introで参照のこと。
//Extraction of Factors from Multivariate Time Series. See ?00tsfa-Intro for more details.

**COLOR(red){TSfame}: fame 用時系列データベースインターフェース拡張機能 [#j8bcc8e7]
//Time Series Database Interface extensions for fame
Sfame は、TSdbi 用 fame インターフェースを提供する。
//TSfame provides a fame interface for TSdbi. 

**COLOR(red){TShistQuote}: get.hist.quote 用 TSdbi インターフェース [#pdfdfb0e]
//TSdbi Interface to get.hist.quote
TSdbi パッケージで、総称のために、履歴引用 URL よりデータを検索するメソッドを提供する
//Provides methods for generics in the TSdbi package to retrieve data from historical quote URLs. 

**COLOR(red){TSMySQL}: MySQL 用時系列データベースインターフェース拡張機能 [#fe45de16]
//Time Series Database Interface extensions for MySQL
TSMySQL は TSdbi に MySQL インターフェースを提供する。
//TSMySQL provides a MySQL interface for TSdbi.  

**COLOR(red){TSodbc}: ODBC 用時系列データベースインターフェース拡張機能 [#e8515f40]
//Time Series Database Interface extensions for ODBC
TSodbc は TSdbi 用 ODBC インターフェースを提供する
//TSodbc provides a ODBC interface for TSdbi. 

**COLOR(red){TSP}: 巡回セールスマン問題 (TSP) [#v9689462]

巡回セールスマン問題 (TSP)用基本基盤およびいくつかのアルゴリズム。パッケージはシンプルなアルゴリズムと [[Concorde:http://www.tsp.gatech.edu/concorde/]]((利用は学術研究用のみ))(現在のところ最高速の TSP ソルバー)インターフェース。ソルバーそのものはパッケージには含まれていないので、別途入手する必要がある。パッケージは現状では対称 TSPサポートのみの実装であることに注意。 

**COLOR(red){TSpadi}: PADI 時系列サーバ(例 Fame)用 Tsdbi インターフェース [#p51da3b4]
//TSdbi Interface to PADI Time Series Server (for e.g. Fame)
時系列データベースへのアプリケーションデータベースインターフェース (PADI)プロトコルを通じて接続する TSdbi パッケージのジェネリック手法を提供する
//Provides methods for generics in the TSdbi package to connect through a protocol for application database interface (PADI) to a time series database (e.g. Fame).  

**COLOR(red){TSPostgreSQL}: PostgreSQL 用時系列データベースインターフェース拡張機能 [#e859e652]
//Time Series Database Interface extensions for PostgreSQL
TSPostgreSQL は、TSdbi 用 PostgreSQL インターフェースを提供する
//TSPostgreSQL provides a PostgreSQL interface for TSdbi.

**COLOR(red){TSSQLite}: SQLite 用時系列データベースインターフェース拡張機能 [#oe71dbe1]
//Time Series Database Interface extentions for SQLite
TSSQLite は TSdbi 用 SQLite インターフェースを提供する
//TSSQLite provides a SQLite interface for TSdbi.

**COLOR(red){TTR}: テクニカル・トレーディング・ルール [#ld6f91e0]
//Technical Trading Rules 
R を使ってテクニカル・トレーディング・ルールを構築する関数とデータ
//Functions and data to construct technical trading rules with R.  

**COLOR(red){tweedie}: Tweedie 指数族モデル [#aade53f0]
//Tweedie exponential family models
Tweedie 族のための最尤計算
//Maximum likelihood computations for Tweedie families.

**COLOR(red){twitteR}: R ベースの Twitter クライアント [#x00f87f5]
//R based Twitter client
Twitter ウエブ API インターフェースを提供する
//Provides an interface to the Twitter web API
[[twitteR(R ベースの Twitter クライアント)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){twostage}:平均スコア手法を用いた2段階学習の最適化デザイン [#l34b85d1]

平均スコア手法を用いた2段階学習の最適化デザイン用関数

*U [#cbf46408]
**COLOR(red){UScensus2000}: R パッケージのアメリカの2000年のセンサス・スイート [#g8d57126]
//US Census 2000 Suite of R Packages
アメリカの2000年のセンサス
//US 2000 Census shape files and additional demographic data from the SF1 100 percent files. This package contains a number of helper functions for the UScensus2000blk, UScensus2000blkgrp, UScensus2000tract, UScensus2000cdp packages.
アメリカの2000年のセンサスのシェープファイル、及び、SF1(要約(集約)ファイル) 100 パーセントファイルからの追加人口データ。本パッケージは、 UScensus2000blk, UScensus2000blkgrp, UScensus2000tract, UScensus2000cdp パッケージのためのヘルパー関数を多く含む。

**COLOR(red){UScensus2000add}: R パッケージのアメリカの2000年のセンサス・スイート:人口データの追加 [#xe996d32]
//US Census 2000 Suite of R Packages: Demographic Add
アメリカの2000年のセンサスのシェープファイル、及び、SF1 100 パーセントファイルからの追加人口データ。本パッケージは、  UScensus2000addblk, UScensus2000addblkgrp, UScensus2000addtract, UScensus2000add パッケージのためのヘルパー関数を多く含む。
//US 2000 Census shape files and additional demographic data from the SF1 100 percent files. This package contains a helper functions for the UScensus2000addblk, UScensus2000addblkgrp, UScensus2000addtract, UScensus2000add packages.

**COLOR(red){UScensus2000cdp}: アメリカの2000年の国勢調査指定地域のシェープファイル及び追加人口データ [#of45b409]
//US Census 2000 Designated Places Shapefiles and Additional Demographic Data
アメリカの2000年の国勢調査指定地域(CDP(census-designated place))のシェープファイル、及び、SF1 100 パーセントファイルからの追加人口データ。このデータセットは緯度経度座標のポリゴンファイル、及び、これに対応する多くの異なる変数の人口データを含む。
//US Census 2000 Designated Places shapefiles and additional demographic data from the SF1 100 percent files. This data set contains polygon files in lat/lon coordinates and the corresponding demographic data for a number of different variables.

**COLOR(red){UScensus2000tract}: アメリカの2000年の人口調査標準地域レベルのシェープファイル及び追加人口データ [#tb583a1f]
//US Census 2000 Tract Level Shapefiles and Additional Demographic Data
アメリカの2000年の人口調査標準地域レベルのシェープファイル、及び、SF1 100 パーセントファイルからの追加人口データ。このデータセットは緯度経度座標のポリゴンファイル、及び、これに対応する多くの異なる変数の人口データを含む。
//US 2000 Census Tract shapefiles and additional demographic data from the SF1 100 percent files. This data set contains polygon files in lat/lon coordinates and the corresponding demographic data for a number of different variables.



*V [#uc9b8881]

**COLOR(red){vardiag}: バリオグラム診断用パッケージ [#y08da216]

このパッケージは対話型バリオグラム診断(diagnostics)ができる。

[[vardiag(バリオグラム診断)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){vbmp}: 変分ベイズ多項プロビット回帰 [#le8ef6d6]
//Variational Bayesian Multinomial Probit Regression
正規過程事前分布(Gaussian Process Priors) を持つ変分ベイズ多項プロビット回帰。(Neural Computation 18, 1790-1817 (2006))  
//Variational Bayesian Multinomial Probit Regression with Gaussian Process Priors. (Neural Computation 18, 1790-1817 (2006))  

**COLOR(red){vcd}: カテゴリカル・データの可視化 [#fb4acf58]

Michael Friendlyの本 "Visualizing Categorical Data" に基づく関数とデータセット。

**COLOR(red){vegdata}: R での植生分析のための植生データベース(Turboveg)を利用する関数。 [#n10afc8d]
//Functions to use vegetation databases (Turboveg) for vegetation analyses in R
Turboveg データベースからの植生データセットの処理。ドイツ分類標準リストでデータベースの分類評価。
//Handling of vegetation data sets from Turboveg Databases. Taxonomic evaluation for databases with German taxonomical standard list.

**COLOR(red){vegan}: 群集生態学パッケージ [#l31f9569]

群集生態学と植生学用の序列化手法とその他の有用な関数

**COLOR(red){VIM}: 欠損値の可視化と補完 [#je40e4b7]
//Visualization and Imputation of Missing Values.
本パッケージは欠損値の可視化のための新しいツールである。このツールは欠損値のデータや構造の探索に利用できる。構造に依存するので、本ツールは欠損値の生成メカニズムの識別に役立つものである。グラフィカルユーザインターフェースにより、実装された手法を容易に操作できる。
//This package is a new tool for the visualization of missing values. The tool can be used for exploring the data and the structure of the missing values. Depending on this structure, the tool can be helpful for identifying the mechanism generating the missings. A graphical user interface allows an easy handling of the implemented plot methods.  

**COLOR(red){VLMC}: VLMC -- 可変長マルコフ連鎖 [#fa1cf54d]

VLMC (可変長マルコフ連鎖) モデルの推定、予測、そしてシミュレーション (ブートストラップ) 用の関数、クラス、メソッド

**COLOR(red){VR}: Venables and Ripley, `Modern Applied Statistics with S' (4th edition) をサポートする関数とデータセット。 [#f74d8d18]

パッケージ MASS class nnet spatial からなる。

**COLOR(red){vrmlgen}: 3次元データ可視化用の作図、チャート及びグラフを VRML 形式で作成。 [#g6c385b5]
//Create plots, charts and graphs for 3D data visualization as VRML files
vrmlgen は数値データを3次元表現に変換することで、3次元散布図、メッシュ、棒グラフ及びグラフを、仮想現実マークアップ言語(Virtual Reality Markup Language)、VRML 形式で表示する。
//vrmlgen translates numerical data into 3-dimensional representations like 3D scatter plots, meshes, bar charts and graphs in the Virtual Reality Markup Language (VRML).

[[vrmlgen(3次元データ可視化用の作図、チャート及びグラフを VRML 形式で作成) パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){vrtest}: 市場弱度効率性の分散比検定 [#n22e0166]
//Variance Ratio tests for Weak-form Market Efficiency 
分散比検定コレクション
//A collection of variance ratio test

*W [#nd98654b]

**COLOR(red){wasim}: WaSiM-ETH 用お役立ちツール [#k295288c]
//Helpful tools for WaSiM-ETH
水文モデル WASIM-ETH のデータ処理と結果の可視化のためのお役立ちツール
//Helpful tools for data processing and visualisation of results of the hydrological model WASIM-ETH. 

**COLOR(red){waterfall}: waterfall チャートを描画 [#k295288c]
//This package provides both traditional and lattice graphics implementations of waterfall charts.
伝統的な方法と lattice による waterfall チャートを描画する

**COLOR(red){waveslim}: 時系列および画像解析用ウェーブレット基本ルーチン [#g3bb79e9]

時系列および画像解析用ウェーブレット基本ルーチン。ここで提供されているコードは Percival and Walden (2000) および Gencay, Selcuk and Whitcher (2001)の開発したウェーブレット手法に基づかれている。 GSW の4章から7章までの図はすべて、このパッケージを使って複製したものであり、Rのコードは本のウェブサイトで入手できる。

**COLOR(red){wavethresh}: ウェーブレット統計と変換を実行するソフトウェア [#z973acf7]

1次元および2次元のウェーブレット統計と変換を実行するソフトウェア

**COLOR(red){wccsom}: ピークシフトを利用したパターン比較のための SOM ネットワーク [#t85475ec]

ピークシフトを利用したパターン比較のための SOM ネットワーク

**COLOR(red){wgaim}: 混合モデルを用いた QTL 検知のための全部のゲノム平均間隔マッピング [#w3f9a5a4]
//Whole Genome Average Interval Mapping for QTL detection using mixed models
本パッケージは洗練された混合モデリング手法に、連鎖地図における重要な QTL 検知のための全ゲノム手法を統合するものである。
//This package integrates sophisticated mixed modelling methods with a whole genome approach to detecting significant QTL's in linkage maps. 

**COLOR(red){wild1}: 野生生物の調査・管理用 R ツール [#t7254f64]
//R Tools for Wildlife Research and Management
野生生物の調査・管理で利用するためのクラス、メソッドおよび例を提供する。
//Provides classes, methods, and examples for use in wildlife research and management

**COLOR(red){wikibooks}: ドイツ語 WikiBook "GNU R" の関数とデータセット [#n8f6d0a0]
//Functions and datasets of the german WikiBook "GNU R"
ドイツ語の WikiBook "GNU R" は 新しいユーザに R を紹介した。本パッケージはドイツ語 WikiBook "GNU R" で使われた関数とデータの集まりです。
//ドイツ語 WikiBook "GNU R" は R に新しいユーザを導いた。本パッケージはドイツ語 WikiBook "GNU R" で使われた関数とデータの集まりです。
//The german Wikibook "GNU R" introduces R to new users. This package is a collection of functions and datas used in the german WikiBook "GNU R"  

**COLOR(red){WINRPACK}: WIN 形式のデータの読み込み [#o0204b9f]
//Read in WIN format data
WIN ファイルの選択および波形ファイルの読み込み、RSEIS 用のデータの準備。
//Reads in WIN pickfile and waveform file, prepares data for RSEIS
[[WINRPACK(WIN 形式のデータの読み込み)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){wle}: 重みつき尤度推定 [#p56bbeec]

重みつき尤度経由の頑健性アプローチ。

**COLOR(red){wmtsa}: 時系列分析のための Insightful 作成のウェーブレット手法 [#m79ac656]
//Insightful Wavelet Methods for Time Series Analysis 
書籍 Wavelet Methods for Time Series Analysis, Donald B. Percival and Andrew T. Walden, Cambridge University Press, 2000 のソフトウェア
//Software to book Wavelet Methods for Time Series Analysis, Donald B. Percival and Andrew T. Walden, Cambridge University Press, 2000.  

**COLOR(red){WWGbook}: WWGbook用関数およびデータセット [#nb0c0128]
//Functions and datasets for WWGbook. 
書籍は Chapman Hall / CRC Press が 2006 年に発行した "Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software"。
//Book is "Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software" published in 2006 by Chapman Hall / CRC Press

*X [#v5b41f05]

**COLOR(red){xgobi}: グラフィカル分析プログラム XGobi とXGvis インターフェース [#t8cef814]

グラフィカル分析プログラム XGobi とXGvis インターフェース。

**COLOR(red){XLConnect}: R 用 Excel コネクタ [#m7d542f0]
//Excel Connector for R
R より、Excel ファイルを操作
//Manipulate Excel files from R

**COLOR(red){XLConnectJars}: XLConnect パッケージのための JAR 依存部分 [#we516f82]
//JAR dependencies for the XLConnect package
本パッケージはXLConnect パッケージのための外部 JAR 依存部分を提供する
//This package provides external JAR dependencies for the XLConnect package

**COLOR(red){xlsReadWrite}: Excel ネィティブファイルの読み書き [#z3f0413c]

Excel ファイルをネィティブに読み書き

[[xlsReadWrite(Excel ネィティブファイルの読み書き)パッケージ中のオブジェクト一覧]]

**COLOR(red){XML}:  R およびS-Plus内でXMLをパースまたは生成するツール。 [#kd507d20]

任意のXMLファイル、DTDおよびHTMLをパースする機能で、R関数を使ってカスタマイズできるイベントとツリーベースのパースを提供する。

**COLOR(red){xtable}:  表を LaTeX や HTML に移す [#t4c3e1d3]
データを LaTeX と HTML の表に変換する

*Y [#ge4e73b6]

**COLOR(red){yaImpute}: k-NN 補間用 R パッケージ [#j05d1d13]
//An R Package for k-NN Imputation 
データ補間のために御馴染みの最近隣ルーチンを実行する
//Performs popular nearest neighbor routines for imputation

**COLOR(red){YaleToolkit}: Yale 大学のデータ探索ツール [#x01112c0]
//Data exploration tools from Yale University.
データ探索ツールのこのコレクションは複雑な多変量データのグラフィカル探索用に Yale 大学で開発されたもの。提供される関数は以下のものを含む。barcode(),gpairs(),corrgram(),whatis(),sparkline(),sparklines(), および sparkmat()。
//This collection of data exploration tools was developed at Yale University for the graphical exploration of complex multivariate data. Functions provided include \code{barcode(),gpairs(),corrgram(),whatis(),sparkline(),sparklines(),sparkmat(). 


**COLOR(red){yaml}: R - YAML 相互変換方法 [#wa674be0]
//Methods to convert R to YAML and back
本パッケージは、R 用の why (http://www.whytheluckystiff.net/syck) によるSyck YAML パーサを実装している。また、R オブジェクトを YAML に変換する方法もある。
//This package implements the Syck YAML parser by why (http://www.whytheluckystiff.net/syck) for R. There are also methods to convert R objects into YAML. 

**COLOR(red){yest}: ガウス独立モデル [#le53d4ae]
//Gaussian Independence Models 
ガウス独立モデルのモデル選択と分散推定
//Model selection and variance estimation in Gaussian independence models

*Z [#l4166191]
**COLOR(red){ZIGP}:ゼロ強調一般化ポアソン (ZIGP) 回帰モデル [#p47b0816]
//Zero Inflated Generalized Poisson (ZIGP) regression models
ZIGP 回帰モデルのあてはめてと分析
//Adapt and analyze ZIGP regression models



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