SIZE(25){COLOR(red){R の貢献パッケージの一覧}}~
//間瀬茂 (2003/7/11 スタート、いつまでかかることか?)
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[[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(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]]~
[[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):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]]~


アルファベット別索引~
// == index start
[[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]]~
// == index end
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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

2003/7/11 現在 [[CRAN:http://cran.r-project.org/]] の Packages Source 頁にあるものの説明訳。それ以降のもの、CRAN に未登録のパッケージを含む。使えそうなパッケージの見当を付けるのに使って下さい。COLOR(red){誤訳の可能性大}。参考になることを目標に、ともかく日本語にすることを目指していますから、必ずしも適切な訳でない可能性があります。元リストには各々目次と PDF ファイルによる解説がリンクされている。この210余りの貢献パッケージの存在こそが R の本来の目的、COLOR(magenta){新しい統計手法が実装されるワークベンチ}、を雄弁に物語っていると思われます。お手すきのかたは、勝手に翻訳ご協力下さい。

-2003/7/11以降リリースされたパッケージを追加しても構いませんか? -- m
-もちろんです。CRAN のリストにないものも気づかれたら追加歓迎です。その際は、その旨コメントして下さると、参考になると思います。現在リストにあるものも、一部は将来廃止されることもあるようです。-- SIZE(10){2003-07-18 (金) 06:05:57}
- 翻訳協力者の方々に感謝します。意外に早く終るかも。
- 数えてみたら 2004.08.05 現在 CRAN 登録パッケージ数は 381 でした。これは Bioconductor 等のプロジェクトを除いた数です。
- 2005.12.12 現在では CRAN 登録パッケージ数が 646(BioConductor 等を除く)、このページに記載されているのが 242 でした。とりあえず英語のままコピーして皆で翻訳していくのがよいかと思ったのですが、そのまま追加するとけっこう重いページになるかもしれません。
- 2006/08/21 現在の CRAN 登録パッケージ数が  817(BioConductor 等を除く)
- 2006/10/13 現在の CRAN 登録パッケージ数が  847(BioConductor 等を除く)
- 2007/02/22 現在の CRAN 登録パッケージ数が  965(BioConductor 等を除く)
- 2007/04/10 現在の CRAN 登録パッケージ数が  998(BioConductor 等を除く)
- 2008/05/29 現在の CRAN 登録パッケージ数が 1407(BioConductor 等を除く)
- 2008/07/23 現在の CRAN 登録パッケージ数が 1473(BioConductor 等を除く)
- 2008/11/17 現在の CRAN 登録パッケージ数が 1599(BioConductor 等を除く)
- 2009/03/06 現在の CRAN 登録パッケージ数が 1694(BioConductor 等を除く)
- 様々なところで例として使われている adapt があろう事か廃止になってますね-- SIZE(10){2009-12-17 (木) 18:47:02}
- 巨大なファイルになり,新規項目の追加ができなくなったので,四分割しました。~
今後は,それぞれ該当するページへ追加していってください。~
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**[[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]] [#r9f444a7]
**[[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]] [#hdc8fd73]
**[[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]] [#m4209b8c]
**[[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]] [#zd3f1592]
**[[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]] [#r9f444a7]
**[[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]] [#hdc8fd73]
**[[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]] [#m4209b8c]
**[[CRAN パッケージリスト(S〜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]] [#zd3f1592]

//#contents
//
//*A [#od8517e5]
//**COLOR(red){aaMI}:  タンパク質配列のアライメントのための相互情報量 [#j59270bd]
//
//**COLOR(red){abind}: 多次元配列の結合 [#aa79deb2]
//多次元配列を結合する。cbind と rbind の一般化。ベクトル、行列、配列の列を与え、同一またはより高い次元の単一の配列を作る。
//
//**COLOR(red){accuracy}: 統計処理の結果の正確さをテストし改善するためのツール [#a2767025]
//
//**COLOR(red){actuar}: 保険数理関数 [#ve95995c]
////Actuarial functions
//保険数理{ほけん すうり}
//関連の関数およびデータセットのコレクション。現在のところは、損失分布、リスク理論(破滅理論を含む)、複合階層モデル及び信頼性理論。
////Collection of functions and data sets related to actuarial science applications, mostly loss distributions, risk theory (including ruin theory), simulation of compound hierarchical models and credibility theory, for the moment.  
//
//**COLOR(red){acepack}: 回帰変数変換用の ace() とavas() [#o728fa2c]
//回帰変数の変換法を選択する ACE 法と AVAS 法
//
//**COLOR(red){adapt}: adapt -- 多次元数値積分 [#ecf6bbe9]
//20次元関数までの適応的求積法
//
//**COLOR(red){ade4}: 環境データの解析:環境科学における探索的・ユークリッド法 [#ia7a3a83]
//多次元データ解析とグラフィカルな表示~
//http://cran.md.tsukuba.ac.jp/web/packages/ade4/ade4.pdf
//
//**COLOR(red){ade4TkGUI}: ade4 Tcl/Tk グラフィカルユーザインターフェース [#wcf49018]
////ade4 Tcl/Tk Graphical User Interface
//ade4 パッケージの数種の基本関数ののための Tcl/Tk GUI 
////a Tcl/Tk GUI for some basic functions in the ade4 package
//
//**COLOR(red){adehabitat}: 動物の生息場所選択の解析 [#m30ae5b9]
//
//動物の生息場所選択の解析のためのツール集。
//
//[[adehabitat(動物の生息場所選択の解析)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){adegenet}: R adegenet パッケージ: 遺伝子マーカーの多変量解析のためのクラスおよびメソッド [#rf85dd3b]
////The adegenet package for R: classes and methods for the multivariate analysis of genetic markers.
//多変量フレームワーク内での遺伝子データ解析用クラスおよび関数
////Classes and functions for genetic data analysis within the multivariate framework.  
//
//**COLOR(red){adimpro}: デジタル画像の適応型平滑化 [#y4afa20f]
////Adaptive Smoothing of Digital Images
//本パッケージは、 デジタル画像平滑化のためのPolzehl and Spokoiny (2006) によるデジタル画像の操作および伝播分離アプローチを操作するためのツールを実装している。
////This package implements tools for manipulationg digital images and the Propagation Separation approach by Polzehl and Spokoiny (2006) for smoothing digital images. 
//
//**COLOR(red){ads}: 空間ポイントパターン分析 [#uf3b4f80]
//// Spatial point patterns analysis
//Ripley の K 関数から導出され1次および2次マルチスケール関数を単変量、多変量およびマークつき地図化データに対して矩形、円形および不定形ウィンドーで実行し、モンテカルロシミュレーションに基づいた統計的信頼性検定もおこなう。
////Perform first- and second-order multi-scale analyses derived from Ripley's K-function, for univariate, multivariate and marked mapped data in rectangular, circular or irregular shaped sampling windows, with test of statitical significance based on Monte Carlo simulations.  
//
//[[ads(空間ポイントパターン分析)のバインディング)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){AER}: R を用いた応用計量経済学 [#m430f0a0]
////Applied Econometrics with R
//Christian Kleiber and Achim Zeileis (2008) の書籍、Applied Econometrics with R, Springer-Verlag, New York、のための関数、データセット、例及び  vignettes。
////Functions, data sets, examples and vignettes for the book Christian Kleiber and Achim Zeileis (2008), Applied Econometrics with R, Springer-Verlag, New York. 
//
//**COLOR(red){agce}: 成長曲線実験の解析 [#y3b645f1]
//このパッケージは成長曲線実験解析用の幾つかの簡単な関数を含む。
//
//**COLOR(red){agricolae}: 農業調査の統計手続き [#vc85ec0c]
////Statistical Procedures for Agricultural Research 
//本パッケージの関数は International Potato Center Research (CIP)、統計および情報学のインストラクターおよび Universidad Nacional Agraria La Molina Peru の学生に、さらには "Bosques y Gestion de Recursos Forestales" (森林資源管理)の特別管理官(Specialized Master)に現在利用されている。本パッケージの機能には、農業と植物育種の野外実験に特別に適用される実験計画の統計分析が含まれている。野外実験計画:格子(Lattice)、 要素(factorial), RCBD(ランダム化完全ブロック実験計画:randomized complete block experimental design), CRD(完全にランダムな計画), ラテン方格, グレコ?(Greaco), BIB(バランス不完全ブロック:Balanced Incomplete Block), PBIB(部分バランス不完全ブロック:Partially Balanced Incomplete Block), Alpha design. 複数位置試験(multi-location trials)との比較: AMMI (biplot および triplot), 安定性(Stability). 処理間比較: LSD, Bonferroni, HSD, Waller, Kruskal, Friedman, Durbin, Van Der Waerden. リサンプリングとシミュレーション: resampling.model, simulation.model, 母子試験(Mother and baby trials)分析, 生態学: 多様性係数(Indices Biodiversity), パス解析, consensus cluster, 土壌の均一性(Uniformity Soil): Smith の係数.
////These functions are currently utilized by the International Potato Center Research (CIP), the Statistics and Informatics Instructors and the Students of the Universidad Nacional Agraria La Molina Peru, and the Specialized Master in "Bosques y Gestion de Recursos Forestales" (Forest Resource Management). This package contains functionality for the statistical analysis of experimental designs applied specially for field experiments in agriculture and plant breeding. Planning of field experiments: Lattice, factorial, RCBD, CRD, Latin Square, Greaco, BIB, PBIB, Alpha design. Comparison of multi-location trials: AMMI (biplot and triplot), Stability. Comparison between treatments: LSD, Bonferroni, HSD, Waller, Kruskal, Friedman, Durbin, Van Der Waerden. Resampling and simulation: resampling.model, simulation.model, analysis Mother and baby trials, Ecology: Indices Biodiversity, path analysis, consensus cluster, Uniformity Soil: Index Smith's.  
//
//**COLOR(red){AIGIS}: GIS データの空間内奏 [#w45d72d7]
////Areal Interpolation for GIS data
//AIGIS は空間的に関連したデータを、このようなデータの欠けた対象のポリゴン上への内挿に利用できる。バージョン1.0のっパッケージはカリフォルニア州の特定の合衆国のセンサスに対して便利な内挿を指向しているものの、提供するツールは GIS データソース及び対象ポリゴンのどんな組み合わせに対しても、適切な配慮がなされているならば、動作するはずである。将来のバージョンではより一般的なアプリケーションに役立つことを目的としていく。
////AIGIS can be used to interpolate spatially associated data onto arbitrary target polygons which lack such data. Version 1.0 of the package is oriented toward convenient interpolation of specific US census data for California, but the tools provided should work for any combination of GIS data source and target polygon, provided appropriate care is taken. Future versions will be aimed at facilitating more general applications.
//
//**COLOR(red){AIS}: データを見るツール [#ie51c304]
////Tools to look at the data ("Ad Inidicia Spectata")
//本パッケージはデータを検証するツールである
////This provides tools to inspect data
//
//**COLOR(red){akima}: 不規則配置データの補間 [#b610e68b]
//不規則配置データの線形・3次スプライン補間
//
//[[akima(不規則間隔データの補間)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){aylmer}: フィッシャーの正確テストの生成 [#jddbf493]
////A generalization of Fisher's exact test
//構造的な0(structural zero)を考慮に入れたフィッシャーの正確テストの生成
////A generalization of Fisher's exact test that allows for structural zeros. 
//
//**COLOR(red){amap}:  今一つの多次元解析用パッケージ [#l85e7088]
//階層的クラスタリングと主成分分析(一般的手法と頑健手法)
//
//**COLOR(red){AMORE}: よりフレキシブルなニューラルネットワークのパッケージ [#j8f2ef6b]
//
//**COLOR(red){AnalyzeFMRI}: ANALYZE 書式の fMRI データの解析用関数 [#u296f4e7]
//ANALYSE 書式で保管された機能的核磁気共鳴画像(fMRI)に対する I/O、可視化、解析用関数
//
//**COLOR(red){animation}: 統計学のデモンステレーションアニメーション [#hf579d0f]
////Demonstrate Animations in Statistics 
//本パッケージは確率論、数理統計学、多変量統計、ノンパラトリック統計、標本調査、線形モデル、時系列、計算統計学、データマイニングおよび機械学習のような多くの分野をカバーし統計学のアニメーション用の様々な関数からなる。これらの関数は統計学およびデータ分析の教育に役立つものである。
////This package consists of various functions for animations in statistics, covering many areas such as probability theory, mathematical statistics, multivariate statistics, nonparamatric statstics, sampling survey, linear models, time series, computational statistics, data mining and machine learning. These functions might be of help in teaching statistics and data analysis.  
//
//[[animation(統計学のデモンステレーションアニメーション)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){anm}:  downscaling に対するアナログモデル(廃止?) [#h0c50ab9]
//このパッケージは統計・経験的 downscaling に対するアナログモデルを含む
//
//**COLOR(red){ant}: R に特化した ant のバージョン [#ra571d07]
////Version of ant specific to R
//2,3の R のタスクを R パッケージ内で ant の利用を容易にする ant apache 	ビルドツールのバージョン
////Version of the ant apache build tool, with a few R specific tasks to ease use of ant within an R package
//
//**COLOR(red){ape}: 系統と進化学の解析 [#j6328412]
//
//**COLOR(red){apsrtable}: 社会科学のための apsrtable モデル出力フォーマッタ [#p149064f]
////apsrtable model-output formatter for social science
//標準誤差以下でて並べた複数のオブジェクトより、latex のテーブルをフォーマットする。 American Political Science Review のような雑誌の表とは異なるものである。
////Formats latex tables from one or more model objects side-by-side with standard errors below, not unlike tables found in such journals as the American Political Science Review. 
//
//
//**COLOR(red){apTreeshape}: 系統樹の形の解析 [#m73e16f7]
//
//統計的指標を用いて系統樹のトポロジーのシミュレートと解析を行う。ape パッケージの姉妹ライブラリ。
//
//**COLOR(red){argosfilter}: Argos 位置フィルタ [#lc114ff0]
////Argos locations filter
//Argos 衛星より入手した動物衛星追跡データをフィルタリングする関数。海洋生物の遠隔測定法研究用に特に使用されるが、Argos 衛星よ位置は大部分が低解像度のである。
////Functions to filters animal satellite tracking data obtained from Argos. It is especially indicated for telemetry studies of marine animals, where Argos locations are predominantly of low-quality. 
//
//[[argosfilter(Argos 位置フィルタ)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){arm}: 回帰式およびマルチレベル/階層型モデルを使ったデータ解析 [#i43e6ebd]
////Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models
//lm, glm, mer および polr 出力処理用 R 関数
////R functions for processing lm, glm, mer and polr outputs.  
//
//**COLOR(red){arrayMissPattern}: マイクロアレイデータの欠損パターンの探索的分析 [#u0466451]
////Exploratory analysis of Missing patterns for microarray data 
//ほんパッケージはマイクロアレイデータの欠損パターンの探索用にデザインされている
////This package is designed to explore missing pattern for microarray data 
//
//**COLOR(red){arules}:  相関ルールおよび頻出アイテムのマイニング [#v7edac88]
////Mining Association Rules and Frequent Itemsets
//トランザクションデータおよびパターン(頻出アイテムおよび相関ルール)の表現、操作、解析用基盤の提供。また C. Borgelt による Apriori and Eclat 相関マイニングアルゴリズム Apriori および Eclat の C 言語実装へのインタフェースも提供。
////Provides the infrastructure for representing, manipulating and analyzing transaction data and patterns (frequent itemsets and association rules). Also provides interfaces to C implementations of the association mining algorithms Apriori and Eclat by C. Borgelt.  
//
//
//**COLOR(red){arulesSequences}: 頻出配列のマイニング [#p1f6a04c]
////Mining frequent sequences
//頻出配列の操作およびマイニングする相関規則のためのアドオン。 Mohammed J. Zaki による cSPADE の C++ 実装用インターフェースを提供する。
////Add-on for arules to handle and mine frequent sequences. Provides interfaces to the C++ implementation of cSPADE by Mohammed J. Zaki. 
//
//**COLOR(red){ash}: David Scott の ASH ルーチン [#l3249348]
//David Scotts の ASH ルーチン
//
//**COLOR(red){aspace}: セントログラフィ統計量を推定する関数コレクション [#v56c8813]
////A collection of functions for estimating centrographic statistcs 
//セントログラフィ統計量(例、標準距離、標準偏差楕円)の計算、ポイントの位置で取った観測点の最小凸包ポリゴン(MCP)の計算関数コレクション。ツールもセントログラフィ統計に関連する図形オブジェクトおよびMCPの ESRI シェープファイルへの変換が提供される。
////A collection of functions for computing centrographic satistics (e.g., standard distance, standard deviation ellipse), and minimum convex polygons (MCP)for observations taken at point locations. A tool is also provided for converting geometric objects associated with the centrographic statistics, and MCPs into ESRI Shapefiles.  
//
//[[aspace(セントログラフィ統計量を推定する関数コレクション) パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){aster}: Aster モデル [#b528715e]
//
//**COLOR(red){asypow}: 指数を利用した漸近尤度比手法の計算 [#z5feeda2]
////Calculate Power Utilizing Asymptotic Likelihood Ratio Methods
//漸近尤度比手法を利用した指数および関連する量を計算する S 言語で書かれたルーチンのセット
////A set of routines written in the S language that calculate power and related quantities utilizing asymptotic likelihood ratio methods. 
//
//**COLOR(red){asympTest}: 漸近的統計 [#l629814d]
////Asymptotic statistic
//漸近的統計検定
////Asymptotic testing
//
//**COLOR(red){aws}: 適応的重み平滑化 [#y20226b0]
//
//*B [#i67ed2ea]
//
//**COLOR(red){backtest}: 金融商品についてのポートフォリオベースの推測の探索 [#i91d00ff]
////Exploring portfolio-based conjectures about financial instruments
//backtest パッケージは、金融商品(株、公債、交換、オプション等)ポートフォリオベースの推測をエクスポートする機能を提供する
////The backtest package provides facilities for exploring portfolio-based conjectures about financial instruments (stocks, bonds, swaps, options, et cetera). 
//
//**COLOR(red){BaM}: Jeff Gill の著書のための関数およびデータセット [#wd2ae375]
////Functions and datasets for books by Jeff Gill
//著書名は"Bayesian Methods: A Social and Behavioral Sciences Approach, Second Edition published by CRC Press, 2007" (ベイズ手法:社会行動科学アプローチ)。
////Books is "Bayesian Methods: A Social and Behavioral Sciences Approach, Second Edition published by CRC Press, 2007" 
//
//**COLOR(red){BARD}: よりよい自動化再配分 [#se695bcb]
////Better Automated ReDistricting
//本パッケージは、自動化再配分および再配分をする人の選好のヒューリステックな探査のためのものである。
////This is a package for automated redistricting and heuristic exploration of redistricter revealed preference 
//
//**COLOR(red){bark}: ベイズ加法回帰カーネル [#ed78877d]
////Bayesian Additive Regresssion Kernels
// BARK: フィーチャ選択付きのベイズ加法回帰カーネル( Zhi Ouyang (2008), Ph.D. 論文, 3 章 )の実装
////Impelementation of BARK: Bayesian Additive Regression Kernels with Feature Selection, Zhi Ouyang (2008), Ph.D. thesis, chapter 3. 
//
//
//**COLOR(red){bayesGARCH}: Student's t Innovations を用いる GARCH(1,1) Model のベイズ推定 [#l59968cc]
////Bayesian Estimation of the GARCH(1,1) Model with Student's t Innovations
//本パッケージは, Student's t Innovations を用いる GARCH(1,1) Model のベイズ推定を実行する bayesGARCH 関数を提供する。
////This package provides the bayesGARCH function which performs the Bayesian estimation of the GARCH(1,1) model with Student's t innovations. 
//
//**COLOR(red){BayesTree}: 木に基づくモデルのベイズ手法 [#m97967ca]
////Bayesian Methods for Tree Based Models
//Chipman, George, McCulloch (2009) の BART:ベイズ加法回帰木の実装
////Implementation of BART:Bayesian Additive Regression Trees, Chipman, George, McCulloch (2009)
//
//**COLOR(red){BAYSTAR}: 閾値の自己回帰のベイズ分析(BAYSTAR)について [#qbe9811d]
////On Bayesian analysis of Threshold autoregressive model (BAYSTAR) 
//BAYSTAR パッケージの紹介原稿。本パッケージは、自己回帰閾値モデルのベイズ推定機能を提供する。
////The manuscript introduces the BAYSTAR package, which provides the functionality for Bayesian estimation in autoregressive threshold models.  
//
//**COLOR(red){BB}: 大規模非線形システムの解法と最適化 [#s37aafd3]
////Solving and optimizing large-scale nonlinear systems
//非線形連立方程式の解法と単純な制約による非線形目的関数の最適化のための Barzilai-Borwein スペクトル法
////Barzilai-Borwein Spectral Methods for solving nonlinear system of equations, and for optimizing nonlinear objective functions subject to simple constraints. 
//
//**COLOR(red){bbmle}: 一般最尤推定ツール [#y8c569d4]
////Tools for general maximum likelihood estimation
//R で最尤モデルのあてはめのためのメソッドおよび関数。本パッケージは stats4 パッケージの mle クラスを修正・拡張したものである。
////Methods and functions for fitting maximum likelihood models in R. This package modifies and extends the mle classes in the stats4 package.  
//
//**COLOR(red){bcp}: ベイジアン変化点 [#f8fc55e0]
////Bayesian Change Point 
//Barry and Hartigan (1993) のマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)を使った標準変化点問題についての積分割モデルの実装。
////An implementation of the Barry and Hartigan (1993) product partition model for the standard change point problem using Markov Chain Monte Carlo. 
//
//[[bcp(ベイジアン変化点)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){Bhat}: 一般的な尤度解析 [#tc60a68a]
//MLE, MCMC, CIs に対する関数(オリジナルは Fortran コード)
//
//**COLOR(red){BHH2}:  Box, Hunter 及び Hunter II のための有用な関数 [#f3f5e619]
////Useful Functions for Box, Hunter and Hunter II
//Box, Hunter 及び Hunter II でのいくつかの例を再生する関数及びデータセット
////Functions and data sets reproducing some examples in Box, Hunter and Hunter II 
//
//**COLOR(red){biglm}:有限メモリー(bounded memory)線形および一般化線形モデル [#jede146d]
//
//大きすぎてメモリーに合わないデータの回帰
//
//**COLOR(red){bigmemory}: 共有メモリーの UNIX サポート付きで、C++利用の巨大マトリックスを管理 [#h1267d5f]
////Manage massive matrices in R using C++, with UNIX support for shared memory
//C++ を使って、大規模なマトリックスを作成、蓄積、アクセスそして操作する。UNIX の下では、共有メモリーをサポートする。
////Use C++ to create, store, access, and manipulate massive matrices. Under UNIX, it also supports use of shared memory. 
//
//**COLOR(red){bindata}: 人工的なバイナリデータの生成 [#g722c765]
//相関のある人工的なバイナリデータを生成
//
//**COLOR(red){bipartite}: 二部ネットワーク(bipartite network) の可視化といくつかの生態学係数の計算 [#i40fbaa5]
////Visualises bipartite networks and calculates some ecological indices. 
//詳細は bipartite-package を参照
////See bipartite-package for more details.
//
//**COLOR(red){blighty}: 英国の海岸線 [#ra676325]
//英国諸島の海岸線を描く関数
//
//**COLOR(red){bio.infer}: 生物学的推定の計算 [#o540cd2d]
////Compute biological inferences
//底生性のカウントデータをインポートし、データの書式を再設定し、データより環境推定を計算する。
////Imports benthic count data, reformats this data, and computes environmental inferences from this data. 
//
//**COLOR(red){BiodiversityR}: 生物多様性と群集生態学分析用GUI [#l8a6d769]
////GUI for biodiversity and community ecology analysis 
//本パッケージは、 GUI(グラフィカル・ユーザ・インターフェース)と生物多様性と生物群集(ecological communities)の統計分析用のいくつのユーティリティ関数(vegan パッケージをべーすにすることがよくある)を提供する。本パッケージの分析には、種の累積曲線、多様性指数、Renyi プロファイル、種の豊富さと種の有無のGLM 分析、距離行列、Mnatel テストおよびクラスター、制約形/非制約形序列化(ordination)分析を含む。生物多様性および群集生態学の本は、ウェブサイトより自由にダウンローして手に入れられる。
////This package provides a GUI (Graphical User Interface, via the R-Commander) and some utility functions (often based on the vegan package) for statistical analysis of biodiversity and ecological communities, including species accumulation curves, diversity indices, Renyi profiles, GLMs for analysis of species abundance and presence-absence, distance matrices, Mantel tests, and cluster, constrained and unconstrained ordination analysis. A book on biodiversity and community ecology analysis is available for free download from the website.  
//
//**COLOR(red){biOps}:画像処理と解析 [#w6e84992]
////Image processing and analysis
//本パッケージは画像処理と解析のいくつかの手法を含んでいる。本パッケージは幾何、算法、論理、形状(1チャンネルのみ)、ルックアップテーブル、エッジ検出(特に Roberts, Sobel, Kirsch, Marr-Hildreth and Cannyを含む)および畳み込みマスク操作(既に定義済みの共通マスクおよびユーザ定義アプリ)を提供する。Isodata および k-means 分類法も提供されている(標準、kd 木、しらみつぶし法が実装されている)。 高速フーリェ変換法フィルターも、 fftw3 インストールされていれば利用できる。JPEG と TIFF 画像が今までにサポートされている(将来のバージョンではもっと多くの画像形式がサポートされる)、これらは libtiff および libjpeg  インストールされている必要がある。
////This package includes several methods for image processing and analysis. It provides geometric, arithmetic, logic, morphologic (supported on one channel images only), look-up tables, edge detection (including Roberts, Sobel, Kirsch, Marr-Hildreth and Canny, among others) and convolution masks operations (predefined commons masks already defined and user defined applications). Isodata and k-means classification methods are also provided (standard, kd-tree and brute force methods implemented). Fast Fourier Transform methods and filters also available if fftw3 installed. Supports jpeg and tiff images so far (more image support in future versions). libtiff and libjpeg libraries installed required.  
//
//[[biOps(画像処理と解析)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){biOpsGUI}: 基本画像操作のためのGUI [#u6bbc4be]
////GUI for Basic image operations
//基本画像操作用GUIパッケージ(GTK+を使用)。現時点では biOps パッケージより、新しいウィンドーにオリジナルサイズを保ち、画像のピクセルの座標と値を持って情報画像データ表示機能のみ提供する。本パッケージは RGtk2 を必要とする。
////GUI (using GTK+) for the basic image operations package. At the moment, just provides a function that displays imagedata from biOps package in a new window, keeping original size and with information on the coords and values of the pixels in the image. It requires RGtk2.  
//
//**COLOR(red){BLCOP}: Black-Litterman および copula-opinion プーリングフレームワーク [#f10a10d9]
////Black-Litterman and copula-opinion pooling frameworks
//Black-Litterman および Atilio Meucci の copula-opinion プーリングフレームワークの実装。本パッケージはベータリリース。
////An implementation of the Black-Litterman Model and Atilio Meucci's copula opinion pooling framework. This should be regarded as a beta release. 
//
//**COLOR(red){bnlearn}: ベイジアンネットワーク構造学習 [#nf0ef064]
////Bayesian network structure learning
//制約ベース(「条件付独立」としても知られる)のアルゴリズムによるベイジアンネットワーク構造学習。本パッケージは離散およびガウシアンネットワークに対して,Grow-Shrink (GS)のアルゴリズム、増分連関 (IAMB) アルゴリズム、Interleaved-IAMB (Inter-IAMB) アルゴリズムおよび Fast-IAMB (Fast-IAMB) アルゴリズムを実装している。離散ネットワークについては、シミュレーションやいくつかのスコア関数が実装されている。
////Bayesian network structure learning via constraint-based (also known as 'conditional independence') algorithms. This package implements the Grow-Shrink (GS) algorithm, the Incremental Association (IAMB) algorithm, the Interleaved-IAMB (Inter-IAMB) algorithm and the Fast-IAMB (Fast-IAMB) algorithm for both discrete and gaussian networks. Simulation and some score functions are implemented for discrete networks.  
//
//**COLOR(red){Bolstad}: Bolstad の関数 [#a6372831]
////Bolstad functions
//書籍"Introduction to Bayesian Statistics, Bolstad, W.M. (2007), John Wiley & Sons ISBN 0-471-27020-2"のための R 関数とデータセット
////A set of R functions and data sets for the book Introduction to Bayesian Statistics, Bolstad, W.M. (2007), John Wiley & Sons ISBN 0-471-27020-2 
//
//**COLOR(red){boot}: ブートストラップ用の R (S-Plus) 関数 (Canty) [#d640c417]
//
//"Bootstrap Methods and Their Applications" by A.C. Davison and D.V. Hinkley (1997, CUP) に掲載のブートストラップ用の関数とデータセット
//
//**COLOR(red){bootStepAIC}: ブートストラップ stepAIC [#i8846e07]
////Bootstrap stepAIC
//stepAIC() 手続きのブートストラップによるモデルの選択
////Model selection by bootstrapping the stepAIC() procedure.
//
//**COLOR(red){bootstrap}: "An Introduction to the Bootstrap" 掲載の関数 [#r558101a]
//
//"An Introduction to the Bootstrap" by B. Efron and R. Tibshirani, 1993, Chapman and Hall 掲載のソフトウェア(ブートストラップ、クロスバリデーション、ジャックナイフ法)とデータ
//
//**COLOR(red){bpca}: 主成分分析ベースの多変量データのバイプロット [#uee2ffa9]
////Biplot of Multivariate Data Based on Principal Components Analysis
//主成分分析ベースの多変量データのバイプロット(2次元および3次元)および縮小の品質診断ツールの実装
////Implements biplot (2d and 3d) of multivariate data based on principal components analysis and diagnostic tools of the quality of the reduction. 
//
//**COLOR(red){bqtl}:  ベイジアン QTL マッピング用の道具集 [#ifebfe26]
//近親交配と、組替えのある近親近親交配用の QTL マッピング用の道具集。最尤法とベイズ法用の道具を含む。
//
//**COLOR(red){brew}: レポート生成用テンプレートフレームワーク [#sc5c0576]
////Templating Framework for Report Generation
//brew はレポート生成のために、テキストと R コードを組み合わせたテンプレートフレームワークを実装している。brew のテンプレート・シンタックスは、PHP、Ruby の erb モジュール, Java Server Pages および Python の psp モジュールと同様なものである。
////brew implements a templating framework for mixing text and R code for report generation. brew template syntax is similar to PHP, Ruby's erb module, Java Server Pages, and Python's psp module.  
//
//
//**COLOR(red){brlr}: バイアスを減らしたロジスティック回帰 [#z540075b]
//ロジスティック回帰モデルを最大ペナルティ付き尤度法で当てはめる
//
//**COLOR(red){BRugs}:OpenBUGS と その R インターフェース BRugs [#gbacfc2c]
//
//OpenBUGS と その R インターフェース BRugs を含んだパッケージ
//
//**COLOR(red){BSagri}: 圃場試験における安全性評価のための統計手法 [#ma8ea42b]
////Statistical methods for safety assessment in agricultural field trials
//安全性の評価を目的とする圃場試験評価のための関数、データセットおよびコードの例のコレクション
////Collection of functions, data sets and code examples for evaluations of field trials with the objective of safety assessment. 
//
//**COLOR(red){bspec}: ベイジアン・スペクトル推定 [#gb507426]
////Bayesian spectral inference
//時系列のパワースペクトルにおけるベイズ推定
////Bayesian inference on the (discrete) power spectrum of time series.
//
//*C [#g1d61c9f]
//
//**COLOR(red){CADStat}: 因果関係評価に有益ないくつかの統計手法についての GUI を提供する [#n6204b0a]
////Provides a GUI to several statistical methods useful for causal assessment
//JGR を利用して、いくつかの統計手法のための GUI を提供する。提供する手法は散布図、箱ヒゲ図、線形回帰、一般化回帰、四分位、回帰、条件付確率計算および回帰木である。
////Using JGR, provides a GUI to several statistical methods - scatterplot, boxplot, linear regression, generalized linear regression, quantile, regression, conditional probability calculations, and regression trees. 
//
//**COLOR(red){calibrate}: バイプロットの軸の目盛り [#af6391f7]
////Calibration of Biplot Axes 
//散布図やバイプロット上の(非直交)変数ベクトル上のチックマークの入った目盛りつきスケールの描画パッケージ
////Package for drawing calibrated scales with tick marks on (non-orthogonal) variable vectors in scatterplots and biplots.  
//
//**COLOR(red){car}: Companion to Applied Regression [#i393a084]
//J. Fox, An R and S-PLUS Companion to Applied Regression, Sage, 2002, のコンパニオンパッケージ。主に、応用回帰、線形モデル、一般化線形モデル用の関数を含む。回帰診断、特にグラフィカルな診断に重点をおく。また幾つかの道具関数がある。幾つかの例外を除き、R の基本的関数や広く使われているパッケージと内容が重複しないように努めた。car 中の幾つかの関数は MASS パッケージ中の関数を、もしそれがあれば、使う。subset 関数は leap パッケージ中の regset 関数がつくり出すオブジェクトをグラフ化する。car 中の関数は、もし必要なら、オプション na.action = na.omit や na.exclude と両立する。
//
//[[car(応用回帰必携)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){caret}: 分類および回帰トレーニング [#ee26fe93]
////Classification and Regression Training
//分類および回帰モデルのトレーニングおよび作図用各種関数
////Misc functions for training and plotting classification and regression models
//
//**COLOR(red){caretNWS}: NetworkSpaces を使って並列化した分類と回帰トレーニング [#pf344db0]
////Classification and Regression Training in Parallel Using NetworkSpaces
//並列処理を用いることで指数関数のいくつかが強化される
////Augment some caret functions using parallel processing
//
//**COLOR(red){cba}: ビジネス分析論用クラスタリング [#l566c0a7]
////Clustering for Business Analytics
//Proximus and Rock のようなクラスタリングテクニック、横断距離(cross distance)の効率的な計算ユーティリティ関数およびデータ操作の実装
////Implements clustering techniques such as Proximus and Rock, utility functions for efficient computation of cross distances and data manipulation.  
//
//**COLOR(red){ccgarch}: 条件付相関 GARCH モデル [#pf7c19c7]
////Conditional Correlation GARCH models
//GARCH モデル族の推定およびシミュレーションのための関数
////Functions for estimating and simulating the family of the CC-GARCH models. 
//
//**COLOR(red){CDNmoney}: カナダ通貨及び信用集計量の要素 [#bb734b71]
////Components of Canadian Monetary and Credit Aggregates
//継続的に調整されたカナダ通貨及び信用集計量の要素
////Components of Canadian Credit Aggregates and Monetary Aggregates with continuity adjustments.
//
//
//**COLOR(red){CellularAutomaton}: 1次元セルオートマトン [#g527a602]
////One-Dimensional Cellular Automata 
//本パッケージジは1次元セルオートマトンのオブジェクト指向実装。本パッケージは基本ルール、ユーザ定義ルール、半径、ユーザ定義の seeding、および作図を含むMathematicaの提供する多くの機能をサポートする、
////This package is an object-oriented implementation of one-dimensional cellular automata. It supports many of the features offered by Mathematica, including elementary rules, user-defined rules, radii, user-defined seeding, and plotting.  
//
//
//**COLOR(red){cfa}:  configuration frequencies (CFA) の解析 [#b971d8b9]
//configuration frequencies (単一、そして繰返し測定) と、階層的・ブートストラップ-CFA の解析、プラス プロット。 
//
//
//**COLOR(red){cggd}: 連続一般化勾配法 [#zb59e6f5]
////Continuous Generalized Gradient Descent 
//異なるモデルタイプについてほとんどの回帰シーケンスをあてはめるための効率的な手続き
////Efficient procedures for fitting an entire regression sequences with different model types.  
//
//**COLOR(red){CGIwithR}: R における CGI プログラミング [#dbf4c724]
//R を使って CGI スクリプトを書く機能
//
//**COLOR(red){cheb}: 離散線形チェビシェフ近似 [#c0ac78eb]
////Discrete Linear Chebyshev Approximation
//離散線形チェビシェフ近似
////Discrete Linear Chebyshev Approximation 
//
//**COLOR(red){CircStats}: 角度データの統計 [#a1b80aaa]
//
//"Topics in circular Statistics" (2001) S. Rao Jammalamadaka and A. SenGupta, World Scientific, 中の角度(方向)データの統計
//
//**COLOR(red){classGraph}: S4 クラス階層の構築 [#xe8ca504]
////Construct Graphs of S4 Class Hierarchies
//S4 クラス階層の有向グラフの構築及び可視化。一般的に、これらのグラフは通常 DAG(有向非巡回グラフ)で、実際には簡単な木構造になることがよくある。
////Construct directed graphs of S4 class hierarchies and visualize them. In general, these graphs typically are DAGs (directed acyclic graphs), often simple trees in practice.
//
//**COLOR(red){classInt}: 単変量階級の選択 [#rf887676]
//
//地図またはグラフィックス用単変量階級の選択パッケージ
//
//[[classInt(単変量階級間隔の選択)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){clim.pact}: 気象解析と月別・日別データの downscaling 用パッケージ [#i7282c1e]
//このパッケージはデータの取得、気象データの解析、大局的気象シナリオの月別平均、日別平均の downscale を行なう R 関数を含む。
//
//**COLOR(red){clv}: クラスター検証テクニック [#j126048d]
////Cluster Validation Techniques
//パッケージは。cluster パッケージからの関数による出力のほとんど利用に用意された内部および外部クラスター検証手法のほとんどを含む。パッケージは "cluster" パッケージに実装されているアルゴリズムに適用されているクラスタ安定化アプローチのために使用される関数および例もまたも含んでいる。
////Package contains most of the popular internal and external cluster validation methods ready to use for the most of the outputs produced by functions coming from package "cluster". Package contains also functions and examples of usage for cluster stability approach applied to algorithms implemented in "cluster" package. 
//
//**COLOR(red){clValid}: クラスター結果の検証 [#qa41d3ba]
////Validation of Clustering Results 
//クラスター結果の統計的・生物学的検証
////Statistical and biological validation of clustering results.
//
//**COLOR(red){clue}: クラスター・アンサンブル [#v1e9980f]
////Cluster ensembles
//クラスター・アンサンブル
////CLUster Ensembles
//
//**COLOR(red){cluster}: クラスタリング用の関数 (Rousseeuw et al. による) [#rd1770e7]
//クラスタリング用の関数、もとは Peter Rousseeuw, Anja Struyf そして Mia Hubert による
//
//**COLOR(red){clusterfly}: R および GGobi を使ったクラスタリングの対話型探索 [#iba94119]
////Explore clustering interactively using R and GGobi
//詳細は http://had.co.nz/reshape を参照
////See http://had.co.nz/reshape for more information.
//
//**COLOR(red){clusterGeneration}: ランダムクラスタの生成 [#reca327d]
////random cluster generation (with specified degree of separation)
//本パッケージはランダムなクラスタ生成、ランダムな共分散/分散マトリックス生成、クラスタのペアまたはクラスタ分布の分離インデックス(データおよび母集団バージョン)の計算、1次元および2次元の投影プロットをしてクラスタの可視化をおこなう関数を含んでいる。本パッケージはまた分離度、クラスター数、変数の数、雑音変数のような因子を使う実施要因計画に基づくランダムなクラスタの生成関数を含む。
////The package contains functions for generating random clusters, generating random covariance/correlation matrices, calculating a separation index (data and population version) for pairs of clusters or cluster distributions, and 1-D and 2-D projection plots to visualize clusters. The package also contains a function to generate random clusters based on factorial designs with factors such as degree of separation, number of clusters, number of variables, number of noisy variables.  
//
//**COLOR(red){clusterRepro}: 遺伝子発現のクラスターの再現性 [#k0e9ffc1]
////Reproducibility of gene expression clusters
//再現性によるマイクロアレイクラスターの検証関数
////A function for validating microarry clusters via reproducibility
//
//**COLOR(red){cmm}: カテゴリカル周辺モデル [#e0b0690c]
////Categorical Marginal Models
//カテゴリカルデータのための推定用の非常に広範なパッケージ
////Quite extensive package for the estimation of marginal models for categorical data.
//
//**COLOR(red){cmprsk}: 競合的リスクの半分布関数の解析 [#t1244d0d]
//競合的リスクの半分布関数の推定、検定と回帰モデリング。参考文献、Gray (1988),  A
//class of K-sample tests for comparing the cumulative incidence of a competing risk, Ann. Stat. 16:1141-1154,  そして Fine JP and
//Gray RJ (1999), A proportional hazards model for the subdistribution of a competing risk, JASA, 94:496-509.
//
//**COLOR(red){cobs}: COBS -- 拘束条件付きの B-スプライン [#l3c51dc1]
//線形計画法を用いた定性的拘束条件を持つ(回帰)平滑化
//
//**COLOR(red){CoCoAn}: 拘束条件付き対応解析 [#f5c4d3dc]
//対応解析と拘束条件付き対応解析を計算し、関連するグラフィカル表示をする二つの関数
//
//**COLOR(red){coda}: MCMC用の出力解析と診断 [#v9f31b27]
//マルコフチェインモンテカルロシミュレーション用の出力解析と診断
//
//[[coda(マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)シミュレーションについての出力の分析および診断)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){codetools}: R 用コード分析ツール [#yee95932]
////Code Analysis Tools for R
//R 用コード分析ツール
////Code analysis tools for R
//
//**COLOR(red){combinat}: 組合せ論用の道具 [#q53952db]
//組合せ論用ルーティン
//
//**COLOR(red){compare}: オブジェクトを比較して差分をとる [#e5e09742]
////Comparing Objects for Differences
//ベクトルとデータフレームを比較する関数
////Functions for comparing vectors and data frames. 
//[[compare(オブジェクトを比較して差分をとる)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){compoisson}: Conway-Maxwell-Poisson 分布 [#n356254f]
////Conway-Maxwell-Poisson Distribution
//Conway-Maxwell-Poisson 分布の密度およびモーメントのためのルーチンおよびモデルを COM-Poisson モデルにあてはめる関数を提供する。
////Provides routines for density and moments of the Conway-Maxwell-Poisson distribution as well as functions for fitting the COM-Poisson model for over/under-dispersed count data.
//
//**COLOR(red){colorspace}: 色空間操作 [#g76f4555]
////Colorspace Manipulation
//分類された色空間の間のマッピング操作
////Carries out mapping between assorted color spaces. 
//
//**COLOR(red){conf.design}: ファクトリアルデザインを作る [#h668cae7]
//
//**COLOR(red){convexHaz}: 凸ハザード(convex hazard)のノンパラメトリック  MLE/LSE [#qca2fc91]
////Nonparametric MLE/LSE of convex hazard
//本パッケージは凸ハザード関数のノンパラメトリックな最尤推定子 (MLE) およびノンパラメトリック最小二乗推定子 (LSE) 関数を含む。凸ハザード関数はデータが IID であると仮定している。
////This package contains functions to compute the nonparametric maximum likelihood estimator (MLE) and the nonparametric least squares estimator (LSE) of a convex hazard function, assuming that the data is IID. 
//
//**COLOR(red){copas}: メータアナリシスのためのモデル化と修正のための統計手法 [#f87e2f3b]
////Statistical methods to model and adjust for bias in meta-analysis
//Copas 選択モデル。
////Copas selection model. 
//
//**COLOR(red){corcounts}: 相関のあるカウントランダム変数 [#m69a2531]
////Generate correlated count random variables
//事前に指定されたピアソン相関をもつ高次元の相関のあるカウントランダム変数を生成する。
////Generate high-dimensional correlated count random variables with a prespecified Pearson correlation. 
//
//**COLOR(red){corrgram}: コレログラムの作図 [#h99dcece]
//// Plot a correlogram 
//変数の相関計算と結果をグラフィックに表示。
////Calculates correlation of variables and displays the results graphically. 
//
//**COLOR(red){countrycode}: 国名と符号化スキームの変換 [#rcc7a6d7]
////Converts country names and coding schemes
//国名の標準化、これらを7つの符号化スキームの1つへの変換して、地域記述子を当てはめる
////Standardizes country names, converts them into one of seven coding schemes, and assigns region descriptors
//
//**COLOR(red){coxphw}: 重み付きコックス回帰 [#k7f16239]
////Weighted Cox regression
//コックス回帰の重み付き推定
////Weighted estimation for Cox regression 
//
//
//**COLOR(red){CPE}: 生存分析の一致確率(concordance probability)推定 [#hd120ade]
////Concordance probability estimates in survival analysis
//生存分析の一致確率(concordance probability)推定関数
////Functions to calculate concordance probability estimates in survival analysis 
//
//**COLOR(red){CPGchron}: 放射年代の深さを作成 [#f59a51c2]
////Create radiocarbon-dated depth chronologies 
//本パッケージは Parnell and Haslett (2007,  JRSSC に提出; 印刷前に著者と連) の著作に従うものである。本パッケージは放射年代が付けられた堆積コアの MCMC、予測および作図を実行する。
////This package follows the work of Parnell and Haslett (2007, submitted to JRSSC; contact the author for a pre-print). It runs MCMC, predictions and plots for radiocarbon-dated sediment cores.  
//
//
//**COLOR(red){cramer}: 多変量ノンパラメトリッククラメル検定 [#b5fdb708]
//多変量ノンパラメトリッククラメル検定用の R ルーティンを提供する
//
//**COLOR(red){crantastic}: http://crantastic.org/ のための雑多な R ツール [#vb122710]
////Various R tools for http://crantastic.org/
//http://crantastic.org/ のための雑多な R ツール
////Various R tools for http://crantastic.org/
//
//**COLOR(red){cshapes}: CShapes データセット及びユーティリティー [#ea063808]
////CShapes Dataset and Utilities
//CShapes データセット、国境界(1946-2008)の GIS データセット。データ抽出及びウェイトマトリックス計算のための関数を含む。
////Package for CShapes, a GIS dataset of country boundaries (1946-2008). Includes functions for data extraction and the computation of weights matrices.
//
//[[cshapes(CShapes データセット及びユーティリティー)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//*D [#wb6b788a]
//
//**COLOR(red){DAAG} DAAG データ分析とグラフィックス [#k28974e1]
//Maindonald, J.H. and Braun, W.J. (2003) "Data Analysis and Graphics Using R" の本の中の例と演習で使用されている種々のデータセット. 
//
//**COLOR(red){DAAGxtras}: データセット及び関数、 DAAG の補遺 [#o5c8ce9d]
//Data Sets and Functions, supplementary to DAAG
//書籍 Maindonald, J.H. and Braun, W.J. (2nd edn 2007) "Data Analysis and Graphics Using R", と データマイニング' コース向けの追加例題で使用するさまざまなデータ。本パッケージのバージョン 0.7-6 にあった多くのデータセットが、DAAG パッケージに変換された注意されたい。
////various data sets used in additional exercises for the book Maindonald, J.H. and Braun, W.J. (2nd edn 2007) "Data Analysis and Graphics Using R", and for a 'Data Mining' course. Note that a number of datasets that were in version 0.7-6 of this package have been transferred to the DAAG package.
//
//**COLOR(red){data.table}(データフレームの拡張。i および j の式、キーおよびバイナ [#b758f1ec]
//[[data.table(データフレームの拡張。i および j の式、キーおよびバイナリー探索)パッケージ中のオブジェクト中の一覧]]
//
//**COLOR(red){dataframes2xls}: dataframes2xls はデータフレームを XLS ファイルに書き込む [#oca30861]
////dataframes2xls writes data frames to xls files
//dataframes2xls はデータフレームを XLS ファイルに書き込む。複数のシートや基本的な書式作成もサポート。
////dataframes2xls writes data frames to xls files. It supports multiple sheets and basic formatting.
//[[dataframes2xls パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){Davies}: Davies クォンタイル関数 [#t6830bd2]
//Davies クォンタイル関数と一般化ラムダ分布用の有用な関数
//
//**COLOR(red){DBI}: R/S-Plus とデータベースへのインタフェイス [#i60994fb]
//R/S-plus と関係データベース管理システム間の橋渡しをするデータベースインタフェイス(DBI)。このパッケージ中のすべてのクラスは仮想的で、様々な R/DBMS の実装により拡張される必要がある。
//
//**COLOR(red){dblcens}: 二重センサーデータから分布の NPMLE(ノンパラメトリック最尤推定量?)を求める [#xf54f798]
//経験分布関数、そして二つのセンサー分布の NPMLE (ノンパラメトリック最尤推定量?) を EM アルゴリズムで求める。データは二重にセンサリングされていても良い。制約条件を科すこともでき、制約付き NPMLE と -2log (尤度比) を与える。これは、経験尤度比定理を用いて、F(K) に対する仮説検定と、信頼区間を求めることを可能にする。influence 関数も計算できる(が遅い)。
//
//**COLOR(red){DCluster}: 疾病の空間クラスター検出関数群 [#bf535f9d]
//
//カウントデータを用いた疾病の空間クラスター検出関数セット。統計量の標本分布にはブートストラップを使用している。
//
//[[DCluster(疾病の空間クラスター検出用関数)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){ddesolve}: 遅延微分方程式ソルバー [#rf14e2dd]
////Solver for Delay Differential Equations 
//本パッケージは遅延微分方程式系を解を与える. Benjamin J. Cairns と分担して、 Simon N. Wood によって作成された数値ルーチンのインターフェースを持つ.これらの数値ルーチンは、Simon Wood の solv95 に最初にあったものである。
////This package solves systems of delay differential equations. by interfacing numerical routines written by Simon N. Wood , with contributions by Benjamin J. Cairns . These numerical routines first appeared in Simon Wood's solv95 program.  
//
//**COLOR(red){DEA}: データ包絡分析 [#m8db6b7e]
////Data Envelopment Analysis
//包絡分析法の基本的なモデルの実行。乗数および包絡量の形式に対応。
////Performs some basic models of Data Envelopment Analysis, both in multiplier and envelopment form. 
//
//**COLOR(red){deal}: 混合変数を持つベイジアンネットワークの学習 [#ldae50ad]
//連続/離散変数を持つベイジアンネットワークの学習と、データからの比較ができる。
//
//**COLOR(red){debug}: R 用 MVB のデバッガ [#k7550c33]
////MVB's debugger for R
//R 関数用デバッガ。コード表示、適切なエラー復帰、ライン番号での条件付きブレークポイント、終了コードへのアクセス、フロー制御およびフルキーボード入力
////Debugger for R functions, with code display, graceful error recovery, line-numbered conditional breakpoints, access to exit code, flow control, and full keyboard input. 
//
//**COLOR(red){Defaults}: デフォルトのグローバル関数の作成 [#s69fa2e1]
////Create Global Function Defaults
//デフォルトのグローバル関数の設定・取得・インポート
////Set, get, and import global function defaults  
//
//**COLOR(red){deldir}: ドロネイ三角化とディリクレ (ボロノイ) 分割 [#y02f40fe]
//平面の点集合から、ドロネイ三角化とディリクレ・ボロノイ)分割を計算する。
//
//[[deldir(ドロネイ三角形網およびディリクレ(ボロノイ)分割)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){delt}: 適応ヒストグラムを用いた多変量密度の推定 [#e810d3c4]
////Estimation of multivariate densities with adaptive histograms
//本パッケージは次の多変量密度の推定手法を実装している。適応ヒストグラム(欲張りヒストグラム および CART ヒストグラム)、段階的最小化およびブートストラップの集約が本パッケージに含まれている。
////The package implements methods for estimating multivariate densities: adaptive histograms (s and CART-histograms), stagewise minimization, and bootstrap aggregation are included in the package. 
//
//
//**COLOR(red){depmix}: 従属混合モデル [#f85e3240]
////Dependent Mixture Models
//カテゴリおよび連続(時系列)組み合わせデータに潜在マルコフ(マルチグループ)混合モデルのあてはめ
////Fit (multigroup) mixtures of latent Markov models on mixed categorical and continuous (timeseries) data  
//
//**COLOR(red){descr}: 記述統計 [#b0100e46]
////Descriptive statistics
//本パッケージは重み付けカテゴリカル変量を記述する関数とオブジェクトの文字符号化変換を容易にする関数を含んでいる。
////This package contains functions to describe weighted categorical variables and functions to facilitate the character encoding conversion of objects.
//
//**COLOR(red){DescribeDisplay}: DescribeDisplay (GGobi プラグイン)の R インターフェース [#gee8078b]
////R interface to DescribeDisplay (GGobi plugin)
//GGobi の表示プラグインの出力より印刷品質のグラフィックスを生成する
////Produce publication quality graphics from output of GGobi's describe display plugin  
//
//
//**COLOR(red){Devore5}: Devore の "Prob and Stat for Eng (5th ed)" 中のデータセット [#mcf5a031]
//Jay L. Devore (2000),  "Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (5th ed)", Duxbury, 中のデータセットと見本解析
//
//**COLOR(red){Devore7}: Devore の"Prob and Stat for Eng (7th ed)"のデータセット [#z826efb6]
////Data sets from Devore's "Prob and Stat for Eng (7th ed)"
//Jay L. Devore (2008) の"Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (7th ed)", Thomson のデータセットおよびサンプル分析
////Data sets and sample analyses from Jay L. Devore (2008), "Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (7th ed)", Thomson.  
//
//**COLOR(red){dglm}: 二重一般化線形モデル [#j99379bd]
////Double generalized linear models
//二重一般化線形モデルのあてはめ
////Fitting double generalized linear models
//
//**COLOR(red){diamonds}: ダイアモンド分割の解析と標本格子 [#pdcc91cd]
//Analysis and sampling grids from diamond partitions
//格子からのサンプリングと解析のための、平面もしくは正4・12面体上の aperture-4 ダイアモンド分割を解説する関数
//
//**COLOR(red){dichromat}: 二色型色覚者用のカラースキーム [#i7de4d52]
//色盲効果をシミュレーションするため赤・緑の差異を縮小する
//
//**COLOR(red){DierckxSpline}: "Curve and Surface Fitting with Splines" の R 必携 [#xcb0fdf3]
////R companion to "Curve and Surface Fitting with Splines" 
//本パッケージは Paul Dierckx の書いた FITPACK のルーチンのラッパーを提供する。オリジナルのl Fortran は http://www.netlib.org/dierckx より入手できる。
////This package provides a wrapper to the FITPACK routines written by Paul Dierckx. The original Fortran is available from http://www.netlib.org/dierckx 
//
//**COLOR(red){dirichlet}: マーケティングのための消費者購買行動 Dirichlet モデル [#v3945885]
////Dirichlet model of consumer buying behavior for marketing research
//Dirichlet (別名 NBD-Dirichlet) モデルは消費財の購買生起および銘柄選択を記述する。モデルを推定する。モデル推定をおこない、マーケティングリサーチャの関心のあるさまざまな理論的な量を要約する。また、観測および理論統計量を比較するテーブル作成用関数を提供する。
////The Dirichlet (aka NB
//
//**COLOR(red){diseasemapping}: 人口及び事例データより SMR(標準化死亡比)の計算 [#s8aa0082]
////Calculate SMR's from population and case data
//通常のデータセット及びシェープファイルを使って動作
////works with regular data set file and shape file.
//[[diseasemapping(人口及び事例データより SMR(標準化死亡比)の計算)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){dispmod}: 逸脱度モデル [#wfde36e1]
//GLIM における逸脱度をモデル化する関数
//
//**COLOR(red){distrMod}: 確率モデルのオブジェクト指向実装 [#c797f791]
////Object orientated implementation of probability models
//パッケージベースの確率モデルのオブジェクト指向実装
////Object orientated implementation of probability models based on packages 'distr' and 'distrEx' 
//
//**COLOR(red){divagis}: 地理参照された(位置情報つきの)植物種取得の品質チェックのためのツールを提供する [#we086d2c]
////Provides tools for quality checks of georeferenced plant species accessions
//divagis: 地理参照された(位置情報つきの)植物種取得の品質チェックのためのツールを提供する
////Provides tools for quality checks of georeferenced plant species accessions. 
//[[divagis(地理参照された(位置情報つきの)植物種取得の品質チェックのためのツール)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){dlm}: 動的線形モデルのベイズおよび尤度分析 [#k6db7a77]
////Bayesian and Likelihood Analysis of Dynamic Linear Models
//正規線形状態空間モデル、動的線形モデルとして知られているものだが、の最尤法、カルマンフィルタリングおよび平滑化およびベイズ分析
////Maximum likelihood, Kalman filtering and smoothing, and Bayesian analysis of Normal linear State Space models, also known as Dynamic Linear Models  
//
//**COLOR(red){dplR}: R の年代年輪学プログラムライブラリー [#lead7871]
////Dendrochronology Program Library in R
//本パッケージはいくつかの標準的な木の年輪分析を実行する関数を含む。
////This package contains functions for performing some standard tree-ring analyses. 
//
//**COLOR(red){dr}: 回帰における次元縮小法 [#qa3426d1]
//
//**COLOR(red){dse}: 多変量時系列解析ライブラリ [#c2457653]
//各パッケージには doc/*-guide.pdf そして 'http://www.bank-banque-canada.ca/pgilbert ' から得られるユーザーガイドがある。パッケージ dse1 は基本システムで、多変量 ARMA と状態空間モデルを含む。
//パッケージ dse2 は推定方法の吟味、予測、予測方法の吟味のための拡張を含む。
//パッケージ  tframe は時系列に関するプログランミングのためのカーネル法である。
//パッケージ setRNG は S と R で同じ乱数を生成する機構を含む。関連バンドル dseplus も参照。setRNG, tframe, dse1, dse2 を含むバンドル
//
//**COLOR(red){DSpat}: 距離サンプリングデータの空間モデリング [#p6f7d1d4]
////Spatial modelling for distance sampling data
//標本データの(個体群調査) 線状法空間モデルのあてはめ、および領域内の繁栄状態を関数を提供する。
////Provides functions for fitting spatial models to line transect sampling data and to estimate abundance within a region.
//
//**COLOR(red){dtt}: 離散三角関数変換 [#t6fb62ef]
////Discrete Trigonometric Transforms
//本パッケージは1次元及び2次元の離散コサイン変換(DCT)、離散サイン変換 (DST) 及び離散 Hartley 変換用の関数を提供する。
////This package provides functions for 1D and 2D Discrete Cosine Transform (DCT), Discrete Sine Transform (DST) and Discrete Hartley Transform (DHT). 
//[[dtt(離散三角関数変換)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){dynamicGraph}: dynamicGraph [#f22aeb1c]
//
//グラフ操作用対話型グラフィックツール
//
//[[dynamicGraph(グラフ操作用対話型グラフィカルツール)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){dynlm}: 動的線形回帰 [#n6743242]
////Dynamic Linear Regression
//動的線形回帰および時系列回帰
////Dynamic linear models and time series regression.  
//
//*E [#v2fbe62b]
//**COLOR(red){e1071}: TU Wien の統計学科(e1071)提供の雑多な関数 [#b4208950]
//潜在的クラス解析用関数、短期間のフーリエ変換、ファジークラスタリング、サポートベクターマシン、bagged クラスタリング、等
//
//[[e1071 (ウィーン工科大 統計学科の雑多な関数)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){earth}: Earth: 多変量適応型回帰スプラインモデル [#b2e0ee32]
////Earth: Multivariate Adaptive Regression Spline Models 
//Friedman の論文 "Fast MARS" および "Multivariate Adaptive Regression Splines" のテクニックを使った回帰モデルを構築する。("MARS" という用語は著作権があり、そのためパッケージ名には使用されない.)  
////Build regression models using the techniques in Friedman's papers "Fast MARS" and "Multivariate Adaptive Regression Splines". (The term "MARS" is copyrighted and thus not used as the name of the package.)  
//
//**COLOR(red){Ecdat}: 計量経済学用データセット [#df7bbe00]
//
//計量経済学用データセット
//
//**COLOR(red){ecespa}: 空間ポイントパターン分析のための関数 [#ua65886f]
////Functions for spatial point pattern analysis 
//空間ポイントパターン分析(重に spatstat ベース)のためのいくつかのラッパー、関数およびデータセット。書籍k "Introduccion al Analisis Espacial de Datos en Ecologia y Ciencias Ambientales: Metodos y Aplicacionesで使用。
////Some wrappers, functions and data sets for for spatial point pattern analysis (mainly based on spatstat), used in the book "Introduccion al Analisis Espacial de Datos en Ecologia y Ciencias Ambientales: Metodos y Aplicaciones".
//
//**COLOR(red){ecodist}: 生態学分析のための非類似度エースの関数 [#x04863ab]
////Dissimilarity-based functions for ecological analysis
//生態学分析のための非類似度エースの関数。空間およびコミュニティのデータでの利用を考えた ordination および Mantel テストの関数を含む。
////Dissimilarity-based analysis functions including ordination and Mantel test functions, intended for use with spatial and community data.  
//ク
//
//**COLOR(red){EDR}: 効果的な次元縮約 (EDR) 空間 [#c37a0a79]
////Estimation of the effective dimension reduction (EDR) space 
//ホンライブラリは多重インデックス回帰モデルの効果的な次元縮約空間を推定する R 関数を含んでいる。
////The library contains R-functions to estimate the effective dimension reduction space in multi-index regression models.  
//
//**COLOR(red){effects}: 線形回帰、一般化線形モデルに対する効果の表示 [#p6cac716]
//線形回帰、一般化線形モデルに対する効果、例えば交互作用、のグラフィカルと表による表示
//
//**COLOR(red){eha}: 事象履歴解析(イベントヒストリー分析) [#nff43706]
//生存解析、事象履歴解析用のパッケージ
//
//[[eha(イベントヒストリー分析)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){eiPack}: 生態学推定および高次元データ管理 [#s23c8d45]
////Ecological Inference and Higher-Dimension Data Management
//極端な事例の分析、生態学回帰、および多項ディリクレ生態学推定モデルを使った R x C 生態学分割表のための手法を提供する。高次元のデータオブジェクトを操作するツールも提供する。
////Provides methods for analyzing RxC ecological contingency tables using the extreme case analysis, ecological regression, and Multinomial-Dirichlet ecological inference models. Also provides tools for manipulating higher-dimension data objects.  
//
//
//**COLOR(red){ellipse}: 楕円と楕円状の信頼領域を描く関数 [#t4e5ed6e]
//このパッケージは、様々な楕円と楕円状の信頼領域を描く関数を含む。次の本に紹介されているプロットを実装している:Murdoch and Chow (1996), A graphical display of large correlation matrices, The American Statistician 50, 178-180.
//また Bates and Watts (1988), Nonlinear Regression Analysis and its Applications にあるプロファイルプロットを実装している。
//
//**COLOR(red){EMC}: 進化モンテカルロ(EMC)アルゴリズム [#c027b053]
////Evolutionary Monte Carlo  algorithm
//ランダム・ウォーク・メトロポリス(Random walk Metropolis)、Metropolis Hasting、擬似焼き戻し法 (Simulated Tempering) 、temperature ladder construction and placement
////Random walk Metropolis, Metropolis Hasting, parallel tempering, evolutionary Monte Carlo, temperature ladder construction and placement  
//
//**COLOR(red){emdbook}: 生態学モデルとデータ(本のサポート) [#d250ed01]
////Ecological models and data (book support)
//最尤推定と生態学者関連のトピックを提示する _Ecological Models and Data_(Princeton University Pressで出版準備中) のための補助関数およびデータセット
////Auxiliary functions and data sets for _Ecological Models and Data_, a book presenting maximum likelihood estimation and related topics for ecologists (in preparation for Princeton University Press)  
//
//**COLOR(red){emme2}: EMME/2 databank への入出力 [#k3e5f193]
//このパッケージは EMME/2 databank への入出力用の関数を含む。
//
//**COLOR(red){emplik}: センサー・打ち切りデータに対する経験尤度比 [#ud84c2c2]
//センサー・打ち切りを含むデータの平均、クォンタイル、ハザードに対する経験尤度比検定
//
//**COLOR(red){ensembleBMA}: アンサンブルおよびベイズモデル平均化を使った確率的予測 [#c13e060e]
////Probabilistic Forecasting using Ensembles and Bayesian Model Averaging
//アンサブル予測および気象観測より確率的予測を作成するベイズモデル平均化
////Bayesian Model Averaging to create probabilistic forecasts from ensemble forecasts and weather observations. 
//
//**COLOR(red){EMV}: データ行列に対する欠損値の推定 [#z6a5b508]
//k-近接近傍アルゴリズムによるデータ行列中の欠損値の推定
//
//**COLOR(red){epicalc}: 疫学計算機 [#z8f53351]
////Epidemiological calculator 
//R が疫学計算を簡単にする関数
////Functions making R easy for epidemiological calculation. 
//
//**COLOR(red){epiR}: 疾病データ分析用関数 [#j5dd2fc4]
////Functions for analysing epidemiological data
//疾病データ分析用パッケージ。疾患頻度の測度の直接間接の調整、分割表であらわされた計数データの単層化または多層化を基にした関連ための関連測度の定量化、罹患リスクおよび罹患率の推定まわりの信頼区間計算ための関数を含む。メタアナリシス、診断テスト解釈および標本サイズの計算のための雑多な関数。
////A package for analysing epidemiological data. Contains functions for directly and indirectly adjusting measures of disease frequency, quantifying measures of association on the basis of single or multiple strata of count data presented in a contingency table, and computing confidence intervals around incidence risk and incidence rate estimates. Miscellaneous functions for use in meta-analysis, diagnostic test interpretation, and sample size calculations. 
//
//
//**COLOR(red){epitools}: 疫学ツール [#i2ad6028]
////Epidemiology Tools
//EpiTools: 疫学データ及びグラフィックスのための R パッケージ
////EpiTools: R Package for Epidemiologic Data and Graphics 
//
//**COLOR(red){ergm}: ネットワークの指数族モデルのあてはめ、シミュレーションおよび診断 [#n63e64f7]
////Fit, Simulate and Diagnose Exponential-Family Models for Networks
//指数族ランダム・グラフモデル (ERGM) に基づくネットワークの分析およびシミュレーションのための統合ツールセット。 "ergm"はネットワーク分析用パッケージスイート "statnet" の一部である。関数リストを見るには、 help(package='ergm') とタイプすればよい。
////An integrated set of tools to analyze and simulate networks based on exponential-family random graph models (ERGM). "ergm" is a part of the "statnet" suite of packages for network analysis. For a list of functions type: help(package='ergm') 
//
//
//**COLOR(red){eRm}: 拡張ラッシュモデリング [#n953923f]
////Extended Rasch Modeling. 
//eRm ラッシュモデル (RM), 線形ロジスティック検定モデル (LLTM), 評定尺度モデル (RSM), 線形評定尺度モデル (LRSM), 部分採点モデル(PCM:Partial Credit Model),および線形部分採点モデル(LPCM:linear partial credit models)へのあてはめをおこなう.データマトリックスで欠損値は扱える。個人パラメータ、LR-Model テスト、項目指定 Wald テスト、itemfit and personfit statistics、各種 ICC プロットの推定が追加されている。
////eRm fits Rasch models (RM), linear logistic test models (LLTM), rating scale model (RSM), linear rating scale models (LRSM), partial credit models (PCM), and linear partial credit models (LPCM). Missing values are allowed in the data matrix. Additional features are the estimation of the person parameters, LR-Model test, item-spefific Wald test, itemfit and personfit statistics, various ICC plots.  
//
//
//**COLOR(red){evd}: 極値分布の関数 [#c9ebb5c5]
//一次元と多次元の極値パラメトリック分布のシミュレーション、クォンタイル、そして密度関数。また、一次元と多次元モデルに対する最尤推定量を計算する当てはめ関数を提供する。
//
//**COLOR(red){exactLoglinTest}: 対数線形モデルのモンテカルロ正確確率検定(Exact Test) [#ta178318]
//
//対数線形モデルのモンテカルロおよび MCMC 適合度検定
//
//**COLOR(red){exactRankTests}:  ランクとパーミュテーション検定に対する正確分布 [#g402147f]
//Streitberg と Roehmel のシフトアルゴリズムの実装を用いた正確な p-値とクォンタイル
//
//*F [#dfd6e0bc]
//
//**COLOR(red){FactoClass}: 要因加算法とクラスター分析の組み合わせ [#t159a212]
////Combination of Factorial Methods and Cluster Analysis
//要因加算法とクラスター分析もちいた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]
//
//対処となる本は、CRAN の"Practical Regression and ANOVA in R(Rにおける実践的な回帰とANOVA)"、 CRC press 出版で2004年8月にお目見えの "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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance" 
//
//**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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance" 
//
//**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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance" 
//
//**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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance"
//
//**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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance"
//
//**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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance" 
//
//**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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance"
//
//
//**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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance"
//
//**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) 関数を使って始めて、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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance
//
//**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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance"
//
//**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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance" 
//
//**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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance" 
//
//**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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance" 
//
//**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より属性を選択する関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
////Environment for teaching "Financial Engineering and Computational Finance"
//
//**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}: 曲線当てはめにたいするジェネティックアルゴリズム [#yd2659e1]
//ユーザー定義の表現式から一群の標本点を計算する。標本点はその表現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表現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){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。最小自乗法に対する回帰手法、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 独立のデバイス
////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){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、アレル頻度、ホモ・ヘテロタイプにフラグをたてる、あるアレルの保有者にフラグをたてる、Hardy-Weinberger 平衡の推定と検定、連鎖不平衡の推定と検定、等等
//
//**COLOR(red){GenKern}: 一般化カーネル密度関数推定の生成と、操作 [#j880c568]
//一般化カーネル密度関数推定を計算
//
//**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
//
//**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。
//用の基本関数Basic functions for the generalised (Tukey) lambda distribution
//
//**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再標本化、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、適合度の診断がおこうことができる。
////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){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){qpcR}: リアルタイム PCR データのモデリング及び分析 [#m587612d]
////Modelling and analysis of real-time PCR data
//モデルのあてはめ、最適も出る選択およびさまざまなフィーチャの計算。これらは計量的リアルタイム連鎖反応(qPCR)の分析で重要である。
////Model fitting, optimal model selection and calculation of various features that are essential in the analysis of quantitative real-time polymerase chain reaction (qPCR). 
//
//**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を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){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・レイアウト能力の書き直したものに、対話性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。さらに付け加えると、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
//ポストスクリプトピクチュアの変換、インポートおよびRプロットで描画する関数。
////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完備したパッケージ
//
//**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]]
// [[日本語マニュアル:http://www.okadajp.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、デリミッ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するファシリティをもっている。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見ることで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、標本サイズと冪の計算、データセットのインポート、欠損値の帰属、先進的なテーブル作成、可変クラスタリング、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。バグ報告を '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 \eqn{f} によるパラメ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。周辺ランクの位置のテスト、空間メディアンおよび空間サイン計算、Hotelling の T-test、形状推定。
////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
//データの分布が独立しており、一様分布しているかの有無のテスト
////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。それから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){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 [#v9331bf0]
////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){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タメタモデル
////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)。
//最終的な分類子は各は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、比較および平均のグループ化をする関数を含む。
////The package contains functions to compare and group means. 
//
//**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
//統計手法を実証用データセットおよびいくつかの促進(facilitatory)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 に関係する。
//
//**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手順と文書。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。
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//**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テストに関する 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テスト、正規性の包括的で方向のある検定を含み、頑健 QQ プロットのようなグラフィカルな同等なもの、すなわち、分散等の頑健傾向テストであるが、も含んでいる。実装テストおよび手法すべてが、法定統計、経済および生物統計よりシミュレーションおよび実生活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約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
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//**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]
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//**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。
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//**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。
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//**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。
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//[[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]
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//"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。
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//**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.  
//
//
//*M [#k19f18df]
//
//**COLOR(red){mapdata}:追加地図データベース)パッケージ中のオブジェクト一覧 [#h3258754]
//
// maps パッケージの追加.サイズ大きなデータベースおよび、または、高精度のデータベースを提供
//
//[[mapdata(追加地図データベース)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){mapReduce}: 並列計算用の柔軟な mapReduce アルゴリズム [#p8465918]
////mapReduce - flexible mapReduce algorithm for parallel computation
//mapReduce は、並列計算用のシンプルなフレームワークを提供する。本実装は、(a)純粋な R 実装、 (b)mapReduce の論文に従うシンタックス、(c)柔軟で並列化可能なバックエンドを提供する。
////mapReduce is an algorithm provides a simple framework for parallel computations. This implementation provides (a) a pure R implementation (b) a syntax following the mapReduce paper and (c) flexible and parallelizable back end.
//[[mapReduce(並列計算用の柔軟な mapReduce アルゴリズム)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){maps}:地図描画 [#s606c959]
//
//地図表示。投影法のコードと大きなサイズの地図は別のパッケージ(mapproj and mapdata)にある。
//
//[[maps (地図描画)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){maptools}: 空間オブジェクトの読み込みおよび操作用ツール [#gba5c316]
////Tools for reading and handling spatial objects
//地理データを操作し読み込むためのツールのセット、特に ESRI シェープファイル用。ここでは shapelib から利用した C コード。本パッケージは、 GSHHS 1.5 海岸線ファイルへのバイナリアクセスを含む。本パッケージはまた、PBSmapping, spatstat, maps, RArcInfo, Stata tmap, WinBUGS, Mondrian, その他のパッケージを用いた空間オブジェクトを交換するインターフェースラッパも提供する。
////Set of tools for manipulating and reading geographic data, in particular ESRI shapefiles; C code used from shapelib. It includes binary access to GSHHS 1.5 shoreline files. The package also provides interface wrappers for exchanging spatial objects with packages such as PBSmapping, spatstat, maps, RArcInfo, Stata tmap, WinBUGS, Mondrian, and others. 
//
//
//[[maptools(Maptools)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){maptree}: 木モデルのマッピング、刈り込み、そしてグラフ化 [#ac56e6ce]
//
//階層的クラスタリング、分類、そして回帰木からのマッピング、刈り込み、そしてグラフ化用の、例示用データをもつ関数
//
//**COLOR(red){marginTree}: 高次元の分類のマージン木(margin trees) [#u4465b9d]
////margin trees for high-dimensional classification 
//高次元分類のためのいくつかの関数。2クラス以上で役立つ。
////Some functions for high-dimensional classification, useful for more than 2 classe
//
//**COLOR(red){MarkedPointProcess}: マーク付き点過程分析のマークの分析 [#n77de45c]
//
//マーク付き点過程分析のマークのノンパラメトリック分析
//
//
//**COLOR(red){Matrix}: R用マトリックスパッケージ [#rf83fe06]
//
//Lapackを利用した線形代数のクラスとメソッド 
//
//**COLOR(red){matrixcalc}: 行列微分計算法コレクション [#e6cdba9a]
////Collection of functions for matrix differential calculus 
//Magnus and Neudecker (1999) Matrix Differential Calculus with Applications in Statistics and Econometrics, Second Edition, John Wiley, New York にある行列微分計算法サポートする関数コレクション。関数のいくつかは、実際のモデルおよび計算で役に立つ APL および J 関数と比較できる。
////A collection of functions to support matrix differential calculus as presented in Magnus and Neudecker (1999) Matrix Differential Calculus with Applications in Statistics and Econometrics, Second Edition, John Wiley, New York. Some of the functions are comparable to APL and J functions which are useful for actuarial models and calculations.  
//
//**COLOR(red){maxLik}: 最尤推定 [#h362ed65]
////Maximum Likelihood Estimation
//最尤推定のためのツール
////Tools for Maximum Likelihood Estimation 
//
//**COLOR(red){maxstat}: 最大選択ランク統計量 [#q3899557]
//
//**COLOR(red){MBA}: マルチレベル B スプライン近似 [#cac50627]
////Multilevel B-spline Approximation
//マルチレベル B スプラインを利用した散布データ補間
////Scattered data interpolation with Multilevel B-Splines
//
//**COLOR(red){MBESS}: 行動、教育および社会科学の手法 [#a37165d7]
////Methods for the Behavioral, Educational, and Social Sciences 
//MBESS は行動、教育および社会科学の研究者(実質的な研究者および方法論者双方)にとって特に役に立つ手法を実装している。MBESSの中に含まれる手法の多くは計量的な調査に一般的に応用できる。
////MBESS implements methods that are especially useful to researchers working within the behavioral, educational, and social sciences (both substantive researchers and methodologists). Many of the methods contained within MBESS are applicable to quantitative research in general.  
//
//
//**COLOR(red){mblm}: メジアンベース線形モデル [#k62426a0]
////Median-Based Linear Models 
//本パッケージは Theil-Sen メジアンおよび Siegel 繰り返しメジアンベースの線形モデルを提供する。これらの手法は非常に頑健であり(それぞれ 29 または 50 パーセントのブレークポイント)、外れ値がなにもなければ、推定量は OLS に非常に類似したものになる。
////This package provides linear models based on Theil-Sen single median and Siegel repeated medians. They are very robust (29 or 50 percent breakdown point, respectively), and if no outliers are present, the estimators are very similar to OLS.  
//
//**COLOR(red){mc2d}: 2次元モンテカルロシミュレーション用ツール [#wd0afe27]
////Tools for Two-Dimensional Monte-Carlo Simulations
//各種の分布及びユーティリティーで、Rを利用しやすくし、2次元モンテカルロシミュレーションの構築および研究する。
////Various distributions and utilities to ease the use of R to build and study Two-Dimensional Monte-Carlo simulations
//
//**COLOR(red){mclust}: モデルを基礎とするクラスター分析 [#cae722dc]
//
//**COLOR(red){mclust1998}: モデルを基礎とするクラスター分析 [#acf4f918]
//
//**COLOR(red){mclust02}: モデルベースのクラスター分析(旧バージョン) [#cb1ac828]
////Model-based cluster analysis (older version)
//モデルベースのクラスター分析: MCLUST の 2002 バージョン
////Model-based cluster analysis: the 2002 version of MCLUST
//
//**COLOR(red){MCMCglmm}: MCMC 一般化混合モデル [#a1280e72]
////MCMC Generalised Linear Mixed Models
// MCMC 一般化混合モデル
////MCMC Generalised Linear Mixed Models
//
//**COLOR(red){MCMCpack}: マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) パッケージ [#rd32b2ad]
//[[MCMCpackパッケージ(マルコフ連鎖モンテカルロ)中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){mda}: 混合、そして柔軟な判別分析 [#q498ff44]
//
//混合そして柔軟な判別分析、多変量加法的回帰スプライン(MARS), BRUTO, ...
//
//**COLOR(red){mco}: 多規準最適化アルゴリズム [#l9d087e4]
////Multi criteria optimization algorithms
//記述なし
////Sorry, the description of this package is missing. 
//
//**COLOR(red){MDD}: 最小の検出可能な差分計算 [#y41dcb5f]
////Minimum Detectable Difference Calculations
//いくつかの連続的なかつバイナリの端点のための最小の検出可能な差分計算をおこなう。このパッケージは MDD と臨床的に有意な差分とを、ほとんど同様なテストについて比較するプログラムももつ。
////Calculates minimum detectable difference for several continuous and binary endpoints. Also contains programs to compare the MDD to the clinically significant difference for most of the same tests. 
//
//**COLOR(red){meanscore}: ロジスティック回帰モデルにおける欠損共変量に対する平均スコア法 [#r6baca64]
//
//欠損および補助共変量に対する平均スコア法はバイオメトリカの1995年の Reilly & Pepe の論文に記述されている。この尤度に基づく方法はすべての利用可能なケースを利用可能であり、したがってより効率的な推定を与えるであろう。この手法は cohort, case-control デザインに適用可能である。
//
//**COLOR(red){mefa}: 動物相計数データ処理とレポート作成 [#s3f8d673]
////Faunistic count data handling and reporting 
//動物相計数データ処理とレポート作成用 R パッケージ。'mefa' という名称は,基本データの操作が第一であるが、そのほとんどが重要で時間のかかるデータ分析の部分であるというのを指す 'metafaunistics' という 用語を意味するものである。本のパッケージは基本的な動物相係数データ(標本/種/数)を組み合わせたオブジェクトの作成と管理をおこなう関数を含んでいる。ゼロカウントを含む係数データ及びサンプル内のセグメントが示され、続く操作で使用される。レポートはテキスト形式および LaTeX 形式で生成される。
////R package for faunistic count data handling and reporting. The name 'mefa' stands for the term 'metafaunistics' indicating that handling of basic data is only the first, but the most critical and sometimes most time consuming part of data analysis. It contains functions to create and manage objects combining basic faunistic (sample/species/count or crosstabulated) count data and sample/species attribute tables. Segments within the count data and samples with zero count can be indicated and used in subsequent operations. Reports can be generated in plain text or LaTeX format.  
//
//**COLOR(red){memisc}: 調査データ、グラフィックス、プログラミング、統計およびシミュレーション [#y03e8a32]
////Tools for Management of Survey Data, Graphics, Programming, Statistics, and Simulation
//本パッケージの目的の一つは、調査データセットを扱う R ユーザの生活を楽にすることである。このパッケージは値のラベル、定義できない欠損値、変数の記録、符号表作成および SPSS および Stata これらのファイル(のサブセット)のインポート含む調査データ管理の基盤を提供する。さらには、記述統計の表とデータフレームおよび回帰モデル推定の(ほとんど)印刷品質の表も提供する。また、グラフィックス、プログラミングおよびシミュレーションのための便利なツールでもある。
////One of the aims of this package is to make life easier for useRs who deal with survey data sets. It provides an infrastructure for the management of survey data including value labels, definable missing values, recoding of variables, production of code books, and import of (subsets of) SPSS and Stata files. Further, it provides functionality to produce tables and data frames of arbitrary descriptive statistics and (almost) publication-ready tables of regression model estimates. Also some convenience tools for graphics, programming, and simulation are provided.
//
//**COLOR(red){MFDA}: モデルベースの機能データ分析 [#d2300065]
////Model Based Functional Data Analysis
//本パッケージはモデルベースの機能データクラスタリングをおこなうものである。
////This is the package for doing model based fucntional clustering.  
//
//**COLOR(red){mFilter}: 各種の時系列フィルター [#w19ee5da]
////Miscellaneous time series filters
//本パッケージは時系列の傾向と周期要素の平滑化および抽出に有用な時系列フィルターを実装している。ルーチンは経済学及び財政学で共通なものを使用しているが、これらは他の分野においても興味があるはずだ。現在、本パッケージにはChristiano-Fitzgerald, Baxter-King, Hodrick-Prescott, Butterworth, および trigonometric regression が含まれている。
////The package implements several time series filters useful for smoothing and extracting trend and cyclical components of a time series. The routines are commonly used in economics and finance, however they should also be interest to other areas. Currently, Christiano-Fitzgerald, Baxter-King, Hodrick-Prescott, Butterworth, and trigonometric regression filters are included in the package.  
//
//**COLOR(red){mfp}: 多変量分数多項式 [#xe3be166]
////Multivariable Fractional Polynomials
//分数多項式が回帰モデル曲率利用される。主要参考文献は Royston and Altman, 1994.
////Fractional polynomials are used to represent curvature in regression models. A key reference is Royston and Altman, 1994. 
//
//**COLOR(red){mgcv}: GCVによる多重平滑化パラメータ推定とGAM [#f7612a71]
//
//GCV または UBREによる多重平滑化パラメータ推定選択を用いたGAMおよび他の一般化リッジ回帰問題用ルーチン。クローンでないgam()の実装を含む。 
//
//**COLOR(red){mi}: 欠損データの補定(インピュテーション)およびモデルのチェック [#q2e26d02]
////Missing Data Imputation and Model Checking
//欠損データの補定(インピュテーション)およびモデルのチェック
////Missing-data imputation and model checking 
//
//**COLOR(red){micEcon}: ミクロ経済学 [#d8014288]
////Microeconomics
//ミクロ経済学分析およびミクロ経済学モデリング用ツール
////Tools for microeconomic analysis and microeconomic modelling  
//
//**COLOR(red){mimR}: MIM の R のインタフェイス [#z8dd6a9e]
//
//グラフィカルモデリング解析アプリケーション [[MIM:http://www.hypergraph.dk/]] を R 越しに使う.MS Windows のみ.
//
//**COLOR(red){minpack.lm}: MINPACK に含まれる Levenberg-Marquardt 非線形最小二乗法アルゴリズム用インターフェース [#vdc01541]
////R interface to the Levenberg-Marquardt nonlinear least-squares algorithm found in MINPACK
//MINPACK ライブラリの lmder および lmdif への R 用インターフェースを提供する。 Levenberg-Marquardt アルゴリズムを修正することで非線形最小二乗法問題を解く。
////Provides R interface to lmder and lmdif from the MINPACK library, for solving nonlinear least-squares problems by a modification of the Levenberg-Marquardt algorithm. 
//[[minpack.lm(MINPACKに含まれるLevenberg-Marquardt非線形最小二乗法アルゴリズム用インターフェース)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){misc3d}: 雑多な3Dプロット [#g11b3796]
////Miscellaneous 3D Plots
//等値面を含む雑多な3Dプロットコレクション
////A collection of miscellaneous 3d plots, including isosurfaces. 
//[[misc3d(雑多な3Dプロット)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){MiscPsycho}: 精神測定の寄せ集め [#r4f81452]
////Miscellaneous Psychometrics
//精神測定者に有用な統計分析の計算
////Computes statistical analyses useful for applied psychometricians
//
//**COLOR(red){mitools}: 欠損データの多重代入ツール [#cbc3cc06]
////Tools for multiple imputation of missing data
//多重代入のデータセットの分析をおこない、結果を組み合わせるツール
////Tools to perform analyses and combine results from multiple-imputation datasets. 
//
//**COLOR(red){mix}: カテゴリカル、連続データの混合モデルに対する推定・補完 [#a9f6bd75]
//
//**COLOR(red){mixlow}: 薬剤の相乗効果を評価する mixlow 手法 [#aa9f3d97]
////mixlow method for assessing drug synergism
//薬剤の相乗/拮抗効果を評価する mixlow 手法
////mixlow software for assessing drug synergism/antagonism 
//
//**COLOR(red){mixnet}: ランダムなグラフクラスタリング [#l842fdfe]
////random graph clustering
//グラフについての Erdos Reni 混合の推定をおこなう
////performs the estimation of Erdos Reni Mixture for Graphs 
//
//**COLOR(red){mixtools}: 混合モデル分析ツール [#x3ed9374]
////Tools for analyzing mixture models 
//混合モデル分析用 R 関数コレクション
////A collection of R functions for analyzing mixture models.
//
//**COLOR(red){mlogit}: 多項ロジットモデル [#o9d693cb]
////multinomial logit model
//代替的なまたは個々の特定の変数を使った多項ロジットモデル推定
////Estimation of the multinomial logit model with alternative and/or individual specific variables 
//
//[[mlogit(多項ロジットモデル)パッケージ中のオブジェクト中の一覧]]
//  
//**COLOR(red){MKLE}: 最大カーネル尤度推定 [#i2cb9fc9]
////Maximum kernel likelihood estimation. 
//最大カーネル尤度推定 (mkle)  の高速計算パッケージ
////Package for fast computation of the maximum kernel likelihood estimator (mkle) 
//
//**COLOR(red){mlbench}: 機械学習ベンチマーク問題 [#kf818b5c]
////Machine Learning Benchmark Problems
//人工および現実世界の機械学習ベンチマーク問題。これは、例えば、 UCI リポジトリからのいくつかのデータセットを含む。
////A collection of artificial and real-world machine learning benchmark problems, including, e.g., several data sets from the UCI repository. 
//
//
//**COLOR(red){mlegp}: ガウス過程の最尤推定 [#i6e70256]
////Maximum Likelihood Estimates of Gaussian Processes 
//診断プロット及び感度分析つき単変量及び多次元出力用最尤推定ガウス過程モデル。
////Maximum likelihood Gaussian process modeling for univariate and multi-dimensional outputs with diagnostic plots and sensitivity analysis.  
//
//**COLOR(red){mlmmm}: 欠損値を持つ多変量線形混合モデル下の ML 推定 [#xd82819d]
////ML estimation under multivariate linear mixed models with missing
//欠損値を持つ多変量線形混合モデルの計算戦略、Schafer and Yucel (2002), Journal of Computational and Graphical Statistics, 11, 421-442.  
////Computational strategies for multivariate linear mixed-effects models with missing values, Schafer and Yucel (2002), Journal of Computational and Graphical Statistics, 11, 421-442. 
//
//**COLOR(red){mnormt}: 多変量正規/T 分布 [#p230d794]
////The multivariate normal and t distributions
//本パッケージは、多変量正規分布及びT 分布より、ランダムなベクトル生成の及びそのための密度及び分関数を計算関数を提供する。本パッケージは 'mvtnorm' パッケージのものの範囲と同様な関数を提供すが、相違点がいくつかある。すなわち、確率を非モンテカルロ手法で計算するのである。
////This package provides functions for computing the density and the distribution function of, and for generating random vectors from the multivariate normal and multivariate t distributions. It provides functions similar in scope to those of the package 'mvtnorm', but with some differences; one of these is that probabilities are computed via a non-Monte Carlo method.  
//
//
//**COLOR(red){moc}: 曲線の一般的非線形混合 [#r74b4a3e]
//
//ユーザー定義の分布とプロファイルによる多変量観測値に対する様々な混合モデルの当てはめ
//
//**COLOR(red){modeltools}: 統計モデルのツール及びクラス [#la974614]
////Tools and Classes for Statistical Models
//統計も出る処理ツール集成。機能は実験的なもので、ユーザインターフェースは将来変更があるようである。記述はむしろ簡潔明瞭ではあるが、パッケージ 'coin' および'party' にはいくつかの演習用の例がある。しかし、興味ある実装のアイデアをみつけたら、その申し出についての議論には興味がある。パッケージへの貢献は大歓迎!
////A collection of tools to deal with statistical models. The functionality is experimental and the user interface is likely to change in the future. The documentation is rather terse, but packages 'coin' and 'party' have some working examples. However, if you find the implemented ideas interesting we would be very interested in a discussion of this proposal. Contributions are more than welcome!  
//
//**COLOR(red){mokken}: R の Mokken 尺度分析 [#e42139cc]
////Mokken Scale Analysis in R 
//mokken パッケージは検定およびアンケートデータに関する Mokken 尺度分析を実行する関数を含んでいる。本パッケージは自動項目選択を含んでいる。
////mokken contains functions for performing mokken scale analysis on test and questionnaire data. It includes an automated item selection algorithm, and various checks of model assumptions.  
//
//**COLOR(red){moonsun}: R を使った基本天文学計算機 [#afdb1080]
////Basic astronomical calculations with R 
//Peter Duffet-Smith の"Practical astronomy with your calculator"   に基づいたR 用の基本天文学ルーチンのコレクション。
////A collection of basic astronomical routines for R based on "Practical astronomy with your calculator" by Peter Duffet-Smith.  
//
//**COLOR(red){mpm}: スペクトルマップ分析 [#p323ecbc]
////Spectral Map Analysis
//多変量データ、異なる投影手法をもつ特に遺伝子発現データの探索的グラフィック分析。すなわち、主成分分析、対応分析、スペクトルマップ分析。
////Exploratory graphical analysis of multivariate data, specifically gene expression data with different projection methods: principal component analysis, correspondence analysis, spectral map analysis. 
//**COLOR(red){MPV}:  Montgomery, Peck and Vining の本からのデータセット [#r1795ad5]
//
//**COLOR(red){mra}: Mark-Recapture データの分析 [#a0a1beee]
////Analysis of Mark-Recapture data バージョン 1.Xは live-capture Cormack-Jolly-Seber オープン人口モデルを推定する関数を含んでいる。
//個々の、時間の、および個々に時間変動する共変数を使う mark-recapture (capture-recapture) データの分析。
////Analysis of mark-recapture (capture-recapture) data using individual, time, and individual-time varying covariates. Version 1.X contains functions to estimate live-capture Cormack-Jolly-Seber open population models.  
//
//**COLOR(red){msm}: 連続時間におけるマルチスケール・マルコフモデル [#l5d642c2]
//
//任意の時間で観測されたカテゴリカルな過程への連続時間の多状態空間マルコフモデルの当てはめ用の関数。オプションで誤判別反応量や、推移や誤って判別された比率への共変量を伴っても良い。
//
//**COLOR(red){muhaz}: 生存分析におけるハザード分析 [#v0b15ac1]
//
//打ち切りデータに対する危険関数の滑らかな推定値を生成するパッケージ
//
//**COLOR(red){multcomp}: 多重検定と同時信頼区間 [#q3c1ed2c]
//
//一元分類に対する多重比較手法
//
//**COLOR(red){multidim}: Multidim [#c61c6f7d]
//
//多次元記述統計量:factorial method と分類
//
////multiv is ORPHANED. 
////**COLOR(red){multiv}: 多変量データ解析ルーチン
////
////多変量データ解析ルーチン。階層型クラスタリング、PCA,Sammon マッピング、対応分析等が含まれる。
//
//**COLOR(red){muStat}: Prentice 積和検定および McNemar 検定 [#ra46911e]
////Prentice Rank Sum Test and McNemar Test 
//Wilcox 積和検定, Kruskal 積和検定, Friedman 積和検定 および McNemar 検定の実行
////Performs Wilcox rank sum test, Kruskal rank sum test, Friedman rank sum test and McNemar test.  
//
//**COLOR(red){mvgraph}: 多変量対話型可視化 [#k42c6ffa]
////Multivariate, Interactive Visualization
//本パッケージで、さまざまな多変量データの可視化ができる。
////This package offers different possibilities to visualize multivariate data
//
//**COLOR(red){mvnmle}:欠損値を持つ多変量正規化データの ML 推定。 [#t79be890]
//
//欠損値を持つ多変量正規化データの平均ベクトルと分散共分散マトリックスの最尤推定を見つける。
//
//**COLOR(red){mvoutlier}: 頑健な手法に基づく多変量外れ値の検出 [#w3f6afa7]
////Multivariate outlier detection based on robust methods 
//本パッケージは多変量外れ値の検出用に作成された。
////This packages was made for multivariate outlier detection.
//
//**COLOR(red){mvtnorm}: 多変量正規分布および T 分布 [#t1c85d70]
//
//多変量正規分布および T 分布の計算
//
//*N [#i42ceeb3]
//
//**COLOR(red){ncomplete}: ncomplete [#m17bee38]
//
//このライブラリは、二値回帰への regression depth 法 (RDM) を実行し、残りのデータセットが完全な分離を持つような、除去可能な最小観測値数を近似する
//
//**COLOR(red){NADA}: 環境データの検出しないものとデータ分析 [#safeb4df]
//
//Dennis R. Helsel の著書 "Nondetects And Data Analysis: Statistics for Censored Environmental Data" で彼が述べている手法を含む。
//
//**COLOR(red){negenes}: ゲノム内の主要遺伝子数の推定 [#zfd78b80]
//
//ギブス抽出法を用いた、ランダムな transposon mutagenesis 実験からのデータを基礎にした、ゲノム中の本質的遺伝子数の推定
//
//**COLOR(red){netCDF}: UCARの netCDF 形式データの読み込み [#x497577b]
//
// netCDF ファイルよりデータの読み込み
//
//**COLOR(red){netmodels}: スケールフリーで小さな世界のネットワーク学習ツール [#x55b3094]
////Tools for the study of scale free and small world networks
//スケールフリーで小さな世界のネットワークの学習用ツール
////Provides a set of functions designed to help in the study of scale free and small world networks. This functions are high level abstractions of the functions provided by the Igraph package.
//スケールフリーで小さな世界のネットワークの学習用ツールに役立つようにデザインされている関数セットを提供する。この関数は、Igraph パッケージの提供する関数の高水準の抽象概念である。
//
//**COLOR(red){network}: 関係付けデータクラス [#w6b82750]
////Classes for Relational Data
//network オブジェクトを作成。修正するツール。network クラスは関係付けデータタイプの範囲を表し、任意のバーテックス/エッジ/グラフ属性をサポートする。
////Tools to create and modify network objects. The network class can represent a range of relational data types, and supports arbitrary vertex/edge/graph attributes.  
//
//
//**COLOR(red){NISTnls}: NISTの非線形最小二乗法の例 [#ae5a3c74]
//
//非線形回帰式ルーチンの検証用データセット、
//
//**COLOR(red){nleqslv}: 非線形連立方程式を解く [#m705667e]
////Solve systems of non linear equations
//非線形連立方程式を、線分探索及び信頼領域法のような全域戦略を選択する Broyden 又は Newton 法を用いて解く。オプションに数値又は解析ヤコビアンがあり、固定又は自動尺度パラメータもある。
////Solve a system of non linear equations using a Broyden or a Newton method with a choice of global strategies such as linesearch and trust region. There are options for using a numerical or an analytical jacobian and fixed or automatic scaling of parameters.
//
//**COLOR(red){nlme}:線形および非線形混合効果モデル [#x59db0dd]
//
//ガウス線形および非線形混合効果モデルの適合と比較。
//
//[[nlme(線形および非線形混合効果モデル)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){nlmeODE}: 微分方程式を利用した nlme の非線形混合効果モデリング [#ded68d24]
//
//このパッケージは微分方程式を利用した混合効果モデリング用に odesolve およびnlme 両パッケージを組み合わせたものである。
//
//**COLOR(red){nlrq}: 非線形区分回帰 [#sdad1549]
//
//非線形区分回帰ルーティン
//
//**COLOR(red){nls2}: 虱潰し法による非線形回帰 [#q10ef22c]
////Non-linear regression with brute force 
//nls に algorithm="brute-force" と多重開始値を追加。
////Adds algorithm="brute-force" and multiple starting values to nls.
//
//**COLOR(red){nlts}: (非)線形時系列分析 [#of04cc32]
////(non)linear time series analysis
//(非)線形時系列分析用の R 関数。トピックの核心はクロスバリデーションによる次数推定。
////R functions for (non)linear time series analysis. A core topic is order estimation through cross-validation. 
//
//**COLOR(red){norm}: 欠損値を含む多変量正規データセットの解析 [#ib6e53d3]
//
//欠損値を含む多変量正規データセットの解析
//
//**COLOR(red){normalp}: オーダー p の正規分布(GDE)用のパッケージ [#h3902c2f]
//
//オーダー p の正規分布(一般化誤差分散)に関係する道具関数のコレクション
//
//**COLOR(red){normix}: 正規混合モデル(1次元) {クラスおよび手法} [#ef7a9be0]
//
//1次元正規混合モデルクラス。例を挙げると、密度推定または、クラスタリングアルゴリズム研究および教育に利用。このパッケージは広く使用されている Marron-Wand 密度を提供する。?MarronWandを参照。
//
//**COLOR(red){npmc}: ノンパラメトリックな多重比較 [#x1205818]
//特定の分布の仮定無しの、一変量レイアウトに対する同時ランクテスト手順を提供する
//
//**COLOR(red){numDeriv}: 正確な数値微分 [#q93638e2]
////Accurate Numerical Derivatives
//正確な数値微分.詳細は ?numDeriv で見ることができます.
////Accurate Numerical Derivatives. See ?numDeriv.Intro for more details.  
//
//**COLOR(red){nws}: NetWorkSpaces と Sleigh のための R 関数 [#dff42005]
////R functions for NetWorkSpaces and Sleigh
//REvolution Computing が開発した netWorkSpaces を使って,強調および並列実行ファシリティ、および言語間データ交換を提供する。
////Provides coordination and parallel execution facilities, as well as limited, using the netWorkSpaces server developed by REvolution Computing  
//
//
//*O [#va02ff2e]
//
//**COLOR(red){OAIHarvester}: [[OAI-PMH v2.0:http://www.nii.ac.jp/metadata/oai-pmh/]] を用いたメタデータの刈り取り [#q08eae68]
////Harvest Metadata Using OAI-PMH v2.0
//オープンアーキテクチャイニシアティブプロトコル(OAI-PMH)バージョン 2.0 を用いたメタデータの刈り取り.
////Harvest metadata using the Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting (OAI-PMH) version 2.0.
//
//[[OAI-PMH v2.0 を用いたメタデータの刈り取り)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){Oarray}: 任意の添字オフセットをもつ配列 [#q585ccde]
//
//**COLOR(red){oce}:海洋データの分析 [#l7b9c4c1]
////Analysis of Oceanographic data
//海洋データの分析の支援。データは CTD の測定値、海面時系列、海岸線のファイルなどを含む。また本パッケージは密度のような海水の特性および浮力の頻度のような派生的な特性を計算する関数も含む。
////Supports the analysis of Oceanographic data, including CTD measurements, sea-level timeseries, coastline files, etc. Also includes functions for calculating seawater properties such as density, and derived properties such as buoyancy frequency. 
//
//**COLOR(red){odesolve}: 常微分ソルバー [#m332a318]
////Solvers for Ordinary Differential Equations
//本パッケージはODE solver lsoda のインターフェースを提供する. ODE は R 関数またはコンパイル済みのコードとして使用される.
////This package provides an interface for the ODE solver lsoda. ODEs are expressed as R functions or as compiled code.  
//
//**COLOR(red){odfWeave}: Open Document Format (ODF) ファイルの Sweave 処理 [#a5d1113b]
////Sweave processing of Open Document Format (ODF) files
//Open Document Format (ODF) ファイルの Sweave 処理
////Sweave processing of Open Document Format (ODF) files  
//
//**COLOR(red){openNLP}: openNLP インターフェース [#g2859b9d]
////openNLP Interface
//openNLP インターフェース
////An interface to openNLP (http://opennlp.sourceforge.net/).  
//
//**COLOR(red){openNLPmodels}: (英語とスペイン語の) openNLP モデル [#r8ad8803]
////(English and Spanish) openNLP models
//openNLPための(英語とスペイン語の)  モデル
////English and Spanish models for openNLP. 
//
//**COLOR(red){optmatch}: 最適マッチング [#y28251d7]
////Functions for optimal matching
//最適マッチングを実行する関数、特に完全マッチングを実行できる
////Functions to perform optimal matching, particularly full matching
//
//**COLOR(red){orientlib}: 方向データのサポート [#k5b39b10]
//
//**COLOR(red){orloca}: オペレーションリサーチの立地分析モデルを扱うパッケージ [#k35bb140]
////The package deals with Operations Research LOCational Analysis models
//パッケージのこのバージョンは、 最小和またはセンター立地問題を処理する。最小和問題は需要点への重み付き距離の合計を最小にする点を探索する。
////This version of the package deals with the min-sum or center location problems. The min-sum location problem search for a point such that the weighted sum of the distances to the demand points are minimized. 
//[[orloca(オペレーションリサーチの立地分析モデルを扱う)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){orloca.es}: orloca パッケージのスペイン語版 [#lc487593]
////Spanish version of orloca package
//
//**COLOR(red){ORMDR}: ORMDR [#s6c8075d]
////ORMDR
//遺伝子間相互作用を検出するためのオッズ比に基づくマルチファクター次元縮小手法
////Odds ratio based multifactor-dimensionality reduction method for detecting gene-gene interactions 
//
//
//**COLOR(red){outliers}: 外れ値の検証 [#t75f13c9]
////Tests for outliers 
//外れ値を同定0に一般的に使用されている検定のコレクション
////A collection of some tests commonly used for identifying outliers. 
//
//**COLOR(red){oz}: オーストラリアの海岸線と州をプロット [#y7d653a0]
//オーストラリアの海岸線と州界をプロットする関数。
//
//*P [#ida25b2c]
//
//**COLOR(red){pack}: RAW 型ベクトルの作成と操作 [#wabc6f13]
////Create and manipulate raw vectors
//複数データ型−RAW 型間の変換操作のための関数
////Functions to convert multiple data type values to/from raw bytes
//
//**COLOR(red){packdep}: R パッケージ間の依存関係をマッピング。 [#c656978f]
////Mapping dependencies among R packages
//packdep はユーザの貢献した R パッケージ間の依存関係を明らかにし、社会ネットワークの指標に従ってキーとなるパッケージを識別する。
////packdep elucidates the dependencies between user-contributed R packages and identifies key packages according to social network analysis metrics.
//[[packdep(R パッケージっ間の依存関係のマッピング)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){PairViz}: オイラー閉路およびハミルトン分解の可視化 [#cca758d4]
////Visualization using Eulerian tours and Hamiltonian decompositions
//完全グラフのオイラー閉路およびハミルトン分解は、統計グラフィックスでの順序効果を改善するのにもちいられている。
////Eulerian tours and Hamiltonian decompositions of complete graphs are used to ameliorate order effects in statistical graphics.
//
//**COLOR(red){pamr}: Pam: マイクロアレイの予測分析 [#dcdc9943]
//
//マイクロアレイにおける標本分類のいくつかの関数
//
//**COLOR(red){pan}: 多変量パネルまたはクラスタデータための多重データ補完 [#veef4980]
////Multiple imputation for multivariate panel or clustered data
//多変量パネルまたはクラスタデータための多重データ補完
////Multiple imputation for multivariate panel or clustered data
//
//**COLOR(red){panel}: パネル [#vfd8a00e]
//パネルデータへのモデル当てはめ用の関数とデータセット
//
//**COLOR(red){parser}: 詳細な R ソースコードパーサ [#efab80a4]
////Detailed R source code parser
//詳細なソースコードパーサで、標準的な R パーサに基づいているが、情報を別々に構成する
////detailed source code parser, based on the standard R parser but organizing the information differently
//
//
//**COLOR(red){pastecs}: 時空間生態系列の解析用のパッケージ [#kaa1547f]
//
//時空間系列の正規化、分解、そして解析。pastec ライブラリは
//[[PASSTEC 2000:http://www.obs-vlfr.fr/~enseigne/anado/passtec/passtec.htm]] を移植するための PNEC-Art4 と IFREMER (Benoit Beliaeff ) による第一歩である。
//
//**COLOR(red){PASWR}: R を用いた確率と統計 [#hc388e9f]
////Probability and Statistics with R 
//書籍" the book Probability and Statistics with R"のためのデータと関数
////Data and functions for the book Probability and Statistics with R. 
//
//**COLOR(red){PBSmapping}: 地図描画およびその他の GIS 手続き [#vce9e454]
//
//このソフトウェアはカナダブリティッシュ・コロンビア州 Nanaimo にある Pacific Biological Station (PBS) においておこなわれた漁業調査より、発展してきたものである。これは R 言語を拡張して、地理情報システム(GIS) で共通に利用可能であるのと同様な二次元作図機能を含むようにしている。埋め込まれた C のコードは、特定のポイントイベントを含んでいるポリゴンを見つけたり、または、経緯度とユニバーサル横メルカトル図法(UTM)座標間の変換のような計算幾何学のアルゴリズムを高速化している。パブリックドメインの地球の海岸線やその他のデータセットを含んでいる。
//
//**COLOR(red){PBSmodelling}: PBS モデリング [#y01ee776]
//// PBS Modelling 
//PBS モデリング はコンピュータモデルのデザイン、テスト、および操作を備えたソフトウェアを提供する。本パッケージは特にグラフィカルユーザインターフェース (GUI)のカスタマイズを構築・編集を容易にするツールに焦点を合わせている。本パッケージは R の Tcl/Tk パッケージのインターフェースにかなり依存しているものの、 Tcl/Tkの知識は必要としない。本パッケージは他の R パッケージ、 PBS Mapping, odesolve, および BRugs を含んだ、で構築したモデルの説明例を含んでいる。使用説明とプロセスを実行するバッチファイルと合わせて、新規の R パッケージを構築するための便利なプロトタイプとしても役に立つ。PBSmodelling のルートライブラリディレクトリには、完全なユーザガイド,  PBSmodelling-UG.pdf, がある。本パッケージの有効利用にはこのガイドを調べてください。
////PBS Modelling provides software to facilitate the design, testing, and operation of computer models. It focuses particularly on tools that make it easy to construct and edit a customized graphical user interface (GUI). Although it depends heavily on the R interface to the Tcl/Tk package, a user does not need to know Tcl/Tk. The package contains examples that illustrate models built with other R packages, including PBS Mapping, odesolve, and BRugs. It also serves as a convenient prototype for building new R packages, along with instructions and batch files to facilitate that process. The root library directory of PBSmodelling includes a complete user guide PBSmodelling-UG.pdf. To use this package effectively, please consult the guide.  
//
//**COLOR(red){pcse}: R でのパネル相関標準誤差推定 [#u6460d84]
////Panel-Corrected Standard Error Estimation in R
//本パッケージはパネル相関標準誤差推定関数を含んでいる。データはバランスのとれたパネルまたはバランスのとれていない含んでもよい、
////This package contains a function to estimate panel-corrected standard errors. Data may contain balanced or unbalanced panels. 
//
//**COLOR(red){pcurve}:  主成分曲線解析 [#z8c10ffa]
//
//任意次元の数値的多変量データセットに主成分曲線を当てはめる。
//また、拡張された非類似度行列を計算し、多次元尺度法と主成分曲線解析を実行する。
//
//**COLOR(red){pear}: 周期的自己回帰パッケージ [#j0a65a88]
//
//周期的自己回帰モデル推定用パッケージ。このパッケージは周期的時系列データの作図手法をも含む。
//
//**COLOR(red){penalized}: GLM および Cox モデルの L1 (lasso) および L2 (リッジ) 罰則付き推定 [#v4668a2a]
////L1 (lasso) and L2 (ridge) penalized estimation GLMs and in the Cox model
//一般化線形モデル および Cox 比例ハザードモデルの L1 (lasso) および L2 (リッジ) 罰則付き推定
////L1 (lasso) and L2 (ridge) penalized estimation in Generalized Linear Models and in the Cox Proportional Hazards model
//
//**COLOR(red){permax}: permax [#ze1ef270]
//
//permax ライブラリは8つの関数を含み、DNA アレイデータの基本的解析を容易にすることを目指している。特に、二種類の tissue 間の expression レベルを比較する点に関し。
//
//**COLOR(red){pgirmess}: 生態学のデータ分析 [#j56888d0]
////Data analysis in ecology 
//生態学のデータ分用各種関数
////Miscellaneous functions for data analysis in ecology
//
//**COLOR(red){phangorn}: R の系統発生学 [#j70ad563]
////Phylogenetic analysis in R
//R の系統発生学(最尤法、最大節約法、距離法およびアダマール結合をもちいた系統樹およびネットワーク)
////Phylogenetic analysis in R (Estimation of phylogenetic trees and networks using Maximum Likelihood, Maximum Parsimony, Distance methods & Hadamard conjugation) 
//
//**COLOR(red){picante}: 系統発生および生態学の統合ツール [#w302ddc7]
////Tools for integrating phylogenies and ecology
//R でのPhylocom との統合、群集解析、独立モデル、特性及び進化
////Phylocom integration, community analyses, null-models, traits and evolution in R 
//
//**COLOR(red){pixmap}: ビットマップ・イメージ (``Pixel Maps'') [#mf17e6f5]
//
//ビットマップ・イメージ のインポート、エクスポート、作図およびその他の操作関数。
//
//**COLOR(red){PK}: 基本薬物動態 [#p1ecd726]
////Basic Pharmacokinetics
//基本薬物動態パラメータの推定
////Estimation of pharmacokinetic parameters
//
//**COLOR(red){PKfit}: 薬物動態のためのデータ分析 [#u1322f3c]
////A Data Analysis Tool for Pharmacokinetics
//PKfit は非線形分析(ジェネティックアルゴリズムを含む)プログラムである。このプログラムはモデル/曲線のあてはめ及びモデルの氏ミューレーションを実行するようにデザインされている。
////PKfit is a nonlinear regression (including a genetic algorithm) program which was designed to perform model/curve fitting and model simulations for pharmacokinetics. 
//
//**COLOR(red){plan}: プロジェクトプランニング用ツール [#sb63bb12]
////Tools for project planning
//バーンダウンチャート作成支援
////Supports the creation of burndown charts
//
//**COLOR(red){plm}: パネルデータ用線形モデル [#j17ff9f5]
////Linear models for panel data
//パネルデータの推定量およびテストのセット
////A set of estimators and tests for panel data  
//
//**COLOR(red){plotSEMM}: SEMM の非線形潜在変数相互作用のグラフ化 [#i53d6c18]
////Graphing nonlinear latent variable interactions in SEMM
//本パッケージは関数を含み、これらは、診断プロットを生成する。これは、Bauer(2005)により提案されたもので、 LISREL の出力を用いる SEMM での非線形潜在可変相互作用を調べるためのものである。
////Contains functions plotSEMM_setup, plotSEMM_contour, plotSEMM_probability and plotSEMM_legend, which generate the diagnostic plots proposed by Bauer(2005) to investigate nonlinear latent variable interactions in SEMM using LISREL output. 
//
//**COLOR(red){plotrix}: 様々なプロット関数 [#tf3cef7e]
////Various plotting functions
//豊富な作図、様々なラベリング、軸およびカラースケーリング関数.
////Lots of plots, various labeling, axis and color scaling functions.  
//
//[[plotrix(様々なプロット関数)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){pls.pcr}: PLS およびPCR関数 [#cea1c3c5]
//
//PLS およびPCRによる多変量回帰.
//
//**COLOR(red){plyr}: データの分割、適用および組み合わせのためのツール [#u52da651]
////Tools for splitting, applying and combining data
//plyr は一連の共通の問題を解決するツールセットである。大きな問題を管理可能なことがらに分けて、それぞれを操作し、ふたたそれらを一緒にして元に戻す。
////plyr is a set of tools that solves a common set of problems: you need to break a big problem down into manageable pieces, operate on each pieces and then put all the pieces back together. 
//
//**COLOR(red){pmml}: 各種モデル用 PMML の生成 [#ef99b4d9]
////Generate PMML for various models
//予測モデリング用マークアップ言語 (PMML) はアプリケーションから独立してモデルを表現する言語。このようなモデルは、このために、Zementis の ADAPA、 Teradata Warehouse Miner や IBM の DB2 を含む PMML をサポートしている他のアプリケーションにロードできる。本パッケージはオブジェクトのために pmml を生成する pmml 総体関数を提供する。S3 総体関数を使って、サポートするオブジェクトのクラスのための適切なメソッドを送る。本パッケージは現状ではr、線形回帰、SVM、part 分類木、randomSurvivalForest forest models および kmeans クラスタをサポートしている。また、PMML エクスポートのみサポートしている。本パッケージは Rattle ツールキットの一部である。
// 
////The Predictive Modelling Markup Language (PMML) is a language for representing models, in an application independent way. Such models can then be loaded into other applications supporting PMML, including ADAPA from Zementis, Teradata Warehouse Miner and IBM's DB2. The package provides a generic pmml function to generate pmml for an object. Using a S3 generic function the approriate method for the class of the supplied object is dispatched. The package currently supports the export of PMML for linear regression, SVMs, rpart classification trees, randomSurvivalForest forest models, and kmeans clusters. This package is part of the Rattle toolkit.  
//
//[[pmml(各種モデル用 PMML の生成 )パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){poilog]: ポアソン対数正規および二変量対数正規分布 [#la151e74]
////Poisson lognormal and bivariate Poisson lognormal distribution 
//ポアソン対数正規および二変量対数正規分布の、ランダム逸脱(random deviates)および最尤推定を取得する関数
////Functions for obtaining the density, random deviates and maximum likelihood estimates of the Poisson lognormal distribution and the bivariate Poisson lognormal distribution.  
//
//[[poilog(ポアソン対数正規および二変量対数正規分)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){polspline}: 多項スプライン・ルーチン [#u01105f1]
////Polynomial spline routines
//ハザード回帰、柔軟な痕跡付きハザード推定、logspline, lspec, polyclass, および polymars をあてはめる多項スプラインルーチン.C. Kooperberg と共著書によって作成.
////Routines for the polynomial spline fitting routines hazard regression, hazard estimation with flexible tails, logspline, lspec, polyclass, and polymars, by C. Kooperberg and co-authors  
//
//**COLOR(red){polycor}: 多分相関および多分系列相関(重双相関係数) [#n9a7044e]
////Polychoric and Polyserial Correlations
//クイック「2段階」法またはMLによる多分相関および多分系列相関(重双相関係数)の計算。オプションで標準誤差が付く。テトラコリック相関係数(四分相関)、双列相はこの関特殊なケースである。
////Computes polychoric and polyserial correlations by quick "two-step" methods or ML, optionally with standard errors; tetrachoric and biserial correlations are special cases. 
//
//[[polycorパッケージによる順序相関係数の算出]]
//
//**COLOR(red){polynom}: 一変数多項式を操作するクラスを実装する関数のコレクション [#e2b4be58]
//一変数多項式を操作するクラスを実装する関数のコレクシション
//
//**COLOR(red){pomp}: 部分観測マルコフ過程 [#da6c5efa]
////Partially-observed Markov processes
//部分観測マルコフ過程の推定手法
////Inference methods for partially-observed Markov processes
//
//**COLOR(red){popbio}: popbio: マトリックス人口モデルの構築と分析 [#d8b223a4]
////Construction and analysis of matrix population models
//年齢やステージで分類されたマーク付きの個人の人口学研究の投影マトリックスモデルの構築と分析をおこなう。本パッケージは、 Caswell (2001)の"Matrix Population Models" および Morris and Doak (2002)"Quantitative Conservation Biology"記載の手法をカバーしている。 
////Construct and analyze projection matrix models from a demography study of marked individuals classified by age or stage. The package covers methods described in Matrix Population Models by Caswell (2001) and Quantitative Conservation Biology by Morris and Doak (2002).  
//
//
//**COLOR(red){portfolio}: 持分金融資産(equity portfolios)分析 [#q91035d3]
////Analysing equity portfolios
//持分金融資産(equity portfolios)の分析および実装クラス群
////Classes for analysing and implementing equity portfolios.
//
//**COLOR(red){portfolioSim}: 持分金融資産(equity portfolios)戦略のシミュレーションの枠組み [#kc408f34]
////Framework for simulating equity portfolio strategies
//持分金融資産(equity portfolios)のシミュレーションデザインの枠組みになるクラス群
////Classes that serve as a framework for designing equity portfolio simulations. 
//
//**COLOR(red){prabclus}: 存在・非存在データのクラスタリングに対する検定 [#s8fbd0f6]
//
//主に存在・非存在データ(種の分布マップのクラスタリング)を念頭においた、距離を元にするパラメトリックなブートすトラップ検定。
//Jaccard と Kulczynski の距離測度、MDS スコア、最近接距離を用いたノイズ検出(Byers and Raftery's (1998) "NNclean" のR実装)。主な関数は prabtest (検定用)、 prabclust (クラスタリング用), prabinit (データの準備用) そしてNNclean (ノイズ検出用)。.prabtest と prabclust に対するヘルプページは簡単な標準的実行例を含む。
//
//**COLOR(red){predbayescor}: フィーチャ選択バイアスの修正されたベイジアンナイーブベイズモデルベースの分類ルール [#q8eecb99]
////Classification rule based on Bayesian naive Bayes models with feature selection bias corrected
//"predict.bayes"は高次のバイナリのフィーチャよりバイナリの反応を予測する。
////"predict.bayes" predicts the binary response from high dimensional binary features 
//
//**COLOR(red){predmixcor}: フィーチャ選択バイアスの修正されたベイジアン混合ベイズモデルベースの分類ルール [#sd73c33d]
////Classification rule based on Bayesian mixture models with feature selection bias corrected
//"train_predict_mix" バイナリのフィーチャよりバイナリの反応を予測する。
////"train_predict_mix" predicts the binary response with binary features
//
//**COLOR(red){princurve}: 任意次元の主成分曲線(Principal Curve)の当てはめ [#e761610f]
//任意次元のデータ行列に主成分曲線(Principal Curve)を当てはめる
//
//**COLOR(red){proj4}: PROJ.4 地図投影変換ライブラリ簡易インターフェース [#pb3a7211]
////A simple interface to the PROJ.4 cartographic projections library
//PROJ.4 地図投影変換ライブラリの緯度経度投影変換および測地系変換の簡易インターフェース。このパッケージで一つの投影法およびまたは測地系より他のものへ地理座標変換が可能になる。
////A simple interface to lat/long projection and datum transformation of the PROJ.4 cartographic projections library. It allows transformation of geographic coordinates from one projection and/or datum to another.  
//
//[[proj4(PROJ.4 地図投影変換ライブラリ簡易インターフェース)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){ProfessR}: グレードの設定及び試験メーカー [#v85d0820]
////Grades Setting and Exam Maker
//クエスチョン・バンクより生徒のグレードを決定し、試験を作成するプログラム。プログラムは、同じ質問リストの異なるバージョン用に数多くの複数選択試験を作成し、ランダムにシャッフルする。
////Programs to determine student grades and create examinations from Question banks. Programs will create numerous multiple choice exams, randomly shuffled, for different versions of same question list.  
//
//**COLOR(red){proxy}: 距離および類似測度 [#j2d2a1e3]
////Distance and Similarity Measures
//もっとも有名なものの実装をともなった auto- and cross-proximities の効率的な計算のための拡張フレームワークを提供する。
////Provides an extensible framework for the effcient calculation of auto- and cross-proximities, along with implementations of the most popular ones. 
//
//**COLOR(red){pscl}: 政治科学計算研究所,スタンフォード大学 [#d5a01c29]
////Political Science Computational Laboratory, Stanford University
//項目反応理論モデル (IRT) のベイズ分析、点呼分析;最高密度の領域計算;Hurdle. and Zero-Inflated カウントデータ・モデルの最尤推定;GLM の適合度手法;Political Science Computational Laboratory の論文作成および教育用データセット;投票議席曲線
////Bayesian analysis of item-response theory (IRT) models, roll call analysis; computing highest density regions; maximum likelihood estimation of zero-inflated and hurdle models for count data; goodness-of-fit measures for GLMs; data sets used in writing and teaching at the Political Science Computational Laboratory; seats-votes curves. 
//
//**COLOR(red){pspline}: 罰則付き平滑化スプライン [#w7582c54]
//
//m 階の導関数に対するペナルティーをもつ平滑化スプライン
//
//**COLOR(red){psych}: パーソナリティ、精神測定及び心理学研究 [#w517afd4]
////Procedures for Personality, Psychometric, and Psychological Research
//パーソナリティ、精神測定及び実験心理学研究用の数多くのルーチン。関数は因子分析、クラスター分析および信頼性解析用のものであるが、他のものは基本的な記述統計用である。詳細については、 personality-project.org/r を参照のこと。
////A number of routines for personality, psychometrics and experimental psychology. Functions are primarily for scale construction using factor analysis, cluster analysis and reliability analysis, although others provide basic descriptive statistics. For more information, see the personality-project.org/r. 
//
//[[psych(パーソナリティ、精神測定及び心理学研究 )パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){PTAk}: k モードに関する Principal Tensor Analysis [#p84e2224]
//
//任意オーダーのテンソル(配列)を分解する多元配置手法。SVD の一般化として、また non-identity メトリックと罰則化をサポートする。こうした拡張を持つ二元 SVD も同様に
//得られる。パッケージはまたこうした拡張を持つ他の多元手法を含む:PCAn (Tucker-n) 
//そして PARAFAC/CANDECOMP。
//
//*Q [#r9a6e634]
//
//**COLOR(red){qdg}: QTL 有向グラフ [#of56a72d]
////QTL directed graphs
//表現型ネットワークのための QTL 有向依存性グラフフの推測
////Infer QTL-directed Dependency Graphs for Phenotype Networks
//
//**COLOR(red){QRMlib}: 計量リスク管理の概念を調べる R 言語コードの提供 [#i5bd9867]
////Provides R-language code to examine Quantitative Risk Management concepts 
//本パッケージは Alexander J. McNeil, Rudiger Frey and Paul Embrechts の著書 Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools と一緒に使うデザインされたフリーのライブラリ。別バージョンの SPlus が Alexander McNeil の URL(http://www.ma.hw.ac.uk/~mcneil/book/QRMlib.html) よりダウンロードできる。
////This is a free R-language library designed to accompany the book Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools by Alexander J. McNeil, Rudiger Frey and Paul Embrechts. A separate SPlus version can be downloaded from Alexander McNeil's URL at http://www.ma.hw.ac.uk/~mcneil/book/QRMlib.html  
//
//**COLOR(red){qtl}: QTL 実験の解析用の道具 [#odbc4aff]
//
//定量的表現型の変動に寄与する遺伝子(quantitative tarit loci, QTL と呼ばれる)を特定するための実験的交配の解析
//
//**COLOR(red){quadprog}: 二次計画法問題を解く関数 [#z15585a4]
//
//このパッケージは二次計画法問題を解くルーチンとドキュメントを含む。
//
//**COLOR(red){QuantPsyc}: 計量心理学ツール [#lc3dd8bf]
////Quantitative Psychology Tools
//データのスクリーニング、適正化の検証、媒介および精神力の推定に有用な関数を含む。
////Contains functions useful for data screening, testing moderation, mediation and estimating power
//
//**COLOR(red){quantreg}: 四分位回帰 [#i708d5cb]
//
//四分位回帰および関連手法。
//
//**COLOR(red){qvcalc}: 統計モデルにおける因子効果に対する疑似分散 [#vbda271f]
//
//疑似分散と関連する近似誤差の測度を計算する関数
//
//*R [#t904394c]
//
//**COLOR(red){ࡒ.cache}: オブジェクトの高速・軽量キャッシング [#b4722f8b]
////Fast and light-weight caching of objects 
//永続的メディアに仮の R オブジェクトをキャッシングする方法。オブジェクトはハッシング・オブジェクトセットにロードされ、階層的に保存することができうr。
////Methods for caching arbitrary R objects on persistent media. Objects can be loaded and saved stratified on a set of hashing objects.  
//
//**COLOR(red){R.huge}: 大規模データへのアクセスメソッド [#nbaa1bcd]
////Methods for accessing huge amounts of data 
//本パッケージはマトリックスを表現するクラスを現在のところ提携しており、実データはローカルファイルシステムのバイナリ形式で蓄積されている。このように限られたデータサイズがファイルシステムで設定され、メモリーでは設定されていない。
////The package currently provides a class representing a matrix where the actuall data is stored in a binary format on the local file system. This way the size limit of the data is set by the file system and not the memory. 
//
//**COLOR(red){R.matlab}: MAT ファイルの読み書き及びh R-to-Matlab 接続もできる。 [#lee3d546]
////Read and write of MAT files together with R-to-Matlab connectivity
//本パッケージはMAT ファイルを読み書きする方法を提供する。また、本パッケージはローカルで動作またはリモートで動作している Matlab v6 以上と通信できる(コードの評価、オブジェクトの送信と検索等ができる)。
////This package provides methods to read and write MAT files. It also makes it possible to communicate (evaluate code, send and retrieve objects etc.) with Matlab v6 or higher running locally or on a remote host. 
//[[R.matlab(MAT ファイルの読み書き及びh R-to-Matlab 接続もできる)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){R2HTML}: RオブジェクトのHTMLエクスポート [#ecd23640]
//
//**COLOR(red){R2PPT}: rcom を用いたマイクロソフトパワーポイント用簡易 R インターフェース [#jefa35f9]
////Simple R Interface to Microsoft PowerPoint using rcom
//R2PPT はラッパーの簡易セットを提供し、rcom 利用のマイクロソフトパワーポイントのプレゼンを容易にする。。
////R2PPT provides a simple set of wrappers to easliy use rcom for generating Microsoft PowerPoint presentations.
//
//[[R2PPT(rcom を用いたマイクロソフトパワーポイント用簡易 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){rjags}: MCMC を用いたベイズグラフィカルモデル [#n6483959]
////Bayesian graphical models using MCMC
//JAGS MCMC 用インターフェース
////Interface to the JAGS MCMC library
//
//**COLOR(red){R2WinBUGS}: R より WinBUGS と OpenBUGS の実行 [#o7b4336a]
//このパッケージを使用することで、BUGS モデルを呼び出し、テーブルやグラフに推論や収束の要約をし、シミュレーション結果をRでアクセスが容易な配列に保存する。
//
//[[R2WinBUGS(R より WinBUGS および OpenBUGS の実行)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){RadioSonde}: 歪んだ T 図式と風のプロファイルをプロットする道具 [#dea939c9]
//
//RadioSonde はラジオゾンデ(典型的な風船を用いた天候観測機器で、関連ドキュメントでは  "flight", "sonde", "profile" と呼んででいる)により集められたデータに対して、歪みT、log p 図式、そして風のプロファイルを読み込み、プロットするためのプログラムである。
//生のデータファイルは共通の書式で書かれており、ヘッダーに続く個々の変数からなる。
//データファイルの完全な解説については "help(ExampleSonde)" を用いよ。
//
//**COLOR(red){ramps}: RAMPS を使ったベイズ地球統計モデリング [#d54fc469]
////Bayesian Geostatistical Modeling with RAMPS
//パラメータ再編(reparameterized)および周辺化(marginalized)アルゴリズムを使ったガウス過程のベイズ地球統計モデリング
////Bayesian geostatistical modeling of Gaussian processes using a reparameterized and marginalized posterior sampling (RAMPS) algorithm designed to lower autocorrelation in MCMC samples. Package performance is tuned for large spatial datasets.  
//[[ramps(RAMPS を使ったベイズ地球統計モデリング)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//
//**COLOR(red){RandomFields}: 確率場の解析とシミュレーション [#f6aaa336]
//
//様々な手法を用いた確率場のシミュレーションと解析
//
//**COLOR(red){randomForest}: Breiman の分類と回帰のための random forest [#ya5c1954]
//
//ランダム入力を用いた木の森に基づく分類と回帰
//
//**COLOR(red){randomLCA}: ランダム効果潜在クラス分析 [#tf944e38]
////Random Effects Latent Class Analysis
//randomLCA: ランダム効果潜在クラスモデルおよび標準潜在クラスモデルのあてはめ
////Fits random effects latent class models, as well as standard latent class models. 
//
//**COLOR(red){RandVar}: ランダム変数の実装 [#m1bd3e67]
////Implementation of random variables
//S4 クラスおよびメソッドをもちいたランダム変数の実装
////Implementation of random variables by means of S4 classes and methods
//
//**COLOR(red){RArcInfo}:  Arc/Info V7.x バイナリ・カバレッジよりデータをインポートする関数 [#x3e4cdce]
// 
//このパッケージは作成の関数を使って、 Arc/Info V7.x 形式および E00 ファイルの地理情報をR変数に読み込むものである。
//
//[[RArcInfo(ArcInfoカバレッジ・インポート)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){RBGL}: BOOST グラフ・ライブラリ用インターフェース [#w6c078d2]
////An interface to the BOOST graph library
//BOOST グラフ・ライブラリに内包されたグラフ・アルゴリズムへのかなりの拡張性が総合性ももつインターフェース。
////A fairly extensive and comprehensive interface to the graph algorithms contained in the BOOST library.
//
//**COLOR(red){RBerkeley}: Oracle Berkeley DB の R API [#gfb05c51]
////R API to Oracle Berkeley DB
//組み込み Oracle Berkeley DB(tm) への R インターフェースを提供する
////Provides R Interface to Embedded Oracle Berkeley DB(tm)
//
//
//**COLOR(red){RBloomberg}: R/Bloomberg [#y6f7d097]
//Bloomberg よりデータを取ってくる。  
//
//**COLOR(red){rbugs}: R と OpenBugs との融合 [#ya35f1d1]
//
//BUGS をバッチモードおよび R より呼び出して実行するのに必要なファイルを用意する関数。Linux での OpenBugs のサポートを強調している。
//**COLOR(red){Rcmdr}: R Commander [#ha36644a]
//
//プラットホームに依存せずGUI (graphical user interface)で基本統計分析を行う。tcltkパッケージに基づく。
//
//**COLOR(red){rcdk}: rcdk - CDK ライブラリインターフェース [#h2100216]
////rcdk - Interface to the CDK Libraries
//ユーザは本パッケージで CDK、化学情報管理のための java フレームワークの昨日にアクセスできる。ユーザはこのパッケージで分子をロード、はっきりした特徴(fingerprints)を評価、分子記述子の計算などができる。これらに加えて、ユーザは CDK API で2次元構造を見ることができる。
////This package allows the user to access functionality in the CDK, a Java framework for cheminformatics. This allows the user to load molecules, evaluate fingerprints, calculate molecular descriptors and so on. In addition the CDK API allows the user to view structures in 2D. 
//
//**COLOR(red){Rcmdr.HH}: Temple 大学の入門コースのRcmdr サポート [#a2d3eab3]
////Rcmdr support for the introductory course at Temple University. 
//入門コースでは R Commander にこれまでないトピックのいくつかに時間を割く。このため、メニュー項目を作成して利用できるようにした。
////Our introductory course spends time on several topics that are not yet in the R Commander. Therefore we wrote the menu items and make them available. 
//
//**COLOR(red){RcmdrPlugin.epack}: 時系列用 R コマンダープラグイン [#t3446cae]
////Rcmdr plugin for time series
//本パッケージは、時系列関数ベースのR コマンダー「プラグイン」を提供する。貢献者: G. Jay Kerns, John Fox, および Richard Heiberger。
////This package provides an Rcmdr "plug-in" based on the time series functions. Contributors: G. Jay Kerns, John Fox, and Richard Heiberger.  
//
//**COLOR(red){RcmdrPlugin.Export}: オブジェクトをグラフィックを使って、 LaTeX または HTML にエクスポート。 [#x719865e]
////Graphically export objects to LaTeX or HTML
//本パッケージは Rcmdr 出力を使って、 Rcmdr 出力を LaTeX または HTML コードにグラフィックでエクスポートする機能を提供する。現時点では、本質的には、プラグインは xtable() のグラフィカルフロントエンドである。本パッケージは 、 (1) Rcmdr 出力を ASCII テキストへエクスポートするのを容易にし、(2)R 初心者が使いやすくて、R オブジェクトのプリント出力に適切な形式へのエクスポートの際の参照のアクセスが容易で見込んだものである。
////This package provides facilities to graphically export Rcmdr output to LaTeX or HTML code. Essentially, at the moment, the plug-in is a graphical front-end to xtable(). It is intended to (1) facilitate exporting Rcmdr output to formats other than ASCII text and (2) provide R novices with an easy to use, easy to access reference on exporting R objects to formats suited for printed output. 
//
//**COLOR(red){RcmdrPlugin.TeachingDemos}: Rcmdr 教育用デモプラグイン [#nbb849f4]
////Rcmdr Teaching Demos Plug-In 
//本パッケージは TeachingDemos パッケージをベースにした Rcmdr 「プラグイン」を提供し、本パッケージは例を示して教えていくことを主たる目的としている。
////This package provides an Rcmdr "plug-in" based on the TeachingDemos package, and is primarily for illustrative purposes.  
//
//
//**COLOR(red){Rcplex}: CPLEXのR インターフェース [#fa2eae1a]
////R interface to CPLEX
//線形、2次および(線形および2次)混合整数計画用CPLEX ソルバーの R インターフェース。CPLEX のインストールにはRcplexパッケージの利用が必要。詳細については、Linux/Unix-likeでの Rcplex パッケージをインストール方法を参照せよ。Windows については現状ではサポートはない。
////R interface to CPLEX solvers for linear, quadratic, and (linear and quadratic) mixed integer programs. A working installation of CPLEX is required for usage of the Rcplex package. See the file "INSTALL" for details on how to install the Rcplex package in Linux/Unix-like systems. No support for Windows platforms is currently available.  
//
//**COLOR(red){RcppTemplate}: Rcpp R/C++ インターフェースライブラリー/パッケージテンプレート [#yc84672e]
//// Rcpp R/C++ interface library and package template
//R/C++ インターフェースクラスライブラリー/パッケージテンプレート。Rcpp ライブラリーは R and C++ 間でデータタイプをマッピングする。このマッピングは R の実数、整数、文字、ベクトル、マトリックス、データ、データフレームを含む。 C++ からの R 関数の呼び出しをサポートする。詳細についてはパッケージのドキュメンテーションファイル doc/RcppAPI.pdf を参照のこと。このドキュメントはWindows 用のバイナリ R パッケージの構築については詳細を含んでいる。
////R/C++ interface class library and package template. The Rcpp library maps data types betweeen R and C++, and includes support for R types real, integer, character, vector, matrix, Date, data frame, and function. Supports calling R functions from C++. See the package documentation file doc/RcppAPI.pdf for more information, including details on building binary R packages for Windws.  
//
//**COLOR(red){RColorBrewer}: ColorBrewer パレット [#k0014c9c]
//このパッケージは変数に応じて色が塗りつぶされるよい地図を描画するためのパレットを提供する。
//
//[[RColorBrewer(ColorBrewerパレット)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){RCurl}: HTTP リクエストインターフェース [#tb0d261d]
////HTTP request interface
//本パッケージで、URI の取得、フォームのポスト等及びウェブサーバの返す結果の処理をする HTTP リクエストを作成できる。このパッケージは、HTTP 接続及びリクエストのフォーム上でかなりの制御ができる。一方で、R ソケット接続の単なる利用で可能なもの以上の高水準のインターフェースを提供する。さらには、さらに、基礎となる実装は頑健で豊富であり、SSL/HTTPS、クッキー、リライレクト、認証等をサポートしている。
////The package allows one to compose HTTP requests to fetch URIs, post forms, etc. and process the results returned by the Web server. This provides a great deal of control over the HTTP connection and the form of the request while providing a higher-level interface than is available just using R socket connections. Additionally, the underlying implementation is robust and extensive, supporting SSL/HTTPS, cookies, redirects, authentication, etc. 
//
//[[RCurl(HTTP リクエストインターフェース )パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){RDieHarder}: dieharder RNG テストスィート用 R インターフェース [#l79ed9a8]
////R interface to the dieharder RNG test suite
//RDieHarder パッケージは R インターフェースを、Robert G. Brown によって,  George Marsaglia 他による初期の研究を拡張して開発された乱数生成テストの dieharder スィートを提供する。
////The RDieHarder packages provides an R interface to the dieharder suite of random number generators and tests that was developed by Robert G. Brown, extending earlier work by George Marsaglia and others. 
//
//**COLOR(red){ReadImages}: R 用画像読み込みモジュール [#i66e1c45]
////Image Reading Module for R
//本パッケージは JPEG ・PNG 画像ファイル読み込み関数を提供する。本パッケージには libjpeg <http://www.ijg.org> が必要である。本パッケージは、Unixes / MacOS X / Windows 上で利用できる。
////This package provides functions for reading JPEG and PNG files. This package requires libjpeg <http://www.ijg.org>. This package can be used on Unixes / MacOS X / Windows.
// 
//
//**COLOR(red){realized}: Realized [#ce83bc2e]
////Realized
//実現分散ツールキット
////Realized Variance Toolkit
//
//**COLOR(red){regress}: 線形共分散構造つきのガウス線形モデル [#cebb892a]
////Gaussian linear models with linear covariance structure
//共分散構造を既知のマトリックスの線形組み合わせとして書けるところで、残差の対数尤度の最大化でガウス線形モデルをあてはめる関数。多変量モデルおよびランダム効果モデル用にりようできる。ランダム相互作用を含むランダム効果モデルの指定方法が単純なために容易。
////Functions to fit Gaussian linear model by maximising the residual log likelihood where the covariance structure can be written as a linear combination of known matrices. Can be used for multivariate models and random effects models. Easy straight forward manner to specify random effects models, including random interactions. 
//
//**COLOR(red){relimp}: 回帰モデルにおける効果の相対的寄与 [#p8793077]
//
//線形回帰又は一般化線形モデルにおける予測子の相対的重要性に関する推測を支援する関数
//
//**COLOR(red){rEMM}: R 用データストリームクラスタリングのための拡張マルコフモデル(EMM) [#o47638ae]
////Extensible Markov Model (EMM) for Data Stream Clustering in R
//拡張マルコフモデル(EMM)は、動的に適応するマルコフ連鎖を重ねることで、時間要素をデータストリームクラスタリングを追加する。本パッケージは、データストリームのための単純なクラスタリングアルゴリズムであるしきい値 NN の上に EMM を実装している。
////The Extensible Markov Model (EMM) adds a temporal component to data stream clustering by superimposing a dynamically adapting Markov Chain. This package implements EMM on top of threshold NN, a simple clustering algorithm for data streams.
//
//**COLOR(red){reporttools}: Latex - 記述統計の結果をLaTeX表として生成 [#r4891c77]
////Generate Latex - tables of descriptive statistics
//本パッケージの関数は、 Sweave をもちいたデータ分析のリポート作成時に特に役立つ。
////The functions in this package are especially helpful when writing reports of data analysis using Sweave. 
//
//**COLOR(red){REQS}: R/EQS インターフェース [#pea5231d]
////R/EQS Interface
//本パッケージは EQS スクリプトファイルを呼び出す関数を含む。このスクリプトは、EQS 推定を実行し、最後には結果を R オブジェクトとしてインポートする。これらの2ステップは別々に実行できる。すなわり、call.eqs() は、 EQS を呼び出し、実行する。ここで、read.eqs() は、既存の EQS 出力をオブジェクトとして R へインポートする。
////This package contains the function run.eqs() which calls an EQS script file, executes the EQS estimation, and, finally, imports the results as R objects. These two steps can be performed separately: call.eqs() calls and executes EQS, whereas read.eqs() imports existing EQS outputs as objects into R. 
//[[REQS(R/EQS 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){RExcelInstaller}: R および Excel の統合 [#l01b2976]
////Integration of R and Excel
//RExcel は MS Windows 上で MS Excel 用のアドインであり、R - Excel 間のデータ転送ができ、Excel 用のライブラリとして R を使った VBA マクロが書け、Excel でのワークシート関数として R 関数を呼び出せる。RExcel は、R Commander (Rcmdr)と見事に統合する。この R パッケージは、Excel のバージョン 2000 から 2007 までの Excel アドインをインストールする。本パッケージは MS Windows のみで動作する。
////RExcel, an add-in for MS Excel on MS Windows, allows to transfer data between R and Excel, writing VBA macros using R as a library for Excel, and calling R functions as worksheet function in Excel. RExcel integrates nicely with R Commander (Rcmdr). This R package installs the Excel add-in for Excel versions from 2000 to 2007. It only works on MS Windows. 
//
//**COLOR(red){RFinanceYJ}: Yahoo!ファイナンスからデータを取得する [#od65259f]
//Yahoo!ファイナンスから株価・為替時系列データを取得する
//
//**COLOR(red){RFreak}: R/FrEAK インターフェース [#vfdcdf60]
////R/FrEAK interface
//フリーの進化アルゴリズムキット FrEAK の修正版の R インターフェース。FrEAK は、Java で書かれたツールキットで、進化アルゴリズムのデザインと分析をおこなえる。R インターフェースと拡張版の FrEAK が、RFreak に含まれる。FrEAK についての詳細情報は、 http://sourceforge.net/projects/freak427/ を参照のこと。
//An R interface to a modified version of the Free Evolutionary Algorithm Kit FrEAK. FrEAK is a toolkit written in Java to design and analyze evolutionary algorithms. Both the R interface and an extended version of FrEAK are contained in the RFreak package. For more information on FrEAK see http://sourceforge.net/projects/freak427/. 
//
//
//**COLOR(red){Rfwdmv}: 多変量データの前方検索 [#za18f297]
////Forward Search for Multivariate Data
//前方検索を使った多変量データの探索
////Explore Multivariate Data with the Forward Search  
//
//**COLOR(red){rgcvpack}: GCVPACK フォートランパッケージの R インターフェース [#y5fa6a9f]
////R Interface for GCVPACK Fortran Package
//薄板スプラインの当てはめと予測
////Thin plate spline fitting and prediction  
//
//**COLOR(red){rgdal}:地理空間データ抽象ライブラリ(Geospatial Data Abstraction Library(GDAL))のバインド [#s80abcf7]
//
//FOSS4G(Free Open Source Software for GIS) の巨頭 Frank Warmerdam の地理空間データ抽象ライブラリ(Geospatial Data Abstraction Library (GDAL) (>= 1.3.1) ‐ このバージョンは新スタイルのクラスをもっている)のバインド。GDAL は外部ライブラリであるので、一番最初にちゃんとインストールされる必要がある。
//
//[[rgdal(GDAL(Geospatial Data Abstraction Library, 地理空間データ抽象ライブラリ)のバインディング)パッケージ中のオブジェクト一覧]] 
//
//
//**COLOR(red){rggobi}: R と GGobi とのインターフェース [#w63a81e3]
////Interface between R and GGobi
//rggobi は対話型ダイナミックグラフィックスパッケージ GGobi へのコマンドラインインターフェース提供する。Rggobi は GGobi のグラフィカルユーザインターフェースを補い、分析と探索との間の転換方法を提供するとともに、共通のタスクを自動化する。
////The rggobi package provides a command-line interface to GGobi, an interactive and dynamic graphics package. Rggobi complements GGobi's graphical user interface, providing a way to fluidly transition between analysis and exploration, as well as automating common tasks. 
//
//**COLOR(red){Rglpk}: R/GNU 線形計画キットインターフェース [#l269b268]
////R/GNU Linear Programming Kit Interface
//GNU 線形計画キット (GLPK version 4.33)用 R インターフェース。GLPK は大規模な線形計画(LP)、混合整数線形計画(MILP)および他の関連する問題を解くオープンソースソフトウェアである。
////R interface to the GNU Linear Programing Kit (GLPK version 4.28). GLPK is open source software for solving large-scale linear programming (LP), mixed integer linear programming (MILP) and other related problems. 
//[[Rglpk(R/GNU 線形計画キットインターフェース)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){RgoogleMaps}: R で、 グーグルマップ上に重ね合わせ [#yb133f67]
////Overlays on Google map tiles in R
//本パッケージは以下の2つの目的にかなうものである。(i) グーグルのサーバに静的な地図を問い合わす安定した R 用インターフェースを提供し、 (ii) 地図を背景画像として用いて、R 内での作図を重ね合わせる。これには座標のスケーリングを適切にする必要がある。
////This package serves two purposes: (i) Provide a comfortable R interface to query the Google server for static maps, and (ii) Use the map as a background image to overlay plots within R. This requires proper coordinate scaling.
//[[RgoogleMaps(R で、 グーグルマップ上に重ね合わせ)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){rgr}: GSC (Geological Survey of Canada:カナダ地質調査所)応用地球化学 EDA パッケージ [#e7a8c531]
////The GSC (Geological Survey of Canada) Applied Geochemistry EDA Pa
//応用科学データを処理する探索的データ分析用 R 関数
////R functions for Exploratory Data Analysis with applied geochemical data
//
//**COLOR(red){rgrs}: 社会科学での R の利用を容易にする関数(フランス語) [#y8eca986]
////Functions to make R usage in social sciences easier (in french)
//本パッケージは初心者および社会科学の学生又は研究者のための関数を提供する。目下のところ、このパッケージは、クロス表、重み付け、結果のレポート及び地図作図用関数を提供している。ドキュメンテーションとヘルプページはフランス語で書かれている。
////This package provides functions for beginners and social sciences students or researchers. Currently it includes functions for cross-tabulation, weighting, results export, and maps plotting. The documentation and help pages are written in french.
//
//**COLOR(red){RHmm}: 隠れマルコフシミュレーションおよび推定 [#xe0689ac]
////Hidden Markov Models simulations and estimations 
//シミュレーションおよび推定のための離散、単変量または多変量ガウシアン、単変量ガウシアン混合 HMM 関数
////Discrete, univariate or multivariate gaussian, mixture of univariate gaussian HMM functions for simulation and estimation. 
//
//[[RHmm(隠れマルコフシミュレーションおよび推定)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){rimage}: R 用画像処理モジュール [#y1d193d1]
//
//[[rimage (R用画像処理モジュール)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){rindex}: R 用インデックス作成 [#d96a92eb]
////Indexing for R
//インデックス構造は大きなコレクションより要素を高速にアクセスできる。B 木はディスクデータベースアクセスに、T 木は RAM データベースに最適化する一方、R にまったく最適なハイブリッドの静的インデックス作成を使う。
////Index structures allow quickly accessing elements from large collections. While btree are optimized for disk databases and ttree for ram databases we use hybrid static indexing which is quite optimal for R. 
//
//
//**COLOR(red){RJaCGH}: CGH 配列解析のための Reversible Jump MCMC。 [#td1f9e0f]
////Reversible Jump MCMC for the analysis of CGH arrays.
//隠れマルコフ連鎖モデルのあてはめのベイズ分析。状態数の選択はReversible Jump マルコフ連鎖モンテカルロ法により計算された事後確立経由によるもの。
////Bayesian analysis of CGH microarrays fitting Hidden Markov Chain models. The selection of the number of states is made via their posterior probability computed by Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo Methods.  
//
//**COLOR(red){rJava}: R 用低水準 Java インターフェース [#v062af45]
//
//.C/.Call and friends に非常によく似た Java VM 低水準インターフェース。オブジェクトの作成、メソッドの呼び出し、フィールドのアクセスができる。
//
//**COLOR(red){RJDBC}: JDBC インターフェース経由でデータベースアクセスを提供 [#hab278e3]
////Provides access to databases through the JDBC interface
//RJDBC はバックエンドとしての JDBC を利用して R の DBI インターフェースを実装。これで、R は JDBC ドライバーのあるどんな DBMS にも接続できる。
////RJDBC is an implementation of R's DBI interface using JDBC as a back-end. This allows R to connect to any DBMS that has a JDBC driver.  
//
//**COLOR(red){rjson}: R 用 JSON [#x7948a69]
////JSON for R 
//R オブジェクトを JSON オブジェクトとの相互交換
////Converts R object into JSON objects and vice-versa
//[[rjson( R 用 JSON)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){RKEA}: R/KEA インターフェース [#k1f462b7]
////R/KEA interface
//KEA (バージョン 5.0)向け R インターフェース。KEA (キーフレーズ抽出アルゴリズム)はテキスト文書よりキーフレーズの抽出がおこなえる。本パッケージはフリーインデックス又は管理された語彙を用いた索引付けに利用される。詳細については、 http://www.nzdl.org/Kea/ を参照のこと。
////An R interface to KEA (Version 5.0). KEA (for Keyphrase Extraction Algorithm) allows for extracting keyphrases from text documents. It can be either used for free indexing or for indexing with a controlled vocabulary. For more information see http://www.nzdl.org/Kea/.
//
//**COLOR(red){Rlab}: ST370 クラスに必要な関数及びデータセット [#i3db31bb]
////Functions and Datasets Required for ST370 class 
//ST370 クラスに必要な関数及びデータセット
////Functions and Datasets Required for ST370 class  
//
//**COLOR(red){Rlabkey}: Labkey データベースよりデータ検索 [#ife26ffc]
////Data retrieval from a Labkey database
//本パッケージは、labkey データベースよりデータをインポートして、R データフレームに代入する
////This package imports data from a labkey database into an R data frame 
//
//**COLOR(red){rmeta}: メタアナリシス [#rd6fe203]
//
//2つのサンプルを比較するための簡単な固定およびランダム効果メタアナリシスおよび累積的なメタアナリシス用関数。標準要約プロットとFunnel図の表示およびオッズ比の計算と連関と異質性のテスト。
//
//
//**COLOR(red){RmSQL}:  mSQL データベースへの R インターフェース [#j745d832]
//R <-> mSQL データベース・インターフェース
//
//**COLOR(red){RMySQL}:  MySQLデータベースへの R インターフェース [#e0928906]
//
//**COLOR(red){RNetCDF}: NetCDF データベース R インターフェース [#u5e1202b]
//
//このパッケージは Unidat の NetCDF ライブラリ関数(バージョン3)へのインターフェースを提供し、さらに Unidata の units カレンダー変換のアクセスも提供する。ルーチンとドキュメントは NetCDF および udunits C インターフェースにしたがっている。このため、より詳細については、こららに対応するマニュアルで調べることができる。
//
//[[RNetCDF(NetCDF データベース 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){Rniftilib}: Rniftilib 0.0-27 [#m5d3b39e]
////Rniftilib 0.0-27
//nifticlib (nifticlib-1.1.0) 用 R インターフェース(ANALYZE(TM)7.5/NIfTI-1 ボリューム画像の読み書き)
////R interface to nifticlib (nifticlib-1.1.0) (read/write ANALYZE(TM)7.5/NIfTI-1 volume images)
//
//
//**COLOR(red){RobAStBase}: ロバスト漸近的統計 [#l68d52c1]
////Robust Asymptotic Statistics
//ロバスト漸近的統計のためのベースの S4 クラスおよび関数
////Base S4-classes and functions for robust asymptotic statistics. 
//
//**COLOR(red){robfilter}: ロバスト時系列フィルタ [#gaa12b6a]
////Robust Time Series Filters 
//ロバスト統計からの概念に基づいた時系列フィルタリング関数セット
////A set of functions to filter time series based on concepts from robust statistics.
//
//**COLOR(red){RODBC}: ODBC データベース・アクセス [#gb11182b]
//ODBC データベース・インターフェース
//
//[[RODBC(ODBCデータベース・アクセス)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){ROptEst}: 最適ロバスト推定 [#aff7a765]
////Optimally robust estimation
//S4 クラスおよびメソッドをもちいた最適ロバスト推定
////Optimally robust estimation using S4 classes and methods 
//
//**COLOR(red){ROracle}: R用オラクル・データベース・インターフェース [#f136eac3]
//
//**COLOR(red){roxygen}: R の洗練されたプログラミング [#yafb8842]
////Literate Programming in R
//Rd, 照合, 名前空間および 関数の呼出関係(callgraph)のための Doxygen ライクな文書システム。
////A Doxygen-like in-source documentation system for Rd, collation, namespace and callgraphs. 
//
//**COLOR(red){rpart}: 再帰的分割 [#q48f6914]
//再帰的分割と回帰ツリー
//
//[[rpart(再帰的分割(Recursive Partitioning))パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){rPorta}:R/PORTA インターフェース [#w6126bd2]
//PORTA 修正版用 R インターフェース
////An R interface to a modified version of POR
//
//**COLOR(red){rpvm}: PVM (並列仮想計算機)への R インタフェイス [#ne95fa97]
//PVM の API への R インタフェイス, 使用法の例と解説を含む。
//
//**COLOR(red){RPostgreSQL}: PostgreSQL データベースシステムの R インターフェース [#s507ee6e]
////R interface to the PostgreSQL database system
//R 用データベースインターフェースおよびd PostgreSQLドライバー。本バージョンはデータベースインターフェースの定義を DBI パッケージで実装してまとめられた。
////Database interface and PostgreSQL driver for R. This version complies with the database interface definition as implemented in the package DBI. 
//
//
//**COLOR(red){RPyGeo}: Python 経由による、R での ArcGIS のジオプロセッシング [#i36e83e1]
////ArcGIS Geoprocessing in R via Python
//Python のコードの作成することなしに、または、ArcGIS. に触れることなしに、Python のジオプロセッシングスクリプトを実行することで、R 内より、(仮想的にいかなる)ArcGIS ジオプロセッシングツールへのアクセスを提供する。ArcGIS バージョン 9.2 以上、Python の適切なバージョン(現行の 2.4)およびウィンドーズ
////Provide access to (virtually any) ArcGIS Geoprocessing tool from within R by running Python geoprocessing scripts without writing Python code or touching ArcGIS. Requires ArcGIS >=9.2, a suitable version of Python (currently 2.4), and Windows. 
//[[RPyGeo(Python 経由による、R での ArcGIS のジオプロセッシング)パッケージ中のオブジェクト中の一覧]]
//
//**COLOR(red){R.rsp}: R サーバページ [#x057ca1d]
////R Server Pages
//R サーバページe (RSP) は形式 (HTML, TeX, ...) を選択するテキスト及び特別なタグの中にある R のソースコード文書である。RSP ファイルはいわゆる R サーブレットに変換できる。この R サーブレットはソース作成時に最後ドキュメントを出力する R スクリプトである。このように、いかなる形式でのドキュメントも、R を用いて動的に生成可能である。例えば、自動統計分析レポート作成がある。内部クロスプラットフォームを使って、本パッケージは 動的なヘルプページをHTMLで提供する。他のパッケージが、 RSP ヘルプページを提供するならば、 RSP のメインメニューでこれらのページを自動的にリンク付けできる。
////An R Server Page (RSP) is a document that contains both text in a format of choice (HTML, TeX, ...) as well as R source code within special tags. An RSP file can be translated into a so called R servlet, which is an R script that outputs the final document when sourced. This way documents in any format can be generated dynamically using R, e.g. automatic reports of statistical analysis. Utilizing an internal cross-platform web server, this package provides dynamic help pages in HTML. If other packages provide RSP help pages, these are automatically linked to in the RSP main menu.
//
//[[R.rsp(R サーバページ)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){RQuantLib}: QuantLib ライブラリのR インタフェイス [#k26d6d80]
//
//RQuantLib パッケージはRから(幾つかの)QuantLib 関数を呼び出すことを可能にする。
//現在のところ、幾つかのオプション価格付けと解析関数に限定されている。QuanLib 
//プロジェクトは定量的ファイナンスに対する網羅的なソフトウエアの体系を提供すること
//を目指している。目標は、定量的解析、モデル開発、取り引き、そしてファイナンス価格の
//リスク管理に対する、標準的なフリー/オープンなソースライブラリーを提供することで
//ある。RQuantLib を使うには QuantLib をインストールする必要がある。
//
//**COLOR(red){RSAGA}: R での SAGA ジオプロセッシングおよび地形解析 [#ye6bbc0a]
////SAGA Geoprocessing and Terrain Analysis in R 
//RSAGA は R 内より、 SAGA のジオコンピューティングおよび地形解析機能のアクセスを、コマンドライン版の SAGA を実行することで提供する。さらに、 ASCII グリッドの処理および操作をするいくつかの R の関数が提供されており、これらにはグリッドに対する局所および focal 関数を適用する柔軟なフレームワークが含まれる。 SAGA は GPL の下に http://www.saga-gis.org/ より入手できる。
////RSAGA provides access to geocomputing and terrain analysis functions of SAGA from within R by running the command line version of SAGA. In addition, several R functions for handling and manipulating ASCII grids are provided, including a flexible framework for applying local or focal functions to grids. SAGA is available under GPL via http://www.saga-gis.org/.  
//
//[[RSAGA(R での SAGA ジオプロセッシングおよび地形解析)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){Rserve}: バイナリ R サーバ [#q25f438c]
////Binary R server
//Rserve はソケットサーバ (TCP/IP またはローカルソケット)の役割をして、バイナリのリクエストを R に送ることができるようにする。コネクションは分離されたワークスペースおよび作業ディレクトリである。クライアント側の実装は C/C++ および Java のようなポピュラーな言語で、 R のコードへのリンクなしに R のファシリティを利用するアプリが可能になる。Rserve はリモート接続、ユーザ認証およびファイル転送をサポートする。
////Rserve acts as a socket server (TCP/IP or local sockets) which allows binary requests to be sent to R. Every connection has a separate workspace and working directory. Client-side implementations are available for popular languages such as C/C++ and Java, allowing any application to use facilities of R without the need of linking to R code. Rserve supports remote connection, user authentication and file transfer.  
//
//**COLOR(red){Rsge}: SGE 待ち行列システムインターフェース [#nb2ca9be]
////Interface to the SGE Queuing System
//本パッケージはSGE 待ち行列クラスター・グリッドシステムで R を利用する関数を提供する。
////This package provides functions for using R with the SGE cluster/grid queuing system. 
//
//**COLOR(red){RSurvey}: 空間的に分布したデータの分析 [#ub860991]
////Analysis of Spatially Distributed Data
//本パッケージは空間的に分布したデータの処理プログラムである。このプログラムでエラー修正及びデータの可視化ができる。GUIあり。
////This package is a processing program for spatially distributed data. The program is capable of error corrections and data visualization. A graphical user interface is provided.
//[[RSurvey(空間的に分布したデータの分析 )パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//
//**COLOR(red){Rsymphony}: R で Symphony [#ddeb6a46]
////Symphony in R
//SYMPHONY MILP ソルバー (バージョン 5.1.7)用 R インターフェース
////An R interface to the SYMPHONY MILP solver (version 5.1.7). 
//
//**COLOR(red){rtiff}: R 用 tiff リーダ [#h7a8fd0a]
////A tiff reader for R. 
//このパッケージは TIFF 形式画像を読み込め(かつバージョン1,1では書き込め)、これらを pixmap オブジェクトして返す。結果としてできるオブジェクトは、手ごろなサイズのTIFF 画像でさえ非常に大きなため、パフォーマンス改良のために画像は減らされている。このパッケージは libtiff (www.libtiff.org) のラッパーで、このライブラリに依存している(たとえば、 libtiff シェアドライブラリは 作業用バイナリについてはPATH 上にある必要があり、ソース構築のためには tiffio.h はシステム上にある必要がある、)。 libtiff の高水準 TIFFReadRGBAImage 関数を使うことで、このパッケージは幅広い 画像形式と圧縮スキームを元々サポートしている。このパッケージはまたバイナリのマスクを容易に作成できるRidler Autothresholding のアルゴリズムの実装も提供する。
////This package will read (and, as of version 1.1, write) TIFF format images and return them as a pixmap object. Because the resulting object can be very large for even modestly sized TIFF images, images can be reduced as they are read for improved performance. This package is a wrapper around libtiff (www.libtiff.org), on which it depends (i.e. the libtiff shared library must be on your PATH for the binary to work, and tiffio.h must be on your system to build the package from source). By using libtiff's highlevel TIFFReadRGBAImage function, this package inherently support a wide range of image formats and compression schemes. This package also provides an implementation of the Ridler Autothresholding algorithm for easy generation of binary masks.  
//
//**COLOR(red){rsprng}: SPRNG (Scalable Parallel Random Number Generators)のRインターフェース [#a0132444]
//
//SPRNG APIs へのインタフェイス、その使い方の例とドキュメント
//
//**COLOR(red){RSQLite}: R用SQLite インターフェース [#web97fa9]
//
//**COLOR(red){RSvgDevice}:  R SVG グラフィックス・デバイス。 [#c40f73dc]
//w3.org の新xml標準である Scalable Vector Graphicsを利用するR用SVG グラフィックス・デバイス。
//
//**COLOR(red){RUnit}: R ユニットテストフレームワーク [#x7fa02d8]
//標準的なユニットテスティングフレームワークを実装した R 関数。追加コード検査とリポート生成ツール付き。
//[[RUnit(R ユニットテストフレームワーク)パッケージ中のオブジェクト一覧]]
//
//**COLOR(red){Runuran}: UNU.RAN ランダムな変量生成用 R インターフェース [#eadd54d1]
////R interface to the UNU.RAN random variate generators
//汎用の非均一ランダムな変量生成用 UNU.RAN ライブラリインターフェース
////Interface to the UNU.RAN library for Universal Non-Uniform RANdom variate generators 
//
//
//**COLOR(red){Rvelslant}: R の坑内地震分析 [#he799142]
////Downhole Seismic Analysis in R
//R の坑内地震を対話的に分析し、境界層を越えて来る反射を説明する定常速度(constant velocity layer)の層化速度モデル(layered velocity model)を解釈する R スクリプト
////R scripts for interactively analyzing downhole seismic data and interpreting layered velocity models of constant velocity layers accounting for refractions across layer boundaries.  
//
//**COLOR(red){Rwave}: 一次元信号の時間・周波数領域解析 [#z76cc2a3]
//
//**COLOR(red){RWeka}: R/Weka インターフェース [#ya4fa5f2]
////R/Weka interface
//Weka (バージョン 3.5.7)用 R インターフェース。Weka は Java で書かれたデータマイニング用機械学習アルゴリズムコレクション。データの前処理、分類、クラスタリング、関連ルールおよび可視化。R インターフェースおよび weka 本体が RWeka パッケージに含まれる。Weka に関するさらなる情報は http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/ を参照のこと。
////An R interface to Weka (Version 3.5.7). Weka is a collection of machine learning algorithms for data mining tasks written in Java, containing tools for data pre-processing, classification, regression, clustering, association rules, and visualization. Both the R interface and Weka itself are contained in the RWeka package. For more information on Weka see http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/. 
//[[RWeka(R/Weka 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){rwm}: R ワークスペースマネジャー [#i17c649b]
////R Workspace Manager
//R ワークスペース管理のための APL ライク関数
////APL-like functions for managing R workspaces.
//
//**COLOR(red){rworldmap}: 世界のデータのマッピング : rworldmap [#u49048e8]
////For mapping global data : rworldmap
//国レベルおよびグリッド化されたユーザデータセットの地図化を可能にする。
////Enables mapping of country level and gridded user datasets.
//
//**COLOR(red){Ryacas}: yacas コンピュータ代数システムのR インターフェース [#a46d28c5]
////R interface to the yacas computer algebra system 
//yacas コンピュータ代数システムのインターフェース
////An interface to the yacas computer algebra system.
//
//*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(置き換え、不等確率を伴う) [#m54b9e44]
//
//**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}: 調査標本化 [#k7524afd]
////Survey Sampling
//標本の描画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){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 分析を利世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}: 海洋炭酸系のパラメータ計算 [#wb061386]
////Calculates parameters of the seawater carbonate system
//海洋炭酸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。個人データ源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ーれと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){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)の附属書 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、t- 分布 [#m5b5ad3e]
//
//一次元および多次元の場合の、歪んだ正規、t- 分布関数を扱う関数と、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){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
//グラフベースのお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 一般関率統計量、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 文の引数は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){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。関数の能力には、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){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){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]]
//
//**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 
//
//*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){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ひつ夜のあるユーザーは、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。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)もまたある。
////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){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){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){xlsReadWrite}: Excel ネィティブファイルの読み書き [#z3f0413c]
//
//Excelファイルの 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。\code{barcode()}, \code{gpairs()}, \code{corrgram()}, \code{whatis()}, \code{sparkline()}, \code{sparklines()}, および \code{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()}, \code{gpairs()}, \code{corrgram()}, \code{whatis()}, \code{sparkline()}, \code{sparklines()}, and \code{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

*参考リンク [#xdd62c49]
-[[Visualizing the CRAN: Graphing Package Dependencies:http://librestats.com/2012/05/17/visualizing-the-cran-graphing-package-dependencies/]]



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