R for Mac OS X 4.0.2

R for Mac OS X: 包括的な統計計算およびグラフィックス環境

強力な統計計算とグラフィック環境を探しているなら、R for Mac OS X は完璧なソリューションです。 GNU プロジェクトとして開発された R は、線形および非線形モデリング、古典的な統計テスト、時系列分析、分類、クラスタリング、バイオインフォマティクスなど、広範な統計手法を提供する言語および環境です。

R は、S 言語の実装として、Bell Laboratories (旧 AT&T) の John Chambers と彼の同僚によって開発されました。 S と R にはいくつかの違いがありますが、S 用に記述されたコードの多くは R でそのまま実行されます。これにより、あるプラットフォームから別のプラットフォームへの移行が容易になります。

R の強みの 1 つは、その拡張性です。 S 言語は、研究者が新しいアイデアを探求するための柔軟な手段を提供するため、統計的方法論の研究で長い間使用されてきました。その活動に参加するための R のオープンソース ルートにより、ユーザーは、独自の関数を記述したり、他の人が開発したパッケージを使用したりして、その機能を簡単に拡張できます。

R のもう 1 つの強みは、出版品質のプロットを簡単に作成できることです。ユーザーは、必要に応じて数学記号や数式を含む適切に設計されたプロットを作成できます。ユーザーが出力を完全に制御できるように、グラフィックスのマイナーなデザイン選択のデフォルトに細心の注意が払われています。

あなたが学術研究者であろうと、業界でデータ分析プロジェクトに取り組んでいようと、単に自習コースやオンライン チュートリアルを通じて統計学についてもっと学びたいと思っていようと、このソフトウェアは頼りになるツールです!

主な特長:

- 統計手法の包括的なセット

- ユーザー作成の関数またはパッケージによる拡張可能

- 数学記号を使用した出版品質のプロット

- 使いやすいインターフェース

統計手法:

線形モデリング: 線形回帰モデルは、1 つ以上の予測変数に基づいて連続的な結果を予測する場合に使用されます。

非線形モデリング: 非線形回帰モデルにより、変数間の複雑な関係をモデル化できます。

従来の統計的検定: これらの検定は、グループ間で観察された差が統計的に有意であるかどうかを判断するのに役立ちます。

時系列分析: 時系列分析により、時間の経過とともに収集されたデータを分析できます。

分類: 分類アルゴリズムは、観察結果をその特性に基づいてさまざまなカテゴリに分類するのに役立ちます。

クラスタリング: クラスタリング アルゴリズムは、観測値間の類似性に基づいて観測値をグループ化します。

バイオインフォマティクス: バイオインフォマティクス ツールは、生物学者が遺伝子発現プロファイリングなどの実験から生成された大規模なデータセットを分析するのに役立ちます。

システム要求：

このソフトウェアを Mac コンピュータで実行するには、次のものが必要です。

• macOS 10.13 (High Sierra) 以降のバージョン

• 64 ビット Intel プロセッサ

結論：

結論として、R for Mac OS X は、出版目的に適した高品質のグラフを作成しながら、高度な統計手法を使用してデータを分析するための包括的なツール セットが必要な場合に最適です。ソフトウェアの柔軟性により、ユーザーはアクセスするだけでなく、学問的および産業志向の個人の両方に理想的な新しい方法を開発しています！