RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習

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補足情報

(2019年3月26日更新)

図3.15(P.129)のプロットをWindows環境で描画すると文字化けが生じる場合があります。その場合,リスト3.3「3.1.04.Correlation.R」(P.124)の関数qgrah()内の引数に次の1行を挿入してください(P.125の下から10行目に相当する箇所/#③相関係数のグラフ表示内)。


labels=colnames(COR), #ラベルを省略せずに表示

お詫びと訂正(正誤表)

本書の以下の部分に誤りがありました。ここに訂正するとともに,ご迷惑をおかけしたことを深くお詫び申し上げます。

(2019年4月2日最終更新)

P.xiii 上から2行目

(2) 一般線形モデル(GLM)
(2) 一般線形モデル(GLM)

P.302 下から3行目(見出し)

(2) 一般線形モデル(GLM)
(2) 一般線形モデル(GLM)

(以下2019年3月26日更新)

P.115 リスト3.2(3.1.02.Summarize.R)の6行目


stringsAsFactors = FALSE), #文字列を文字列型で取り込む


stringsAsFactors = FALSE) #文字列を文字列型で取り込む

P.154 リスト3.6(3.2.04.ModelComparison.R)の9行目


stringsAsFactors = FALSE, #文字列を文字列型で取り込む


stringsAsFactors = FALSE) #文字列を文字列型で取り込む

P.167 リスト3.7(3.2.05.TwoRegression.R)の9行目


stringsAsFactors = FALSE, #文字列を文字列型で取り込む


stringsAsFactors = FALSE) #文字列を文字列型で取り込む

P.209 リスト3.13(3.3.07.MultiColinearity.R 続き)の22行目


stringsAsFactors = FALSE, #文字列を文字列型で取り込む


stringsAsFactors = FALSE) #文字列を文字列型で取り込む

P.215 リスト3.14(3.4.01.StadardizedRegression.R 続き)の29行目


#目的変数の分散(不偏分散)


#目的変数の標準偏差

P.215 リスト3.14(3.4.01.StadardizedRegression.R 続き)の31行目


#説明変数の分散(不偏分散)


#説明変数の標準偏差

P.215 リスト3.14(3.4.01.StadardizedRegression.R 続き)の36行目


#  偏回帰係数*説明変数の不偏分散/目的変数の不偏分散


#  偏回帰係数*説明変数の標準偏差/目的変数の標準偏差

P.237 リスト4.1(4.2.03.Scaling.R)の7行目


sd(x)  #標準偏差(不偏標準偏差)


sd(x)  #標準偏差(不偏分散の平方根

P.260 リスト4.5(4.2.06.Outlier.R 続き)の21行目


#lof値が2を超えてかどうかをTRUE/FALSEで配列化


#lof値が2を超えているかどうかをTRUE/FALSEで配列化