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本書をご購入いただいた方は,次の特別記事をダウンロードしてお読みいただけます。
- Anacondaのインストール
- RとRStudioのインストール
- RStudioの使い方
- Jupyter Notebookの使い方
- Anacondaでのライブラリ追加方法
ご購入の証明として,以下の場所に記載された文字列をご入力のうえ,ダウンロード後に解凍してご利用ください。
なお,本書の増補改訂版をご利用の方は次のURLからダウンロードください。
サンプルソースのダウンロード
(2019年11月25日更新)
本書のサンプルソースがダウンロードできます。
- ダウンロード
- sample20191122.zip(約310KB)
解凍すると章ごとフォルダにサンプルが配置されています。
3.2.04.ModelComparison.R(P.155)のコメント行を修正したので差し替えました。
補足情報
[Viewer]タブでの表示について
P.275の1~3行目に記載されている[Viewer]タブでの表示について,Windows上でRStudioを使用している場合に,正常にプロットが表示されないことがあります。その場合は[Viewer]タブにある[矢印と四角]のアイコン(下図参照)をクリックしてください。クリックするとWebブラウザが起動し,ブラウザ上にプロットが表示されます。
![](/assets/files/book/2019/978-4-297-10508-2/fig00.png)
ライブラリtabplotを使った際のエラーについて
(以下2019年11月11日更新)
Rの新バージョン(3.6以降)とRStudioの旧バージョンの組み合わせにおいて,P.308のリスト4.8で,ライブラリtabplotを使って次のコードを実行する際にエラーが発生することが確認されています。
tableplot(DF[, -1], sortCol ="契約")
tableplot(DF[, -1], sortCol ="通話分数")
・エラーメッセージ
Error in if (by < 1) stop("'by' must be > 0")(以下略)
|
エラーを回避するためには,RStudioを最新のバージョンにアップデートしてください。
2019年11月5日現在の最新版は次のとおりです。
- RStudio 1.2.5019
- R 3.6.1
- tabplot 1.3-3
(以下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
|
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。
P.254 図4.14:英語の成績
誤 |
98,85,NA,85,85
|
---|
正 |
98,85,72,NA,85
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---|
P.255 本文:「ペアワイズ」項の上から5行目
誤 |
4名分のケースを使うことができます。
|
---|
正 |
3名分のケースを使うことができます。
|
---|
P.90 例2.40の上から4行目のコメント
誤 | #row 2, column 1
|
---|
正 | #row 1, column 2
|
---|
P.155 リスト3.6の中16~22行目のコメント
誤 |
#目的変数の値について、モデル上の理論値を求める
#=モデルを元のデータDFに当てはめて、DFの説明変数に
# 基づく予測値を算出する
#関数predict():モデルをデータに当てはめ予測値を算出
#ここではモデルを作成した際のデータをそのまま使う
#説明変数の値のみが予測に使われる
|
正 |
#目的変数の値について、モデル上の理論値を図示する
# モデル上の理論値
# =モデルをDFの説明変数の値に当てはめた場合の予測値
#理論値はモデル作成の際にfitted.valuesとして格納されている
#実測値との差(残差)は同様にresidualsとして格納されている
|
P.325 リスト4.8内 下から17行目
誤 |
box.col = c("pink", "palegreen3")[CRT1$frame$yval])
|
正 |
box.col = c("pink", "palegreen3")[CRT3$frame$yval])
|
P.329 本文 下から2行目
誤 |
実測値と一致します。
|
正 |
ロジスティック回帰による予測結果と一致します。
|
P.329 図4.47:枝を買った決定木
末端ノード(9)の一部の文字と背景色を変更しました。
![zu4.47.png](/assets/files/book/2019/978-4-297-10508-2/zu4.47.png)
P.47 例2.7:ベクトルへの要素の追加(上から3~4行目)
誤 |
[1] 2 2 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34
[20] 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64
|
正 |
[1] 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40
[20] 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64
|
P.47 例2.7:ベクトルへの要素の追加(下から1~2行目)
誤 |
[1] 2 2 2 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32
[20] 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 64 64 64
|
正 |
[1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38
[20] 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64
|
P.82 (3)条件分岐の構文
コード例がRの記述になっておりました。
誤 |
if (論理式) {
論理式の評価がTRUEの場合の処理
} else {
上記以外の場合の処理
}
|
正 |
if 論理式 :
論理式の評価がTRUEの場合の処理
else :
上記以外の場合の処理
|
※以降の訂正は第2刷では修正されています。
P.15 本文 上から7行目
誤 |
その商品が落ちたのか、
|
正 |
どの商品が落ちたのか、
|
P.20 本文 下から3行目
P.51 リスト2.2 2.2.03.DataStructure.R(続き)の上から14行目
誤 |
DFSize[, 3] #すべてのrow, column 2
|
正 |
DFSize[, 3] #すべてのrow, column 3
|
P.56 例2.14の上から8行目
誤 |
> DFSize[, 3] #すべてのrow, column 2
|
正 |
> DFSize[, 3] #すべてのrow, column 3
|
P.61 本文 上から6行目
誤 |
与えられたリスト(最初の引数)
|
正 |
与えられたベクトルやリスト(最初の引数)
|
P.94 本文 上から8行目(参照ファイル名)
誤 |
2.4.01.sample.csv
|
正 |
sample.csv
|
P.123 本文 下から1行目
P.129 図3.15 相関係数のグラフ表示
項目名称が見切れていました。
![図](/assets/files/book/2019/978-4-297-10508-2/P.129_zu3.15new.png)
P.135 本文 下から7行目
P.145 注17 上から4行目
誤 |
123×104=1230000
|
正 |
123×104=1230000
|
P.157 図3.26 通常の線形回帰モデル
「x2方向の傾き0.68」を指し示す位置を変更しました。
![](/assets/files/book/2019/978-4-297-10508-2/P.157_zu3.26new.png)
P.161 図3.29 左「負の交互作用の例」の式
誤 |
b0 = 100, b1 = 100, b2 = 3, b3 = -0.1
|
正 |
b0 = 100, b1 = 2, b2 = 3, b3 = -0.1
|
P.161 図3.29 右「正の交互作用の例」の式
誤 |
b0 = 100, b1 = 0, b2 = 0, b3 = -0.1
|
正 |
b0 = 100, b1 = 0, b2 = 0, b3 = 0.1
|
P.182 本文 下から5~6行目(丸数字は紙面では黒丸数字)
誤 |
有意に多いカテゴリが赤(⑤⑥)、有意に少ないカテゴリが青(①②)
|
正 |
有意に少ないカテゴリが赤(⑤⑥)、有意に多いカテゴリが赤(①②)
|
P.184 本文 上から3行目
P.187 本文 上から6行目
誤 |
実測値と平均値との差 fi - M
|
正 |
実測値と平均値との差 yi - M
|
P.187 本文 上から7行目
誤 |
予測値と平均値との差 yi - M
|
正 |
予測値と平均値との差 fi - M
|
P.201 本文 上から8行目
P.202 本文 下から1行目
P.204 図番号
P.210 本文 上から10行目
P.211 図3.47 交互作用を含むモデルと中心化
右側の説明から指す矢印の場所を修正し,数値の意味を追記しました。
![](/assets/files/book/2019/978-4-297-10508-2/P.211_zu3.47new.png)
P.267 本文 下から2行目
P.278 図4.26 表「因子負荷量」のヘッダ
P.296 本文 下から3行目
P.310 本文 上から4行目
P.335 本文 下から9行目
P.339 図4.48 各変数間の因果関係
「販促」と「チラシ配布」の矢印の向きを修正します。
![](/assets/files/book/2019/978-4-297-10508-2/P339_zu4.48new.png)
P.375 本文 上から1行目
P.xiii 上から2行目
誤 |
(2) 一般線形モデル(GLM)
|
正 |
(2) 一般化線形モデル(GLM)
|
P.302 下から3行目(見出し)
誤 |
(2) 一般線形モデル(GLM)
|
正 |
(2) 一般化線形モデル(GLM)
|
P.115 リスト3.2(3.1.02.Summarize.R)の6行目
誤 |
stringsAsFactors = FALSE), #文字列を文字列型で取り込む
|
正 |
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
誤 |
stringsAsFactors = FALSE, #文字列を文字列型で取り込む
|
正 |
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
誤 |
stringsAsFactors = FALSE, #文字列を文字列型で取り込む
|
正 |
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
誤 |
stringsAsFactors = FALSE, #文字列を文字列型で取り込む
|
正 |
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
P.215 リスト3.14(3.4.01.StadardizedRegression.R 続き)の31行目
P.215 リスト3.14(3.4.01.StadardizedRegression.R 続き)の36行目
誤 |
# 偏回帰係数*説明変数の不偏分散/目的変数の不偏分散
|
正 |
# 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
P.260 リスト4.5(4.2.06.Outlier.R 続き)の21行目
誤 |
#lof値が2を超えてかどうかをTRUE/FALSEで配列化
|
正 |
#lof値が2を超えているかどうかをTRUE/FALSEで配列化
|