2019年8月– date –
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対応分析
KH Coder で対応分析を行う方法
対応分析は、コレスポンデンス分析とも言われる分析方法だ。 テキストマイニングでの対応分析では、どのグループでどんな発言が多かったかの傾向を図でつかむ方法。 KH Coder でどのように実施するかを解説。 対応分析とは - 一般的な話 対応分析を実施す... -
テキストマイニング
KH Coder で階層的クラスター分析を行う方法
階層的クラスター分析を KH Coder で行う方法 KH Coderとクラスター分析 - 前提知識 KH Coderで階層的クラスター分析を行うには? 方法は3つのオプションから選べる 距離の計算も3つのオプションから選べる クラスターのオプション 最大出現数の上限設定 ... -
自己組織化マップ
KH Coder で自己組織化マップを書く方法
自己組織化マップは、ニューラルネットワークアルゴリズムのひとつである。 KH Coderで自己組織化マップを描くにはどうやったらよいか? 自己組織化マップの前にニューラルネットワークとは何か? 自己組織化マップとは何か?どうやって描かせているか? ... -
共起ネットワーク
KH Coder で共起ネットワーク図を描く方法
共起ネットワークとは、個々人のコメント間の共通性をネットワーク図にして示す方法だ。 TwitterのTweetを使って、無料で使えるテキストマイニングソフト KH Coder で共起ネットワーク図を描いてみた。 KH Coderとは? 共起ネットワークとは? 共起ネット... -
多次元尺度構成法
KH Coder で多次元尺度構成法を行う方法
多次元尺度構成法は、多次元尺度法とも言われる。 テキストマイニングソフト KH Coderでは、出現パターンが似ている抽出語がどれなのかが一目でわかる散布図が描かれる。 多次元尺度構成法とはどんな方法か? KH Coderではどのような図が得られるか? 多次... -
テキストマイニング
階層的クラスター分析で使われるウォード法とは? わかりやすく解説
KH Coder では、階層的クラスター分析のクラスター化の方法として、ウォード法、群平均法、最遠隣法の3つから選べる。 ウォード法がデフォルト設定で、おすすめだ。 ウォード法とはどういう方法なのか? クラスター化とは? クラスター化には4つ種類があ... -
競合リスク
R で競合リスク回帰を実行する方法
競合リスク回帰とは、共変量調整をした競合リスク分析の方法。 競合リスク回帰の前に競合リスクとは? 競合リスク回帰の種類 競合リスク回帰分析の準備 競合リスク回帰 1: 絶対リスク回帰 競合リスク回帰 2: ロジスティックリスク回帰 競合リスク回帰 3... -
競合リスク
R で競合リスク分析 Gray 検定を行う方法
競合リスクとは何か? Gray 検定の実行方法 競合リスクとは? 競合リスク分析のサンプルデータの準備 競合リスクの累積発現曲線を描いてみる 競合リスクの要因別累積発現 競合リスクの Gray 検定(ログランク検定との比較) まとめ 解説動画:EZR で Gray ... -
R
R で生存時間データを分析する方法
Coxの比例ハザードモデル(コックスの比例ハザードモデル、Cox回帰、コックス回帰など表示・呼び名はたくさんあるが皆同じものを指している)は、生存時間とイベントデータを多変量解析できる統計モデルだ。 注目したい要因が、他の要因と相関があり、また... -
ログランク検定
R でログランク検定を行う方法
ログランク検定とは、生存時間解析で、二群以上のグループがある場合に、グループ間で統計学的に差があるかを検討する方法。 R での方法を解説。 R でログランク検定をする場合の関数は? survdiff()はどうやって使う? ovarian データセットの内容 生存時...
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