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グラフ出力失敗の場合 |
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Windows VIstaなど、一部パソコンの設定では、多変量解析で、「グラフ出力に失敗しました。Repoのショートカットを作り直し再起動することで解決できます。．．．．」のエラーメッセージが出る場合があります。
Window本体の設定とＲとRepoの連携上の問題から、内部でグラフ出力が許可されていないため起きるのエラーです。
次の方法で簡単に回避できます。
(1)コンピュータ内のCドライブの、 「C:\RepoSys」フォルダ内に、「QuintessRepo.exe」または「QuintessRepo」と表示されたファイルがあります。これにショートカットを作成して下さい。
(2)作成したショートカットは、デスクトップ上など利用しやすい場所に移動させて下さい。
これで、問題は回避されます。
尚、それまでのショートカットやアイコン「QuintessRepo Start」(バージョン1.0.1以前にインストールした場合は、「QuintessRepoと表示）には、クリックした直後に、Repoサーバーにアクセスして最新の実行プログラムや資料などを必要に応じてダウンロードする機能をありますが、上記の手順で作成したショートカット・アイコンをクリックした場合には、この機能はありません。
このため従来のアイコンは残すようにし、時々、この従来アイコン(QuintessRepoStart)をクリックして、プログラム類の最新化をして下さい。アイコン名は適当に変更いただいて結構です。
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解析サーバー使用時のエラーについて |
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現在の解析サーバーは、サービス実験サーバーです。正式なサービス提供用サーバーではないため、性能面で限界があり、多くのユーザーの同時アクセスや複雑な処理の際に処理時間オーバーからりエラーが発生する可能性があります。また、サーバーメンテナンスのため停止する場合もあります。あらかじめご了承下さい。
時間を変えて利用いただくことで解決される場合もあります。
お手元のパソコンに「R」をインストールすることで全く同じ機能を利用いただくことができ、また。サーバー処理に比べて非常に早く分析を行うことが可能となります。
エラー多発の際や、分析の高速化を図りたい場合は、パソコンへのＲインストールをお勧めします。
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その他の分析上のエラーについて。 |
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分析指定上のエラー、例えば、分析できないデータの場合や、元データの変数の数に比べて、指定の因子軸などが多すぎる場合には、エラーメッセージが出ます。
解析サーバーを使用しないでそれ以外のエラーがでた場合、どの分析メニュー（例えば、最もシンプルな「相関分析」で）もエラーとなるか確認の上、
●どの分析メニューでもエラーとなる場合……………Ｒのインストール設定を再設定してみて下さい。
分析画面を終了させ、QuintessRepoのファイル一覧画面で、「環境設定」「Rの設定」で、「Rの起動確認」をクリックして下さい。エラーとなった場合は、「Rプログラムパス」で「R」「R.exe」のファイルを探して選択して下さい。
(インストールした場所にあり、通常C:\Program files\R\Rバージョン\bin\内にあります)
●「グラフ出力失敗」の場合……………上記のＱＡをご覧下さい。
●その他のエラーの場合
パソコンにインストールされた「Ｒ」のバージョンが古い場合や、必要な追加パッケージがインストールされていない場合があります。この場合は、手動でＲのバージョンアップや、パッケージ追加インストールを行って下さい。
インターネット接続環境があれば、即座にできます。
- 不足しているパーケージを追加する
- Rpooの「統計・加工」画面の「ヘルプ」「Rのパッケージインストール」をクリック
- 画面に出たリストをRを起動して、「>」の後に貼り込む
- 最新プログラムの確認とダウンロードのためのサイト選択画面がでます。(CRAN mirror)
筑波大学Japan(Tsukuba)などを選択して「OK」をクリック。順次、各パッケージをダウンロードして完了します。
- 既存プログラムを最新にする
- デスクトップ上のRアイコンのクリックまたは、Repoの「統計・加工」の「分析」「Rを直接起動」をクリック
- Rの画面上で、「パッケージ」「パッケージの更新」をクリック
- 最新プログラムの確認とダウンロードのためのサイト選択画面がでます。(CRAN mirror)
筑波大学Japan(Tsukuba)などを選択して「OK」をクリック。
- 更新プログラムの確認画面が出るので、全選択のまま、「OK」をクリック。自動的に最新プログラムがダウンロード、インストールされます。
すべて終了したら、Rの画面の「>」上で、「q()」と入力してリターンキーを押して下さい。
Rが終了します。 |
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「Ｒ」とは何ですか。また、そのメリットとデメリットとは。 |
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Rとは、統計解析やデータマイニングのための汎用ソフトです。
ニュージーランドのオークランド大学統計学科のRoss Ihaka氏とアメリカのハーバード大学生物統計学科のRobert Gentleman氏により開発、その後多くの賛同者が加わり、開発が続けられているオープンソース方式のソフトです。
次のような特徴があります。
- 自由にダウンロードでき、無料で利用できる。
- 大学研究者を中心に多くの開発者により、1000種類以上のパッケージが開発、公開されることで、市販ソフトにはないような、様々な最新の解析手法も利用可能。
- 自分で新しい分析パッケージを開発することも比較的容易。
- 解析だけでなく、グラフッィクス機能に優れている。
- 市販のデータ解析ソフト(SASゃSPSSなど)やデータベースソフト、Excelなどとの連携が容易。
- 各種WindowsとMacと、Linux上で同じように利用できる。(Repoが連携対応しているのはWindows版のみ)
但し、素人には少々取っつきにくいという欠点もあります。
- 簡単とは言え、画面でコマンド入力またはプログラム作成が必要となる。
- 但し、「Rコマンダー」(アール・コマンダー)というマウスクリックだけでＲを利用できフリーウェアが開発、日本語版も公開されてます。（McMaster大学のJhonFox教授が開発）
わかりやすい解説書籍も出版・重版されています。
- 世界的な研究者ネットワークにより支えられ、常に進化しているため、サポート情報がわかりにくい。また、最新情報は英語が多い。
- 最近数年、大学研究者によるRの解説書籍が次々出版されています。一見難しそうですが、内容は具体的にわかりやすく説明されている書籍が増えています。(数式がわからなくて大丈夫な書籍が多いです)
- 常に最新のプログラムや改良が行われているため、バージョンアップやパッケージ追加が必要となる場合がある。
- マーケティング・リサーチでよく使用されている基本的な統計解析手法は、インストール初期のパッケージにほぼ含まれているので、ひととおりの利用は可能。
商用パッケージの毎年のようなバージョンアップが大変とお感じの方や、最新の解析手法を利用してみたいとお考えの方、独自の解析手法を開発としたいとお考えの方には、Ｒの導入、利用がお勧めと考えます。 |
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「Ｒ」と「Repo」を組み合わせて利用するメリットは何でしょうか。 |
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メリットには、２つあります。
- 簡単な画面操作で、高度な分析が可能。
- 「R」は、コマンド入力が基本のため、操作が容易ではない。
また、多くの機能があるため、その機能ごとのコマンドを覚えて使いこなすのは難しい。
Repoでは、このコマンド入力をなくして、簡単な操作で分析できるようにしています。
(「Rコマンダー」というマウスクリックで利用できるフリーウェアもあります)
- 統計解析のための事前データ加工と、結果からのレポート作成をトータルにサポート。
- 実際のマーケティング・リサーチでは、統計解析が目的ではありません。
一般的には、次のような作業を行います。
- 分析手法に合わせたデータセットを作成、欠損値などの処理を行う
- 分析
- 変数の見直しや、異常値のサンプルなどを除去し、再分析し精度を上げる
- 結果をレポートページにグラフ化、数表化
- 出力された因子やクラスター等を元に、他の項目との関連を分析
(例えば、各クラスターのプロフィールやクラスターごとの採用意向など)
- Repoは、分析の前後の様々な処理作業を可能な限り自動化することで、分析と解釈思考に注力できる時間を増やすことができます。
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「Ｒ」のバージョンアップや機能追加の方法とは。 |
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- デスクトップ上のRアイコンのクリックまたは、Repoの「統計・加工」の「分析」「Rを直接起動」をクリック
- Rの画面上で、「パッケージ」「パッケージの更新」をクリック
- 最新プログラムの確認とダウンロードのためのサイト選択画面がでます。(CRAN mirror)
筑波大学Japan(Tsukuba)などを選択して「OK」をクリック。
- 更新プログラムの確認画面が出るので、全選択のまま、「OK」をクリック。自動的に最新プログラムがダウンロード、インストールされます。
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「Ｒ」についての詳しい説明や書籍とは。 |
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詳しい説明、最新情報は、「Ｒ」の日本語公式サイト（RjpWiki）をご覧下さい、。
 http://www.okada.jp.org/RWiki/
Windows最新版をダウンロードするには(筑波大学のミラーサイトから)
http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/base/
次の書籍がお勧めですが、現在急増していますし、下記説明は細部に至るまで内容吟味したのではありません。とりあえずの参考として、詳しくは、大型書店などでご覧下さい。
■取り急ぎＲを眺めてみたい、試したい方には
| 書籍名・編著 |
内容 |
価格 |
データ解析環境「Ｒ」
船尾暢男
高浪洋平 |
現在市販されている書籍の中で、たぶん最もコンパクトな書籍です。ざっくりとＲを眺めてみたい。試してみたいという方向けの書籍です。 |
\2300+税
工学社 |
■Ｒの基本操作と統計解析の主な方法をひととおりマスターする場合
| 書籍名・編著 |
内容 |
価格 |
Ｒによるデータサイエンス
金明哲 |
Ｒと日本語分析についての研究が豊富な同志社大学の金教授の書籍です。
Ｒの導入・操作方法から、多変量解析の基本的手法についてまとまった一冊です。お勧めです。 |
\3600+税
森北出版 |
Ｒによる統計解析
青木繁伸 |
Ｒの導入・操作方法から、多変量解析の基本的手法についてまとまった一冊です。金先生の書籍とは少し異なる手法の説明もあります。
余裕があれば合わせてお読みください。 |
\3800+税
オーム社 |
Ｒで学ぶデータサイエンス
２ 多次元データ解析法
金明哲編
中村永友著 |
シリーズ出版中の第2巻です。
多変量解析の説明とＲの操作方法について、極めて具体的に解説されています。 |
\3500+税
共立出版 |
■Ｒによるマーケティング・リサーチでの活用法や新しい解析手法を理解するには
| 書籍名・編著 |
内容 |
価格 |
商品企画のための統計分析
「Ｒによるヒット商品開発手法」
神田範明監修 |
「商品企画の七つ道具」の方法を説明。ＣＳ分析や商品のポジショニング、コンジョイント分析ではＲを使用した方法を解説。 |
\2800+税
オーム社 |
Ｒによるマーケティング・シミュレーション
朝野熙彦編著 |
最新の統計手法のマーケティング現場での活用法を解説。巻末に、Ｒで行う場合の方法を説明。 |
\2200+税
同友館 |
データマイニング入門
豊田秀樹 |
決定木、ニューラル・ネットワーク、自己組織化マップ、サポートベクターマシンなどの最新手法をわかりやすく解説 |
\3400+税
東京図書 |
これ以外にも、個別の解析手法や、テキストマイニングの方法など、非常に多くの書籍があり、また、毎月出版されています。是非、ご確認下さい。
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数量化Ⅰ類、Ⅱ類の変数が少なくなることについて。 |
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Repoの数量化Ⅰ類、Ⅱ類は、Rの基本パーケージをそのまま利用しています。
このため、数量化Ⅰ類、Ⅱ類の場合、説明変数のカテゴリがひとつ少なくなります。
Rの場合、数量データをカテゴリデータに変換すれば、重回帰分析、判別分析がそのまま数量化Ⅰ類、Ⅱ類となります。但し、数量データをカテゴライズデータとして処理する際、ダミー変数にして分析にます。
例えば、1,2,3,の数量データをカテガリデータに変更した場合、2は、1と異なるか否かの変数項目として0/1で、同様に、3は、1と異なる別の変数項目として0/1で扱われます
つまり、1～3の元変数はカテゴライズ化した場合、変数項目は2と3の2項目となり、回帰係数などは2項目分となります。但し、数式的な意味は問題なく、シミュレーション結果も異なりません。この点についての詳しい説明は、次をご覧下さい。
「Rによる多変量解析」青木繁伸著P149参照
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インストールと動作環境について
その他のご質問は