R FAQ v2.4 - 5章の日本語訳 (5.1.2 [d-f])

date: 日付を処理するための関数群. それらの中で最も便利なのは, 入力値として以下のような書式の日付のベクトルを受け付ける関数です: `8/30/53', `30Aug53', `30 August 1953', ..., `August 30 53', あるいは, これらをミックスしたもの.
dblcens: 2重打ち切りデータ (doubly censored data) についての生存分布の NPMLE (ノンパラメトリック最尤推定量) を計算します.
deal: 連続および/あるいは離散変数を持つベイジアン・ネットワークを学習し, データから比較することができます.
debug: R 関数のデバッガー. コードの表示, 優しいエラー修復, 行番号指定の条件付きブレイクポイント, 終了コードへのアクセス, フロー制御, および完全なキーボード入力機能があります.
deldir: 平面の点集合の (平面全体に関する) ドロネー三角形分割 (Delaunay triangulation), およびディリクレあるいはボロノイ分割 (Dirichlet or Voronoi tessellation) を計算します.
delt: 適応型ヒストグラム機能を持つ多変量密度関数の推定.
denpro: "level set trees" および "shape trees" による多変量密度関数および推定の可視化. "tail trees" による多変量データの可視化.
depmix: Dependent Mixture Models (従属混合モデル?): カテゴリー値および連続値 (の時系列) データ上の潜在マルコフ・モデル (latent Markov models) の (多群) 混合の当てはめを行います.
dglm: 二重一般化線形モデル.
diamonds: 分析用あるいはグリッドのサンプリング用に, 平面あるいは 8面体/20面体の表面上にアパーチャー 4 の (aperture-4) ダイアモンド分割を描くための関数群.
dichromat: 二色型色覚者 (dichromats) のためのカラー・スキーム. 赤-緑の区別をなくすことにより, 色盲の影響をシミュレートします.
digest: md5 および sha-1 アルゴリズムを用いて任意の R オブジェクトの "ハッシュ" 値を生成するための 2つの関数. R 言語のオブジェクトの簡単な比較ができます.
diptest: 単峰性について Hartigan の dip 検定統計量を計算します.
dispmod: GLMs における散布度 (dispersion) をモデル化するための関数群.
distr: 分布のオブジェクト指向的実装といくらかの追加機能.
distrDoc: パッケージ distr, distrEx, distrSim, および distrTEst の説明文書.
distrEx: パッケージ distr の機能拡張.
distrSim: パッケージ distr に基づくシミュレーション・クラス.
distrTEst: パッケージ distr に基づく推定および検定のクラス.
distributions: TI-83 Plus に基づく確率分布.
diveMove: (time-depth recorders (TDRs) を取り扱う) 潜水データ分析 (dive analysis) およびキャリブレーション.
dlm: 動的線形モデル (Dynamic Linear Models) の最大尤度およびベイズ分析.
doBy: グループ (集団) に関する諸計算のための道具.
dprep: 分類のためのデータの前処理と可視化の関数群.
dr: 次元縮小 (dimension reduction) 回帰の当てはめのための関数, 手法およびデータセット. pHd (principal Hessian directions) および逆回帰 (inverse regression) 手法である SIR (sliced inverse regression) と SAVE (sliced average variance estimation) を含みます.
drc: 濃度反応, 用量反応, および時間反応曲線 (concentration-response, dose-response and time-response curves) を中心とする複数曲線についての非線形回帰分析.
drfit: 用量反応 (dose-response) データ評価.
dse: 動的システム推定 (Dynamic System Estimation), 多変量時系列パッケージのバンドル. dse1 (基本システム, 多変量 ARMA および状態空間モデルを含む), dse2 (推定技術を評価し, 予測し, 予測モデルを評価するための機能拡張), tframe (時間の表現に依存しないコードを書くための関数群), および setRNG (S および R において同一の乱数群を生成するための機構) を含みます.
dyn: 時系列回帰.
dynamicGraph: グラフを操作するためのインタラクティヴ・グラフィカル・ツール.
dynlm: 動的線形モデル (dynamic linear models) および時系列回帰.

e1071: Department of Statistics at TU Wien (E1071) で用いられている種々の関数群. モーメント, 短時間フーリエ変換 (short-time Fourier transforms), 独立成分分析, 潜在クラス分析 (Latent Class Analysis), サポートベクターマシン, ファジー・クラスタリング, 最短経路計算, bagged クラスタリング等々を含みます.
eRm: 拡張 Rasch モデルを推定します.
eba: 確率的選択モデルの当てはめおよび検定. とくに, BTL (Bradley-Terry-Luce), elimination-by-aspects (属性による消去法) (EBA), preference tree (選好ツリー) (Pretree) モデル.
eco: 2×2 表における生態学的推論 (ecological inference) のベイズ・モデルの当てはめを行います.
ecodist: 生態学的分析のための非類似度 (dissimilarity) ベースの関数群.
edci: 画像のエッジ検出およびクラスタリング.
effects: 線形および一般化線形モデルのためのグラフおよび表による (たとえば, 交互作用の) 効果表示. (Graphical and tabular effect displays, e.g., of interactions, for linear and generalised linear models.)
eha: 生存およびイベント履歴分析 (survival and event history analysis) のためのパッケージ.
eiPack: 生態学的推論 (ecological inference) および高次元データの管理.
elasticnet: 弾性ネットの正則化 (elastic net regularization) および変数選択.
ellipse: 楕円, および楕円状の信頼域を描くためのパッケージ.
elliptic: Weierstrass および Jacobi 形式を含む楕円 (関連) 関数一式.
elrm: MCMC による正確なロジスティック回帰 (Exact Logistic Regression).
emme2: EMME/2 データバンクを読み書きするための関数群.
emplik: 右側打ち切りの可能性のあるデータからの平均/クォンタイル/ハザードに関する経験的尤度比 (empirical likelihood ratio).
energy: 諸分布を比較するための E-statistics (エネルギー) 検定: 多変量正規性, ポアソン検定, 等しい分布に関する多変量 k-標本検定, e-distances による階層的クラスタリング.
ensembleBMA: 混合正規分布を用いたアンサンブルのベイズ式モデル平均化 (Bayesian Model Averaging) を用いた確率的予測.
epicalc: 疫学用の計算機.
epitools: 応用疫学のための基本ツール群.
epsi: 画像のエッジ保存平滑化 (Edge Preserving Smoothing for Images).
equivalence: 同等性検定 (tests of equivalence) を評価するための検定およびグラフィクス.
evd: 極値分布 (extreme value distributions) のための関数群. シミュレーション, 分布, クォンタイル, および密度関数を, 1変量, 2変量, および (シミュレーション用には) 多変量のパラメトリック極値分布に拡張し, 1変量および 2変量モデルについて最尤推定を計算する当てはめ関数を提供します.
evdbayes: MCMC 手法を用いた極値モデルのベイズ分析のための関数群.
evir: R における極値 (Extreme Values in R): 極値理論の関数群で, 以下のグループに分けることができます: 探索型データ分析, ブロック最大値 (block maxima), peaks over thresholds (POT) (1変量および 2変量), 点過程, gev (一般化極値)/gpd (一般化パレート) 分布.
exactLoglinTest: 対数線形モデルのためのモンテカルロ正確確率検定.
exactRankTests: Streitberg/Roehmel シフト・アルゴリズム (shift algorithm) の実装を用いた正確な p-値およびクォンタイルを計算します.
exactmaxsel: 2値応答変数についての最大選択統計 (maximally selected statistics) の正確な手法.

fBasics: "市場, 基本統計, および定型化された事実 (stylized facts)" のための Rmetrics モジュール. Rmetrics とは, 金融工学および計算ファイナンスを教えるための環境およびソフトウェア集です (`http://www.Rmetrics.org/').
fCalendar: "日付け, 時刻, およびカレンダー" のための Rmetrics モジュール.
fEcofin: "経済・金融データセット選集" を持つ Rmetrics モジュール.
fExtremes: "標本からの超過 (beyond the sample), 極値 (extreme values) の取り扱い" のための Rmetrics モジュール.
fMultivar: "多変量データ分析" のための Rmetrics モジュール.
fOptions: "オプションの評価" のための Rmetrics モジュール.
fPortfolio: "オプションの価格付けおよびヘッジ" のための Rmetrics モジュール.
fSeries: "金融市場の背後にある動的過程" のための Rmetrics モジュール.
fame: FAME 時系列データベースのためのインターフェイス.
far: 関数自己回帰 (Functional AutoRegressive) 過程のためのモデル化.
faraway: Julian Faraway 著の書籍の関数群およびデータセット.
fastICA: 独立成分分析 (Independent Component Analysis (ICA)) および射影追跡法 (Projection Pursuit) を実行するための FastICA アルゴリズムの実装.
fda: 関数データ分析 (Functional Data Analysis): 基本観測がある種の関数になっているデータの分析.
fdim: フラクタル次元を計算するための関数群.
fdrtool: (局所的な) False Discovery Rates (FDR) の推定および制御. (FDR: 有意であると判断された仮説の中で本当は有意でないものの比率)
feature: 多変量カーネル密度推定のための feature significance.
femmeR: FEMME モデルの結果の出力分析.
ffmanova: Fifty-fifty MANOVA.
fgac: 一般化アルキメデス・コピュラ族 (Families of Generalized Archimedean Copulas).
fields: 空間データに重点を置いた曲線および関数当てはめのためのプログラム集. 実装されている主な手法には, 3次および薄板スプライン (cubic and thin plate splines), 普遍クリギング (universal Kriging) および大規模データセットのためのクリギングを含みます. 主な特長は, R で実装された任意の共分散関数を空間予測 (spatial prediction) のために用いることができることです.
filehash: 単純なファイル・ベースのハッシュ・テーブル.
filehashSQLite: バックエンドとして SQLite を用いる単純な (キー, 値) のデータベース.
financial: R で金融の諸問題を解きます.
fingerprint: 2値 (binary) 指紋データを操作するための関数群.
flexclust: 柔軟なクラスター・アルゴリズム.
flexmix: 柔軟な混合モデリング (Flexible Mixture Modeling): EM アルゴリズムを用いた回帰モデルの有限混合についての一般的な枠組み.
fmri: fMRI 実験の分析のための関数群.
forecasting: 予測のための関数群およびデータセット集. forecast (時系列予測), fma (Makridakis, Wheelwright & Hyndman 著の書籍 "Forecasting: Methods and Applications", 1998 からのデータセット), および Mcomp (M-competitions (M-競合) からのデータ) を含みます.
foreign: Minitab, S, SAS, SPSS, Stata, Systat 等の統計分析ソフトウェアによって格納されたデータを読み書きするための関数群. 推奨 (Recommended).
fork: 複数のプロセスを処理するための関数群: Unix のプロセス管理 API コールに対する単純なラッパー.
fortunes: R 版 fortune (ランダムに格言を表示するプログラム).
forward: 線形および一般化線形回帰モデルにおけるロバスト分析への前方探索アプローチ.
fpc: 固定点クラスター, クラスターの観点による回帰および判別プロット (Fixed point clusters, clusterwise regression and discriminant plots).
fracdiff: fractionally differenced (フラクショナル (非整数値) の差分を持つ) ARIMA(p,d,q) モデル (Haslett and Raftery, Applied Statistics, 1989) のパラメーターの最尤推定.
frailtypack: ハザード関数上の罰則付き尤度を用いた shared gamma frailty (共有ガンマ・フレイルティ) モデルおよび Cox 比例ハザード・モデルの当てはめを行います.
ftnonpar: ノンパラメトリック回帰のための特徴およびストリング (taut strings).
fuzzyRankTests: ファジー順位検定および信頼区間.