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*Rパッケージ
ここでは自分がこれまでにインストールしたパッケージを載せています。PCがクラッシュしたときのためです。
**aod
aodが含まれる。これも一般化線形混合モデルのときに使う。familyでnbinomとbetabin（成功,失敗）が使える。
**coda
lmer()の結果のオブジェクトを投入すると、経験ベイズ法による結果を算出してくれるmcmcsamp()を含む。
**date
日付データを扱うのに必要な関数がそろっている。
**e1071
skewness（歪度）やkurtosis（尖度）が計算できるようになる。実はscatterplot3dを含んでいる。
**faraway
- [[Extending the linear model with R>Rゼミ/輪読GLM赤本]]の作者がオリジナルで定義した関数、データなど。逆ロジット変換（ilogit）が意外と便利だったりする。
**geoRglm
空間情報を考慮したGLMMをおこなうのに必要。
**glmmML
glmmMLが含まれる。一般化線形混合モデルができるようになる。familyはbinomialとpoissonだけ。
**gplots
barplot2などが含まれる。エラーバー付き棒グラフの作成が簡単に。
**Hmisc
Rで得られた結果をLaTeX形式で出力するためのlatex()を含む。
**labdsv
植生データ解析で使う。
**lme4
lme4などが含まれる。lme4は階層を持ったエラーを持つ場合のGLMM（一般化線形混合モデル）を計算させることができる。
**R2WINBUGS
RからWinBUGSを動かすためのパッケージ。
**scatterplot3d
scatterplot3dが含まれる。3次元散布図が作れるようになる。実はe1071に含まれている。
*survival
生存時間解析には欠かせない。
**smatr
II型の回帰分析、および関数関係の比較を行うパッケージ。
**vegan
これもlabdsv同様、植生データ解析で使う。
**xtable
Rで得られた結果をLaTeX形式で出力するためのxtable()を含む。
*Rパッケージ
ここでは自分がこれまでにインストールしたパッケージを載せています。PCがクラッシュしたときのためです。
**aod
aodが含まれる。これも一般化線形混合モデルのときに使う。familyでnbinomとbetabin（成功,失敗）が使える。
**car
TypeIIやTypeIIIの分散分析が行える関数Anova()を含む。
**coda
lmer()の結果のオブジェクトを投入すると、経験ベイズ法による結果を算出してくれるmcmcsamp()を含む。
**date
日付データを扱うのに必要な関数がそろっている。
**e1071
skewness（歪度）やkurtosis（尖度）が計算できるようになる。実はscatterplot3dを含んでいる。
**faraway
- [[Extending the linear model with R>Rゼミ/輪読GLM赤本]]の作者がオリジナルで定義した関数、データなど。逆ロジット変換（ilogit）が意外と便利だったりする。
**geoRglm
空間情報を考慮したGLMMをおこなうのに必要。
**glmmML
glmmMLが含まれる。一般化線形混合モデルができるようになる。familyはbinomialとpoissonだけ。
**gplots
barplot2などが含まれる。エラーバー付き棒グラフの作成が簡単に。
**Hmisc
Rで得られた結果をLaTeX形式で出力するためのlatex()を含む。
**labdsv
植生データ解析で使う。
**lme4
lme4などが含まれる。lme4は階層を持ったエラーを持つ場合のGLMM（一般化線形混合モデル）を計算させることができる。
**R2WINBUGS
RからWinBUGSを動かすためのパッケージ。
**scatterplot3d
scatterplot3dが含まれる。3次元散布図が作れるようになる。実はe1071に含まれている。
*survival
生存時間解析には欠かせない。
**smatr
II型の回帰分析、および関数関係の比較を行うパッケージ。
**vegan
これもlabdsv同様、植生データ解析で使う。
**xtable
Rで得られた結果をLaTeX形式で出力するためのxtable()を含む。
