データ解析のための「R」入門
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		最新更新2013年03月14日

■ お詫びと訂正　(更新2013年03月14日）

ページ	誤	正
p.14	1つに変数	一つの変数
p.17	< c-( )	<-c ( )
p.52
p.75	ヒットか0本から	ヒットが0本から
p.75	「1,2,3,・・10」のベクトル	「0,1,2,3,・・10」のベクトル
p.79	x <- seq(,20,0.1)	(不要)
p.81
p.86	F=1.0369	F=0.8832
p.88	表の赤字部分の訂正
	男性 男性 女性 男性 女性 女性 女性 男性 女性 女性 B B C B H B C C C H 女性 男性 男性 男性 男性 女性 女性 男性 女性 男性 C H B H C B C C C H 男性 男性 女性 女性 女性 男性 女性 男性 男性 男性 H B C C C C H C H B
p.93	郊外では、ハンバーバーチェーンAが	郊外では、ハンバーガーチェーンAが
p.96	“　7:日曜日,” 7:日曜日”	“　7:日曜日”,“ 7:日曜日”
p.104	interaction.plot(yobichiku,curiage)	interaction.plot(yobi,chiku,curiage)
p.108	表の赤字部分の訂正
	98 123 142 124 89 109 118 130 127 98 127 95 134 110 135 118 76 125 98 110
p.109	kurigae	kuriage
p.116	表の赤字部分の訂正
	人 価格 ボリューム 速さ サービス クーポン 近さ 雰囲気 1 5 4 2 2 4 2 1 2 3 5 5 4 5 1 2 3 2 3 3 4 2 4 5 4 3 5 3 2 4 2 4 5 2 1 3 4 2 5 4 6 4 5 2 3 5 4 2 7 1 4 5 2 2 5 4 8 2 4 1 1 5 4 5 1 2 2 5 4 1 4 4 1 2 1 5 5 1 5 5
p.116	人　<- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)	(不要)
p.116	価格　<- c(5,3,2,3,2,4,1,4,2,2) 雰囲気　<- c(1,2,5,4,4,2,2,4,2,1,5)	価格　<- c(5,3,2,3,2,4,1,2,2,2) 雰囲気　<- c(1,2,5,4,4,2,4,4,5,4,5)
p.124	MaQuitty法(mcquiity)	McQuitty法(mcquiity)
p.124	補足	「R」エディタで Rownames(chen) <- c( “札幌”,“仙台”・・・・“那覇”) などのラベルをつけると見やすくなります。
p.125	plot(result4,main=“重心法”)	plot(result4,main=“重心法”) par(mfrow=c(2,2))
p.128	colnames(launch) <- c(“ハンバーガー”,“牛丼”,“コンビニ弁当”, “ファミリーレストラン”,“レストラン”,“弁当”) rownames(launch) <- c("1","2","3","4","5","6","7","8","9","10")	colnames(luunch) <- c(“ハンバーガー”,“牛丼”,“コンビニ弁当”, “ファミリーレストラン”,“レストラン”,“弁当”) rownames(luunch) <- c("1","2","3","4","5","6","7","8","9","10")
p.130	par-> (mfrow=c(2,2))	par(mfrow=c(2,2))
p.153	効果が多きい。	効果が大きい。
p.153	urigae	uriage
p.153	help(hist)	(不要)
p.156	rownames(lunch) <- c("1","2","3","4","5","6","7","8","9","10")	rownames(lunch) <- c("1","2","3","4","5","6","7","8","9","10")
p.159	累積確立	累積確率

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