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逆引き R 関数
R 言語の関数を、その用途別にまとめました。 [ ]で囲まれている部分が該当するページ番号です。
重要項目は大項目とし、派生項目を「・」記号以下で記しました。
「－」記号は詳細を示しています。
著者のページ http://logics-of-blue.com/も合わせてご参照ください。

【基本的な演算・用法】
四則演算 + - * / [26]指数 ^ [27]対数 log( ) [223]
平方根 sqrt( ) [27]変数の定義 <- [28]
コメント # [30]
期待値 mean( ) [31]標準偏差 sd( ) [32]サンプルサイズ length( ) [32]関数の定義 function( ) [75, 78]
円周率（π） pi [170]自然数（e ） exp( ) [170]合計 sum( ) [76, 177]
最適化関数 optim( ) [79, 184, 224, 237]
表示 print( ) [189]階乗factorial( ) [231]組み合わせ choose( ) [260]【基本的な検定】
t 検定
t.test( ) [34, 123, 213]
χ2 検定
chisq.test( ) [289]【データ構造・操作】
ベクトル c( ) [31]－データ抽出 [] [190, 196]
データフレーム data.frame( ) [48]－データ抽出 $ [49, 196]－列の結合 cbind( ) [197]－行の結合 rbind( ) [294]－列名 colnames( ) [198]－要素検索
・<[193]
・<= [201]
・== [265]・subset [193, 265, 275, 300, 318]
データの読み込み
read.delim("clipboard") [93]先頭行表示 head( ) [93]
要約 summary( ) [94]【制御構造】
繰り返し処理・tapply( ) [50, 266]
・for ループ [189, 199]

【グラフィックス】
描画 plot( )[73, 77, 122, 127]
－plot のオプション [103]－線を引く lines( ) [104]－凡例 legend( ) [104]－線グラフ type="l" [171]－線と点 type="b" [267]－ブレを与える jitter( ) [266]多種の変数の描画 pairs( ) [94]
ヒストグラム hist( ) [178]【確率分布関連】正規分布関連－確率密度 dnorm( ) [170]－確率pnorm( ) [174]－基準値
qnorm( ) [175, 212]
－乱数rnorm( ) [176, 300]t 分布関連－確率pt( ) [33]－基準値qt( ) [213]χ2 分布関連－確率pchisq( ) [250]F 分布関連－確率pf( ) [47, 215]

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ポアソン分布関連－確率密度 dpois( ) [232, 298]
－乱数rpois( ) [300]二項分布関連－確率密度 dbinom( ) [260]ゼロ切断分布関連－dpospois( ) [299]【統計モデルの作成】
正規線形モデル lm( ) [51, 80, 96, 128,280]
一般化線形モデル glm( ) [237, 268, 292,295]
ゼロ切断モデル vglm( ) [301]【統計モデルを引数にする関数】
検定
・分散分析 anova( ) [51, 66, 110]・尤度比検定 anova(type="Chisq")[250]
・Type II ANOVA Anova( ) [116, 129,252]
・Type III ANOVA
Anova(type="III") [282]・vglm への検定 lrtest( ) [303]
統計量の算出・尤度 logLik( ) [248]・Deviance deviance( ) [248]
Deviance 残差resid(type="deviance") [249]要約関数 summary( ) [102, 254]
係数の抽出
・coef( ) [65, 131]
・$coef [113]
予測 predict( ) [102]－type="link" [238]－type="response" [239, 270]
モデル更新 update( ) [130]シミュレーション simulate( ) [197]【AIC 関連】AIC の計算 AIC( ) [311]自動モデル選択 step( )－ 変数減少法 [312]－ステップワイズ法
direction="both" [315]－変数の強制追加 scope [319]
総当たりモデル選択 dredge ( ) [316]－変数の強制追加 subset [319]【その他】
as.numeric( ) [100]連続値生成・ : [103]・seq( ) [170]install.packages( ) [115]library( ) [116]numeric( ) [191]
要素名の取得 names( ) [196]ランダム抽出 sample( ) [204]繰り返し表示 rep( ) [289]分割表形式に変更 xtabs( ) [289]

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索引
【英数】
二項分布 [259]
AIC ⇒赤池の情報量規準
ANOVA ⇒分散分析
DGP ⇒データ生成過程
Deviance [245]e ⇒自然数F 比 [38, 59]
F 検定 [48, 84]
F 分布 [214]i.i.d ⇒独立で同一の確率分布
R－インストール [24]－関数 [27]－変数 [28]
R2 ⇒決定係数
RSS ⇒残差平方和
t 値 [7, 22]t 検定 [8, 32]t 分布 [209]Type II ANOVA [113]Type III ANOVA [281]p 値 [9, 201]
χ2 分布 [213]χ2 検定 [287]【ア行】
赤池の情報量規準 [308]一般化線形モデル ⇒統計モデル
応答変数 [63]オッズ [263, 271]

【カ行】
回帰分析 [68, 180]ガウス分布 ⇒正規分布
確率同時確率 [219]
条件付き確率 [297]確率分布－定義[142, 155]
・正規分布
－定義 [160]－記法 [169]－中心極限定理 [204, 250]・t 分布 [209]・χ2 分布 [213]・F 分布 [214]・ポアソン分布 [227]・二項分布 [259]確率密度関数－定義 [157]
・正規分布の [163, 169]・ポアソン分布の [227, 232]・二項分布の [260]
仮定 [69, 158, 202]
カテゴリ変数 [91]
局外パラメタ [179]決定係数 [87]検定－有意差 [4]－有意差の注意点 [11]－t 検定 [8, 32]－F 検定 [48, 84]－χ2 検定 [287]－帰無仮説 [61, 187]
－対立仮説 [61, 187]
－非対称性 [62]－パラメトリックブートストラップ検定 [187]－尤度比検定 [243, 253]
期待値
－定義 [2, 13]－平均との比較 [15]－期待値の分散 [208]
帰無仮説 [61, 187]
係数 [65]交互作用 [277, 290]
誤差 [54, 160]
－素誤差 [161]誤差分布 ⇒正規分布【サ行】
最小二乗法 [71, 183]
最尤法 [222]－最小二乗法との関係[224, 253]

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最尤推定値 [223]
残差 [160]
残差平方和 [46]サンプリング [6, 144, 146, 202]
サンプルサイズ [6]
指数 [165]
自然数 [166]
自由度 [45]
条件付き確率 [297]
情報量 [320]
信頼区間 [211]素誤差 ⇒誤差
正規線形モデル [91, 185, 231]
正規分布 [160]説明変数 [63]
線形 [70]線形予測子 [228]
相対エントロピー [323]【タ行】
対数 [220]
対数オッズ [264]対数線形モデル [290]対数尤度 [220, 325]
対立仮説 [61, 187]
中心極限定理 [204, 250]
データ生成過程 [146]
統計モデル－モデル化 [50]
－用途 [53, 135]
－定義 [180]－モデル選択 [55, 84, 129, 182, 310]
－モデル選択の流れ [60]－予測 [101, 182, 241]
－応答変数 [63]－説明変数 [63]・一般化線形モデル－定義 [217]－線形予測子 [228]－リンク関数 [229]・正規線形モデル [91, 185, 231]・ポアソン回帰 [233]・ロジスティック回帰 [259]・対数線形モデル [290]・ゼロ切断モデル [297]同時確率 [219]
独立 [161]

独立で同一の確率分布 [202]【ナ行】
ノンパラメトリック

[156]

【ハ行】
パラメトリック [156, 158]
パラメトリックブートストラップ検定[187]
ヒストグラム [177, 200]
標準偏差 [21]標準誤差 [21, 208]
標本 [144]
標本分布 [207]平均値 [2, 13]
平均平方 [46]
不偏分散 [18]分割表 [285]
分散－定義 [3, 16]－不偏分散 [18]－標準偏差 [21]－標準誤差 [21, 208]
－効果の分散 ⇒平均平方－誤差の分散 ⇒平均平方
分散分析 [37, 55, 64, 180]
－分散分析表 [51]
偏差 [17]
偏差平方和 [17, 46]
変数－説明変数 [63]－応答変数 [63]－カテゴリ変数 [91]－連続変数 [91, 163]
－離散変数 [232]－確率変数 [141, 169]
ポアソン分布 [227]
母集団 [144]

【マ行】
モデル選択

【ヤ行】
有意差 [4][55, 84, 129, 182, 310]

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尤度 [219]
尤度比検定 [243, 253]
予測 [101, 182, 241]

【ラ行】
離散変数 [232]リンク関数 [229]連続変数 [91, 163]
ロジスティック回帰 [259]
ロジスティック関数 [262]
ロジット関数 [263]