という研究集会に行ってきた。最近，あんまいいことがないので半ば強引に，というか気分転換もかねて。階層ベイズを使ったり，CARモデルを使ったりいろいろ刺激的な内容でした。野外データにも関わらず莫大な量のサンプルを集めていて，すげぇーと思った。そ…

目的変数が３つ以上あるとき，多項ロジット分析を行うが，目的変数が順序尺度のときは累積ロジットモデルなどをよく使う。累積ロジットモデルはある基準のカテゴリー間に確率を算出する。

来週ゼミでやる共進化の地理的モザイク理論に関する論文読み。 今まさにhot spotであると感じる。

近所のうどん屋に食いに行った。研究室の先輩お奨めのサイトに乗ってるうどん屋で、星２つと結構高い評価。薄味の讃岐うどんで、おいしかった。こしもしっかりあって、店の雰囲気も良かった。うどんはいいね。その後、DVD Decrypterの使い方を学習。素晴らし…

通称カエル本を図書館に注文。ざっと見た感じ非常にいい本です。WinBUGS及びベイズの入門書として名高い理由が分かった気がする。でも，久々にamazon見たら値段が跳ね上がっている気が…。

熊本・福岡にサンプリングに行った。予想以上にあまり採集できなかったが，まぁこんなもんだろう。やはり場所と機動能力は重要。あと時期ですね。

友人に薦められて読んだ久々のミステリー「葉桜の季節に君を想うということ」を読了。ふぅううむ，思わず読み返さざるを得ない作品でした。作品中の一人の名前が自分の名前に酷似していることに焦った。さらに作者が我が母校であるというのもいとおかし。

[統計] 素晴らしきベイズかな。これからさまざまな分野に広がっていくことだろう。http://www2.isye.gatech.edu/~brani/isyebayes/jokes.htmlより。

WinBUGSのインストール。 ベイズ統計データ解析で勉強中。経験ベイズとか。

leafleaf) dataleaf=factor(leaf),disc=factor(disc),conc) ここで，４つの葉っぱからそれぞれ４つの穴を開けて，カルシウム濃度を調べる。で葉っぱごとにどれだけばらつくか（分散）を調べたい場合を考えよう。どのようなときにこの解析を使うかといわれれ…

気になる論文

最近暑さのせいか寝不足だ。そして，明日から盛岡に行きます。 成功を祈る。 ∀はfor all

> sqr.obs data [,1] [,2] [1,] 5 7 [2,] 13 12 > sqr.obs(data)->data.obs [,1] [,2] [1,] 0.1351351 0.1891892 [2,] 0.3513514 0.3243243 > ES.w2(data.obs)->data.w > data.w [1] 0.09678053 #Cohenのeffect sizeを算出。 > pwr.chisq.test(w=data.w,df=1…

先日のやり方は間違ってました。 分割表の確率の計算方法が，期待値算出になってました。 正しくは，実際に得られたデータの比率を計算するだけです。 まず，以下の関数を再度定義。 sqr.obsで，先日の例をおさらい。 > data [,1] [,2] [1,] 5 7 [2,] 13 12 …

2*2の分割表の検定と検出力の計算方法について 以下のようなデータが得られたする。 薬投与 未投与 効果あり 5 7 効果なし 13 12 さて，この薬に効果はあるのでしょうか？ （ぱっと見，完全になさそうですけど。） > matrix(c(5,13,7,12),ncol=2)->data > da…

統計関連学会参加申し込みしてしまった。

混合モデル。。。わかっていたような気がしたけど，全然わかってなかったよ。 改めて確認。

前回の続き。 > head(data) #またデータを作り直した。 leaf disc conc 1 1 1 0.060311173 2 1 2 0.225865086 3 1 3 0.003394487 4 1 4 0.020026101 5 2 1 0.004372889 6 2 2 0.393164132 > data$leafleaf) > data$leaf [1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4…

癌は体を構成する細胞の集団における「裏切りの進化」なのだ。 癌は細胞協力の崩壊である。 癌細胞は正常な数の染色体を持っていない。 p53はTSG（癌抑制遺伝子）の１つ。遺伝子の損傷を監視する制御ネットワークの中心に位置している。 いくつかのウイルス…

非常に参考になるpdfがネットに落ちています。勝手にリンクします。勉強してください。

いない。実家付近の畑を探したが，食痕すらなかった。。。

さて，ここで改めてランダム効果について記述する。 ランダム効果は，一昔前の統計の教科書では「変量効果」などと記述されている。英語では，random effectである。で，どのような時にこの「ランダム効果」を使うのか？以下はこちらやこちらを参考にしまし…

これからますます使われるであろう，ランダム効果について参考までに自分なりの解析法を提示します。 こちらにも似た記述はあります。データはこちらの本を参考にさせていただきました。解析にはR(2.7.1)を用います。 > leaf disc conc dataleaf,disc,conc) …

グループリーグと全く別のチームでした。乙。 ていうかなんでロッベン使わないんだよー。

barnacle z z[1]=0.1 maxt=1000 for(t in 1:(maxt-1)){ W*1 z[t+1] } plot(z,type="l",xlab="generation",ylab="swichpoint",ylim=c(0,1)) text(500,0.1,paste("z=",round(z[1000],4),"equ=",round*2,cex=1.1) } *1:1-z[t])/2*a1+(1-z[t])/2*a0) deltaz *2:a…

これからはオープンに行きませう。

イントロでお腹いっぱい。 （正規）線形モデルでは，残差平方和（RSS）は逸脱度。 残差標準誤差は，√（RSS/Df）。新しい関数 termplot() halfplot() MASS中のrlm():ロバスト回帰（外れ値に強くなる） lm()でweight指定で重み付け。

パッケージneetの中の関数multinom、 パッケージVGAMの中の関数vglm を用いる

Mann-WhitneyのU検定の反対版。 説明変数が順序尺度で，目的変数が２値データ。