Garamszegi, L.Z., Calhim, S., Dochtermann, N., Hegyi, G., Hurd, P., Jorgensen, C., Kutsukake, N., Lajeunesse, M. J., Pollard, K. A., Schielzeth, H., Symonds, M. R. E. & Nakagawa, S. Changing philosophies and tools for statistical inference…

はっきり言って統計科学もかなり多様化してきているみたいで，私のような末端ユーザがフォローできる範囲は限られてくるだろう。それはおそらく生物系（とりわけ実験系）にいる人はそうだろう。だけども，実験系でこそデータ同化とかグラフ理論のような解析…

岩波講座 物理の世界 物理と情報〈3〉ベイズ統計と統計物理作者: 伊庭幸人出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2003/08/27メディア: 単行本購入: 13人 クリック: 151回この商品を含むブログ (44件) を見るいや，さすがに新宿は東京の中心街。すなわち日本の中…

赤本の更新文章？があった。 http://www.maths.bath.ac.uk/~jjf23/ELM/ランダム効果とかの章なので，多少は役立った。

body uwaba

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…

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…

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) …

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。

ついにStatistics: An Introduction Using Rが翻訳されます。これで生態学分野にも（今まで以上に）Rと一般化線形モデルが浸透するでしょう。 それまでにレジュメ作らなきゃ。

Rのglm関数などによってデータにモデルを当てはめた際、よく行う（？）summary関数による回帰係数の検定表。 実は今までsummary()で出力されるp値は検定の多重性を考慮していないと思っていた。しかし、summary()で出力される推定値のwald検定のp値は、その…

ネット等で調べてみた。あくまでメモ用。 モンテカルロ法（特定の分布や標本から観測値を生成する方法） モンテカルロ法は、複雑な過程をシミュレーションして統計手法が持つ標本特性を調べるもので、古くから概念的にはあった。 しかし、近年の計算機の発展…

全然本業に身が入らない。統計関係の勉強ばかりしている気がする。

AIC（赤池情報量基準） BIC（ベイズ情報量基準） MallowのCp DIC MDL MML ステップワイズ回帰 いずれもモデルの当てはまりのよさ（Devianceとか）とモデルの自由度（用いたデータ数）のバランスをとって、最適なモデルを選ぶ。

先日のNowakさんの論文の解析で、用いていたquantile regressionとは何ぞや？と思いググってみた。多分和訳は「分位点回帰」で、ノンパラメトリック回帰の一部と思われる。 普段よく使う回帰は最小２乗法により、パラメータを推定するが、生態学のような説明…

モデル選択が最近流行り、さまざまな場面で聞くけど、実際に使っている論文に未だ出会ったことはない。って、大して論文読んでないからだろうな。

回帰係数（b）と相関係数（r）の関係b=SSXY/SSX（共分散をxの分散(平均平方）で割ったもの） b=r*sy/sx（相関係数にyとxの標準偏差の比をかける）r=SSXY/sqrt(SX*SY)（積和をそれぞれの平方和で割る。もしくは共分散を平均平方で割る）ちなみに、分散分析で…

改めて、相関と回帰の復習をした。

非常に難しい。どのように解析するかが非常に重要。 例えば、３群以上の場合はやはり多重比較するべきなのだろうか。推定することに意味があるのか。目的変数が順序尺度の場合は？（カテゴリカルデータ解析入門で復習せねば）

自分の本筋とかけ離れていっているような気がする。だいじょうぶかなぁ。