install.packages('sos') library(sos) PL<- findFn('fractal') summary(PL)

こちらにて、標準化の話が出たので勉強する。■まず標準偏差について。 ・こちらが分かりやすい。 ・英語では、standard deviation ・Rで計算してみる。(こちらから) 身長 <- c(151, 164, 146, 158) 体重 <- c(48, 53, 45, 61) data <- data.frame(身長, 体重…

統計遺伝学解析手法勉強会にてSGC(b):20.20121105■Weighted gene co-expression network analysis(WGCNA)が紹介された。 ・R packageはこちら ・Weighted network(wiki) ■scale freeとは、どこをみても(拡大しても縮小しても)同じであること。by RY 紹介され…

YN先生のサイトアレル頻度とは ハプロタイプは、アレルの数珠つなぎ(tandem: 縦につないだもの)詳しくはこちら N############### ### 1 ############### # あるマーカー # アレルの数 Na<-4 # アレル頻度 Pa<-c(0.3,0.2,0.1,0.4) # Pa<-c(3,2,1,4)のようにし…

数学いらずの医科統計学 より PART1 統計学入門 p.13 平均への回帰 p.22 n of 1 試験 PART2 信頼区間 CHAPTER 4 比率の信頼区間 信頼区間 confidence interval(CI) 目的 ある特定のデータから一般的な結論を導くこと 前提 ランダムなサンプル,独立した観察,…

ベッドルームで群論を第３章金を追ってp.29〜75他の参加者の記事 １．熱力学古典熱力学…巨視的現象として捉える統計力学… 個々の分子の現象として捉える ２．グラフ理論有向グラフ無向グラフ ex)拡散など 点自体に濃度が存在して、その勾配に従ってものが移…

ベッドルームで群論を第２章資源としての「無作為(ランダムさ)」p.29〜48他の参加者の記事１．ランダムとはランダム - WikipediaRandomness - Wikipedia簡単にいうと予測不可能であること。２．ランダムの使い道①暗号など、予測されない必要があるとき②シュ…

第５回MIKU勉強会 - MIKU勉強会の続き①について x<- c(165,170,172,175,170,172,183,187,180,185) y<- c(50,60,65,65,70,75,80,85,90,95) X<- sum(x) Y<- sum(y) S<- rep(0,100) a<- 1:10 b<- 1:10 A<- as.matrix(expand.grid(a,b)) #(a,b)は1~10までの整数…

BMI - MIKU勉強会の続き①の場合(簡単のため、点と直線のｙ座標の差を足して最もゼロに近いものを考える) x<- c(165,170,172,175,170,172,183,187,180,185) y<- c(50,60,65,65,70,75,80,85,90,95) # y=ax+b a<- c(1:10) b<- c(1:10) # この中で最も回帰直線に…

関数名<- function(引数１、引数２、引数３、引数４、…、引数ｎ){ 式1.1 式1.2 式1.3 … 式1.m } #例 myfexl<- function(x,y){ z<- max(x)+min(y) return(z) } z<- myfexl(x,y) z

if(条件式){ 式1.1 式1.2 … 式1.m } else { 式2.1 式2.2 … 式2.n } x<- 2 if (x > 0) { # if ( 条件式 ) sum(1:x) # 条件式が TRUE のときに実行される部分 } else { x <- -x # 条件式が FALSE のときに実行される部分 sum(1:x) # }

線形回帰関数について #lm()はＲの線形回帰関数 lm(formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, offset, ...) つまり、lm()関数を使うと言うのは、w…

BMI - MIKU勉強会の続き身長と体重の値をプロットしたグラフに対して、回帰直線を引きたい。回帰直線(プロットに一番近い直線)の定義の仕方。①点と直線のｙ座標の差の２乗の和が最も小さい ②点と直線の距離の２乗の和が最も小さい ③ｘ座標の順に点を結んだ線…

次回までの宿題。１つ自分でパッケージを作って、それをRpublisherに載せる。

http://mjin.doshisha.ac.jp/R/13.pdf Rと回帰分析 taikei<- matrix(0,10,2) taikei[,1]<- c(165,170,172,175,170,172,183,187,180,185) taikei[,2]<- c(50,60,65,65,70,75,80,85,90,95) colnames(taikei)<- c("身長","体重") taikei plot(taikei) taikei.F<…

次は行列について勉強します。 駆け足で読むRで学ぶクラスタ解析 の検索結果 - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ http://mjin.doshisha.ac.jp/R/13.pdf http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/stat/2008/c/kubostat2008c.pdf この辺からぼちぼち始める。

しばらくブログを書けなくてテンパっていたら、ただログイン状態が切れていただけでした。 というわけで、たまっていたRでやったことを更新します。 #cone and rod x1<-c(-20:0) x2<-c(0:20) y1<-8*exp(x1+10) y2<-8*exp(-x2+10) x<-c(x1,x2) y<-c(y1,y2) y3…

2010-12-13 - medicoinformaticsconeとrodの分布 #cone x1<-c(-20:0) x2<-c(0:20) y1<-8*exp(x1+10) y2<-8*exp(-x2+10) x<-c(x1,x2) y<-c(y1,y2) plot(x,y,type='l') #rod y3<-4000000*dnorm(x,0,10)-y plot(x,y3,type='l') このグラフを同一座用平面内に描…