第5回MIKU勉強会

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…

関数の書き方

R

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

条件分岐と繰り返し

R

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) # }

第4回MIKU勉強会

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…

BMI2 第4回MIKU勉強会

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…

名簿管理

★有料サイト同窓会のための名簿・会員管理システム【アルムネット】 初期費用12万+毎月5000円料金がかかるそう。 この会社は「少人数の団体」を顧客としていることが多いことにたいして、当部は200名程いるため、価格が跳ね上がっていると伝えられ…

RMKU勉強会〜パッケージ〜

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。

BMI

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<…

行列のお勉強へ

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。

2010年の分

ERG R

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…

第3回MIKU勉強会

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…

お勉強

①続き [分布] - MIKU勉強会ブログで数式の書き方数式を表示する(tex記法) - はてなダイアリーのヘルプTeX/LaTeX etc. -- Part 3: 数式 ex) は分数 ②こちらの続き数式を表示する(tex記法) - はてなダイアリーのヘルプ 詳しくは http://www2.cc.niigata-u.…

第2回MIKU勉強会

2010-11-29 - medicoinformatics●新しい知識達①分岐木初等数学・場合の数における、「数え上げ」のようなものと理解した。②色は16進数ネットで調べてみた。 http://www.sopia.or.jp/libre/i_am_senmu/colorcode.htm確かに、コンピュータにおいて色は16進…

確率分布について

Category:確率分布 - Wikipedia 確率分布 - Wikipedia

分布お勉強

Y先生のブログより超幾何分布 今、2種類のものがあり、併せてN個である。M個と(N-M)個に分かれているとする。今、Nの値もMの値も不明だとする。このN個から、n個を取り出してやったら、2種類はn1個とn2個であることがわかるだろう。これを繰り返すことによ…

第1回MIKU勉強会

とりあえず自分に理解が足りなかったことを列挙してみる。 ①モーメント 分散 平均 ②正規分布 乱数 ポアソン分布 など①モーメントについて モーメント モーメントというのはウィキ先生より モーメント (数学) - Wikipedia1次のモーメント(原点から)を平均…

はじめました

とりあえずいろんな設定をするためにブログ書きます。よろしくお願いします。