技術的に難しい部分とか特に無いのでこちらで。 プランクの法則 Wikipediaで確認しよう。ちなみに英語版のほうが詳しいぞ。 プランクの法則 - Wikipedia あまりきちんと説明するとボロがでるのでいい加減に説明すると、暖かいものほど強い光を出して、暖かい…

有機質資材からの窒素放出 ほ場に有機質資材、例えば牛ふん堆肥であったり稲わらであったりというものを施用した場合、これらに含まれている窒素というのは必ずしもすぐには使いやすい形にならない。有機質資材中の窒素は基本的には微生物の分解を受けること…

Problem 16: Power digit sum gmpで解いた。 Problem 17: Number letter counts どの数のときにどれだけの文字数がどこに追加されるかを考えて、1000個のベクトルにまとめて加算していった。 最初綴りを間違えていて解けなかった。恥ずかしい。 Problem 18: …

Problem 11: Largest product in a grid 問題自体は難しくないし計算時間もかからない。文字列の読み込みと添字操作の練習。 Problem 12: Highly divisible triangular number gmpを使って無理矢理やっても2〜3秒だが、overviewにより効率的な方法が書いてあ…

ゴンペルツ曲線では相対成長速度と重量の関係はどうなってるのかと思って適当に回帰してみたらが良く当てはまったので、この仮定(相対成長速度は重量の対数に比例して減少する)のもとに微分方程式を解いてみると、ちゃんとゴンペルツ関数が出て来る。ここで…

植物の重量に上限があったとして、相対成長速度が上限と今の重量の差に比例するとしてみよう。 これは適当な定数をもってきて書き換えると、要するに相対成長速度が重量の一次式で表現できるということになる。 これを相対成長速度の定義に代入する。 そして…

前回はRGRを重量の対数の変化速度として求めたが、そもそもRGRの定義はであったので、複数のデータポイントがあれば何らかの方法で平滑化して微分すれば、より精度良くRGRが推定できるだろう。例えば前後2点を含めた3点をラグランジュ補間して得た二次関数を…

植物の重量について、瞬間的な成長速度は植物の重量に比例すると仮定する。このときを相対成長速度(RGR: Relative Growth Rate)と呼ぶ。もしが変化しないのであれば、植物は指数関数的に増大を続けてしまい、地球は程なくして滅ぶだろう。しかし、植物は無限…

こういう「お前は何がしたかったんだ」みたいなファイルが引き継がれることありますよね？ない？そいつはよかったな！！！！！ クソみたいなデータを整形する 普通データはこう入力するだろう。こうでなくては何も始められない。 だが不幸なことに現実はこう…

久しぶりにProject Eulerをやってみようと思ったが、せっかくなので進捗をリセットして最初からにした。 とりあえず10問やってみたが大分脳がヤバくなってる感あったのでちゃんと継続してボケ防止に努めたい。 解答コードはgithubで管理することにして、ここ…

p.254の図11.7をstanを使って再現したかった。stanコードはこんな感じ。 data { int<lower=1> N; // 欠測値を含むデータ数 int<lower=1> N_obs; // 欠測値以外のデータの数 int<lower=1, upper=N> Idx_obs[N_obs]; // 欠測値以外のデータのインデックス int<lower=0> Y_obs[N_obs]; // 欠測値を除いたデー</lower=0></lower=1,></lower=1></lower=1>…

前回。 rion778.hatenablog.com これをrstanarmでやってみた。 準備 install.packages("rstanarm") 割と時間かかった。 library(rstan) library(rstanarm) rstan_options(auto_write = TRUE) options(mc.cores = parallel::detectCores()) # データダウンロ…

geom_barというかstat_countの方だと思うけど、例えばこんなデータがあったとして data <- c(1, 2, 2, 3, 3, 3, NA, NA, NA, NA) 普通に棒グラフを描くとこうだ。 ggplot() + geom_bar(aes(data)) ところがfactorにするとこうだ。 ggplot() + geom_bar(aes(f…

緑本9章の内容について、RStanでやってみる。 Stanコード 次の内容で作成し、sample.stanという名前で保存した。 data { int<lower=1> N; vector[N] x; int<lower=0> y[N]; real mean_x; } parameters { real beta1; real beta2; } model { for(i in 1:N){ y[i] ~ poisson(exp(</lower=0></lower=1>…

基本的にはRStan Getting Started (Japanese) · stan-dev/rstan Wiki · GitHubに従っていけた。 環境 Windows 10 Pro R: 3.3.1 RStudio: 0.99.903 Rtoolsのインストール Building R for WindowsよりRtools34.exeをダウンロード。 セットアップ中、"Edit the …

決定木 データ全体を説明変数を用いて段階的にグループ分けする手法。 決定木を書く テキストではmvpartパッケージを使用しているが、現在は公開が停止されているので代わりにpartykitパッケージを使用する。 rpart()の代わりに使う関数はctree()であるが、…

はてなから1年前のブログとかいうメールが来てこんな記事を書いていたのを思い出した。 rion778.hatenablog.com 再び少し調べたところ、これはinvestrというパッケージで実行できるらしい。 データとモデルオブジェクトの作成 データは前回と同じものを使う…

対応分析 カテゴリカルデータにおいて各カテゴリーの変数に適当な数字を割り当てると、2つのカテゴリ間で散布図を書いたり相関係数を計算することができる。このとき、相関係数が最大となるような数値をカテゴリー変数に割り当てることで、カテゴリー間の関…

対数線形モデル 対数線形モデルにおいては、分割表における各セルの期待度数を予測する。すなわち、複数のカテゴリカル変数の中から特定の目的変数を設定するのでなく、全ての変数について相互の関係を調べることを目的としている。 lonlin()とloglm() 対数…

ポアソン分布 適合度検定はvcdパッケージのgoodfit()関数で行う。 > t <- 0:5 > x <- c(8, 6, 8, 3, 4, 1) > x <- matrix(c(x, t), nr = 6) > library(vcd) > result <- goodfit(x, type = "poisson", method = "MinChisq") > result Observed and fitted va…

ロジット変換 比率pを変換した値と説明変数xの間に線形関係を仮定する一般化線形モデルにおいて、比率pに対する変換として有名なものにロジット変換とプロビット変換がある。いずれもp→0でf(p)→-∞、p→1でf(p)→∞となるような変換であるが、ロジット変換の方が…

シンプソンのパラドックス 層別をしないで解析すると関連が見られるが、層別をして解析すると関連が見られなくなるような現象。層別に用いるカテゴリカル変数が、他のカテゴリカル変数全てに影響を与えているような場合に発生する、見かけ上の相関。連続変数…

オッズとオッズ比 2つの割合とに対して、オッズの比を考えると、このオッズ比が1より大なら、1より小ならである。 オッズ比は、ロジスティック回帰において回帰係数がオッズ比の対数に一致することや、患者対照研究のようにオッズ比のみが推定できる研究方法…

第3章の内容は大体知ってる事なのでささっと。 二項検定 > binom.test(405, 765) Exact binomial test data: 405 and 765 number of successes = 405, number of trials = 765, p-value = 0.1116 alternative hypothesis: true probability of success is no…

気付いたら買って本棚に飾ってあったので読んでいる。カテゴリカルデータ解析 (Rで学ぶデータサイエンス 1)作者: 藤井良宜,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2010/04/22メディア: 単行本 クリック: 13回この商品を含むブログ (3件) を見る 準備 insta…

このようなデータフレームがあって、条件c1とc2に基づいて何らかの集計をしたいとする。 また、データフレームはdfというオブジェクトに代入されているとする。 tapply > with(df, tapply(v, list(c1, c2), mean)) 1 2 a 1.689910 2.563432 b 1.780409 2.568…

このようなデータがあって、条件1と条件2に基づいて何らかの集計をしたいとする。 AVERAGEIFS 平均値を計算したいのであれば、AVERAGEIFS関数があるので、例えばこのように入力する。 =AVERAGEIFS(平均対象範囲,条件範囲1,条件1,条件範囲2,条件2)最初の例で…

緑色の本のp.119に載っている図と似たものを書こうとして、 d <- data.frame(q = rep(c("q0.1", "q0.3", "q0.8"), c(9, 9, 9)), p = c(dbinom(0:8, 8, 0.1), dbinom(0:8, 8, 0.3), dbinom(0:8, 8, 0.8)), y = rep(0:8, 3)) というようなデータを準備したもの…

Windowsでのお話。 Tools -> Modify Keyboard Shortcuts...で出来るようになっているという話だけど、Ctrl+hをBackSpaceにしたいとかCtrl+zをPgUpにしたいとか思ってもどうもうまく出来ないので結局AutoHotkeyを使うことにした。ほんの少しゴニョゴニョした…

ラベルと項目名を操作する 以下の説明ではggplot2を含めて3つのパッケージを使う。 library(dplyr) library(tidyr) library(ggplot2) データは次のように準備した。 # テストデータの準備 testdata <- data.frame(x = seq(1, 10, 0.1)) %>% mutate(sin = sin…