[過去ﾛｸﾞ] 臨床統計もおもしろいですよ、その2 (992ﾚｽ)
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500: 2018/12/16(日)01:08 ID:/hMzfoFS(1/9) AAS
１年：進級失敗１０人、うち１人放校
２年：進級失敗１６人、放校なし
３年：進級失敗３４人、うち放校９人
４年：進級失敗９人、うち放校２人
５年：進級失敗１０人、うち放校１人
６年：卒業失敗２６人、うち放校１人
2chｽﾚ:doctor
この放校者数をポアソン分布とゼロ過剰ポアソン分布で回帰してみる。
library(VGAM)
n=0:10
省12
502: 2018/12/16(日)07:47 ID:/hMzfoFS(2/9) AAS
このページ便利だな。
回帰に必要なパッケージとその一覧がサンプル付きで一覧できる。
外部ﾘﾝｸ[html]:dwoll.de
503: 2018/12/16(日)07:49 ID:/hMzfoFS(3/9) AAS
これも親切設計
wants <- c("lmtest", "MASS", "pscl", "sandwich", "VGAM")
has <- wants %in% rownames(installed.packages())
if(any(!has)) install.packages(wants[!has])
505: 2018/12/16(日)10:39 ID:/hMzfoFS(4/9) AAS
pairsxyz <- function(x,y,z){
xyz=data.frame(x,y,z)
panel.cor <- function(x, y, ...){
usr <- par('usr'); on.exit(par(usr))
par(usr=c(0,1,0,1))
r <- cor(x, y, method='spearman', use='pairwise.complete.obs')
zcol <- lattice::level.colors(r, at=seq(-1, 1, length=81), col.regions=colorRampPalette(c(scales::muted('red'),'white',scales::muted('blue')), space='rgb')(81))
ell <- ellipse::ellipse(r, level=0.95, type='l', npoints=50, scale=c(.2, .2), centre=c(.5, .5))
polygon(ell, col=zcol, border=zcol, ...)
text(x=.5, y=.5, lab=100*round(r, 2), cex=2, col='black')
省22
506: 2018/12/16(日)10:40 ID:/hMzfoFS(5/9) AAS
pairs(xyz,
diag.panel=panel.hist,
lower.panel=panel.scatter,
upper.panel=panel.cor,
gap=0.5,
labels=gsub('\\.', '\n', colnames(xyz)),
label.pos=0.7,
cex.labels=1.4)
}
Nt <- 100
省5
508: 2018/12/16(日)11:42 ID:/hMzfoFS(6/9) AAS
Nt <- 100
set.seed(123)
Ti <- sample(20:40, Nt, replace=TRUE)
Xt <- rlnorm(Nt, 100, 15)
Yt <- rbinom(Nt, size=Ti, prob=0.8)
20-40人からなるド底辺シリツ学生のグループを１００組集める。
各グループを代表する知能指数が正規分布をしている。
裏口の確率は80%である。
その線形回帰は
glm(Yt ~ Xt, family=poisson(link="log"), offset=log(Ti))
509: 2018/12/16(日)14:16 ID:/hMzfoFS(7/9) AAS
source('tmp.tools.R')
library(Mass)
set.seed(71)
size <- 10000
x <- -seq(1/size,1,by=1/size)
shape <- 10.7
mu <- exp(3.7*x+2)
y1 <- sapply(mu, function(m)rnegbin(1, mu=m, theta=shape))
pairsxyz(cbind(x,y1,mu))
model_glmnb <- glm.nb(y1 ~ x)
省10
510: 2018/12/16(日)20:30 ID:/hMzfoFS(8/9) AAS
# ネットワークノード1..j..N
# ネットワーク内の客の数1..k..K、
# ノードjでの平均客数L[k,j]、通過時間W[k,j]、到着率lambda[k,j]
# mu[j]:サービス率,r[i,j]ノードiからjへの移行確率
# theta[j] = Σtheta[i](i=1,N) * r[i,j] の解がtheta
rm(list=ls())
theta=c(0.6,0.4)
mu=c(0.6,0.4)
N=2
K=10
省17
511: 2018/12/16(日)20:30 ID:/hMzfoFS(9/9) AAS
#
for(k in 2:K){
for(j in 1:N){
W[k,j]=1/mu[j]*(1 + L[k-1,j])
}
tmp=numeric(N)
for(j in 1:N){
tmp[j]=theta[j]*W[k,j]
}
den=sum(tmp)
省11
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