統計解析R たぶんpart3くらい (587レス)
統計解析R たぶんpart3くらい http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/
上
下
前次
1-
新
通常表示
512バイト分割
レス栞
抽出解除
レス栞
17: uy [sage] 2012/06/24(日) 18:16:28.30 俺はゴミカスだがエリートゴミカスでR お前らのような下級ゴミカスとは格が違うのでR http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/17
84: 83 [sage] 2014/07/15(火) 10:02:10.30 ID:zeQtrZTc 突っ込まれる前に追記。 もちろん、下記のようにすれば、ある程度実現することは分かっているけど、 ちゃんとレイアウトされた表にすることが難しい x <- data.frame(x = runif(10), y = runif(10)) plot(x, xlim = c(0, 1.5), cex=2) i <- 1:10 text(x, as.character(i)) legend("topright", paste(formatC(1:10, width=2), month.name[i]), title = "Month", bty = "n") http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/84
188: デフォルトの名無しさん [sage] 2018/02/25(日) 16:50:33.30 ID:3M2goUSG 具体的な話を聞くと便利そうな気がしてくる やっぱりRStudioがベストなのかもね しばらく使ってみようかな、ありがとう http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/188
279: デフォルトの名無しさん [] 2019/06/09(日) 01:59:10.30 ID:wNZZZJ2C 青の分布を赤の分布に連続的に変形させる [so-2]{#so-2} ``` {r} big_data = with (c (big_data, nx = 2e+3, nt = 1e+3, alim = 2, blim = 4), { vec = function (x, t) { (Pa (x) - Pb (x)) / ((1 - t) * pa (x) + t * pb (x)); }; t = seq (0, 1, len = nt); dt = diff (t) %>% mean; x = ra (nx); x = x0 = x [which (abs (x) <= alim)]; x = purrr::map (t, function (t) { x <<- x + dt * vec (x, t); }) %>% do.call (what = rbind); draw = function (t, x, nbin = 20 , vector = null) { xlim = range (x, na.rm = true); plot ( xlim, range (t), type = 'n', main = 'trajectories', xlab = 'x', ylab = 't'); purrr::map ( sample (1 : ncol (x), 50), function (j) { x = x [, j]; if ( all ( is.finite (x))) { lines (x, t); } else { points (x, t); }; }); if ( is.function (vector)) { no_plot (); }; doit = function (ind) { t = t [ind]; x = x [ind, ]; if (is.null (nbin)) { nbin = 'scott'; }; msg = sprintf ( 'at the time %.1e', t); msg = c (msg, sprintf ('%d / %d', sum ( xlim [1] <= abs (x) & abs (x) <= xlim [2], na.rm = true), size (x))); hist (x, breaks = nbin, freq = false, xlim = xlim, main = msg); x = seq ( xlim [1], xlim [2], len = 1e+3); # lines (x, pa (x), col = 'blue'); lines (x, pb (x), col = 'red'); if (is.function (vector)) { x = seq (min ( xlim), max (xlim), len = 1e+5); plot (x, vector (t, x) %>% abs (), type = 'l', log = 'y', main = msg); }; }; for (i in c (1, size (t) / 2, size ( t))) { doit (i); } }; x = rbind (x0, x [- nrow (x), ]); x [which (blim < abs (x))] = na; fix_bin = function (x, lim) { max (sum (abs (x [nrow (x) , ]) <= lim , na.rm = true) / 50, 10) %>% as.integer (); }; draw (t, x , nbin = fix_bin (x, blim), vector = vec); add (big_data, x0 = x0, t = t , dt = dt , nt = nt, nx = nx, vec = vec, draw = draw, fix_bin = fix_bin , alim = alim, blim = blim);}); ``` http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/279
284: デフォルトの名無しさん [] 2019/06/30(日) 21:38:18.30 ID:6iFXy6Q7 DFT行列のチェックのバグ修正+testthat+lenses ``` {r} with (c (big_data, n = 17, N = 1e+3, get = lenses::view, set = lenses::set), { `%.%` = function (f, g) function (x) f (g (x)); values_l = lenses::index ('values'); square = function (a) (t %.% Conj) (a) %*% a; out = outer (1 : n, 1 : n, function (i, j) { ij = (i * j) %% n; k = pracma::gcd (ij, n); angle = 2 * pi * (ij %/% k) / (n %/% k); complex (re = cos (angle), im = sin (angle)); }); testthat::test_that ('dft', { # testthat::expect_equal (square (out), n * pracma::eye (n)); testthat::expect_equal ((Re %.% square) (out), n * pracma::eye (n)); testthat::expect_equal ((Im %.% square) (out), pracma::zeros (n)); }); k = (n - 2) : 2; out = purrr::map (k, function (k) { purrr::map (1 : N, function (.) { out = out [sample.int (n, k), sample.int (n, k)]; out = eigen (out, only = true) %>% get (values_l); (sum %.% log) (out) - 1 / 2 * log (k); }) %>% get (lenses::unlist_l); }) %>% set (lenses::names_l, k); testthat::test_that ('det', purrr::map (out, function (out) { testthat::expect_true ((all %.% is.finite) (out)); })); purrr::map (out, Re) %>% ggwaterfall::waterfall_ft (show.labels = true); }); ``` http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/284
511: デフォルトの名無しさん [] 2023/05/27(土) 00:00:44.30 ID:qqVzW/zi どなたか統計素人の私に教えてください 医療でA群100名とB群100名をいろんな観点から 比較するとします 背景を揃えるために傾向スコア分析で キャリパー0.2で取って30ペア(合計60人)を抽出しました 例えば ①アミラーゼの値とかを統計にかけたいときは、その60人のアミラーゼのデータをまずは正規分布かどうかをShapiro-wilk検定で測って、0.05を上回っていたら「正規分布」と見なして、今度はこれら60人のアミラーゼのデータが等分散かどうかを確認するためにf検定を行なって等分散だったらt検定(Student's t-test)、違ったらWelch's t-testで優位差があるかどうかを調べる。 もしShapiro-wilk検定が0.05未満で非正規分布だったときはMann-whitney's U検定で優位差があるかどうかを調べる。 ↑Q1. この認識であってますか? Q2. この正規分布を計るのはペアを作った後のデータ(n=60)で、正規分布かどうか?等分散かどうか?を見ますか? それともマッチング前のデータ(n=200)で正規分布かどうか?等分散かどうか?を確認するべきですか? Q3. アミラーゼじゃなくて他の連続変数の項目(BMIだったり、血圧だったり、白血球数だったり)の優位差を調べる場合も 全て上の流れで一つ一つの項目ごとで正規分布か?等分散か?など確認していって適宜、該当する算出法を項目ごとに採用して優位差を測る必要がありますか? もし良ければ教えていただけるとありがたいです http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1340339592/511
メモ帳
(0/65535文字)
上
下
前次
1-
新
書
関
写
板
覧
索
設
栞
歴
スレ情報
赤レス抽出
画像レス抽出
歴の未読スレ
AAサムネイル
Google検索
Wikipedia
ぬこの手
ぬこTOP
0.021s