理学療法士がまとめたノート

統計学備忘録(R言語のメモ)

since2016 ときどきTEXのメモ

コピーした1行のデータをベクトルに変換

以下のようなデータをコピーしてRのベクトルに変換する方法です 10 12 14 15 18 まず以下のように入力します x = scan() するとコンソールに次のように表示されます > x = scan() 1: この1: の横に10 12 14 15 18をペーストして、enterを2回 > x = scan()…

ノンパラメトリック 相関係数

[,1] [,2] [,3] [1,] 27 14 5 [2,] 10 17 26 [3,] 5 12 50 上記の分割表から行の順序スコアと列の順序スコアを算出してデータセットを作成します #RANK xr1 <- c(rep(23.5,46),rep(73,53),rep(133,67)) xc1 <- c(rep(21.5,27),rep(64,14),rep(125,5),rep(21.…

Rstudioの小ネタ (パッケージやファイルの保存方法)

Rstudioを閉じても、PC再起動してもファイルの読み込みやインストールしたパッケージは残せます (ただしパッケージは休んでいますので、起動するときにはlibraryで起こしましょう) データ処理する前に必ず行う作業は以下の通りです まずRstudioを起動さ…

Rで簡単 多重ロジスティック回帰分析

下記のサイトに移転いたしました y2pt.com

変数の呼称について(目的変数と説明変数)

それぞれの研究界のご意見はあると思うのですが・・・ ややこしや 目的変数 は以下のように呼ばれています 目的変数 objective variable 応答変数 response variable 反応変数 reaction variable(response variable ) 結果変数 outcome variable 従属変数 …

2変量の正規分布をグラフでイメージ(persp)

また、ここで勉強させていただきました. http://cse.naro.affrc.go.jp/minaka/R/R-binormal.html 忘れないように要点のみ転記させていただます.まさに備忘録. 今回はRの関数perspを使用して、密度関数の数式から3Dのグラフを描いてみます 確率変数x1…

2変量の正規分布をグラフでイメージ(scatterplot3d)

ここで勉強させていただきました. http://cse.naro.affrc.go.jp/minaka/R/R-binormal.html 忘れないように要点のみ転記させていただます. 必要なパッケージをインストールします install.packages("mvtnorm") library(mvtnorm) install.packages("scatterp…

逆関数のグラフ

の逆関数は y <- function(x){ x } y1 <- function(x){ 2*x-2 } y2 <- function(x){ (x+2)/2 } plot(y,xlim = c(-2,4),ylim=c(-2,4),col=2,ann=FALSE, axes=FALSE) #ann軸ラベル axes軸 par(new=T) plot(y1,xlim = c(-2,4),ylim=c(-2,4),ann=FALSE, axes=FAL…

分散共分散行列 相関のあるサンプル作成

データセットから分散共分散行列を求めてみます x1 <- c(151, 164, 146, 158) x2 <- c(48, 53, 45, 61) x3 <- c(8, 11, 8, 9) data <- data.frame(x1,x2,x3) #分散共分散行列 var(data) x1 x2 x3 x1 62.25000 38.250000 10.333333 x2 38.25000 48.916667 4.3…

データ取り込みと保存

クリップボードから一覧表の形式に取り込み エクセルなどの一覧表から必要な部分をコピーします. その後、いかのような操作でRに取り込むことができます. #x のなかに一覧表として取り込みます x <- read.table("clipboard",header = T) #xを確認すると I…

ベータ分布

完全独習 ベイズ統計学入門作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2015/11/20メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (6件) を見る この本を参考にベータ分布を勉強します. ベータ分布:ベータ関数により導かれる分布. ベイ…

データフレームからの抽出 2

準備 下のデータをコピーして、Rでフレームにします 実験A 10 6 10 9 10 実験B 10 5 5 12 4 実験C 5 4 11 4 6 実験D 9 5 2 3 1 コピーして、データフレームに取り込み (x <- read.table("clipboard",row.names = 1)) V2 V3 V4 V5 V6 実験A 10 6 10 9 10 実験…

共分散構造分析(パス図の描き方)

Rを使ったパス図作成の方法を忘れないうちに簡単に書いておきます 青木先生のデータを借用しまして勉強していきます. R -- 因子分析(factanal を援用する) dat <- matrix(c( -1.89, -0.02, 0.42, 1.23, -1.53, 0.06, 1.81, -0.59, -0.75, -0.12, 2.58, -0…

信頼区間のプロット

同じサイズのデータサンプルからt分布を利用した信頼区間の作図 まずは3×4の場合(サンプルサイズ3を4回実施する) x <- matrix(NA,nrow=3,ncol=4) #3×4の空セル for (i in 1:4){ #列数分乱数を代入 x[,i] <- rnorm(3) #標準正規分布の乱数を行数分繰り返…

ベイズの定理でモンティ・ホール問題を考える

内容を修正しております しばらくお待ちください

LaTeXでプレゼン

無料ソフトのみで統計からプレゼンまで! spss, word, power pointを使用しないで以下のような2枚のスライドを作ってみました. 使ったもの Hatena Blog R LeTeX 画像は オッズ比の信頼区間 - 統計学備忘録 since2016 からのコピペです %LaTexの記載は以下…

オッズ比の信頼区間

オッズ比、見込み比(odds ratio)または交差積比(cross-product) 前提 比は分母が小さくなると、数値が大きくなりすぎて正規近似の精度が悪くなります.比の対数であれば高い精度で正規近似することが可能になります. したがって、比の対数を考えていく…

リスク比の信頼区間

ポイント:比の対数をとり、正規近似する リスク比は疫学における指標の1つです.一般的には相対危険度(相対リスク,relative risk,RR)として利用されています. xm <- matrix(c("a","b","c","d"), nrow=2, byrow=T) name <- list("暴露"=c("あり(A群)","…

母比率の推定、母比率の差の検定

下記のサイトに移転しました y2pt.com y2pt.com

有意差とは・・・?

乱数を発生させて、set.seed( )で記憶させてシミュレーションしてみます 乱数なので再現できませんが、set.seed( )を使用することで再確認できます set.seed(1) #もう一度確かめたいときはset.seed( )で乱数を記憶させておきます.( )の中は何でもOK. x20 …

平均

算術平均 arithmetin mean (=相加平均) 1回 10人 2回 15人 3回 8人 平均回数は (10*1+15*2+3*8)/(10+15+8) 度数分布からの平均 真の平均の近似値なので多少のズレが生じます 最初と最後の階級が少ない場合には無視して求めます(年収平均など) 無視できない…

移動平均

x <- runif(500,-1,1) #一様分布の乱数500個 plot(y2,type = "l") 二乗平均平方根(RMS) xr <-sqrt( x^2) 移動平均 install.packages("TTR") library(TTR) x5 <- SMA(xr, 5) # 移動平均間隔5 plot(x5,type = "l") x10 <- SMA(xr, 10) # 移動平均間隔10 plot…

データフレームからの抽出

例)ChickWeightからDietの1と3だけ抜き出す subset(ChickWeight,subset = Diet==c(1,3)) 例)iris アヤメ head(iris,5) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 …

ベイズの定理

ベイズの定理とは「観測値(データ)で条件付けられた、母数の分布を与える定理 」です #Rのサンプル women$height を使用します x <- women$height #標本平均 me <- mean(women$height) =65 #標本標準偏差 sd <- sqrt(sum((x - mean(x))^2) / length(x)) =4…

このブログの参考・引用文献

投稿日 2016-10-31最終更新日 2017-12-29 文献:著者五十音順 巨人の肩に乗らねば・・・ 石井一夫 ;Rとグラフで実感する生命科学のための統計入門, 羊土社 ,2017石田 基広 ;改訂3版 R言語逆引きハンドブック ,シーアンドアール研究所; 改訂3版,2016石田 基広 ;R…

一様分布

下記のサイトに移転しました y2pt.com

正規分布

下記のサイトに移転しました y2pt.com

クラスター分析

Rのサンプルattitudeを使用して、クラスタ分析(階層的方法)を勉強します. attitudeは、管理者態度のデータです.無作為に選ばれた35名の雇用者よりアンケート.好意的な割合が数値化されています. rating全般的評価、 complaints雇用者からの苦情処理、 …

シンプソンのパラドクス

最近、統計学の学習が進んでおりません ちょっとお仕事が忙しくて… 今日は少しだけ勉強しておきます. 観察研究には重要な概念です. x <- c(110,70,90,120) x <- matrix(x,2,2) rownames(x)<-c("治療A","治療B") colnames(x)<-c("改善","変化なし") addmarg…

カイ二乗検定後の残差分析

2017.12.5更新 残差=実測値-期待値 標準化残差= 標準化残差の分散= 標準化残差は、近似的に 正規分布N(0 , 標準化残差の分散) に従う #各質問に関するyesの回答者数の割合について有意水準5%で検定します. xxx <- c(20,10,2,5,410,350,200,120) xxx <- m…