2006-07-01から1ヶ月間の記事一覧

第5章 多標本パーミュテーションテストの理論

5.1 基本事項の復習 パーミュテーションテストでは、全パーミュテーションを調べる場合と、モンテカルロで分布を作る場合とがある。前者では、観測データの正確なパーセンタイルがでる。後者では推定分布がでる。棄却水準を考えるとき、前者では、棄却水準を…

第4章(3)Repeated Observations サンプルは対等・multiple量的変数 多標本1変数のパーミュテーションテストの例

4.5 複数の標本(n)があり、それらの違いはないものとできるとき、それぞれの標本に複数の観測(k)がなされて、n x k 行列状のデータが得られている。これについて、k変数は偏りがないことを示したいとする。具体的には、ある測定量について経時データをとり…

第4章(3)Goodness-of-fit (分割表検定) 多標本1変数順序のあるカテゴリカル変数のパーミュテーションテストの例

4.4.1 分割表は、そのままだと、パーミュテーション処理に向かないので、unit-by-unit(1サンプルずつ)が帰属カテゴリを持つようなデータにしたうえで、サンプルについてモンテカルロパーミュテーション処理をする 4.4.2 スコアづけによる検定 カテゴリには…

第4章(2)One-way ANOVA 多標本1変数パーミュテーションテストの例

C>=2群のすべてが等しいか、そうでないかの検定 全nデータが、個ずつC群に分かれている。 パーミュテーションは通り 統計量としては、がわかりやすいが、それとpermutationally にequivalentな統計量はがある。また、one-way ANOVAで用いるFもT,Sと1対1の…

第4章 多標本1変数パーミュテーションテストの例

4.1 イントロダクション 対象となるのは、(1)2群の平均や位置の比較、(2)one-way ANOVA、(3)goodness-of-fit fir irdered categirucak varuabkes、(4)without-interaction two-way ANOVA 4.2 2群の平均値の差の検定 全部で20人のデータ。2群に…

第3章 1標本パーミュテーションテストの理論

3.1 Introduction 3.1.1 定義など 単一変数が、連続量をとるものとする。観測サンプル数nの次元のユークリッド空間を張る。ある『実験』が、要素数nのの観測データセットをもたらし、そのXは、データセットが張る空間中の点をPermutationで取りうる点として…

第2章 単純な検定問題

2.0.0 帰無仮説は、統計量としてどういうものを選ぶかを定め、対立仮説は、統計量がどうなっていたら、確率的に起こりにくいと判断するべきかの情報を与える 2.0 サンプル数20の対応のある観測データでの例 各種検定(permutation testを含む)で算出してみた(…

目次

その1第1章 イントロダクション その2第2章 単純な検定問題 その3第3章 1標本パーミュテーションテストの理論 その4第4章 多標本1変数パーミュテーションテストの例 その5第4章(2) One-way ANOVA 多標本1変数パーミュテーションテストの例 そ…

第1章 イントロダクション

1.1,1.3 パーミュテーションテストとは 複数データについて、ノンパラメトリックに仮説検定を行う手法 母集団の確率密度分布についての情報が不要 パラメトリック手法が前提としている、変数の独立性や、データ数の下限、サンプリングのランダム性などのいく…

2.3 連結性 (グラフ) 駆け足で読む B.コルテ/J.フィーゲンの 組合せと最適化-理論とアルゴリズム

グラフの実装表現 接続行列表現 行に点、列に辺をとり、点が辺の端点なら1(始点なら1、終点なら−1)、そうでなければ、0 必要領域:O(点の数x辺の数) 隣接行列表現 行と列に点をとり、点のペア間に辺があれば1、なければ0。向きを考慮するときは辺があ…

位置という変数

変数次元とそのダミー変数化について整理している。1次元空間でマッピングをするということは、1次元の座標について最高点を出す点を見つけることになる。通常の(重)回帰分析などでは、変数次元について一様増加、もしくは一様減少を基準に計算を組む。マ…

何通り

要素数n個の集合がある。その部分集合はあることは、昨日の記事の通り。今、さらに、要素数k個の部分集合を2、3、…、k群に分割することを考える。 要素数2の場合には、2群に分ける場合のみがあって、それは{(1),(2)}の1通り 要素数3の場合には、2群に…

部分集合の束をSVGでお絵かき

集合の部分集合はべき集合として、相互に要素の持ち合い関係を有する。要素数nの集合のべき集合(部分集合の集合)はもとの集合そのものと空集合とを併せて、個。これらの関係は束になっており、そのグラフ表現はこの通り(要素数6の場合)。 束については、駆…

2.2 木、閉路、カット (グラフ) 駆け足で読む B.コルテ/J.フィーゲンの 組合せと最適化-理論とアルゴリズム

グラフにおける閉路とカット 閉路はぐるっと一巡するタイプのグラフ 定義としては、点と辺を交互にたどってもとの点に戻ってくるような点と辺の集合である。ただし、このとき点と辺はそれぞれ1度ずつしか使用しないし、1度は使用するものとする。 カットは…

2はとどういう数字?

量子力学では、系が状態にある。状態は、複数の取りうる状態の重ね合わせである。取りうる状態は離散的である。状態には、複素数を対応させて、と書く。状態をとる確率がであり、となる。 複素数で表すことができるということは、相互に依存する2つの現象が…

Epistasis解析(2ローカス)

商用アプリケーションのStatisticaの少し古い版での実行を前提にしています 参考文献はこれ A unified stepwise regression procedure for evaluating the relative effects of polymorphisms within a gene using case/control or family data: application…

自由度の幾何学表現

今、n個のカテゴリからなる変数Nがある。m個のカテゴリからなる変数Mもある。この2変数N,Mについて、NxM分割表を作成してすべてのカテゴリが独立であることの検定は、(n-1)x(m-1)であることは、よく知られていることであるが、それは幾何学的にはどういうこ…

解析変数次元とepistasis解析

書き終わるかどうか、不明な書きかけ(今月の宿題) 予備項目 カテゴリカル変数の次元についてのメモ(こちら) 変数の数 関連解析を想定する 量的変数は次元1の変数とする(量的変数には、順序のあるカテゴリ変数を含める) カテゴリカル変数は、複数のカテゴリ…

偏差積和の説明メモ

メモファイル(こちら)

{質問}ブロックが組めない、ハプロタイプが計算されないのですが・・・

質問の状況 hoge.ped, hoge.infoファイルを読み込ませている LDがブロックになっておらず、ハプロタイプの推定がされない 個々のSNP自体はまともなコールであり、あしきりされていない 対策 infoファイルで与えたSNP間距離が遠すぎませんか? ブロック内とみ…