NTPのURL NTPのHigh Throughput Screening EPA(US Environment Protection Agency)のURL AcToR (EPAのパブリックデータベース) データのバルクダウンロード先 SMILES code(フォーマット)(化合物の１次配列フォーマット)→Wiki CAS rn(アメリカ化学会が発行し…

#(U,C,A,G)=(1,2,3,4) b<-1:4 #b<-c("T","C","A","G") codons<-as.matrix(expand.grid(b,b,b)) aas<-c( "F","F","L","L","S","S","S","S","Y","Y","X","X","C","C","X","W","L","L","L","L","P","P","P","P","H","H","Q","Q","R","R","R","R","I","I","I","M…

# 有害事象 N<-500 # 単位期間にDという有害事象が起きる確率 pD<-0.1 D<-runif(N)/pD # 単位期間にVという有害事象が起きる確率 pV<-1 V<-runif(N,min=0,max=1)/pV t<-seq(from=0,to=1,length=100) xlim<-ylim<-c(0,1) plot(rep(0,length(t)),t,xlim=xlim,y…

一定間隔で起きること、まったくでたらめに起きること(どの時点も同じ確率で起きうる〜ポアソン過程、生起間隔が指数分布)、起きるとなったら集中しておきがちなこと # ぽつりぽつりと起きる現象 m<-0.5 Ne<-20 proportionRunif<-0.3 proportionRnorm<-0.4 e…

対立仮説が１点 # ２次元の的当て Npt<-50 xlim<-c(-1,1) ylim<-xlim ori<-c(0,0) mx<-0.2 my<-0 sdx<-1/5 sdy<-1/5 r<-1 # 2 は正規分布 rateParam<-0.1 XYs<-matrix(10,Npt,2) for(i in 1:Npt){ plot(ori[1],ori[2],cex=60,pch=19,col=1,xlim=xlim,ylim=yl…

等分散からのサンプリング # 対立仮説 N1<-5 N2<-5 m1<-500 m2<-510 v1<-10 v2<-10 # 異分散 Niter<-1000 ps1<-ps2<-rep(0,Niter) for(i in 1:Niter){ d1<-rnorm(N1,m1,sqrt(v1)) d2<-rnorm(N2,m2,sqrt(v2)) t.test.out1<-t.test(d1,d2,var.equal=TRUE) t.te…

等分散からのサンプリング # 帰無仮説 N1<-5 N2<-5 m1<-500 m2<-500 v1<-10 v2<-10 # 異分散 Niter<-1000 ps1<-ps2<-rep(0,Niter) for(i in 1:Niter){ d1<-rnorm(N1,m1,sqrt(v1)) d2<-rnorm(N2,m2,sqrt(v2)) t.test.out1<-t.test(d1,d2,var.equal=TRUE) t.te…

# 平均を変える N1<-8 N2<-8 m1<-50 m2<-50 v1<-5 v2<-5 d1<-rnorm(N1,m1,sqrt(v1)) d2<-rnorm(N2,m2,sqrt(v2)) mdeltas<-seq(from=-5,to=5,by=0.5) par(ask=TRUE) d1<-rnorm(N1,m1,sqrt(v1)) d2<-rnorm(N2,m2,sqrt(v2)) ylim<-range(c(d1,d2+min(mdeltas),d…

# コホート # ２ｘ２分割表 NOp<-FALSE N1<-10000 N2<-20 a<-1000 A<-c(rep(1,a),rep(2,N1-a)) A<-sample(A) xlim<-ylim<-c(0,1) bs<-seq(from=1,to=N2-1,by=1) t<-seq(from=0,to=1,length=100)*2*pi ra<-0.2 rb<-ra max<-0.25 may<-0.5 mbx<-0.75 mby<-0.5 …

N1<-100 N2<-150 p1<-0.3 p2<-0.4 Niter<-10000 p.out<-rep(0,Niter) v1<-c(rep(1,N1),rep(2,N2)) for(i in 1:Niter){ v2<-c(sample(c(1,2),N1,replace=TRUE,prob=c(p1,1-p1)),sample(c(1,2),N2,replace=TRUE,prob=c(p2,1-p2))) #print(table(v1,v2)) #p.out…

N1<-100 N2<-150 p1<-p2<-0.3 Niter<-10000 p.out<-rep(0,Niter) v1<-c(rep(1,N1),rep(2,N2)) for(i in 1:Niter){ v2<-sample(c(1,2),N1+N2,replace=TRUE,prob=c(p1,1-p1)) #print(table(v1,v2)) #p.out[i]<-chisq.test(c(rep(1,N1),rep(2,N2)),c(v1,v2))$p.…

遺伝統計学集中講義のための資料の全体の目次 Rでシミュレーション (1) ２ｘ２分割表(ケース・コントロール スタディ) (2) 帰無仮説からの２ｘ２表ランダムサンプリング (3) 対立仮説からの２ｘ２表ランダムサンプリング (4) ケース・コントロール比が大きい…

# ２ｘ２分割表 NOp<-FALSE N1<-100 N2<-100 a<-50 A<-c(rep(1,a),rep(2,N1-a)) xlim<-ylim<-c(0,1) bs<-seq(from=1,to=N2-1,by=1) t<-seq(from=0,to=1,length=100)*2*pi ra<-0.2 rb<-ra max<-0.25 may<-0.5 mbx<-0.75 mby<-0.5 p.out<-rep(0,length(bs)) fo…

# paired test N<-50 par(ask=TRUE) Pre<-rnorm(N) d<-runif(N)^2 pairedTps<-rep(0,N+1) rankSumps<-rep(0,N+1) for(i in 0:N){ Post<-Pre+d*c(rep(-1,i),rep(1,N-i)) plot(rep(1,length(Pre)),Pre,pch=18,col=3,xlim=c(0,3),ylim=range(c(Pre+max(d),Pre-m…

皮膚科の診断は視覚所見の役割が大きい 視覚所見は解析に乗せるのが難しい観察項目の代表例 考える機会をいただいたのでそれについてレビューに基づいて考えてみる レビュー(こちら) 疾患フェノタイプの体系的構築における問題(の例) "Most diseases are buc…

統計のための行列代数 上 (1)作者: D.A.ハーヴィル,伊理正夫出版社/メーカー: シュプリンガー・ジャパン株式会社発売日: 2007/06/28メディア: 単行本購入: 14人 クリック: 176回この商品を含むブログ (11件) を見る統計のための行列代数 下 (2)作者: D.A.ハ…

第１６章 クロネッカー積とvec作用素とvech作用素 16.1 ２つ以上の行列のクロネッカー積 定義と幾つかの基本的性質 16.2 vec作用素 定義と幾つかの基本的性質 16.3 vec置換行列 16.4 vech作用素 16.5 線形系の再定式化 16.6 ヤコビ行列についての幾つかの結…

第１章 行列 1.1 基礎用語 1.2 基礎演算 1.3 行列のいくつかの基礎的な型 第２章 部分行列と分割行列 2.1 幾つかの用語と基礎的結果 2.2 分割行列のスカラー倍、転置、和、積 2.3 行列と列ベクトルとの積についての幾つかの結果 2.4 行列の行や列や要素によ…

帰無仮説 帰無仮説下でのデータをモンテカルロシミュレーションする 関数に処理させる 返り値(統計量・ｐ値)の分布を確認 対立仮説 対立仮説下でのデータをモンテカルロシミュレーションする 関数に処理させる 返り値(統計量・ｐ値)の分布を確認 Rでモンテカ…

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パッケージ一覧(日本語サイト) CRAN(本家)で検索するなら 名前から(英単語がわかっていれば、『それらしい名前』のパッケージにあたりをつけることも)→左側の"Packages"をクリックして、"Table of available packages, sorted by name"へ やりたい作業の分類…

原書・原著論文を調べて、対応する英単語を見つける 解析の仕方が同じ先行研究があるなら、これが一番 日本語の統計用語から英語を見つける場合 Wikipediaならば、日本語の記事の左側に、各国語の記事へのリンクがあるので、そのリンクを使う t検定の日本語…

『言葉は力』 どこかで耳にした単語・目にした単語があるはず。それをたよりに探し始める そのためには、「ぱっと」見て、自分の捜し物に「近いか遠いか」の判断が素早くできる情報ソースを持つことが大事 たとえば、「用語の一覧に目を通す(ア・カ・サ…を開…

やりたいことを一言で言うと ○○であると言いたい ○○であるとは信じがたいと言いたい ○○の値は××であると言いたい ○○の値は××から××であるだろうと言いたい ○と×とを比べたら、○の方がもっともらしいと言いたい 何が言えるかわからないけれど、何か言えること…

確率分布(Wiki) 確率的に「値」をとって、「すべての可能な値」について「確率」を足し合わせると１になる 確率分布のリスト(Wiki) 確率分布を作ってみる 確率分布のチェックポイント 確率分布の色々 そもそも、どうして確率分布があるのか・気になるのか？ …

Rを電卓として使う 『どうして自分は「電卓」を使えるのか』と考える 検算ができる処理は「使える」 検算の仕方 「答」を２通りで出してみて、一致を確認する() 複数の答の一致をcoplot()で見る 値の系列を見る() Rをエクセルの代わりとして使う エクセルは…

超初心者から コンピュータを使うとき ファイルとディレクトリ→こちらやこちら ファイルの名前と拡張子→こちら 「隠さずに表示させる」→こちら(名前の一部を表示させるやこちら(隠しファイルの表示) 「送るフォルダ」を使って便利に→こちら コンピュータを管…

行列は、行と列とが作る「四角形」として意味がある 行列は統計学の基本ツール 本気でやらないなら 『線形独立』と『行列式』 『正方行列で座標軸の変換』 『固有値分解は、正方行列による「拡大縮小」と「回転」の組み合わせ』 k<-4 M<-matrix(rnorm(k^2),k…

「束」として扱うときの扱い方、２通り 「１束」ごとに、「束」を処理する 「束」同士をペアワイズで処理する

Rが使えて、遺伝学もわかって、バイオインフォマティクス的に大量データハンドリングができて…も、 統計がわかるためには、やはり越えるべきハードルがある 確率と分布、と ベクトルと行列 いつか、どこかで、この２本立てに納得のいく時間をかけることは、…