2013-01-01から1年間の記事一覧

副作用のためのベータ分布

副作用予測のためのベータ分布 医学のための統計学作者: ryamada発売日: 2013/12/28メディア: Kindle版この商品を含むブログ (1件) を見る 管理をkindleにやってもらってみた(上記表紙とこちら)。値段を最低価格でつけないといけないのは、epub形式管理の代…

関節リウマチ論文

こちらの再掲になりますが、SNSは時間軸に埋もれがちで検索もしにくいので・・・ 論文はこちら 成果はかいつまむとこんな感じです。 - 関節リウマチNature論文 # 規模 総人数 103,638(>10万) (ケース29,880,コントロール73,758)人 民族構成 ヨーロッパ系 (67…

DNA二重らせんの高次畳みこみ

R

昨日の記事で高次らせんを描いた これを一昨日の記事のDNA2重らせんと組み合わせると… library(rgl) # 基本的には高次らせん ori <- c(0,0,0) # 第i円の半径。DNA2重らせんの円周は10オングストロームに合わせ、Rsの最終要素の値は10 Rs <- c(640,160,40,1…

DNA2重らせんの高次畳みこみ

らせん

昨日はDNA二重らせんを描いてみた 3次元空間におけるらせんについて少し考えてみる 結果としてこんな絵ができる DNAは2重らせんを作った上で、さらに高次構造を作っている。ヒストンとのタンパク複合体を作ったり、とその現実界的折りたたみ構造についてわ…

らせん重畳

DNA2重らせんを使ってknitrに慣れる

knitrを使ってR Markdown文書の扱いを練習している。 DNA2重らせんを描いていみよう 電子書籍化してみました DNA二重らせんをRで描く 数理・統計・計算機作者: ryamada発売日: 2013/12/30メディア: Kindle版この商品を含むブログ (1件) を見る library(rgl)…

DNA2重らせん

Rから気軽にhtml文書やepub文書を作ってみる

ごちゃごちゃ調べて以下、Rstudioで作ってみました これを"hoge.Rmd"として保存して、Rstudioで開いてknit HTMLボタンでhtml文書化して、その後pandocでepub化してみました。 こちらにも書いた通り、epubビューアによって、うまく表示できない場合も少なくな…

ぱらぱらめくる『Nonparametric Regression』

資料はこちらの"Nonparametric Regression〜Appendix to An R an S-PLUS Comparison to Applied Regression" 1. Nonparametric Regression Models 一般型から始めよう k次元空間での回帰を考える パラメトリックな回帰モデルでは、という関数があると想定し…

検定 ぱらぱらめくる『Nonparametric Regression』

前の記事で自由度のこととか出てきた。複雑なモデルにしてフィッティングをよくするか、単純なモデルでフィッティングを犠牲にするかはいつも問題になる。問題になるということは、基準がある。検定もできる 1次元データでやってみる データを作る n <- 100…

ノンパラメトリック回帰

ここのところ、James-Stein推定とか、Shrinkageとか、スプラインとかをいじっていて(こちら)、それらの根は同じなのだが、たとえば、ggplot2の回帰曲線なんかも同じ枠組みらしい Local (polynomial) regressionで、その中で、「近傍」をk-nearest neighborで…

Local Regression

ウェーブレット変換〜WaveThreshパッケージを使ってみる

Wavelet Methods in Statistics with R (Use R!)作者: Guy Nason出版社/メーカー: Springer発売日: 2008/08/11メディア: ペーパーバック クリック: 2回この商品を含むブログを見る 離散ウェーブレット。シグナルベクトルの長さは2のべき乗 library("WaveThre…

ぱらぱらめくる『Nature Reviews Genetics 2013』前半(2013/01-2013/06)

昨日の記事に引き続いて、2013年前半のぱらぱら 2013/06 スーパーエンハンサーが多数の遺伝子の発現制御統括をして細胞の特徴づけに関与、疾患にも ホストのエピゲノム状態に介入する細菌 発生過程(という順序に意味がある(かもしれない)過程)でのスイッチン…

ぱらぱらめくる『Nature Reviews Genetics 2013』後半(2013/07-2013/12)

今年も12月、日ごろの不勉強を少し清算する季節がやってきました 今年はちょっと時間が不足気味ですが プリンタとA4用紙の準備をして 記事のタイトルだけはつけて、サボれない環境づくりをするところから開始 時系列で遡る。本当は、似たような分野の記事の…

Chapter 2 CWT step by step ぱらぱらめくる『Conceptual Wavelets in Digital Signal Procesing』

都合8回のテストの点が、80,80,80,80,0,0,0,0という例(途中でやる気を失った) Haar フィルタというのは[1,-1]なるフィルタ。これを使うと「差分の検出」をしていることに他ならない x <- c(rep(80,4),rep(0,4)) x -diff(c(0,x,0)) > x <- c(rep(80,4),rep(0,…

ぱらぱらめくる『Conceptual Wavelets in Digital Signal Procesing』

アメリカアマゾンで(本は日本Amazonでは検索に引っ掛かりません) 章立て Chapter 1 ウェーブレット、ウェーブレットフィルター、ウェーブレット変換の概説。連続フーリエ・離散フーリエと対比して、連続ウェーブレット・離散ウェーブレット(Decimated/Undeci…

Chapter 1 ウェーブレット、ウェーブレットフィルタ、ウェーブレット変換の導入 ぱらぱらめくる『Conceptual Wavelets in Digital Signal Procesing』

ウェーブレットは基本的には、限られた時間にだけ見られる波形 ウェーブレットフィルタはウェーブレット波形上の等時間間隔離散点点集合 変換は、わかりやすい別の捉え方に切り替えること 音楽になぞらえる。時間間隔・周波数 与えられた波形とウェーブレッ…

Chapter 4 Conventional DWT step by step ぱらぱらめくる『Conceptual Wavelets in Digital Signal Procesing』

フィルタを2のべき乗で延ばすのではなく、シグナルの方を縮める方法 2つの注意点 同じ値があるとaliasingと呼ばれる変な現象が現れる Downsamplingの仕方によって、同一のシグナルから異なる結果が生じる(これを"time-invariant"である、と言う) フィルタ…

Chapter 3 UDWT step by step ぱらぱらめくる『Conceptual Wavelets in Digital Signal Procesing』

haarフィルタをかけて細かく見るのと同時に、(1,1,...)というようなただ足し合わせるフィルタをかけて滑らかにするのとを同時にやるのがUDWT 細かく見る方は逆フィルタをかけ直し、滑らかにする方は、さらに追い打ちで同じ(1,1,...)フィルタをかける 出た結…

Chapter 10 たくさんあるウェーブレット ぱらぱらめくる『Conceptual Wavelets in Digital Signal Procesing』

分類の尺度 Crude/Ortho/Biorth CQT/DWT Symmet/Lin Phs Vanish Momnts Real/Complex Smooth/Regular 以下の章、略

Chapter 9 PRQMF and Halfband filters ぱらぱらめくる『Conceptual Wavelets in Digital Signal Procesing』

Regularity:滑らかであること、急な変化がないことと関連した特性 Lifting:ランクを上げること Vanishing moment:線形、二次形式、それ以上の次数の多項式に合わせることと関係する これらを使うと適切なフィルタを指定する係数を決めるのが容易になる

Chapter 8 PRQMF and Halfband filters ぱらぱらめくる『Conceptual Wavelets in Digital Signal Procesing』

PRQMF: Perfect Reconstrucution Quadrature Mirror Filters 分解したあと再構成ができるかどうか(PR) フィルタ同士が鏡像になっているか(M) を単位にしていること(Q) これまでに見てきたフィルタとその組合せの特長を抜き出したものがPRQMFで、「そういう特…

Chapter 7 基本WTを比較する ぱらぱらめくる『Conceptual Wavelets in Digital Signal Procesing』

CWT,UDWT,DWTがあるが、それらの違いは、それぞれの仕組みを使うと、どんなウェーブレットフィルタを使うことになるのかという違いに落ち着く

Chapter 6 関数で表されないフィルタをもとに望みの長さのフィルタベクトルを作る ぱらぱらめくる『Conceptual Wavelets in Digital Signal Procesing』

式で定義されたフィルタの任意の点の値を作ることは簡単 式で定義されていないときは、何かしらで補間が必要 この補間にもアップサンプリングとそれを均す変換を使い、さらに微積分して任意の長さのフィルタ用ベクトルを作ることができる。これは、ある意味…

Chapter 5 『生の』ウェーブレット等式からフィルタを作る(Discrete wavelet filters) ぱらぱらめくる『Conceptual Wavelets in Digital Signal Procesing』

ここまででhaarフィルタを用いたが、実際にはもっと良いフィルタがあり、それを用いる (Sinc関数)とか t <- seq(from=-200,to=200,length=10000) plot(t,sin(t)/t,type="l") ここで実用上問題にするのは、どこからどこまでの範囲をとるか、いくつの点の値を…

生物現象が乗っている世界〜これはメモ

こちらでポントリャーギン双対についてメモしている Wikipediaのポントリャーギン双対の冒頭で説明される「ハール測度」の部分を読む なんだか、ごちゃごちゃ書いてあって、何のこと? と思う こういうことなのだろうか。長い「本当の文章」を後に、「縮めた…

発現量とスプライスバリアントの比率との総合比較

上記の論文(次世代シークエンサーを使ったゲノムとトランスクリプトームに関するNature論文で、本文は(articleだけれど)6ページ、メソッドを中心としたサプルが71ページという論文(こちら"Transcriptome and genome sequencing uncovers functional variatio…

メソッド早読み:実践編

Figure 1を見る Fig 1(a)少数サンプル、mRNA/miRNA別、の定量繰り返し実験での、相関の確認。個人細胞株間の相関と、実験ラボ間の相関と、その両方の組合せの相関 これはトランスクリプトーム次世代シークエンサー実験のデータQCのこと 気にすること Spear…