2014-10-01から1ヶ月間の記事一覧

メモ

FDA

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OGTTデータを関数PCA

Shape information from glucose curves: Functional data analysis compared with traditional summary measures OGTT(oral glucose tolerance test)は耐糖能異常の検査。妊娠糖尿病の発病予測にOGTTを使うとして、いわゆるOGTTの指標(Fasting値,2-hour値,A…

SNVスタディのための基礎

2015年度の修士向け講義は、「基礎の基礎」に戻ります(こちら) 日本人類遺伝学会の教育講演も、それに沿った話にします そのためのメモ こちらに図などがうまくいっていないかもしれないepub(文書の散逸防止のためにkindleにも置いています。以下のRmdファイ…

ワードクラウド

ネット上のテキストや文書などを文字列解析して、そこにある単語の個数を数え、多い単語を目立つように、少ない単語を目立たないようにカンバスに配置して全体として雲のような形にしたり、ちょっと面白い形にしたりするのがワードクラウド 文字列解析しなく…

Wordcloud

忘れる

忘れられる権利の尊重と言うことでグーグルが削除したとのニュースがありました(こちらたぶん、じきにリンク切れ) 忘れるという機構は、生物の仕組みの中では逆積極的な機構という印象がありますが、本当にそうなのでしょうか うまく忘れることが必要なメ…

駆け足で眺める、アメリカ人類遺伝学会@サンディエゴ

全部で3103ポスターが登録されていましたが、そのうち、 バイオインフォマティクスに分類されたものが360、統計解析に分類されたものが447、あり、併せて、807題、全体の26%に上りました。 昨年までの集計をしていないので、正確なことは言えませんが、数年…

補遺2 ぱらぱらめくる『Functional Data Analysis with R and MATLAB』

こちらの記事で、関数解析について勉強した 2次元に時刻パラメタで記録された曲線の解析をしてみよう テキストブックのサンプルコードはこちら データはこんな感じ library(fda) # handwrit は"fda"の筆記文字の情報 # 全1401点、20個のfda筆記サンプル、2…

補遺 ぱらぱらめくる『Functional Data Analysis with R and MATLAB』

こちらの記事で、関数解析について勉強した 基本、データから基底関数集合の線形和として曲線を平滑化・推定する。複数の曲線について、その曲線を従属変数(従属関数でもよい)の説明情報と見立てるのだが、そのとき、説明情報というのは、位置ごとに値を持っ…

ぱらぱらめくる『Functional Data Analysis with R and MATLAB』

Functional Data Analysis with R and MATLAB (Use R!)作者: James Ramsay,Giles Hooker,Spencer Graves出版社/メーカー: Springer New York発売日: 2009/07/02メディア: ペーパーバック購入: 1人 クリック: 1回この商品を含むブログを見る MATLABで作ってR…

以下のRmdに書いていないこと トレンド検定は、いわゆる「トレンドカイ二乗検定」と「Cockran-Armitage検定」とが使えて、それは(nは総サンプル数)で相互の統計量を換算し合う関係の、自由度1のカイ二乗分布に基づく検定であること Rmdファイルの処理の仕方…

2x3分割表のためのトレンド検定とロジスティック回帰検定

関数解析メモ

曲線解析をスポーツに応用(こちら) 動画撮影して個人のプレーの動きを集計、特徴を関数として抽出して改善につなげるらしい(ミラノ工科大のMOXからのスピンアウト企業、MOXOFFがバレーボールに。すでにボートはやっていた→PDF) Functional Data Analysis wit…

線形回帰に対する帰無仮説としてのウィーナー過程

一次線形回帰はからの正規乱雑項で観測データを説明しようとしたときにa,bの最尤推定をすることであり、そのモデルの当てはまりのよさを、a=0という帰無仮説条件に照らして、検定することがよくあるし、aの推定値の信頼区間を考えるときも、a=0が信頼区間に…

線形回帰に対する帰無仮説としてのウィーナー過程

ウィーナー過程の正規分布分散の最尤推定

じゃあ、「ウィーナー過程」であることがわかっているけれど、その時刻t-sの差が分散を1を作るというそのt-sの差の大きさがわからないときにはどうしたらよいか 尤度を計算して最尤推定をすればよい # 適当に時刻を作る t <- sort(runif(100)) # 時刻の差 d…

ウィーナー過程の事後分布

1次元空間をウィーナー過程で進んでいるとする。任意の2時刻s tをとると、位置座標の差は平均0、分散t-sの正規分布に従うのがウィーナー過程 今、2時刻s,tでXs,Xtに観測されたとすれば、ある時刻u (s正規分布が、Xu-Xsとなる確率である)であって、かつ、(…

ウィーナー過程の事後分布

ブラウン運動

何かしら確率的な事象があって、それが「今」だけにしかよらないというマルコフ性を持っているとき、なにかしらの測度やら関数やらのうち、極限にてブラウン運動としてとらえられるものが見つかる(ことがある、ことが多い)ということが大事らしい。そのとき…

Y染色体とGalton-Watson過程

こちらでRandom Treeというのが、ブラウン運動と関係していたりする話を書いた Random treeの根っこには、Y染色体の遺伝的浮動を表したGalton-Watson過程というのがあるという 世代nでのあるY染色体の本数がx(n)であるとき、x(n)本のそれぞれが平均mの子孫Y…

Y染色体とGalton-Watson過程

家系図 再

記号案内 library(kinship2) # 全員に通し番号 id <- 1:15 # 性別。1:男、2:女、3:不明、4:中絶 sex <- c(1,2,2,1,2,1,1,2,2,2,2,2,2,3,4) # 名前を付ける lab <- id lab[which(sex==1)] <- paste(lab[which(sex==1)],"郎",sep="") lab[which(sex==2…

家系図 再

ランダムだけど規則がある その2

たとえば、こんなのどうだろうか? 平面(もしくは空間、平面の方がよさそうなのはSLE曲線の複素半平面の理論が横滑りで使えるからだが)にどんどん伸びていって曲線を形成するモノマー=ポリマー系があるとする ある状態では、のびたり(縮んだり)をランダムに…

ランダムだけど規則がある

こちらでSchramm-Loewner Evolution(SLE)というのの調べ物をしている 酔歩の現れ方にもいろいろあって、それを1パラメタで並べることができるという話 その酔歩が作るものには、曲線があったり、境界があったり、埋め尽くしがあったりするというのだが、た…

ランダムだけど規則がある