遺伝子多型解析を数か月でできるようになるために〜第3回
- 2011/06/17実施
- 『Applied Statistical Genetics With R』の読み会シリーズの目次
- 『「これ(X)とこれ(Y)」の関係を見たい』
- X,Yはそれぞれ「カテゴリ」・「連続」でありうる
- 「カテゴリ」は「順序あり」・「順序なし」でありうる
- 「カテゴリ」は２個のときと３個以上のときとで扱いが変わる
- このX,Yのタイプ別に諸方法がある。その話
- コマンド・資料はこちら
- 確率と尤度
- 組み合わせ関数choose()
N <- 10; H <- 7; T <- N-H choose(N,H) * x^H * (1-x)^T
- 関数を定義して、それを使って、カーブを描く関数curve()
f <- function(x){ choose(N,H) * x^H * (1-x)^T } curve(f,0,1)
- 交絡因子など
- 見たい因子が２つあれば、それ以外は、「関連するその他の因子」
- 「関連するその他の因子」をどう扱うか、どうとらえるかで名前が違う
- 関係をグラフ的にモデル化すれば、「関連するその他の因子」の「関与の仕方」は「グラフ的な立ち位置」で表現できる。その「立ち位置」の種類は思っているよりもたくさんあるはずで、全部に名前をつけるよりは、グラフパターンで分類するのが得策か…
- OR
- Fisher's exact test 自由度が大きくなると計算できなくなる
> t<-matrix(c(10,20,30,40,50,60,70,80,90),nrow=3) > t [,1] [,2] [,3] [1,] 10 40 70 [2,] 20 50 80 [3,] 30 60 90 > fisher.test(t) 以下にエラー fisher.test(t) : FEXACT error 6. LDKEY is too small for this problem. Try increasing the size of the workspace.
- 自由度の算出
DF <- prod(dim(x)-1)
- Association for tables and correlation for quantitatives
- 順序ありのカテゴリ尺度がどんどん細かくなると、correlationに近くなる
- Ｒの描図フレームを分割しよう
- par(mfcol=c(1,2))
- par(mfrow=c(2,3))
- layout(matrix(c(1,1,2,2,3,3,3,3),2,4))
- 関数の返り値オブジェクトから、特定の要素を取り出すために。str()関数
x <- data.frame(Men=rnorm(20,mean=20), Women=rnorm(20, mean=18)) round(x, digit=1) # two-sample t-test t.test(x$Men, x$Women) # wilcox wilcox.test(x$Men, x$Women) wout<-wilcox.test(x$Men, x$Women) str(wout)
