Population thinking: 物事の因果関係を含めた分類 Typological thinking: そこの時点での特徴による分類 これが縦の軸 Tree thinking: 因果関係を樹形図的に思考 Group thinking: より似た特徴による分類 これが横の軸Group thinking ≠ Typological thinkin…

http://daredemopc.blog51.fc2.com/blog-entry-1008.html 昔の状態に戻す方法。 タブはやっぱり下にないとしっくりこない。

いわゆるRMSEと呼ばれるもので、時系列データ等の平均値からのズレ（偏差）を表す尺度。 Root-Mean-Square deviationとも呼ばれる。√1/n(xi~ - xi)^2で計算される ここで、xi~は時系列iでの平均値であったり、指標値であったり、真の値であったりする。 xiは…

対数正規分布の場合、Rのglm関数のAICは正しい値ではありません。 ＃単なるlogをとった正規分布として尤度が出るため。 そのため、他モデルとAICを使って比較することはできません。http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%AF%BE%E6%95%B0%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%8…

res dummy dummy$pres ares カテゴリカル変数の場合このような感じで出せます。 変数が増えても対応できます。

SASでglmによる解析を行うとよく出てくるLSmeanの中身の話し。 http://d.hatena.ne.jp/opilio/20080603の続き。 相互作用がある場合、例えば y~x+z+xz+ε で、 x∈X1 X2 X3 z∈Z1 Z2 だとする。 その際、切片の推定値をI、 X1、X2、X3の角度はa1、a2、a3、Z1、Z…

一般化線形モデル等、回帰解析においてはSASではlsmeansという評価値が存在する。 今まで、さっぱりこれがどういうものなのか分からなかったのだけど、やっとこさ定義を理解(？)したのでメモ。差分変数が要素の場合はcoefficientを要素数分算術平均したもの …

Rで繰り返しを許さないリサンプリングを行う際に使うよう関数 comb.no(rep(0,z),x) の形で使う。z>=xでzが母集団の数、xがリサンプリング数。 返し値はリサンプリングする場所をリサンプリングの順番であらわす。 0の場所はリサンプリングされない場所。 com…

魚種組成の場所別・季節別の変化を取ったデータを解析する場合に、有用な方法が多項ロジットモデルである*1。 Rで行う際にはパッケージnnetのmultinom関数を使用する。temp1 また、step関数を用いることでglmなどと同様、変数選択を行うことも出来る。temp2 …

Rにて、a$key1、b$key1、b$dataとあったとして、b$dataをkey1ごとに平均し、a$key1にマッチするように新しい列a$data1に入れる方法。tmp_b_data a$dataとする。 最初の行でtmp_b_dataにkey1ごとでまとめた平均をいれ、それからmatchするものを取ってくる。い…

例えば正方形の面積を測りたいとして、その一辺を測定する。 真の一辺の長さをlとした時その観測値lobsを lobs=l+ε ε~N(0,σ^2) だとする。 n回観測を行い、それぞれの観測データをlobs_iとした時に面積の推定値としてaverage(lobs_i^2)とすると、正のバイア…

水はなんにも知らないよ (ディスカヴァー携書)作者: 左巻健男出版社/メーカー: ディスカヴァー・トゥエンティワン発売日: 2007/02/25メディア: 新書購入: 10人 クリック: 222回この商品を含むブログ (70件) を見る名前の勝利かも？ 購入していないのだけど、…

尤度の対数値をとったものを対数尤度と呼ぶ。そのマイナス値はパラメータ数が同じ場合AICの変動と一致するので、パラメータ数が同じ場合のモデル選択では負の対数尤度がそのまま使用できる。最尤法において、尤度の最大値を探索する場合、対数の式は増加関数…

二分法で最大値を計算する場合、微分式が解析的に求められるのであるならば、微分式にして http://d.hatena.ne.jp/opilio/20060802/p1 この方法で行えばよい。しかし、微分式が求められない場合で、1.ある範囲内に山が一つしかない2.式は連続しているという…

漁獲量と自然死亡率が分かっている場合にFを計算したい場面はVPAなどを回す際に良く出てくる。 今回こちらでやっているモデルの仕事でも、この問題が出てきている。 通常 C=F/(F+M)N(1-exp(-F-M)) をFについて解けば出るのだが、この式は解析的には解くこと…

対数正規分布とは変数xの対数を取ったものが正規分布する分布のことを言う。 正規分布の確率密度関数はn(x)=1/(sqrt(2π)σ)exp(-(x-μ)^2/2σ^2)となる。だから、対数正規分布はl'(x)=1/(sqrt(2π)σ)exp(-(ln(x)-μ)^2/2σ^2)と、長いこと思っていたのだけど*1、違…