2009-3-27:時系列解析② スプライン補間と移動平均をおこなう - BioEoS::環境解析学研究室::
前回は，一次関数のアルゴリズムでデータの補間を行いました．今回は，より自然な変化に近づけるため，多項式を用いたスプライン補間（spline interpolation）を行いたいと思います．以下の手順によりRで作業していきます．
Rの基本パッケージ中の時系列オブジェクト一覧 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です時間情報 時系列オブジェクトは(等間隔)観測時間情報を持つため、時間に関する以下のような幾つかの 特殊な情報を持つ: 自然な時間単位 年、月、週、一時間等 観測開始時間 start 観測終了時間 end 頻度 frequency：単位時間内の観測値の数。月別データなら、自然な時間単位 「年」に対する周期は 12 サンプリング比率 deltat： 自然な時間単位に対する、サンプリング間隔を表す比率。 月別データなら、自然な時間単位「年」に対する deltat は 1/12。周 期とサンプリング比率どちらか一方を与えれば良い。 周期 cycle：各データの観測時間情報を表す、自然な時間単位とその中での頻度 を表す対。例えば年と月 (1993、5)、年と四半期 (2002、Qtr2)、月と日
[メモ] サポートベクターマシン(SVM) - 机上の空論
サポートベクターマシン(以下 SVM) とは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師ありクラスタリング SVM の基本的な考え方 ・元々2クラスの線形分離手法として提案される ・単層パーセプトロンに似ているが、SVM はマージン最大化という手法をとっているのがポイント。 ・マージン最大化とは、超平面と学習データの隙間となるマージンをなるべく大きく取ろうというもの。 (ここでいう超平面とは、2つのクラスにぶった切る平面のこと) ・ちなみに超平面と、ちょうどマージンの分だけ離れている学習データをサポートベクトルという。 ・このマージン最大化という考えを取り入れることによって、テストデータの識別精度を高めている。 SVM の発展 ・線形分離不可能な問題への対応 - ソフトマージン(学習データが多少マージンにくい込んだり、反するクラスの空間にくい込んだりしても許す)で対応
論文の紹介: 一般パラメトリック・モデルにおける多重推論（情報：農業と環境 No.123 2010.7）
論文の紹介： 一般パラメトリック・モデルにおける多重比較 Simultaneous Inference in General Parametric Models. Hothorn, T., Bretz, F. and Westfall, P., Biometrical Journal, 50, 346-363 (2008). 環境研究や生態学研究におけるデータ解析において、近年、一般化線形モデル (Generalised Linear Model) の適用が重要なキーワードとなっている。一般化線形モデルを使った解析を行なう上で、フリーの統計ソフトウェアである R を利用するメリットは大きい。また忘れてはならないのは、一般化線形モデルを用いた逸脱度分析（従来の分散分析を一般化線形モデルに拡張したもの）などに対しても多重性の問題が発生することである。 環境や生態学の研究分野においては、従来の管
R -- 正準判別分析
正準判別分析 Last modified: Jul 06, 2015 目的 正準判別分析を行う。 MASS パッケージにある lda は，3群以上の判別の場合には，正準判別分析を行っている。 そして，このプログラムも lda も，全く同じ答えを出す。 使用法 candis(data, group) print.candis(obj) summary.candis(obj) plot.candis(obj, pch=as.integer(obj$group), col=as.integer(obj$group)) 引数 data データ行列（行がケース，列が変数） group 各ケースがどの群であるかを表す変数 obj candis が返すオブジェクト 3 群以上の判別図 pch プロット記号（判別する群の数と同じ長さの整数ベクトル） col プロット色（判別する群の数と同じ長さの整
学生実験１
2009年度生物測定基礎実験 統計解析１ 東京大学大学院農学生命科学研究科 大森宏 この実験の目的 統計解析ソフトＲを用いて，統計解析の理論と実践を学ぶ 主要な確率分布 １．確率分布 離散確率分布 ある量の集まり P = { p1，…，pn } の中で， という性質をもつものを離散（discrete）確率分布（probability distribution）という． 各 pi を確率密度（probability density）という．なお，n は可算無限（自然数と対応づけられる） であるならば離散的である． 連続型確率分布 関数 f(x) が， という性質を持つとき，これを連続型確率分布（continuous distribution）という． また，f(x) を確率密度関数（probability density function）とも呼ぶ．なお，確率密度関数 f(x) が， パ
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ブラウザのスクロール量を取得するには？ | Diaspar Journal
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