biunit農学生命情報科学特論 I ＠東京大学アグリバイオインフォマティクス教育研究ユニット (2023-10) プログラミング言語未経験者を対象とした Python 入門講義。農学や分子生物学などの分野で利用される Python の最新事例を紹介しながら、Python の基礎文法の講義を行う。
統計的消去で擬似相関を見抜こう！ - ほくそ笑む
今日は初心者向け記事です。 はじめに ある範囲の年齢の小学生32人を無作為に選び、算数のテストを受けてもらい、さらにその身長を測定しました。 身長に対する算数の点数のグラフは次のようになりました。 なんと、身長の高い子供の方が、算数の点数が高いという結果になりました！ 身長が算数の能力に関係しているなんて、すごい発見です！ しかしながら、結論から言うと、この結果は間違っています。 なぜなら、抽出したのは「ある範囲の年齢の小学生」であり、年齢の高い子も低い子も含まれているからです。 年齢が高いほど算数能力は高くなり、年齢が高いほど身長も高くなることは容易に推測できます。 この関係を図で表すと次のようになります。 つまり、年齢と算数能力に相関があり、年齢と身長にも相関があるため、身長と算数能力にも見かけ上の相関が見えているのです。 このような相関を擬似相関と言います。 統計解析では、このような
Rによる棒グラフの描き方
棒グラフはコマンド"barplot"にて作成する。"barplot(height)"のように用い、この"height"に描画したいデータを入力する。ベクトルまたは行列形式のデータを読み込むことができる。ベクトルを与えた場合は、各要素の値が棒の高さ (長さ) として描画される。行列を与えた場合は、オプションにより、積み上げ棒グラフかグループごと (列ごと) に要素がまとめられた棒グラフが描かれる。 まず、以下のコマンドにてベクトル型および行列型のデータを準備する。"dat_v"がベクトル、"dat_m"が2行5列の行列である。
Rでラベル付き散布図を作成して保存するまで - 503 Service Unavailable
この程度のことだけれど意外に少し情報探すのにも苦労したのでメモ。散布図を書く場合、どの点がどの数値なのかのラベルが欲しい時がある。Rの場合、maptoolsパッケージを用いるとうまく出力できるのでその方法を紹介する。 データの準備 maptools関数*1を読み込んで、データを準備。*2 #今回使うライブラリ library(maptools) #データの準備 CC <- c("CAN","DNK","FIN","FRA","DEU","ITA","JPN","KOR","NLD","POL","SWE","GBR","USA") PAR <- c(13.7,15.7,16.6,16.6,20.2,20.1,22.1,10.3,14.9,13.5,17.6,15.6,12.8) SE <- c(3.8,7.4,8.6,11.5,8.5,12.2,9.3,1.9,5.4,8.9,9.4,6.
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