Gareth James
Gareth James Home Bio Research Teaching CV Personal "Data is the sword of the 21st century, those who wield it well, the Samurai."* Gareth James Dean (from July 2022) Goizueta Business School Emory University. Education BSc/BCom University of Auckland, New Zealand. Ph.D. in Statistics, Stanford University, California. Contact Information email: gareth at emory dot edu Links Students and informatio
VennDiagram: a package for the generation of highly-customizable Venn and Euler diagrams in R - BMC Bioinformatics
Software Open access Published: 26 January 2011 VennDiagram: a package for the generation of highly-customizable Venn and Euler diagrams in R Hanbo Chen1 & Paul C Boutros1 BMC Bioinformatics volume 12, Article number: 35 (2011) Cite this article BackgroundVisualization of orthogonal (disjoint) or overlapping datasets is a common task in bioinformatics. Few tools exist to automate the generation of
Rで二項分布のグラフを書く - コンテキストをマイニングするツールを作る
二項分布を計算するRの関数 二項分布って、結局”成功”の確率と言えるかも。つまり、サイコロを振って５と６が出るのを”成功”と定義する。とか、ある現象の成功をまず定義してしまう。そして、何回もトライしたとき、何回位が成功するかを考えるというモデルである。 二項分布を計算する組み込み関数は以下。参考サイトはここ。 dbinom(x, size, prob) # x : ベクトル, prob : 成功の確率 pbinom(q, size, prob, lower.tail = TRUE) # q : quantile のベクトル qbinom(p, size, prob, lower.tail = TRUE) # p : 確率ベクトル rbinom(n, size, prob) # n : 観測数， size : 試行数 とりあえずdbinom関数を使えば良いみたい・・・。例えば、成功確率が0.
R -- Fisher の exact test
Fisher の exact test Last modified: Feb 24, 2006 目的 Fisher の正確確率検定を行う。R には fisher.test がある。この fisher 関数は，フィッシャー流の P 値の決め方(fisher.test と同じ）の他に，ピアソン流の P 値の決め方も選べる。また，計算量が多量になり実用的な時間内に計算が終了できないような場合に対応するために，モンテカルロ法に基づく近似検定も選択できる（fisher.test の hybrid オプションと同じ）。ネット上で計算すればもう少し計算時間は短い。 フィッシャー流の P 値の決め方とは，周辺和を固定した全ての分割表の生起確率をもとめ，実際に観察された分割表の生起確率より小さいか等しい分割表の生起確率を合計したものが P 値であるとするものである。 ピアソン流の P 値の決め方とは
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CRAN - Package LearnBayes
Amazon.co.jp: Rで学ぶベイズ統計学入門: J. アルバート (著), Albert,Jim (原名), 基広,石田 (翻訳), 和枝,石田 (翻訳): 本
