2004-07-04
結局perlで集計してテーブルを作ってから、その後に一気にRに読み込ませて計算させると速いことが分かった。 メモしとくと text <- read.table("/bioinfo/R/macrobox/short.data") for (i in 1:150) { if(i %% 2 != 0){ #奇数行はコメント扱いでプリント print(text[i,]) } if(i %% 2 == 0){ #偶数行はFisherにまわす a <- scan("/bioinfo/R/macrobox/short.data", skip=i-1, nlines=1) dim(a) <- c(2,2) print(a) print(fisher.test(a)) # a=0 # print(a) } } short.dataは 000359 vs 000364 1vs1 1 3 4 6 みたいな「コメ
2004-09-26
用意したdata: Cancer A B 0 1 0 1 1 1 0 1 0 （注：Cacerが0 or 1の値をとる目的変数、AとBが説明変数ってことで） >R <- R起動 >hoge <- read.table("hogehoge",header=T) >ff <- formula(paste("Cancer",paste(names(hoge[3]),sep(collapse?かも)="+"),sep="~")) >ff （Cancer ~ Bと表示されればOK） >glm(ff,data=hoge,family=binomial(link=logit)) pasteとformulaを使うといけた。これ以外にもあるのかも知れないが見つけていない。 formulaのhelpは役に立ちそうだ。 「paste(names(hoge[3]),collapse="+"」のhoge[3]をho
2004-09-26
用意したdata: Cancer A B 0 1 0 1 1 1 0 1 0 （注：Cacerが0 or 1の値をとる目的変数、AとBが説明変数ってことで） >R <- R起動 >hoge <- read.table("hogehoge",header=T) >ff <- formula(paste("Cancer",paste(names(hoge[3]),sep(collapse?かも)="+"),sep="~")) >ff （Cancer ~ Bと表示されればOK） >glm(ff,data=hoge,family=binomial(link=logit)) pasteとformulaを使うといけた。これ以外にもあるのかも知れないが見つけていない。 formulaのhelpは役に立ちそうだ。 「paste(names(hoge[3]),collapse="+"」のhoge[3]をho
2005-03-02
トラブル内容: 検索ウィンドウでバックスラッシュ（円マーク）が入力出来ない。 解決法: ことえりメニューから言語環境を開いて、入力メニューから[U.S.]を外す。 miを起動させると打てるようになっている。[U.S.]を戻す。 なぜだか起きるこのトラブル。私固有の問題らしく、ググッても見つからない。 Preferencesを捨てても直らないのでかなり困っていたのだが、これで直った。 確かな原因は不明だが、miというよりキーボード側の問題？と思ったのでこうしてみた。 また起きるかもしれないのでメモ。 list.files() すぐ忘れる(^^;
RでSAS風の表集計 - 気の向くままに
CrossTable{gmodels}を使う。行や列で見たときのパーセンテージが出せる。 パッと人に見せる時には良いと思う。 > CrossTable(infert$education, infert$induced, digits=1, expected=F, prop.r=T, prop.c=F, prop.t=F, prop.chisq=F, format="SPSS") Cell Contents |-------------------------| | Count | | Row Percent | |-------------------------| Total Observations in Table: 248 | infert$induced infert$education | 0 | 1 | 2 | Row Total | -----------------|--
Introduction to Information Retrieval
This is the companion website for the following book. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. You can order this book at CUP, at your local bookstore or on the internet. The best search term to use is the ISBN: 0521865719. The book aims to provide a modern approach to information retrieval from a co
We retire raa.ruby-lang.org
Posted by hsbt on 8 Aug 2013 We decided to suspend raa.ruby-lang.org, also known as “Ruby Application Archive (RAA)”. We have no server or human resources to continue hosting raa.ruby-lang.org. If you still need to browse raa.ruby-lang.org, please visit RAA in the Internet Archive. The “Ruby Application Archive” was first started in 1997. It moved to raa.ruby-lang.org in 2003 and introduced a lot
Python Short Course
Richard P. Muller Spring 2000 Thursdays, 4-5 PM. Beckman Institute Room 121 Materials and Process Simulation Center California Institute of Technology Pasadena, California, 91125 4-5 pm, May 4, 2000. 121 BI. Slides: PPT, PDF, HTML. Using Python Interactively Data Structures Flow Control Functions Gnuplot module Example: Jaguar geometry optimization animation and energy plotting using Python 4-5 pm
ついったーおともだちのおともだち - Whitebell::HatenaBlog
via. 2007-08-11 - きしだのはてな Rubyわかりません＞＜ かわりにPerlです＞＜ Javaは読めないしコンパイルできる環境もないので、きちんとした移植じゃないけど。もう少し手を入れれば登場回数順にソートもできるけど、めどいのでパス。 #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; use LWP::Simple; use XML::XPath; use Encode; my $uid = shift or die "Input your TwiiterID\n"; my $xml = get "http://twitter.com/statuses/friends/$uid.xml"; my $m_xp = XML::XPath->new(xml => $xml); my $m_nodeset = $m_xp->find('/use
どうしてそんなに Love Ruby ？
いったい Ruby のどこがいいのか？ どのくらいいいのか？ つーか本当にいいのか？ まずはそのへんから。 なぜ Ruby か ――― 最重要事項 言語の好き嫌いは人によってさまざまだ。最初に覚えた言語が一番い いっていう保守的…いや、わるかった、信念の強いひともいる。ある いは、スピードが速いのがいいっていうひともいるし、'write only' にできるのがいいっていうひともいる。さらには「新しいからいい」 という節操のない…じゃなくて、好奇心の強いひともいる。 が、しかし、しかしだ。Ruby がすごい理由はどれもあてはまらない。 Ruby が Ruby たる所以は「書くのが楽しい」ところなのである。 これはめちゃくちゃ重要なことだからもう一度書こう。 Ruby は書くのが楽しいプログラム言語なのだ！ どういうところが楽しいか なにが楽しいってそりゃいろいろあるけれども、まずインタプリ
情報視覚化関連研究
情報視覚化(Information Visualization)は、 情報の表示方法と操作方法の工夫により 計算機画面上で大量の情報を効率的に扱うための手法です。 各種の情報視覚化手法のサーベイを こちらに用意しました。 PixelDoublerは、 解像度の低い表示装置上で より多くのピクセルを表示するための技術です。 画面を揺らしたり移動させたりすることにより 実際の表示装置の解像度より細かい画像を表示することができますが、 表示装置を動かさなくても、 異なる画像を移動させながら表示することにより 同様の効果を得ることができます。 増井俊之. PixelDoubler. Interaction'99 講演論文集. 情報処理学会, March 1999. PDF(132KB) PostScript(203KB) 画面上で大量の情報を扱うためには スクロールバーがよく使われますが、 何千行
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2006-07-27
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