2023-01-01から1年間の記事一覧
数学が苦手なうちのJKに、将来必要となるかもしれないデータ分析への抵抗感をなくしてもらう目的で記事を書くことにしました。 前回:高校生のためのデータ分析入門 (10):サンプル同士を比較する - ねこすたっと 現実世界は複雑だ! 比較の質を落とすもの …
数学が苦手なうちのJKに、将来必要となるかもしれないデータ分析への抵抗感をなくしてもらう目的で記事を書くことにしました。 前回:高校生のためのデータ分析入門 (9):サンプルから推定する(後編) - ねこすたっと 関連を見るには比較が必要 サンプルを…
数学が苦手なうちのJKに、将来必要となるかもしれないデータ分析への抵抗感をなくしてもらう目的で記事を書くことにしました。 前回のおさらい 計算:母平均を推定する 母集団の割合の場合はどうしたらいいの? おわりに 前回のおさらい 中編では、推定誤差…
数学が苦手なうちのJKに、将来必要となるかもしれないデータ分析への抵抗感をなくしてもらう目的で記事を書くことにしました。 前回のおさらい 点推定:最もありそうな1点を推定する 推定の誤差はどれくらい? 分散の計算に関する定理 点推定値の分散を計算…
数学が苦手なうちのJKに、将来必要となるかもしれないデータ分析への抵抗感をなくしてもらう目的で記事を書くことにしました。 前回:高校生のためのデータ分析入門 (6):データ分析の大黒柱、正規分布 - ねこすたっと 全部調べるのは無理! 推定に誤差はつ…
数学が苦手なうちのJKに、将来必要となるかもしれないデータ分析への抵抗感をなくしてもらう目的で記事を書くことにしました。 前回:高校生のためのデータ分析入門 (5):グラフにするのは超大事!(後編) - ねこすたっと そもそも確率分布ってなに? 確率…
数学が苦手なうちのJKに、将来必要となるかもしれないデータ分析への抵抗感をなくしてもらう目的で記事を書くことにしました。 前回のおさらい 変数が1つのとき 1つの質的変数を示す 1つの量的変数を示す 変数が2つのとき 2つの量的変数を示す 量的変数と質…
数学が苦手なうちのJKに、将来必要となるかもしれないデータ分析への抵抗感をなくしてもらう目的で記事を書くことにしました。 前回:高校生のためのデータ分析入門 (3):変数の分布を数値で示す - ねこすたっと 適切なグラフを選ぶポイント 軸(要素)は3つ…
数学が苦手なうちのJKに、将来必要となるかもしれないデータ分析への抵抗感をなくしてもらう目的で記事を書くことにしました。 前回:高校生のためのデータ分析入門 (2):変数ってなに? - ねこすたっと おさらい:分布を要約する 質的変数の分布を示す 比・…
数学が苦手なうちのJKに、将来必要となるかもしれないデータ分析への抵抗感をなくしてもらう目的で記事を書くことにしました。 前回:高校生のためのデータ分析入門 (1):まずは概要を知ろう - ねこすたっと 変数とは 変数のタイプ 量的変数 質的変数 変数の…
数学が苦手なうちのJKに、将来必要となるかもしれないデータ分析への抵抗感をなくしてもらう目的で記事を書くことにしました。 データとは データにした段階で情報は失われている データ分析の目的を分類してみる 1. 特徴を発見する 2. 似たグループを探す 3…
以前、Dropbox経由でZoteroを同期させる方法をまとめました。 necostat.hatenablog.jp この方法だとPDFしか同期できず、Webページやパワポは別の方法で管理しなくてはなりませんでした。 WebDAV(ウェブダブ)経由で同期させる方法だと解決したので、備忘録…
分散分析で満たすべき仮定として球面性の仮定(the assumption of sphericity)*1をよく目にしますが、きちんと勉強したことがなかったので(わかるところだけ)読んでみました。 分散分析に必要な仮定 球面性の仮定とは 2水準間の差の分散に基づいた定義方…
Rもたいして使いこなせてないのにPythonの勉強を始めてみました。色々と素晴らしいチュートリアルはありそうですが、目移りしてしまうので公式チュートリアルを拾い読みしていきます。 NumPyのあとPandasチートシート(PDF)を中心に読んできましたが、今回…
Rもたいして使いこなせてないのにPythonの勉強を始めてみました。色々と素晴らしいチュートリアルはありそうですが、目移りしてしまうので公式チュートリアルを拾い読みしていきます。 NumPyのあとPandasチートシート(PDF)を中心に読んできましたが、そろ…
Rもたいして使いこなせてないのにPythonの勉強を始めてみました。色々と素晴らしいチュートリアルはありそうですが、目移りしてしまうので公式チュートリアルを拾い読みしていきます。 NumPyが終わってPandasに入っています。導入版(Intro to pandas)・簡…
Rもたいして使いこなせてないのにPythonの勉強を始めてみました。色々と素晴らしいチュートリアルはありそうですが、目移りしてしまうので公式チュートリアルを拾い読みしていきます。 NumPyが終わってPandasに入っています。導入版(Intro to pandas)・簡…
Rもたいして使いこなせてないのにPythonの勉強を始めてみました。色々と素晴らしいチュートリアルはありそうですが、目移りしてしまうので公式チュートリアルを拾い読みしていきます。 NumPyが終わってPandasに入っています。導入版(Intro to pandas)・簡…
Rもたいして使いこなせてないのにPythonの勉強を始めてみました。色々と素晴らしいチュートリアルはありそうですが、目移りしてしまうので公式チュートリアルを拾い読みしていきます。 NumPyが終わって前回からはPandasに入っています。導入版(Intro to pan…
Rもたいして使いこなせてないのにPythonの勉強を始めてみました。色々と素晴らしいチュートリアルはありそうですが、目移りしてしまうので公式チュートリアルを拾い読みしていきます。 NumPyが終わって今回からはPandasに入りますが、導入版(Intro to panda…
Rもたいして使いこなせてないのにPythonの勉強を始めてみました。色々と素晴らしいチュートリアルはありそうですが、目移りしてしまうので公式チュートリアルを拾い読みしていきます。 初回から続くNumPy公式チュートリアルの "NumPy: the absolute basics f…
Rもたいして使いこなせてないのにPythonの勉強を始めてみました。色々と素晴らしいチュートリアルはありそうですが、目移りしてしまうので公式チュートリアルを拾い読みしていきます。 今回もNumPy公式チュートリアルの "NumPy: the absolute basics for beg…
Rもたいして使いこなせてないのにPythonの勉強を始めてみました。色々と素晴らしいチュートリアルはありそうですが、目移りしてしまうので公式チュートリアルを拾い読みしていきます。 今回もNumPy公式チュートリアルの "NumPy: the absolute basics for beg…
Rもたいして使いこなせてないのにPythonの勉強を始めてみました。色々と素晴らしいチュートリアルはありそうですが、目移りしてしまうので公式チュートリアルを拾い読みしていきます。 今回も前回に続き、NumPy公式チュートリアルの "NumPy: the absolute ba…
Rもたいして使いこなせてないのにPythonの勉強を始めてみました。色々と素晴らしいチュートリアルはありそうですが、目移りしてしまうので公式チュートリアルを拾い読みしていきます。 現時点でのチュートリアル拾い読みのモットーは、 正確さよりも分かりや…
do.call( )は関数名と引数のリストを渡して、その関数を呼び出して実行する関数です。 リストに対して一括処理をするとき、たまに登場するんですがイマイチ理解していなかったので整理のためにまとめます。 lapply( )とdo.call( )の違い 関数のオプション引…
同じ操作を反復するときは、map( )やlapply( )を使って関数を一括して適用すると便利です。そしてコードも読みやすくなります。 map( )やlapply( )では、関数を引数にする必要があります。mean( )やsd( )のように、既に与えられている関数だけでなく、自分で…
先日、ある変数の2次元分布をヒートマップを使って可視化する方法をまとめました。 necostat.hatenablog.jp ヒートマップで変数の区切りを細かくしていくと、滑らかなグラデーションにすることができます。 見た目が綺麗になるのはいいんですが、色の差がわ…
臨床現場では、対象者の年齢や症状、検査値などをもとにして計算される「何とかスコア」が使われることがよくあると思います。 臨床研究でも、既に収集された項目からcomposite scoreを計算し、変数に追加したいことはよくあります。 今回はtidyverseパッケ…
以前、データフレームの列(=変数)に対して、追加・名前変更・要約などの操作方法についてまとめました。 necostat.hatenablog.jp necostat.hatenablog.jp 最近は列の操作でacross関数を使うことが多くなってきたので、ここらへんで学び直しておこうと思い…