算額あれこれ

適合度の検定

キーワード適合度の検定，名義尺度変数，カイ二乗分布，漸近検定，一様性の検定，統計検定，帰無仮説，対立仮説，一様乱数，p値，Julia，度数分布，検定手順，有意水準，第一種の過誤，typeIerror，棄却，採択，期待度数，検定統計量，有意確率，プログラム，サンプルサイズ適合度の検定

2022/04/29 22:00

Mac OS の R のオープニングメッセージ

あれは，いつ頃からだったんだろうか...Rのオープニングメッセージが英語になってNaturallanguagesupportbutrunninginanEnglishlocaleというのが表示されている。エラーメッセージも英語になっている。いいのだけど。でも，長い間慣れ親しんだ日本語のオープニングメッセージが懐かしい。ならば，ターミナルのコマンドラインでdefaultswriteorg.R-project.Rforce.LANGja_JP.UTF-8とする。オープニングメッセージだけでなくエラーメッセージも日本語になる。英語に戻すには，ターミナルのコマンドラインでdefaultswriteorg.R-project.Rforce.LANGen_US.UTF-8とする。###Rのセッション中で一時的に英語にしたり...MacOSのRのオープニングメッセージ

2022/04/26 23:26

スピログラフ--地球と金星

Spirographpattern:VenusxEarthhttps://jp.mathworks.com/matlabcentral/communitycontests/contests/4/entries/3621にある。西洋占星術のページでは「地球と金星を結ぶ線分が薔薇を描く」と神秘的な取り扱いをしているところもある。が，まあ，要するにスピログラフSpirographである。Juliaで書いて（描いて）みた。usingPlotsfunctionroseofplanet(radius1,period1,radius2,period2;step=4,n=div(lcm(period1,period2),step),w=400,h=400)functioncircle(r,color=:green)θ=rang...スピログラフ--地球と金星

2022/04/22 17:12

Google Colaboratory で Julia を使う（決定版！）

前報の方法はいささかダサいので，以下を決定版として推します。Julia_Colab_Notebook_Template.ipynb-Colaboratory-Googlehttps://colab.research.google.com/github/ageron/julia_notebooks/blob/master/Julia_Colab_Notebook_Template.ipynb上のリンクをクリックすると，GoogleColaboratoryでJulia_Colab_Notebook_Template.ipynbを開いた状態になる。最初のテキストブロックに説明が書いてある。要点は，0.上の方にJULIA_VERSION="1.7.1"#anyversion≥0.7.0JULIA_PACKAGES="I...GoogleColaboratoryでJuliaを使う（決定版！）

2022/04/14 11:49

Google Colaboratory で Julia を使う

GoogleColaboratoryはPythonしか使えないと思っている人が多いが，Juliaも使える。前報のRを使うよりはちょっと手数が多い。https://qiita.com/cometscome_phys/items/1ba6ec181bb0fe1b35d5を要約すれば，以下のような内容の雛形ファイル（拡張子.ipynb）を作っておく（コピペして保存しておく）。Juliaのバージョンにより"name":"julia-1.7","display_name":"julia-1.7""!curl-sSL"https://julialang-s3.julialang.org/bin/linux/x64/1.7/julia-1.7.2-linux-x86_64.tar.gz"-ojulia.tar.gz\n",の...GoogleColaboratoryでJuliaを使う

2022/04/13 22:46

Google Colaboratory で R を使う

GoogleColaboratoryはPythonしか使えないと思っている人が多いが，Rも使える。以下のような内容の雛形ファイル（拡張子.ipynb）を作り（コピペして保存しておく），雛形ファイル.ipynb{"cells":[],"metadata":{"colab":{"collapsed_sections":[],"name":"Title","toc_visible":true,"provenance":[]},"kernelspec":{"display_name":"R","name":"ir"}},"nbformat":4,"nbformat_minor":0}「ファイル-->ノートブックをアップロード」で作っておいた雛形ファイルを指定して読み込む。一度だけ，うまく行ったかの確認をするなら，「ラン...GoogleColaboratoryでRを使う

2022/04/13 13:42

0/1 データの集計

各列が0/1の二値データ，グループ変数別，列ごとに1の個数を集計する。データの生成と保存サンプルサイズn=20000，列数m=20,グループ変数二値データusingRCallR"""set.seed(123)n=20000m=20df=as.data.frame(matrix(sample(0:1,n*m,replace=TRUE),n,m),row.names=paste0("V",1:m))df$ID=1:ndf$gender=factor(sample(c("male","female"),n,replace=TRUE),levels=c("male","female"))write.csv(df,"multianswer.csv",row.names=FALSE)"""tidyverseでは，df[*,...0/1データの集計

2022/04/10 20:59

Julia のパイプ演算子 >

Juliaのパイプ演算子は引数が1個の関数を，一度に1個の関数のみをサポートする。Pipeパッケージを使うことにより，base-Rの >と同じように，'_'をプレースホルダーとして使うことができるようになる。前の記事R:magrittrの%>%とbase-Rの >で挙動が異なると同じ計算(((2+3)-4)*5/6)^7をやるためには，まず二項演算関数を定義する。julia>add(x,y)=x+yjulia>mul(x,y)=x*yjulia>sub(x,y)=x-yjulia>div(x,y)=x/yjulia>pow(x,y)=x^y然る後，以下のようにする。julia>usingPipejulia>@pipe2 >add(_,3) >sub(_,4) >mul(_,5) >div(_,6) >pow(_...Juliaのパイプ演算子 >

2022/04/03 16:28

R: magrittr の %>% と base-R の > で挙動が異なる

以下の実行結果はなんの不審もないだろう。>(((2+3)-4)*5/6)^7[1]0.2790816magrittrパッケージの%>%を使って（無理やり計算してみる）>library(magrittr)>2%>%+(3)[1]5>2%>%-(3)[1]-1>#2%>%*(3)#これはエラーになる。>2%>%"*"(3)[1]6>#2%>%/(3)#これはエラーになる。>2%>%"/"(3)[1]0.6666667#2%>%^(3)#これはエラーになる。>2%>%"^"(3)[1]8まとめると>2%>%+3%>%-4%>%"*"(5)%>%"/"(6)%>%"^"(7)[1]0.2790816base-Rでは，基本的に四則演算子はダブルクオートで区切る，かつ第1引数は名前はなんでもよいが形式的に'for=_'とで...R:magrittrの%>%とbase-Rの >で挙動が異なる

2022/04/02 22:32