教科書は「入門 統計学」橋本智雄著 共立出版です。
ここには講義に関するコメントを気軽に書いてください。
シラバスにおいて未定だった計算機実習は、総合情報基盤センター情報実習室2にて行います。日程は講義の進捗に応じて、講義中にお知らせします。
笛田薫の教育、研究、日記など。 講義の種類にかかわらず日付順に並んでいるので、目次から講義を選んでください。写真はクリックすると大きく表示されます。日付は、講義ならば講義の日時、写真ならば撮影日時でありブログを書いた日ではありません。後日書き足すこともありますので、左側の目次や検索を使って関連するエントリーを探してください。無断複製を禁じます。引用する場合は出典としてここのアドレスを明記してください。
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シラバスにおいて未定だった計算機実習は、総合情報基盤センター情報実習室2にて行います。日程は講義の進捗に応じて、講義中にお知らせします。
半角/
全角
というボタンを押すたびに、画面右下の A が あ になったり戻ったりします。
A と表示されているときはキーボードで入力したアルファベットがそのまま表示され
あ と表示されているときはローマ字として変換されます(例えば A を押すと あ になります)
A のような幅の狭い文字を半角文字、あ とか A(分かりにくいでしょうけれど、先ほどのAより幅が広いです)のように幅の広い文字を全角文字と言います。全角文字は人間が読むための文字で、パソコンは理解できないので、メールアドレスを入力するときは必ず、画面右下を A にして半角文字で入力してください。


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パスワードの設定:自分で決めたパスワードを書きます。情報基盤センターのパスワードとは別にした方が安全です。他の人に見られないように、入力した文字は表示されません。
パスワードを再入力してください:すぐ上の欄に入力したパスワードは表示されないので、間違っていないか確認のためにもう一度同じパスワードを入力します。
文字の確認:いたずら防止のため、表示されている読み難い文字を読んで、下の欄に書き写します。
全部書いたら、一番下の「同意して、アカウントを作成します」をクリックします。
しばらくすると「Google によるメール アドレスの確認」というメールが届くはずです。そこに書かれた
Google アカウントへようこそ。アカウントを開設したりメール アドレスを確認するには、次のリンクをクリックしてください。
http://www.google.com/accounts/VE?c=(ここは人によって違います)
をクリックするとアカウント作成は完了です。
まずセキュリティーレベルを中へ変更して下さい。これは一度だけ行えば良いです。但し時々設定が元に戻ってしまうことがあるので、プログラムが全く実行できなくなったときにはセキュリティーレベルが正しく設定されているか確認してください。 次に、プログラムを書くためのVisualBasicEditorを起動して下さい。今後ここにプログラムを書きます。プログラムはExcelではマクロとも呼びます。
実際にプログラムを書いてみましょう。VisualBasicEditorを起動したら、
をクリックして、標準モジュールを開いてください。開いたらプログラムを書きます。
まず最初にプログラムの名前を考えます。今回は「練習1」という名前にしましょう。
標準モジュールに
sub 練習1
と入力してEnterキーを押してください。すると自動的に
Sub 練習1()
End Sub
となったと思います。「Sub 練習1()」が練習サブプロシージャの始まり、「End Sub」がそのサブプロシージャの終わり、その間にプログラムを書きます。またExcel VBAの専門用語は自動的に最初が大文字に変換されます。大文字に変わらなかったらそれはVBAの用語ではないということです。VBAの用語を入力したつもりなのに変わらなかったら、綴りを間違えた可能性があります。
実際にプログラムを書きます。「Sub 練習1()」と「End Sub」の間の行に
cells(1,1)=1
と書いてプログラムを実行してみてください。ExcelのA1セルに1が代入されて
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | 1 | |
| 2 |
次に進む前に、プログラムを保存してください。
また、保存したエクセルのファイルを開くときに注意することがあります。ここを間違えるとプログラムを実行することが出来なくなります。そんな時は一旦ファイルを保存してから閉じて、改めて開いてください。
さらにCells(1,1)=1の下に
cells(2,1)=2
cells(3,1)=3
と書き込んで実行してみてください。
あるいは
cells(1,2)=-2
cells(1,3)=-3
と書いて、cellsの二つの添え字がExcelのどのセルに対応しているか確認しましょう。
10個続けて書くには、
cells(1,1)=1
cells(2,1)=2
cells(3,1)=3
cells(4,1)=4
cells(5,1)=5
cells(6,1)=6
cells(7,1)=7
cells(8,1)=8
cells(9,1)=9
cells(10,1)=10
と書くのは大変なので、これをFor文を使って
for i=1 to 10
cells(i,1)=i
next i
と書きます。
ここでプログラムを実行してみてください。
引き続きプログラムを追加します。
for j=1 to 10
cells(1,j)=j
next j
ここでもう一度プログラムを実行して結果をみてください。
次に下のような九九の表ができるようにプログラムを考えて見ましょう。
講義中に、進度に応じた課題を出題します。
作成したプログラムのSub ...からEnd Subまでをメールの本文にコピーして提出してください。
レポートの提出先は
fuedareport@ems.okayama-u.ac.jp です。
※メールを送る際、件名欄に課題の出た講義の日付及び氏名を入力してください。
(Webメールのアドレスは"www.center.ous.ac.jp"です。)
パスワードを忘れた人は、担当の先生に相談してください。
レポート提出以外の連絡は fueda@ems.okayama-u.ac.jp へ 送ってください。
話は変わりますが、ファミリーマートのFamiポートではEdyによる支払いが出来ませんでした。
ローソンのLoppiでEdyが使えるかどうかは分かりません。でもLoppiではクレジットカードやQUOカードも使えないのでEdyも使えないんじゃないかな?と思っていたら
やはり駄目なのだそうです。
背景画の展示だけでなく、アニメ作品の中で滑らかに動かし、立体感を持たせるための技術の説明とか、トトロの折り紙コーナーもありました。
トトロの背景画を背景に写真を撮れるコーナーもあるので、デジカメを持って行った方がいいですよ。
残念ながら9月30日までです。チケットは、美術館窓口で買おうとすると行列が出来ていて20分待たされましたが、美術館向かい側のローソンでも買えるそうです。
| x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| y | 1 | 2 | 3 | 7 | 8 | 9 | 5 | 6 | 4 |
|
このデータに多項式モデル
y=β0+β1x+β2x2+…βpxp+ε, ε~N(0,σ2)
を当てはめてみます。0次多項式(定数), 1次多項式(直線)から6次多項式を当てはめて、それぞれのAICを計算し、何次多項式モデルが最も良いか選択してください。
解法その1
計量アナリシスの講義で、Rを使った多変量回帰を習った人は、x,x2,…,x6を変量として扱うことで、回帰式の係数や、残差平方和を求めることが出来ます。
解法その2
Excelのグラフ機能を使うことでも、多項式回帰の係数を求めることが出来ますので、ここから残差平方和を求めることでAICを計算できます。
まず、上の表をコピーして、エクセルに貼り付けます。貼り付けた部分を選択して、「挿入」「グラフ」「散布図」を選びます。
次にグラフを選択して「グラフ」「近似曲線の追加」を選びます。「線形近似」あるいは「多項式近似」を選んで、多項式近似を選んだ場合は「次数」も設定してください。0次多項式(定数)はこのような散布図を使わなくても式変形で計算できます。
「線形近似」あるいは「多項式近似」をクリックしたら、「OK」を押す前に「オプション」を選んで「グラフに数式を表示する」を選んでから「OK」を押すと、回帰式が表示されます。
特別講演会のお知らせ
日時 平成19年7月12日(木曜日)
午後2時20分から3時50分
場所 環境理工学部棟105教室
演題 「ゲノム解析における統計解析法」
講師 山西芳裕(京都大学化学研究所助教)
対象 環境数理学科学部生及び大学院生
ゲノム解析において、統計学は重要な役割を果たしている。近年、網羅的に得られるようになったゲノム情報を使って、遺伝子やタンパク質間の相互作用ネットワークを予測するための統計解析法を紹介する。
山西芳裕氏は環境数理学科の一期生です。
|
このデータを元に、緯度、経度、標高から気温を推定するための最適なモデルを探しましょう。 また福島の緯度は37.75、経度は140.90、標高は67.4、神戸の緯度は34.68、経度は135.18、標高は59.3です。 選択したモデルを使って福島、神戸の気温を推定しましょう。
用いる変数とその時のAICの値を整理すると次の表になります。x1とx3を用いるモデル3が一番AICが小さいです。
| モデル | 変数 | 変量数 | σ2の推定値 | AIC | 定数 | a1 | a2 | a3 | 福島の推定値 | 神戸の推定値 |
| 1 | x1,x2,x3 | 3 | 2.46 | 84.8 | 38.3 | -1.17 | 0.02 | -0.0098 | -3.71 | -0.15 |
| 2 | x1,x2 | 2 | 7.74 | 105.7 | 94.3 | -0.69 | -0.52 | 0 | -5.02 | 0.08 |
| 3 | x1,x3 | 2 | 2.46 | 82.8 | 40.7 | -1.15 | 0 | -0.0098 | -3.37 | 0.24 |
| 4 | x2,x3 | 2 | 7.01 | 103.7 | 147.1 | 0 | -1.09 | -0.0064 | -6.91 | -0.63 |
| 5 | x1 | 1 | 8.73 | 106.1 | 39 | -1.14 | 0 | 0 | -4.04 | -0.54 |
| 6 | x2 | 1 | 9.60 | 108.0 | 155.8 | 0 | -1.16 | 0 | -7.64 | -1.01 |
| 7 | x3 | 1 | 26.68 | 128.4 | -1.5 | 0 | 0 | -0.0095 | -2.14 | -2.06 |
| 8 | 定数 | 0 | 32.66 | 130.5 | -2.9 | 0 | 0 | 0 | -2.90 | -2.90 |