Nishihara Laboratory

今年の5月にいそいで、科研の若手スタートアップの研究計画調書をだしてみた。英文でもOKと言われたので、あまり深く考えずにかいてしまいました。よくないですね。結果の通知がきて、ランクは「B」でした。自分が書いた計画調書をよむと、正直にひどいとおもって、反省しています。やっぱり英語に問題はなかった。プロポーザル自体がショボかった。

プロットもしていできる。 plot()のファンクション内に、「lty」を使いましょう。 lty 0 - blank 1 - solid line 2 - dashed line 3 - dotted line 4 - dot-dashed line 5 - long-dashed line 6 - two-dashed line

プロットの記号です。 plot()のファンクション内に「pch」をつかって指定してください。 pch 1から16のいろは「col」でしていできる。pch 21から25は二つのいろをつかえます。「bg」をつかって内部の色が指定できる。「col」をつかって、まわりの色の指定ができる。

今日は作図とANOVAの紹介をしました。 一番Basicのプロットは散布図です。コードはこちら plot(ydata ~ xdata, data = maindata, type = "b", las = 1, pch = 21, col = "orangered", bg= "gold", lwd = 3, cex = 2, xlim = c(0, 10), ylim = c(0, 100), xlab = "X data", ylab = "Y data") 主なoption: type (データプロットの形) p - points l - lines b - both (points and lines) c - similar to both, without the points o - overplotted h - histogram-like lines s - stair steps S - alternative stair steps n - no plotting las (軸ラベルのスタイル) 0 - 軸と並列 1 - 横向き 2 - 軸と垂直 3 - 縦向き pch (プロット記号のスタイル) 25種類の記号があります。他の記号の指定できる。 col(記号の色) colors()と言うファンクションをつかえば、ベースの６００以上の色を選択できる。 rgb()のファンクションを使うと、16,777,216種類の色から選択でくる。また、alpha transparencyをつかえば、透過性のある色も使える。 bg(記号の背景の色) 記号21 ~ 25の背景を選択できる。 lwd(線の太さ) データプロットの線の太さをしていできる。 cex(プロット記号の大きさ) データプロットの記号の大きさをしていできる。 xlim(X軸の範囲) X-軸の範囲を指定できる。 ylim(Y軸の範囲) Y-軸の範囲を指定できる。

おちました。 ６０％以上とれば、合格だったのに、５８％しかとれなかった。とくに、法令の科目でやられました。20点中4点。言い訳かも知らないが、あまりみない漢字が多かったので、この科目が一番やっかいでした。また、受けにいかないといけないね。おなじ日に水産のK野先生もいましたが、合格ででしょうね。 やれやれ。

今月いろいろ忙しくて，3週間も更新できていません。 昨日3回目のRゼミをして、平均など簡単な統計の計算を紹介しました。 そのひのコマンドをここでも紹介します。参加できな方々は参考にしてみてください。 # Growth rate of phytoplankton # T is the temperature. # S is the salinity # We can declare our own functions. growth.fn=function(T,S) { growth=(-6.84e-4*T^2+0.0354*T-0.213)*(-1.03e-3*S^2+0.579*S-0.548)/0.31 return(growth) } # Range of salinity is 10 to 35, in steps of 5 (by = 5). # Range of temperature is 15 to 35, in steps of 5. # seq() is the sequence function salinity.range=seq(10,35,by=5) temperature.range=seq(15,35,by=5) # Determine the number of salinity and temperature variables. # length() is the length function. salinity.range.length=length(salinity.range) temperature.range.length=length(temperature.range) # Choose the amount of replicates used for each salinity x temperature pair. replicates=10 # Put the data together. # rep() is the repeat function. salinity=rep(salinity.range, replicates * temperature.range.length) temperature=rep(temperature.range, each = replicates...

今日のゼミでは、データの読み書きとsyntheticデータについて紹介しました。 皆さんは習ったことを覚えているかな？ 今日の宿題 アオサという緑藻を4条件の水温で10日間培養した。データから成長率を見積もりたい。 まず、データを入力してください。 raw growth rate data "temperature","size_day1","size_day10" 12,9,19.9 12,10.2,23.8 12,9.5,19.6 12,10.1,18.9 12,12.2,20.4 12,10.3,18.9 16,14.4,26.9 16,12.2,28 16,13.3,29.3 16,14.2,25.9 16,14.8,26.7 16,12.9,25.5 20,14.4,29.2 20,16,32.5 20,15.3,26.2 20,15.5,28.5 20,14,31.2 20,14.5,29.2 24,16.5,32.7 24,16.8,34.1 24,15.2,31.6 24,14.1,31 24,15.1,33.1 24,15.9,36.2 僕だったら、scan()を使って、格変数にいれ、data.frame()でまとめてwrite.csvを使うな。 これを入力して、"ulva.csv" というファイルとして保存してください（R以外のソフトは禁止です！）。 *Bonus （挑戦してみてください） 成長率の方程式：　growth = (size_day10 - size_day1) / (day10 -day 1) Rでこの様なもの計算は簡単です。 例えば、このコードを実効してみて： a=1:10 b=2*(1:10) a b b-a b+a a/b a*b mean(a) mean(b) mean(a+b) mean(c(a,b)) データ入力とデータの保存ができたら、合格です。BONUSは次回紹介するつもりの内容です。