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若手研究(スタートアップ)の結果

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。

R ゼミ:プロットの線

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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

R ゼミ:プロットの記号

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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。

第3回R統計解析環境ゼミ:plot

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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。

潜水士の免許試験結果

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。

第3回R統計解析環境ゼミ

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 * salinity.range.length…

第2回R統計解析環境ゼミ:宿題

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。