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あしたは嶌田先生の研究室

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また東京にいきます。こんかいは嶌田先生の研究室で光合成測定の話をしにいきます。ほぼ二日かけて、スライドの準備したが、大丈夫かな。とくに、PAM法について説明します。


さらに、データの解析の仕方も頼まれた。下の図はRとimagemagickによりできた。いつかコードを紹介します。


それよりも、大学までの経路をしらべないと。


Disaster.

今日の基礎統計学はDISASTERになった。安全・安心のデータ共有などのためにgoogle documentsの設定など学生にさせたが…さまざまなトラブルで、講義の大半はセットアップでおわった。

ラボではうまくいったのに、本番はまったく。

ちなみに、基礎統計学はRをつかって教えているつもりです。

今日の授業に紹介したコードは最尤法についてです。


# 正規分布から尤度比を計算するための関数
llN = function(theta1, theta2, X) {
# This is the log-likelihood function for the normal distribution.
# X is the data (データのベクター)
# theta1 is the mean (i.e., average) (平均値)
# theta2 is the standard deviation (標準偏差)
# n is the length of the X vector (データの数)
# m is the length of the theta1 vector (推測したシータ1の値)
# pi is the circumference to diameter ratio (円周率)
n = length(X)
m = length(theta1)
if(length(theta1) == 1) {
# The log-likelihood function (尤度比関数)
L = -n/2*log(2*pi*theta2) + (-sum((X-theta1)^2) / (2*theta2))
} else {
L = rep(0, m)
    for(i in 1:m) {
          L[i] = -n/2*log(2*pi*theta2) + (-sum((X-theta1[i])^2) / (2*theta2))
        }
    }
   return(L)
}

 # 真の平均と標準偏差を指定
TRUE_MEAN = 2
TRUE_SD = 1
 # シミュレーションデータを作成
DATA = rnorm(n = 50, mean = TRUE_MEAN, sd = TRUE_SD)
hist(DATA)
 # DATAの平…

TEDトークスはご存知ですか?

TEDトークスは"Technology, Entertainment, Design"を紹介するための大会です。様々な話題が提供されていて、大変興味深いです。僕はよく、このメディアをみています。 ちなみに、東京にも定期的にトークがあります。

忙しい

最近いそがしくて、ブログの更新がおくれているな。

先週は東京シンポジウム(養老先生などがしゃべってくれました)。

数日前は、多良見漁港の一次生産の観測。あさっての金曜日に測器を回収します。

ちなみに、今日の13時から17時までは会議だった。

基礎統計学単語集2

random variable 【確率変数】
expectation 【期待値】
probability distribution 【確率分布】
probability density function 【確率密度関数】
standard normal probability density function 【標準正規確率密度関数】
Bernoulli trial 【ベルヌーイ試行】
uniform distribution 【一様分布】
binomial distribution 【二項分布】
shape 【形状】
location 【位置】
factorial 【階乗】

来週(5月14日)からは全学教育棟228番教室へ!