Memorandums

知覚・認知心理学の研究と教育をめぐる凡庸な日々の覚書

論文および論理的な文章の書き方

2005-12-14 | Education
メモ
命題:最小単位
  事実についての記述、主張や「思いつき」を命題に置き換えること
  主語、述語は必ずしも明示されないが、意味として真偽の判定が明快であるもの
構成:展開と結論
  結論があらかじめ明示され(introduction)、最終的に結論に至る過程が「論理的」に構成される
  命題の前提を吟味し、論を組み立てること
説得力:論理の前提、結論の価値
  読み手の知識を前提として、充分な説明と明快な論理が展開されること
  さらに新たな知識と可能性が示唆されること、「想像力」を刺激できるものであること
  ここでの論が必要不可欠であること、その主張と根拠
  命題の真偽を判定するための根拠となる資料:充分か、確かか
  結論、主張にオリジナリティがあるか
  →ただ資料を羅列したとしか言えないものや、他の言説(論文など)を「まね」てなぞったただけのものはオリジナルの文章とは言えない(論文ではもちろん、研究計画書の類いや学部卒業論文としても認められない)

命題:
 「虐待について」 × 漠然とした連想を単語で書き付けたもの? 命題ではない
 「児童虐待について耳にすることが多い。」 × 主語は?
 「児童虐待は怖いと思う。」 ?? 真偽の判定が主観的、多義的?
 「児童虐待が増加している。」  △ 不十分な命題
 「昨年度の日本全国で報告された児童虐待の件数は、一昨年よりも増加した。」 ○ 
           真偽判定可能、より明確な命題設定が可能、その命題の真偽そのものは別

構成:
 introduction  - - - >  結論
命題 提起        命題 評価/意義、残された問題
      ↓        ↑
       本文
        論証
         根拠の提示
        前提の検討
        他の命題、根拠との比較、総合

論理の組み立て:
 いかにして単純かつ明快な命題群から、論理を組み立てるか
 (そこでは何が前提となっているか、その前提はここでは妥当か、その根拠は)
 論理的誤りや、安易で粗雑な飛躍という落とし穴をいかにして避けるか
 重要な事実、根拠、命題を見落としていないか

根拠(evidence)となる資料の提示と評価:
 オリジナルの資料にせよ、間接的に引用する資料にせよ、その資料を読み手が必要に応じて可能な範囲で再検討できることが必要。資料が得られた過程は明確に示されているか。
 資料の価値、意義あるいは限界は論じられているか。
 資料は、ここでの問題において妥当なものか。必要十分な精度、量を備えているか。それらに言及したか。
 資料の記述は、単なる事実や統計データの羅列ではない。必ず、特徴や傾向について適切な言い換えをして、その内容(事実)をわかりやすく要約する。これは事実と意見を混同することとは区別できる。
 
科学論文の場合:
Introduction (問題、序、目的 など:特に項目をたてないことも多い)
 これまでの研究をふまえて問題を整理し、本研究の位置づけと意義を明らかにしたうえで、検証可能な仮説を命題として提起する。
以下、Method(方法)、Results(結果)、Discussion(考察)において論証をおこない、最後に結論を明示することは、一般的な論文と共通する。

新聞記事など:
 社説など論説記事を除いて、一般的な記事は論理的な文章には違いないが、上記の構成とはやや異なる。一般には、内容は事実の記述が中心であり、あらためて最後に結論を述べることはないが、今後の展望などにふれることが多い。

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Second-order motion: Demo

2005-12-10 | Education for 3,4年
Psychophysical and neurophysiological studies have revealed that the visual system is sensitive to both “first-order” motion, in which moving features are defined by luminance cues, and “second-order” motion, in which motion is defined by nonluminance cues, such as contrast or flicker.

cf.
Lu and Sperling [Vision Res. 35, 2697 (1995)] proposed that human visual motion perception is served by three separate motion systems: a first-order system that responds to moving luminance patterns, a second-order system that responds to moving modulations of feature types―stimuli in which the expected luminance is the same everywhere but an area of higher contrast or of flicker moves, and a third-order system that computes the motion of marked locations in a ‘‘salience map,’’ that is, a neural representation of visual space in which the locations of important visual features (‘‘figure’’) are marked and ‘‘ground’’ is unmarked.

References
Shin'ya Nishida@NTT: Motion Perception Demo
http://www.brl.ntt.co.jp/people/nishida/demo/motionindex.html
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G Sperling: Motion perception

2005-12-10 | Education for 院生以上
Lu, Z.-L., & Sperling, G. (2001). Three-systems theory of human visual motion perception: Review and update. J. Opt. Soc. of Amer. A, 18, 2331-2370.

Sperling, G., & Lu, Z.-L. (1998). A systems analysis of visual motion perception. In T. Watanabe (Ed.), High-level motion processing. Cambridge, MA: MIT Press. Pp. 153-183.

Lu, Z.-L., & Sperling, G. (1995). The functional architecture of human visual motion perception. Vision Research, 35, 2697-2722.

Solomon, J. A., & Sperling, G. (1995). 1st- and 2nd-order motion and texture resolution in central and peripheral vision. Vision Research, 35, 59-64.

Sperling, G., Chubb, C., Solomon, J. A., & Lu, Z.-L. (1994). Full-wave and half-wave processes in second-order motion and texture. In Higher-order processing in the visual system. Chichester, UK: Wiley (Ciba Foundation Symposium, 184). Pp. 287-303. Discussion: Pp. 303-308.

References
George Sperling
http://aris.ss.uci.edu/HIPLab/staff/sperling/sperling.html
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Nishida, S. and A. Johnston (1999).

2005-12-10 | Research: V. Interp.
Nishida, S. and A. Johnston (1999). "Influence of motion signals on the perceived position of spatial pattern." Nature 397(6720): 610-612.

References
Vision Research Laboratory at Psychology Dept, UCL
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R による統計処理:多重比較

2005-12-07 | R
ボンフェローニの方法および関連する手法による多重比較 

下記ページの
data
group
を入力した後,ソースコードを貼付けて実行できる。

References
青木研究室(群馬大学)
ボンフェローニの方法および関連する手法による多重比較
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井上達夫『法という企て』

2005-12-05 | Books
:
法哲学の課題は結局,二つの問いに集約されます.「法とは何であるか」と「法は何であるべきか」です.前者は法概念論,後者は正義論と呼ばれます.

:
法の脱物神化とここで言うのは,正義をめぐる私たちの論争・闘争を超えた中立性の高みに鎮座する特権的存在としてではなく,この論争・闘争のただ中で絶えず自己自身を問い直し批判的に再編する実践として法を位置づけ直すことです.
:

References
『法という企て』著者からのメッセージ:井上達夫
http://www.utp.or.jp/bulletin/kuwadate-hitokoto.html
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Palmer, E. M., & Kellman, P. J. (2003).

2005-12-05 | Research: V. Interp.
:
This model makes an unintuitive prediction: If two parts of a moving object appear together perfectly aligned, and then one part becomes occluded, there will be a strong illusion of misalignment. Results from 2 experiments confirm this prediction, and suggest that it takes approximately 40ms to bind visible and occluded regions of an image.
:


References
Palmer, E. M., & Kellman, P. J. (2003). (Mis)Perception of motion and form after occlusion: Anorthoscopic perception revisited [Abstract]. Journal of Vision, 3(9), 251a, http://journalofvision.org/3/9/251/, doi:10.1167/3.9.251.
http://journalofvision.org/3/9/251/
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Multiple comparisons

2005-12-05 | MacANOVA
10. Examples of Linear Model Analyses (manchp10.pdf)
10.8 Randomized complete blocks
10.8.1 Multiple comparisons
:
Macro pairedcomp in file design.mac distributed with MacAnova is to be run immediately after an anova() command. It computes all the pairwise differences in the effects for a factor and displays them in a form that indicates which are significantly different.
:

References
MacAnova 4.07 Users' Guide
ftp://ftp.stat.umn.edu/pub/macanova/docs/manual/ManualTOC.html
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Randomized Block ANOVA

2005-12-05 | MacANOVA
Randomized Block (Two-way) Analysis of Variance (anova(), factor(), tabs())

Cmd> failures <- vector(8,10,12,13,11, 2,6,7,11,5, 4,10,9,8,10, 3,5,9,10,6, 9,7,5,5,3)

Cmd> reps <- factor(rep(run(5),5))#vector(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,...,)

Cmd> treatment<-factor(rep(run(5),rep(5,5)))#vector(1,1,1,1,1,2,..)

Cmd> hconcat(reps, treatment, failures) # see them all
(1,1) 1 1 8
(2,1) 2 1 10
(3,1) 3 1 12
(4,1) 4 1 13
(5,1) 5 1 11
(6,1) 1 2 2
(7,1) 2 2 6
(8,1) 3 2 7
(9,1) 4 2 11
(10,1) 5 2 5
(11,1) 1 3 4
(12,1) 2 3 10
(13,1) 3 3 9
(14,1) 4 3 8
(15,1) 5 3 10
(16,1) 1 4 3
(17,1) 2 4 5
(18,1) 3 4 9
(19,1) 4 4 10
(20,1) 5 4 6
(21,1) 1 5 9
(22,1) 2 5 7
(23,1) 3 5 5
(24,1) 4 5 5
(25,1) 5 5 3

Cmd> tabs(failures,treatment,mean:T,count:T) # treatment means component: mean
component: mean
(1) 10.8 6.2 8.2 6.6 5.8
component: count
(1) 5 5 5 5 5

Cmd> tabs(failures, reps, mean:T,count:T) # block means component: mean
component: mean
(1) 5.2 7.6 8.4 9.4 7
component: count
(1) 5 5 5 5 5


Cmd> anova("failures = reps + treatment",fstat:T) # do ANOVA Model used is failures = reps + treatment
Model used is failures = reps + treatment
DF SS MS F P-value
CONSTANT 1 1413.8 1413.8 261.32348 p<1e-08 treatment 4 83.84 20.96 3.87431 0.021886
ERROR1 16 86.56 5.41

出力画面どおりの画面配置ではない。もとの画面は見やすいし、必要充分で使いやすいと思う。

References
An Introduction to MacAnova
pp.62
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describe()

2005-12-05 | MacANOVA
Cmd> x <- vector(prob_1[,1]); y <- vector(prob_1[,2])

Cmd> describe(y) # y is the second column of prob_1
component: n
(1) 8
component: min
(1) 1.9
component: q1
(1) 3.05
component: median
(1) 4.2
component: q3
(1) 5.6
component: max
(1) 7.9
component: mean
(1) 4.4375
component: var
(1) 3.6027
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Combining vectors and matrices

2005-12-05 | MacANOVA
Combining vectors and matrices vector(), hconcat() and vconcat()
Example

Cmd> vector(prob_1) # prob_1 is the 8 by 2 matrix used before
(1) 0.34 0.35 0.39 0.39 0.41
(6) 0.41 0.49 0.68 2.8 1.9
(11) 3.3 5.6 4.2 5.6 4.2
(16) 7.9

First you get all the values in column 1 of data, followed by the values in column 2. Sometimes you will want to make a larger matrix by combining together side by side two or more vectors or matrices. Obviously all the pieces must have the same number of rows. For example, suppose you want to put vectors x and y back together in a matrix, together with a column containing the case numbers.
Example
Cmd> data1 <- hconcat(vector(1,2,3,4,5,6,7,8),x,y); data1
(1,1) 1 0.34 2.8
(2,1) 2 0.35 1.9
(3,1) 3 0.39 3.3
(4,1) 4 0.39 5.6
(5,1) 5 0.41 4.2
(6,1) 6 0.41 5.6
(7,1) 7 0.49 4.2
(8,1) 8 0.68 7.9
This has produced the 8 by 3 matrix data1.
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MacAnova : 入力 例(行列)

2005-12-05 | MacANOVA
Cmd> prob_1 <-matrix(vector(.34,.35,.39,.39,.41,.41,.49,.68,2.8,1.9,3.3,5.6,4.2,5.6,4.2,7.9), 8)

Cmd> prob_1
(1,1) 0.34 2.8
(2,1) 0.35 1.9
(3,1) 0.39 3.3
(4,1) 0.39 5.6
(5,1) 0.41 4.2
(6,1) 0.41 5.6
(7,1) 0.49 4.2
(8,1) 0.68 7.9
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MacAnova : help 例

2005-12-05 | MacANOVA
Cmd> help(anova:"?")
Available subtopics for topic 'anova' are:
usage
examples_1
weights
omitting_model
side_effect_variables_created
keywords
balanced_designs
nonbalanced_designs
after_regress
see_also
Type help(anova:vector("subtopicA","subtopicB",...))
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MacAnova 出力例

2005-12-05 | MacANOVA
Example
Cmd> w <- sqrt(10); w # print w with default significance
(1) 3.1623

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TeX Wiki

2005-12-04 | Computer & Network
三重大学・奥村晴彦による日本語 TeX のサイト

TeX Wiki
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