奇数と偶数の判別

Matlabで奇数と偶数の判別をおこなうには、mode かremが利用できる。

cf.
初心者によるMATLABメモ
[基本]　奇数と偶数の判別
http://sach1o.blog80.fc2.com/blog-entry-29.html

mod (MATLAB Function Reference)
http://dl.cybernet.co.jp/matlab/support/manual/r13/toolbox/matlab/ref/?/matlab/support/manual/r13/toolbox/matlab/ref/mod.shtml
rem (MATLAB Function Reference)
http://dl.cybernet.co.jp/matlab/support/manual/r13/toolbox/matlab/ref/?/matlab/support/manual/r13/toolbox/matlab/ref/rem.shtml

list() data.frame()

データ整理に必要なベクトルや行列の操作のうち、list()、data.frame()は基礎的なもの。以下の解説などは簡潔でわかりやすいだろう。

フリーソフトRをもちいた生態学データの加工と統計解析 I.
基礎編
宮本和樹(森林総研関西森林生態研究グループ)
http://www001.upp.so-net.ne.jp/ito-hi/stat/R1.html

R-tips
39. データフレーム事始
http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/39.html

「p」って何？

１年生からあらためて「pって何ですが？」という質問を受けた。毎年ありがちなことなので、次のような例え話を考えてみた。

外国で「日本人みたいな」人にあった。そこで「彼は日本人である」と考えた（仮説）。
実際を話をはじめようとしたら、いきなり握手を求められた。そのようなことは、日本人はあまりしない（そのようなことが観察される確率pは小さい）。
そこで、彼は日本人ではない（日系２世？）と結論した（仮説の棄却）。

分散分析やt検定（平均値の差の検定）なら、
平均値が等しいと仮定する（帰無仮説）。
そのもとで観察されたデータからFやtの確率pを求める。その結果、pが小さかった（p<.05あるいは.01）。
そこで（帰無）仮説を棄却して、平均値が異なると結論した。

比率の検定と分散分析

正答率p=r/nなどを条件間で比較／検定する場合、各条件の反応総数nがそもそも異なるときは、角変換（arcsin(sqrt(p))）によって分散分析などをおこなうことがある。
以下にその理由と例があげられている。
cf.
角変換 angular transformation　（青木氏　群馬大）
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/Yogoshu/33.html

角変換について （前田氏　広島大）
http://home.hiroshima-u.ac.jp/keiroh/maeda/statsfaq/arcsin.html

重回帰の標準偏回帰係数 by R

このサイトでも以前取り上げたと思うが、大学院の講義でRを使って標準偏回帰係数をもとめる方法を試してもらった。
lm()にとりこむデータセットを、scale()をつかって標準化しておく。
cf.
RjpWiki Q&A

ANOVA 被験者内２要因 by R： 再掲載

　以前にもとりあげた被験者内２要因をRで実行する例だが、SPSSで「反復測定」を用いない例と比較できるように示してみた。対応のあるデータの場合でも「反復測定」に応じたデータ入力は、やはり面倒だろう。実験結果をファイルに記録する場合、測定値（反応）を一列に記録することが多いからだ。反応（従属変数）を１列に記録し（１変量）、誤差項の指定に注意すればよい。データファイルの作成、計算の実行、出力のいずれもSPSSより簡潔・容易だと思われる。
　なお、SPSS形式のデータファイル(.sav)の読み込みも示した。

cf.
被験者内要因が 2つの場合 （1変量）（星野祐司氏 ( 立命館大学））
http://www.psy.ritsumei.ac.jp/~hoshino/spss/anova02x.html

データは同じく森・吉田（1990, pp. 116-121)からで、要因a が 2水準，要因b が 4水準。

> x<-read.spss("anova02x.sav")
> x
$FACTOR_A
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

$FACTOR_B
[1] 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

$SUBJECT
[1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5

$DATA
[1] 3 4 6 5 3 3 6 7 1 4 6 8 3 5 4 7 5 7 8 9 3 2 3 2 5 6 2 3 2 3 3 3 4 6 6 4 6 4 5 6

> attach(x)
> A <- factor(FACTOR_A)
> B <- factor(FACTOR_B)
> S <- factor(SUBJECT)
> aov.ex=aov(DATA~(A*B)+Error(S/(A*B)),x)
> summary(aov.ex)

Error: S
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Residuals 4 38.150 9.538

Error: S:A
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
A 1 16.9000 16.9000 8.0958 0.04662 *
Residuals 4 8.3500 2.0875
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Error: S:B
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
B 3 19.7000 6.5667 6.0383 0.00952 **
Residuals 12 13.0500 1.0875
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Error: S:A:B
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
A:B 3 30.5000 10.1667 7.0725 0.005413 **
Residuals 12 17.2500 1.4375
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>

　単純主効果の分析は、以下を参考（独立な場合）に水準ごとのデータセットを用意し、上の分析を応用できる。
Rによる単純主効果の分析
　SPSSの場合は、以下を参考に。

http://www.psy.ritsumei.ac.jp/~hoshino/spss/simple02x.html

心理学実験 Matlab 虎の巻

心理学実験 Matlab 虎の巻
Matlabの導入、画像・音声の提示、反応の提示などの例が以下にある。
専門的な精神物理学で利用する視覚刺激、聴覚刺激の作成なども別にあげられている。
http://www.h6.dion.ne.jp/~fff/old/technique/matlab_intro/

http://www.h6.dion.ne.jp/~fff/old/technique/technique.html

UPO-NET (オンライン学習大学ネットワーク)

大学の基礎教育を支援するネットワークがメディア教育開発センターで準備されている。同センターのサイトには、学生によるプロジェクト活動を支援するシステムProboも提供されている。

UPO-NET (オンライン学習大学ネットワーク)
http://upo-net.nime.ac.jp/

Probo Web
http://pb.nime.ac.jp/

Gustavo Dudamel

下記は、2009-2010からLA Phil. の音楽監督になるユニークな若手Dudamelのサイト。

Gustavo Dudamel
http://www.gustavodudamel.com/

cf.

http://jp.youtube.com/watch?v=I2PtLBYMo68

神経回路学会 サマースクール

神経回路学会による若手向けのサマースクールのテキストが公開されている。「一次視覚野の特徴抽出性の形成メカニズムとニューロン活動の統合」（佐藤宏道：大阪大学健康体育部）では、「受容野刺激に対する反応の背景刺激による修飾作用：刺激文脈依存的な活動のコントロール」が取り上げられている。また、「視覚における脳内表現 」（小松英彦： 岡崎国立共同研究機構生理学研究所,総合研究大学院大学生命科学研究科）は、このような文脈依存的修飾にくわえて、空間的な補間、特徴の統合とスパイクのタイミング／同期の関係を今後の問題としている。

神経情報科学サマースクール
Neuro-Informatics Summer School, 1999 (NISS*99)
「大脳皮質の情報表現」
分散的/確率的/同期的パターンはどこから生まれ、何を意味するのか

NISS*99 コーステキスト
http://jnns.org/niss/1999/text.html

日本神経回路学会
http://www.jnns.org/

cf.
小松研究室　自然科学機構
http://www.nips.ac.jp/scinfo/

Word 変更履歴、コメントの削除と送付

Word2007で校閲後の文書を正式に送付（配布）する前に、（送付用コピーから）変更履歴やコメントをすべて消すことが必要。そこでhelpから以下を参照。

Word ホーム > 変更履歴とコメントを管理する
一度にすべての変更履歴を消す


表示される変更内容
変更履歴機能について
文書の変更履歴とコメントを確認する方法
変更履歴とコメントを消す方法
変更履歴とコメントが非表示になった過程
非表示の変更履歴とコメントを表示する方法
両方の状態を実現する方法

----
同様の機能は、NeoOfficeにもある。

判別分析 マハラノビスの距離

群間で母分散共分散行列が等しくないとき、マハラノビスの距離を判別に用いることになる。母分散共分散行列の検定にボックスＭ検定があるが、以下ではエクセルでこの検定をふくむ判別分析の例が示されている。

EXCELを使った多変量解析（原口正行氏）
http://gucchi24.hp.infoseek.co.jp/HANBETU.htm

cf.

判別分析とパターン認識の関係に興味があれば、以下のものも参考になるだろう。
浅野 晃/応用統計学(2008 年度前期) 第8回 (08. 6. 5)
http://laskin.mis.hiroshima-u.ac.jp/Kougi/08s/AS/AS08pr.pdf

SPSSで分散分析の効果量

以前にも取り上げたが、SPSSの出力で効果量をもとめる説明が以下にある。卒業論文などでも効果量をもとめることが増えている。なお下記は最近のVersionについてではないので注意。


SPSS ときど記(22)　2000/ 5/13　　（香川大学　堀　啓造氏）
分散分析　効果量 η2
http://www.ec.kagawa-u.ac.jp/~hori/spss/tokidoki2.html#22