ぎょーむ日誌 2005-01-19
2005 年 01 月 19 日 (水)
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0830 起床．
朝飯．
コーヒー．
朝から昨日の倍数体問題にとらっぷされてしまう．
0930 自宅発．
晴．
0940 研究室着．
またしても倍数体問題の迷宮に．
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うわ．
再投稿論文の査読，
か
……
再投稿のをみなおすのは久しぶりなんだけど，
なんだかイヤだな．
しばらく放置．
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苫小牧 M2 平松さんの
R
作図問題質問
……
ふたつあり，
片方はくだんの選点直交多項式を含むもの．
とりあえず，
簡単なほうから．
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しかしこれにもけっこう時間くってしまう．
とりあえずできたぶんだけ送信．
昼飯．
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平松さん宿題のつづき．
こんどは難しいほう．
ちょっとやってみて，
選点直交多項式を前面にもちだすのは得策ではない，
と気づいた
……
なんとならば，
宿題のぽいんとは
「あるデータと
glm() など使って
モデルの推定
→
そのモデルに別のデータをいれて応答をみる」
というものだ．
ならば，
ほかにやりようが，
ある．
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それは関数
predct.glm()
を使う方法だ．
以下の例をみてもらえば分かると思う．
# てきとーデータの作成
x <- seq(0, 1, length = 100)
y <- rbinom(length(x), 1, prob = 1 / (1 + exp(5 - 10 * x)))
data.xy <- data.frame(x, y)
r <- glm(y ~ x, family = binomial, data = data.xy) # 推定
# 作図
plot(x, y, pch = "|") # もとデータ
lines(x, r$fitted, col = "#ff4000") # fitted の表示
# 予測とその図示
x.new <- c(0.4, 0.5, 0.6) # この値について推定されたモデル (r) の応答を見たい
y.predicted <- predict.glm(
r, # これが推定されたモデル
newdata = data.frame("x" = x.new), # data.frame のカタチでわたす
type = "response" # !!! 必要 !!!
)
points(x.new, y.predicted, col = "blue", pch = 19, cex = 2)
