統数研 web site で統計学本 PDF 版を無料配布している EBSA http://t.co/aDQREBJ2PJ
たとえば 2012 年出版 5600 円の「21世紀の統計科学< Vol. III >数理・計算の統計科学」 http://t.co/b676SlifiJ
— 久保拓弥 (@KuboBook) 2014, 1月 23
これの下平さんの
章
を見ると,
時系列みたいな「構造のあるデータにおけるブートストラップは
まだ発展段階にあり,いまのところデータに応じて十分な検討が必要である」
といったことも書かれてるしね.
library(repeated)
の GLMM 推定関数ではどうこうできる問題ではないわけで.
panel.cor <- function(x, y, prefix="", method = "kendall"){ r <- cor(x, y, method = method) txt <- sprintf("%.2f", r) txt <- paste(prefix, txt, sep="") par(usr = c(0, 1, 0, 1)) text(0.5, 0.5, txt, cex = 1 + abs(r) * 4, col = "#0000ff") } panel.xy <- function(x, y) points(x, y, col = "#ff4000") ds <- d[d$mountain == "AK",] d.med <- data.frame(ss.med = tapply(ds$ss, ds$ye, median)) d.med <- cbind(d.med, unique(ds[,5:9])) pairs(d.med, lower.panel = panel.cor, upper.panel = panel.xy)
data.frame
操作わざを説明しつつ,
雨谷君とハイマツモデリング相談
……
この統計モデルを BUGS 言語で記述するためには,
かなりの工夫が必要とされるような.
いちばんやっかいなのは,
時系列データなのに,
開始時刻・終了時刻がサンプルごとにばらばらであること
……
library(glmulti) なる package があり http://t.co/ekS3v82DRw glm() 的な関数あれこれの線形予測子を取捨選別して「可能なモデル」一式を作ってAICなどを評価するみたい…自分では使いたいと思わないけど,院生に聞かれたとき用にメモ…
— 久保拓弥 (@KuboBook) 2014, 1月 29