R
Turingパターンの波数変化
数値計算で,どのパラメータをいじったら結果として出てくるパターンの波長がどちらに動いたか,を調べるため,数値計算を走らせて波数のデータを取り,それらを統計的に比較する。
1.出て来た数値データをExcelで整形し,miで”results.text”というファイルに保存する。
2.MacOSX版Rを起動し,作業ディレクトリを結果のファイルのあるところに変える(command-D)
3.x 4.とりあえずt検定:t.test(x[1],x[2])…全部差は出せるが,多重比較だともっとシビアな条件だったはず。
…めんどくさい。データ部分からもっと楽をしよう,ということで,ANOVA用に吐き出すデータを整形させることにする。
データ様式:カテゴリ名 値
で出してから,
xoneway.test(x$Wavenumber ~ x$Category, var=T)
で、分散に差があることがわかったので,ノンパラメトリックをつかって多重解析。
pairwise.wilcox.test(x$Wavenumber, x$Category, p.adj= “bonf”)
出力がこんな感じ;
Control | du | dv | fu | fv | gu | |
du | 1.7e-15 | – | – | – | – | – |
dv | 1.0000 | < 2e-16 | – | – | – | – |
fu | 0.1042 | 5.7e-07 | 0.0471 | – | – | – |
fv | < 2e-16 | 0.0042 | < 2e-16 | 3.8e-12 | – | – |
gu | < 2e-16 | < 2e-16 | < 2e-16 | < 2e-16 | < 2e-16 | – |
gv | < 2e-16 | < 2e-16 | < 2e-16 | < 2e-16 | < 2e-16 | 1.0000 |
相関と回帰分析
縫合線のフラクタル次元を計測し,年齢による変化があるかどうかの検定を行う。
まず、デ−タをテキストファイルで保存する。次にRを起動して、作業ディレクトリを指定する(その他>作業ディレクトリの変更)。その後,データを
( x <- read.table("SutureFDAmp-10.txt") )
で読み込む。次に
names(x) <- c("sampleNo", "Year", "FD", "Amplitude")
で各行に名前を付ける。さらに
cor.test(x$FD, x$Year, method="spearman")
で相関の検定を行うことが出来る。
回帰分析に関しては,まず可視化する。
> plot(FD~Year, data=x)
次に回帰分析を行う。
> result = lm(FD~Year, data=x)
その結果の表示を行う。
> summary(result)
さらに結果の回帰直線を表示する
abline(result)
ImageJで作ったデータを読み込む。
ImageJで出来たデータを保存すると,一行目に項目のデータが入る。これを読み込むには
sfr <- read.table(“SutureFractalRadius.txt”, header = T)
のようにヘッダの指定をすると,ラベルを付けて読み込んでくれる。
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