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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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