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Θ・)ノシ Bob#3のメモ帳です。
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2007-11-27

MCMCpack MCMCpackを含むブックマーク MCMCpackのブックマークコメント

MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ)用パッケージでとりあえず試してみられそうな関数

MCMClogit ロジスティック回帰のマルコフ連鎖モンテカルロ

MCMCmnl 多項ロジスティック回帰のマルコフ連鎖モンテカルロ

MCMCprobit プロビット回帰のマルコフ連鎖モンテカルロ

MCMCregress 最小二乗法のマルコフ連鎖モンテカルロ

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2007-11-26

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2007-11-21

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2007-11-20

クリムゾンにポーキュパイントゥリーのドラマーが加入? クリムゾンにポーキュパイントゥリーのドラマーが加入?を含むブックマーク クリムゾンにポーキュパイントゥリーのドラマーが加入?のブックマークコメント

King CrimsonPorcupine Tree のドラマー Gavin Harrison が加入するらしい。

http://www.dgmlive.com/diaries.htm?entry=8366

This is also the venue where, according to our current plans for King Crimson’s return to active-service in 2008, preparatory to the 40th. Anniversary Celebration of 2009, The Beast Of Crim will be playing a 4-night residency in August 2008 with KC’s third double-drumming formation.

The first formation: Jamie Muir & Bill Bruford (1972-73);

the second formation: Pat Mastelotto & Bill Bruford (1994-97);

the third formation: Pat Mastelotto & Gavin Harrison.

A fourth double-drumming formation, of 1981-84 (Adrian & Billy B), doesn’t quite count as Adrian’s primary focus was in the front line.

ここはひとつ、ダブルトリオの復活を願いたいところ。

直交表がいっぱい 直交表がいっぱいを含むブックマーク 直交表がいっぱいのブックマークコメント

Error Page

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2007-11-19 binary matched pairs

[]glmmとか glmmとかを含むブックマーク glmmとかのブックマークコメント

ランダム効果で処理するものらしい。

んで、clogitを使うのが王道らしいけど、これだと個人差は処理できないのでは?

呈示の仕方をMA1問にすりゃ組合せによるランダム効果はなくなるのか。

でもそれだと、対象者の負担を減らすという目的から見て本末転倒だなぅ。

glmmなら上手くいくのかな。

ランダム効果 ランダム効果を含むブックマーク ランダム効果のブックマークコメント

生態学データ解析 - ランダム効果とは?

参考になる。

今回の件は「ネストされた実験計画」にあたると思うんだけど、二重にネストされた形だよなぁ。

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2007-11-17

Rで実験計画法 Rで実験計画法を含むブックマーク Rで実験計画法のブックマークコメント

R言語で実験計画法のデザイン。


まずはパッケージの読み込みと、準備の呪文

> library(AlgDesign)
> runif(1)


まず、3つのカテゴリカル因子(4水準、2水準、2水準)の完全実施要因計画を作る。

> (doe3 <- gen.factorial(c(4,2,2), varNames=c("A","B","C"), factors="all"))
# アウトプット
#    A B C
# 1  1 1 1
# 2  2 1 1
# 3  3 1 1
# 4  4 1 1
# 5  1 2 1
# 6  2 2 1
# 7  3 2 1
# 8  4 2 1
# 9  1 1 2
# 10 2 1 2
# 11 3 1 2
# 12 4 1 2
# 13 1 2 2
# 14 2 2 2
# 15 3 2 2
# 16 4 2 2


直交性を確認する。

> cor(doe3)
#   A B C
# A 1 0 0
# B 0 1 0
# C 0 0 1


次に実験回数8回の一部実施要因計画を作る。

> (doe4 <- optFederov(~., doe3, 8))
#    A B C
# 1  1 1 1
# 2  2 1 1
# 7  3 2 1
# 8  4 2 1
# 11 3 1 2
# 12 4 1 2
# 13 1 2 2
# 14 2 2 2


直交性を確認する

> cor(doe4$design)
#   A B C
# A 1 0 0
# B 0 1 0
# C 0 0 1
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2007-11-13

二値の因子分析(その4)  二値の因子分析(その4)を含むブックマーク  二値の因子分析(その4)のブックマークコメント

この論文の「7.2 離散観測変数のある場合」を見ると、一般化最小二乗法(GLS)が使われている。

 とりあえず、まずはGLSで探索しながら、上手くいかなかったらULSを使うことにする。

二値の因子分析(その5)  二値の因子分析(その5)を含むブックマーク  二値の因子分析(その5)のブックマークコメント

Mplusはカテゴリカルな変数の場合、多分相関+GLSで処理している模様。

それから、豊田先生の『入門編』でも多分相関+GLSが推奨されていた。

共分散構造分析 入門編―構造方程式モデリング (統計ライブラリー)

共分散構造分析 入門編―構造方程式モデリング (統計ライブラリー)

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2007-11-12

二値変数の因子分析(その2)  二値変数の因子分析(その2)を含むブックマーク  二値変数の因子分析(その2)のブックマークコメント

グラフィカル多変量解析』のp150-p154に、関連する記述あり。

 問題は,二変数を従属変数に使いたいとき,そして,5件法や7件法などの変数をどう分析するかです.

 これらの変数に対して,次の3通りの扱い方があります.

 (1)連続変数とみなす

 (2)多分相関係数(polychoric correlation coefficient)、多分系列相関係数(polyserial correlation coefficient)を使う

 (3)多項分布に基づく方法

 これの(2)のやり方に取り組んでいるところ。

 推定法にはADF(Asymptotically Distribution-Free/漸近的分布非依存法)を使うべきらしい。

二値変数の因子分析(その3) 二値変数の因子分析(その3)を含むブックマーク 二値変数の因子分析(その3)のブックマークコメント

 AMOSの場合、推定法にADFを指定するには生のデータが必要なようだ。

相関行列からの分析は出来ない。

さて、困った。

ここらへんを読むと、どうやら最小二乗法(ULS)でも大丈夫なように書いてある(ように読める)。

一般化最小二乗法(GLS)を推奨する人もいるようだ。

いずれにせよ、最尤法(ML)は避けた方が良さそうだ。

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2007-11-11

[][] 二値の因子分析  二値の因子分析を含むブックマーク  二値の因子分析のブックマークコメント

二値のデータ(binary data)の因子分析か構造方程式モデリング(共分散構造分析、SEM)と格闘する必要に迫られてきた。

ごにょごにょと調べてみると、やはりφ係数を基に分析するのはよろしくないらしい。

心理学研究の基礎(fpr)メーリングリストに関連する議論があった。

[fpr 288] quant 3 etc.を含むスレッド[fpr 289] FA of bin dataを含むスレッドが参考になる。


SASのCALISプロシジャやmplus、EQS、LISREあたりでは四分相関係数(tetrachoric correlation)や多分相関係数(polychoric correlation)を使っている模様。数量化3類と順序尺度項目−馬蹄形問題参照。


あいにくそんな高級なツールは持ち合わせていない。

だけど、四分相関係数や多分相関係数さえ算出できればSPSSなりAMOSなりに突っ込んで分析はできそう。

ぐぐってみると幾つか公開されているツールが見つかった。


まず、堀先生のところにexcel vbaのプログラムがある。

これらはクロス集計表を基に算出する形なので沢山の変数から相関行列を作りたいときには手間がかかる。


それから、EasyOneFactorという国産フリーソフトでも四分相関係数を算出できる。

こちらは相関行列を返してくれるうえ、SPSSデータ形式でも出力してくれる。(ただ、私が使っているSPSS11.5ではうまく読み込んでくれなかった。)


そして、われらがR言語ではJohn Fox先生polycorパッケージで計算できる。


で、EasyOneFactorとR言語のpolycorパッケージをいじってみたのですが、それぞれの出す数字が少しずれているのです。

実用上障害になるような違いではないと思うのですが、どっちが正しいのか検証もできず困ってます。

とりあえずは、使い慣れているR言語のほうを使うことになりそうですが。

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