[R]空白のあるタブ区切りテキストファイルを読み込む.read.tableでテキストファイルに書きだしたデータを読み込むとき, 空欄があると「'xxx' 行目には,x 個の要素がありません」というエラーが出る. read.delimもしくはread.tableでfillを設定すると空白に"…

データフレームのソート

R

# データフレームの並べ替え # データフレームmtcarsをmpgで並べ替え head(mtcars) newdata head(newdata)

色のパレット

R

library(RColorBrewer) mypalette display.brewer.pal(11,"BrBG") #すぺてのパレットを表示 display.brewer.all()

Notes about Pyemotes

うちの子供達

http://www.flickr.com/photos/11589175@N08/

軸の値が0からはじまるように。

R

par(mfrow=c(1,2)) plot(1:10, xlim=c(0,11), ylim=c(0,11)) plot(1:10, xlim=c(0,11), ylim=c(0,11), xaxs="i", yaxs="i")

縦軸の数字の向きを縦に。

R

par(mfrow=c(1,2)) plot(1:10) plot(1:10, las=1)

plotのシンボル一覧

R

windows( width = 15, height = 4 ) plot( 1:25, rep(0,25), pch=1:25, xlab="pch number", ylab="", axes=F, cex=1.2 ) axis( 1, 1:25 ) Rjpwiki参照

最近のイモリ水槽

うちのアカハライモリ水槽。プラケース2個で大人イモリ2匹と、その子イモリ1匹飼育中。

秋のアズキ畑@筑波

関数optimによるパラメータの最尤推定

R

rjpwiki 実例 (1) 負の二項分布のパラメータの最尤推定

VAR (Vector AutoRegressive)・ベクトル自己回帰分析

AR分析を多変量にしたもの。複数の時系列からなるベクトルY(t)を用いて Y(t) = A1*Y(t-1) + A2*Y(t-2) + … + An*Y(t-n) + ε(t) 係数Aiは行列。参考:The R book(p.100-) http://www.mof.go.jp/f-review/r23/r_23_048_072.pdf http://www1.tcue.ac.jp/home1/a…

AR (AutoRegressive) ・単変量自己回帰分析

時系列y(t)を、自分の過去の値y(t-1),y(t-2)...で回帰する*1。y(t) = a1*y(t-1) + a2*y(t-2) + … +an*y(t-1) + ε(t) 係数aiを最小二乗法、最尤法などを用いて推定。推定後、残差ε(t)が正規白色雑音になっているか検定*2。 *1:order (nの値。何ステップ過去の…

反復測定分散分析

http://www.shiga-med.ac.jp/~koyama/stat/com-anova.html 1標本に加わった処理の効果を、データの対応を考慮して、経時的に評価する。 標本の個体差が大きく、処理の効果が小さい場合に、要因分散分析では有意差がでない場合でも、反復測定分散分析で、有…

線形混合モデル(Mixed Model)

http://koko15.hus.osaka-u.ac.jp/~kanekiyo/study/ 経時観察データ、反復測定データなどに対しては、一般線形モデルでは満足に解析できない→Mixed Model(固定効果、変量効果の双方を含むモデル) 一般線形モデルではランダム性の発生源を1つしか許さないの…

Rでecological modeling (@Rnews)

R

Rnews

寄生蜂の産卵選好性が、羽化前・羽化後学習によってどのように変化するか。

Monge JP, Cortesero AM Tritrophic interactions among larval parasitoids, bruchids and Leguminosae seeds; Influence of pre- and post-emergence learning on parasitoids' response to host and host-plant cues ENTOMOL EXP APPL 80 (1): 293-296 JUL…

ミツバチの脳とolfactory learning

Borst A Seeing smells: imaging olfactory learning in bees NAT NEUROSCI 2 (1): 7-8 JAN 1999

コオロギも学習。↑とまったく同じ実験設定。

Olfactory learning in the cricket Gryllus bimaculatus Matsumoto Y, Mizunami M JOURNAL OF EXPERIMENTAL BIOLOGY 203 (17): 2581-2588 SEP 2000

ゴキブリも学習。

バニラやペパーミントの匂いと、ショ糖溶液の連合学習。記憶は4週間も続いたり。reversal trainingも可能。 Olfactory learning and memory in the cockroach Periplaneta americana Sakura M, Mizunami M ZOOLOGICAL SCIENCE 18 (1): 21-28 JAN 2001

 ショウジョウバエでの遺伝的な研究。

olfactory learningの能力を欠くミュータントを使うことにより、学習に関わる遺伝的、分子的、神経学的な機構を知ることができる。レビュー。 Molecular biology and anatomy of Drosophila olfactory associative learning Roman G, Davis RL BIOESSAYS 23 …

 寄生蜂は自然界に存在しないような匂いでも、ホストの存在と連合学習することが出来る。

Parasitic wasps learn and report diverse chemicals with unique conditionable behaviors Olson DM, Rains GC, Meiners T, Takasu K, Tertuliano M, Tumlinson JH, Wackers FL, Lewis WJ CHEMICAL SENSES 28 (6): 545-549 JUL 2003

ミツバチも似た匂いは見分けづらい。

Associative olfactory learning of honeybees to differential rewards in multiple contexts - Effect of odor component and mixture similarity Paldi N, Zilber S, Shafir S JOURNAL OF CHEMICAL ECOLOGY 29 (11): 2515-2538 NOV 2003

Olfactory learning関係。ショウジョウバエ、ミツバチ、寄生蜂、ラットなどなど。

DukasRのlimited attentionシリーズ

Dukas R, Kamil AC Limited attention: the constraint underlying search image Behavioral Ecology 2001 12(2):192-199 Dukas R Causes and Consequences of limited attention Brain Behav. Evol. 2004 63:197-210 Dukas R Behavioural and ecological co…

共分散構造分析 (Structual Equation Modeling)

直接観測できない潜在変数を導入し,潜在変数と観測変数との間の因果関係を同定することにより社会現象や自然現象を理解するための統計的アプローチ.因子分析と多重回帰分析(パス解析)の拡張. http://ssjda.iss.u-tokyo.ac.jp/seminar2002_1.pdf http://sta…

画像解析による動物行動の解析。

Image analysis of small animal feeding behavior Rowley M, Stitt J, Hanson F BEHAVIOR RESEARCH METHODS INSTRUMENTS & COMPUTERS 35: (3) 447-451 AUG 2003

feeding preference index, その統計的解析について

On the statistical analysis of multiple-choice feeding preference experiments Lockwood JR OECOLOGIA 116: (4) 475-481 OCT 1998 preference indexとしてはA捕食数/(A捕食数+B捕食数)がよく使われるが、A捕食数+B捕食数=総捕食数は一定でない。preferen…

1.2 GENERAL PHILOSOPHY OF THE APPROACH

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実際のデータをモデルで書きあらわすときの姿勢"All our theories are a priori wrong"。少しでも間違いの少ないモデルを構築していく。 (1)説明されるべき"focal species"を決める(= primary data)。 (2)動態を説明する幾つかの生態学的メカニズムに対して…

1.1 AT THE SOURCES

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野外での周期的な個体数の変動は昔から知られていた。(ワタリバッタ、ノルウェーのレミングなど) 個体群の変動をはじめて科学的に扱ったのはCharles Elton(1924)"Periodic Fluctuations inthe Number of Animals: Their Cause and Effects",同時期に理論的…