R - miura_takashi @ ウィキ

R

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。ということだが、

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。
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）
x <- read.table("result.text")で、変数xに値を読み込む
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，

x <- read.table("result2.txt", header=T)
oneway.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。