「名札」がなかったら「名札」を作ろう 「記録用」の紙に名前を 「紙ふぶき」を作ろう ポストイットに大きく名前を 紙の長い辺を半分に裂く １，２，３，４回 1 -> 2 -> 4 -> 8 -> 16 : 16枚
的当てゲーム 紙切れ１０枚を×印の中央を狙います 立って、肘をわきにつけて、肘を直角に曲げた姿勢をとります 狙いを定めて落とします
Q１ ２人の結果を比べてみる １ 対 ２、どっちが「上手」だったと「感じる」か？
Q１ ２人の結果を比べてみる １ 対 ２、どっちが「上手」だったと「感じる」か？ １ 対 ２ ？ １ 対 ２ ？
集計 理由は？
Q2 順番をつけよう 「上手」だと感じる順に番号をつけよう 1,2,3,4? 1,2,4,3? 1,3,2,4? 1,3,4,2? 1,4,2,3? 1,4,3,2? 2,1,3,4? 2,1,4,3? 2,3,1,4? 2,3,4,1? 2,4,1,3? 2,4,3,1? 3,2,1,4? 3,2,4,1? 3,1,2,4? 3,1,4,2? 3,4,2,1? 3,4,1,2? 4,2,3,1? 4,2,1,3? 4,3,2,1? 4,3,1,2? 4,1,2,3? 4,1,3,2?
集計 理由は？
ウォーミングアップ終了
信じられないほどめずらしい 医学・生物学の世界のめずらしさを数字にする 京都大学ジュニアキャンパス2011 京都大学医学部 統計遺伝学分野 山田 亮
信じられないほどめずらしい 最近、何か珍しいことなかったですか？
信じられないほどめずらしい 信じられないって、何を？誰が？
信じられないほどめずらしい 何かが起きた それを知った、誰かが、 今まで信じていたことを 信じられなくなりそうだ・信じられなくなる・しんじられなくなった
信じられないほどめずらしい 何かが起きた 誰かが、それを知った その誰かは、 今まで信じていたことを 信じられなくなりそうだ・信じられなくなる・信じられなくなった
「的を狙っている」とは 信じられないほど(めずらしく) 「下手」だと思う 「信じられない」ほど「めずらしい」と 感じる強さの順番をつける 「上手」だと感じる順に番号をつけよう 「的を狙っている」とは 信じられないほど(めずらしく) 「下手」だと思う 「信じられない」ほど「めずらしい」と 感じる強さの順番をつける
自分が「めずらしい」と感じる程度 めずらしく「ない」 少しめずらしい かなりめずらしい とてもめずらしい 信じられないくらいめずらしい １点 ２点 ３点 ４点 ５点
今から「感じた」点数をたずねます その理由もたずねます みなさんが、どういう場合に、どういう点数をつけるかは 「『仮説検定』のｐ値と主観の対応」という研究テーマの参考になります 「正解」はありません 見て、「感じた」通りに答えてください どうしてそう思ったかも、できれば書いてみてください
Q3 的の中央を狙っていると信じる？ 答は回答シートに # ２次元の的当て Npt<-50 xlim<-c(-1,1) ylim<-xlim ori<-c(0,0) mx<-0.2 my<-0.4 sdx<-1/5 sdy<-1/5 r<-1 # 2 は正規分布 rateParam<-0.1 XYs<-matrix(10,Npt,2) for(i in 1:Npt){ plot(ori[1],ori[2],cex=60,pch=19,col=1,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(ori[1],ori[2],cex=50,pch=19,col=2,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=40,pch=19,col=3,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=30,pch=19,col=4,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=20,pch=19,col=5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=10,pch=19,col=6,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") tmpx<-rnorm(1,mean=mx,sd=sdx) tmpy<-rnorm(1,mean=my,sd=sdy) tmpR<-sqrt(tmpx^2+tmpy^2) XYs[i,1]<-tmpx*tmpR^(r/2) XYs[i,2]<-tmpy*tmpR^(r/2) plot(XYs[,1],XYs[,2],cex=1,pch=19,col=gray(100/100),xlim=xlim,ylim=ylim,main="",mex=30,xlab="",ylab="") n0<-i%%10 n1<-((i-n0)/10)%%10 n2<-((i-n0-n1*10)/100)%%10 plot(0.9,0.9,pch=n0+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.77,0.9,pch=n1+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.64,0.9,pch=n2+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") tmpCurrent<-Sys.time() while(Sys.time()-tmpCurrent<rateParam){ } points(mx,my,cex=4,lwd=3,col=gray(100/100))
Q3 的の中央を狙っていると信じる？ 答は回答シートに めずらしく「ない」 少しめずらしい かなりめずらしい とてもめずらしい 信じられないくらいめずらしい # ２次元の的当て Npt<-50 xlim<-c(-1,1) ylim<-xlim ori<-c(0,0) mx<-0.2 my<-0.4 sdx<-1/5 sdy<-1/5 r<-1 # 2 は正規分布 rateParam<-0.1 XYs<-matrix(10,Npt,2) for(i in 1:Npt){ plot(ori[1],ori[2],cex=60,pch=19,col=1,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(ori[1],ori[2],cex=50,pch=19,col=2,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=40,pch=19,col=3,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=30,pch=19,col=4,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=20,pch=19,col=5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=10,pch=19,col=6,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") tmpx<-rnorm(1,mean=mx,sd=sdx) tmpy<-rnorm(1,mean=my,sd=sdy) tmpR<-sqrt(tmpx^2+tmpy^2) XYs[i,1]<-tmpx*tmpR^(r/2) XYs[i,2]<-tmpy*tmpR^(r/2) plot(XYs[,1],XYs[,2],cex=1,pch=19,col=gray(100/100),xlim=xlim,ylim=ylim,main="",mex=30,xlab="",ylab="") n0<-i%%10 n1<-((i-n0)/10)%%10 n2<-((i-n0-n1*10)/100)%%10 plot(0.9,0.9,pch=n0+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.77,0.9,pch=n1+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.64,0.9,pch=n2+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") tmpCurrent<-Sys.time() while(Sys.time()-tmpCurrent<rateParam){ } points(mx,my,cex=4,lwd=3,col=gray(100/100)) １点 ２点 ３点 ４点 ５点
集計 理由は？
実は…
『的の中央を狙っている』とは 信じられないくらいめずらしい
Q4 的当て２ 的の中央を狙っていると信じる？ #ちゃんと狙っている # ２次元の的当て Npt<-50 xlim<-c(-1,1) ylim<-xlim ori<-c(0,0) mx<-0.0 my<-0.0 sdx<-1/5 sdy<-1/5 r<-1 # 2 は正規分布 rateParam<-0.1 XYs<-matrix(10,Npt,2) for(i in 1:Npt){ plot(ori[1],ori[2],cex=60,pch=19,col=1,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(ori[1],ori[2],cex=50,pch=19,col=2,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=40,pch=19,col=3,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=30,pch=19,col=4,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=20,pch=19,col=5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=10,pch=19,col=6,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") tmpx<-rnorm(1,mean=mx,sd=sdx) tmpy<-rnorm(1,mean=my,sd=sdy) tmpR<-sqrt(tmpx^2+tmpy^2) XYs[i,1]<-tmpx*tmpR^(r/2) XYs[i,2]<-tmpy*tmpR^(r/2) plot(XYs[,1],XYs[,2],cex=1,pch=19,col=gray(100/100),xlim=xlim,ylim=ylim,main="",mex=30,xlab="",ylab="") n0<-i%%10 n1<-((i-n0)/10)%%10 n2<-((i-n0-n1*10)/100)%%10 plot(0.9,0.9,pch=n0+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.77,0.9,pch=n1+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.64,0.9,pch=n2+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") tmpCurrent<-Sys.time() while(Sys.time()-tmpCurrent<rateParam){ } #points(mx,my,cex=4,lwd=3,col=gray(100/100)) ############### > XYs [,1] [,2] [1,] -0.1016031916 0.0189374607 [2,] 0.0617760161 0.0825086204 [3,] 0.0467120330 -0.0073537392 [4,] -0.1380979027 -0.2526889246 [5,] -0.0589171850 -0.0648426016 [6,] -0.1603336114 0.0768420430 [7,] 0.1217860654 0.0583345841 [8,] -0.0164154053 -0.0994792214 [9,] 0.0671258235 -0.1183422982 [10,] -0.2215620978 0.1414311758 [11,] 0.0188129534 0.0652470538 [12,] -0.0120408742 0.0247405984 [13,] -0.0294447195 -0.0378896245 [14,] -0.0100373266 0.1042652711 [15,] -0.2046860392 0.3569642157 [16,] 0.0872095101 -0.1827495566 [17,] -0.0450975595 -0.1827955116 [18,] -0.0333656441 -0.0180264677 [19,] 0.0425340826 -0.0035582680 [20,] 0.2207560433 0.1385252092 [21,] 0.0020448579 0.0107770842 [22,] -0.0688318172 0.1744897542 [23,] 0.0070636981 -0.0006737067 [24,] -0.0090132079 0.0964898518 [25,] -0.0142265967 0.0235299072 [26,] 0.0573567614 0.0592655561 [27,] 0.0342620931 -0.0508080449 [28,] -0.0478929040 -0.0732453779 [29,] 0.0277427325 0.0331461275 [30,] -0.2209477016 0.0477410043 [31,] 0.0027863039 -0.0306035947 [32,] -0.0430487321 0.0349740637 [33,] 0.1131039916 -0.0879013799 [34,] 0.0677679743 -0.0589211978 [35,] -0.1600926980 -0.5018494571 [36,] -0.0226697665 -0.0542070250 [37,] -0.0630337509 -0.1986095830 [38,] 0.0361905853 -0.0073393999 [39,] -0.0120804757 -0.0811222713 [40,] -0.3874426889 -0.0330233572 [41,] 0.2309704447 -0.1780985883 [42,] 0.0461439534 0.1014776265 [43,] -0.1792287877 0.0181320972 [44,] -0.0962179702 0.0388173992 [45,] 0.0117603384 0.2957322194 [46,] -0.0005029976 0.0003673590 [47,] -0.0038190172 0.0206164538 [48,] 0.1744298461 -0.0223068521 [49,] 0.0216158717 -0.0073783893 [50,] 0.0242456436 -0.1600800378 >
集計 理由は？
Q5 的当て３ 的の中央を狙っていると信じる？ #ちゃんと狙っている # ばらつきを大きくする # ２次元の的当て Npt<-50 xlim<-c(-1,1) ylim<-xlim ori<-c(0,0) mx<-0.0 my<-0.0 sdx<-1/3 sdy<-1/3 r<-1 # 2 は正規分布 rateParam<-0.1 XYs<-matrix(10,Npt,2) for(i in 1:Npt){ plot(ori[1],ori[2],cex=60,pch=19,col=1,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(ori[1],ori[2],cex=50,pch=19,col=2,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=40,pch=19,col=3,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=30,pch=19,col=4,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=20,pch=19,col=5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=10,pch=19,col=6,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") tmpx<-rnorm(1,mean=mx,sd=sdx) tmpy<-rnorm(1,mean=my,sd=sdy) tmpR<-sqrt(tmpx^2+tmpy^2) XYs[i,1]<-tmpx*tmpR^(r/2) XYs[i,2]<-tmpy*tmpR^(r/2) plot(XYs[,1],XYs[,2],cex=1,pch=19,col=gray(100/100),xlim=xlim,ylim=ylim,main="",mex=30,xlab="",ylab="") n0<-i%%10 n1<-((i-n0)/10)%%10 n2<-((i-n0-n1*10)/100)%%10 plot(0.9,0.9,pch=n0+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.77,0.9,pch=n1+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.64,0.9,pch=n2+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") tmpCurrent<-Sys.time() while(Sys.time()-tmpCurrent<rateParam){ } #points(mx,my,cex=4,lwd=3,col=gray(100/100)) ############ > XYs [,1] [,2] [1,] 0.0280455625 0.0101932060 [2,] -0.0665254357 -1.1243871369 [3,] -0.0700189084 -0.0035352206 [4,] 0.0299061227 0.0092834165 [5,] -0.0371637871 0.0144231791 [6,] -0.3879907009 0.8030104169 [7,] -0.6963021686 -0.1202268481 [8,] 0.1174275904 -0.0847456082 [9,] -0.1570857743 0.1863622593 [10,] 0.0234619723 -0.1818159164 [11,] -0.1728246454 0.1170804853 [12,] 0.2759684356 0.2099187387 [13,] -0.1103459919 -0.3145550531 [14,] 0.4869990494 -0.3043579990 [15,] 0.4205379604 0.2758350820 [16,] 0.5976217911 0.4915177648 [17,] -0.0393054684 0.0731480848 [18,] -0.2537276273 0.0875890023 [19,] -0.3621801161 0.2166128642 [20,] 0.5086549505 0.3808758019 [21,] 0.0015992416 -0.1275672028 [22,] 0.0116186792 0.0358798901 [23,] 0.1206758617 -0.1040437803 [24,] 0.4376010328 -0.9504455072 [25,] -0.3878903992 -0.1445555129 [26,] 0.1799657033 -0.0887625333 [27,] -0.2632248153 -0.1425920459 [28,] 0.1063974904 0.1796165707 [29,] -0.0080050863 0.2531872122 [30,] -0.0225270641 -0.0931216700 [31,] -0.3849170268 0.1517203096 [32,] 0.0664013369 0.2643117404 [33,] 0.2457190074 0.1389448926 [34,] -0.0414347351 -0.0452969715 [35,] 0.0118987052 -0.1917722499 [36,] -0.1456281353 -0.1554510339 [37,] 0.0094298161 0.2974948641 [38,] 0.1326489567 0.0190892448 [39,] -0.1997244170 -0.1138739538 [40,] 0.6388610772 -0.6376318352 [41,] -0.0528043066 -0.0742693024 [42,] -0.1254349457 0.0007417675 [43,] -0.0865513315 -0.0351317140 [44,] -0.5347177402 -0.1815164084 [45,] 0.6720082173 0.1689152590 [46,] 0.1336237270 -0.0836917744 [47,] -0.0008245768 0.0136014911 [48,] -0.5718181055 0.2876498669 [49,] -0.5163590183 0.1374822951 [50,] -0.2109403024 0.5416342829
集計 理由は？
Q6 的当て４ 的の中央を狙っていると信じる？ # ２次元の的当て Npt<-50 xlim<-c(-1,1) ylim<-xlim ori<-c(0,0) mx<-0.1 my<-0.1 sdx<-1/5 sdy<-1/5 r<-1 # 2 は正規分布 rateParam<-0.1 XYs<-matrix(10,Npt,2) for(i in 1:Npt){ plot(ori[1],ori[2],cex=60,pch=19,col=1,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(ori[1],ori[2],cex=50,pch=19,col=2,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=40,pch=19,col=3,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=30,pch=19,col=4,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=20,pch=19,col=5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=10,pch=19,col=6,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") tmpx<-rnorm(1,mean=mx,sd=sdx) tmpy<-rnorm(1,mean=my,sd=sdy) tmpR<-sqrt(tmpx^2+tmpy^2) XYs[i,1]<-tmpx*tmpR^(r/2) XYs[i,2]<-tmpy*tmpR^(r/2) plot(XYs[,1],XYs[,2],cex=1,pch=19,col=gray(100/100),xlim=xlim,ylim=ylim,main="",mex=30,xlab="",ylab="") n0<-i%%10 n1<-((i-n0)/10)%%10 n2<-((i-n0-n1*10)/100)%%10 plot(0.9,0.9,pch=n0+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.77,0.9,pch=n1+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.64,0.9,pch=n2+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") tmpCurrent<-Sys.time() while(Sys.time()-tmpCurrent<rateParam){ } ############ > XYs [,1] [,2] [1,] 6.586251e-05 0.100227160 [2,] -1.742026e-01 0.012140166 [3,] 1.368448e-02 0.453271918 [4,] -7.152900e-02 -0.100017489 [5,] -7.626060e-04 -0.015113393 [6,] 1.422164e-02 -0.013114558 [7,] 1.361983e-01 0.087742115 [8,] -4.646515e-02 0.038160685 [9,] 3.187143e-01 0.212802771 [10,] -1.075733e-01 0.094648443 [11,] 2.109029e-01 0.149360521 [12,] 1.023360e-01 -0.023361699 [13,] 4.936545e-01 0.084753503 [14,] 1.624530e-02 0.022370830 [15,] 8.156431e-02 -0.004950114 [16,] 1.819626e-01 0.077292898 [17,] 1.864658e-01 0.289266940 [18,] 6.975570e-02 0.109069880 [19,] 8.439114e-02 0.092030491 [20,] 1.217408e-01 0.171606159 [21,] 5.935197e-02 -0.020101958 [22,] 2.504630e-01 0.240788849 [23,] 2.648355e-03 0.014538494 [24,] 5.905974e-03 0.203358703 [25,] 5.879175e-02 0.161275051 [26,] -2.489213e-02 -0.079617628 [27,] -1.113703e-03 0.093753069 [28,] 1.241239e-01 0.279062182 [29,] 6.888712e-02 0.190880075 [30,] -7.170827e-03 0.056583498 [31,] 1.101374e-01 0.149134017 [32,] -4.793641e-02 -0.012598906 [33,] 5.449803e-02 0.054456331 [34,] 3.746349e-02 0.061514340 [35,] 6.750393e-03 0.015406626 [36,] -4.081939e-02 0.189363491 [37,] 3.757065e-01 -0.225755124 [38,] 4.663931e-02 0.074420188 [39,] 1.027683e-01 -0.013699794 [40,] 1.524702e-02 0.003832470 [41,] 6.327797e-02 0.271609492 [42,] 5.520179e-02 0.251780588 [43,] 1.130469e-01 0.176957509 [44,] 4.896585e-02 -0.093233412 [45,] -3.546696e-02 0.133973529 [46,] 4.631807e-02 -0.022699559 [47,] -3.047316e-02 0.149467976 [48,] 1.892536e-03 -0.011172723 [49,] 1.835266e-02 -0.037261362 [50,] 1.602913e-01 0.072115172
集計 理由は？
Q7 的当て５ 的の中央を狙っていると信じる？ # ２次元の的当て Npt<-50 xlim<-c(-1,1) ylim<-xlim ori<-c(0,0) mx<-0.1 my<-0.1 sdx<-1/3 sdy<-1/3 r<-1 # 2 は正規分布 rateParam<-0.1 XYs<-matrix(10,Npt,2) for(i in 1:Npt){ plot(ori[1],ori[2],cex=60,pch=19,col=1,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(ori[1],ori[2],cex=50,pch=19,col=2,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=40,pch=19,col=3,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=30,pch=19,col=4,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=20,pch=19,col=5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=10,pch=19,col=6,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") tmpx<-rnorm(1,mean=mx,sd=sdx) tmpy<-rnorm(1,mean=my,sd=sdy) tmpR<-sqrt(tmpx^2+tmpy^2) XYs[i,1]<-tmpx*tmpR^(r/2) XYs[i,2]<-tmpy*tmpR^(r/2) plot(XYs[,1],XYs[,2],cex=1,pch=19,col=gray(100/100),xlim=xlim,ylim=ylim,main="",mex=30,xlab="",ylab="") n0<-i%%10 n1<-((i-n0)/10)%%10 n2<-((i-n0-n1*10)/100)%%10 plot(0.9,0.9,pch=n0+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.77,0.9,pch=n1+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.64,0.9,pch=n2+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") tmpCurrent<-Sys.time() while(Sys.time()-tmpCurrent<rateParam){ } ################## > XYs [,1] [,2] [1,] 0.328013826 -0.1583031638 [2,] -0.071000181 -0.0383809906 [3,] 0.118559277 -0.3255581907 [4,] 0.179491864 0.2771554256 [5,] 0.014220301 0.0377018747 [6,] 0.010568428 0.2137659480 [7,] 0.016621407 0.2243241809 [8,] 0.044906463 0.0541879787 [9,] 0.457200436 0.4642922092 [10,] 0.006545695 -0.0588779764 [11,] 0.020499573 0.0806918119 [12,] 0.102661764 0.4633451216 [13,] 0.043771934 -0.1639037213 [14,] 0.066589477 0.0985347915 [15,] 0.305596067 0.0174987599 [16,] -0.236346679 0.4375972964 [17,] -0.216602660 0.0509045346 [18,] 0.220107019 0.1069415519 [19,] 0.148135967 0.1826293683 [20,] 0.131727303 0.4773699504 [21,] 0.426346617 -0.1240545785 [22,] 0.497760051 -0.1760647443 [23,] 0.342699016 0.0744720256 [24,] -0.278459136 -0.6528052116 [25,] 0.130713658 0.5299930264 [26,] -0.225394439 0.2583196279 [27,] 0.372514603 -0.1837572326 [28,] -0.250619925 0.0742320262 [29,] -0.115851781 0.2417502434 [30,] 0.053745620 -0.0002165393 [31,] -0.300268940 0.3406453385 [32,] -0.085571848 0.0876095936 [33,] -0.006168979 -0.0467766196 [34,] 0.194658970 0.4353620266 [35,] -0.329559923 0.0250517482 [36,] 0.299458617 0.1150004982 [37,] -0.071364669 0.4727659713 [38,] 0.366135170 0.5162151188 [39,] -0.010326435 -0.3255257868 [40,] 0.136668636 -0.0950813961 [41,] 0.369999795 0.3247448427 [42,] -0.269048316 -0.1482963117 [43,] 0.076901339 0.1097265006 [44,] 0.527605039 0.0875133045 [45,] -0.147041884 0.1438983815 [46,] 0.104380652 -0.1674533940 [47,] 0.153162172 0.3166132969 [48,] 0.104411581 0.0660725665 [49,] 0.036260198 -0.0615755247 [50,] -0.181550473 -0.3871567891 >
集計 理由は？
ぱらぱら漫画でやってみる 的当て問題をぱらぱら漫画でやってみます 今から、的当て、２０球をぱらぱら漫画で示します
Q8 的当て：ぱらぱら漫画 的の中央を狙っていると信じる？ 第５，１０，１５，２０球での「めずらしさ」評価をしてください
Q8 的当て：ぱらぱら漫画 的の中央を狙っていると信じる？ 第５，１０，１５，２０球での「めずらしさ」評価をしてください 練習 # ぱらぱら漫画 #ちゃんと狙っている # ばらつきを大きくする # ２次元の的当て Npt<-20 xlim<-c(-1,1) ylim<-xlim ori<-c(0,0) SleepPeriod<-0.2 mx<-0.2 my<-0.0 sdx<-1/5 sdy<-1/5 r<-1 # 2 は正規分布 rateParam<-0.1 XYs<-matrix(10,Npt,2) for(i in 1:Npt){ plot(ori[1],ori[2],cex=60,pch=19,col=1,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(ori[1],ori[2],cex=50,pch=19,col=2,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=40,pch=19,col=3,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=30,pch=19,col=4,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=20,pch=19,col=5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=10,pch=19,col=6,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") tmpx<-rnorm(1,mean=mx,sd=sdx) tmpy<-rnorm(1,mean=my,sd=sdy) tmpR<-sqrt(tmpx^2+tmpy^2) XYs[i,1]<-tmpx*tmpR^(r/2) XYs[i,2]<-tmpy*tmpR^(r/2) plot(XYs[,1],XYs[,2],cex=1,pch=19,col=gray(100/100),xlim=xlim,ylim=ylim,main="",mex=30,xlab="",ylab="") n0<-i%%10 n1<-((i-n0)/10)%%10 n2<-((i-n0-n1*10)/100)%%10 #if(i%%5==0){ plot(0.9,0.9,pch=n0+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.77,0.9,pch=n1+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.64,0.9,pch=n2+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") Sys.sleep(SleepPeriod) #} }
Q8 的当て：ぱらぱら漫画 的の中央を狙っていると信じる？ 第５，１０，１５，２０球での「めずらしさ」評価をしてください 練習 速度を調整 # ぱらぱら漫画 #ちゃんと狙っている # ばらつきを大きくする # ２次元の的当て Npt<-20 xlim<-c(-1,1) ylim<-xlim ori<-c(0,0) SleepPeriod<-1 mx<-0.2 my<-0.0 sdx<-1/5 sdy<-1/5 r<-1 # 2 は正規分布 rateParam<-0.1 XYs<-matrix(10,Npt,2) for(i in 1:Npt){ plot(ori[1],ori[2],cex=60,pch=19,col=1,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(ori[1],ori[2],cex=50,pch=19,col=2,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=40,pch=19,col=3,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=30,pch=19,col=4,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=20,pch=19,col=5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=10,pch=19,col=6,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") tmpx<-rnorm(1,mean=mx,sd=sdx) tmpy<-rnorm(1,mean=my,sd=sdy) tmpR<-sqrt(tmpx^2+tmpy^2) XYs[i,1]<-tmpx*tmpR^(r/2) XYs[i,2]<-tmpy*tmpR^(r/2) plot(XYs[,1],XYs[,2],cex=1,pch=19,col=gray(100/100),xlim=xlim,ylim=ylim,main="",mex=30,xlab="",ylab="") n0<-i%%10 n1<-((i-n0)/10)%%10 n2<-((i-n0-n1*10)/100)%%10 #if(i%%5==0){ plot(0.9,0.9,pch=n0+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.77,0.9,pch=n1+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.64,0.9,pch=n2+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") Sys.sleep(SleepPeriod) #} }
Q8 的当て：ぱらぱら漫画 的の中央を狙っていると信じる？ 第５，１０，１５，２０球での「めずらしさ」評価をしてください 本番 # ぱらぱら漫画 #ちゃんと狙っている # ばらつきを大きくする # ２次元の的当て Npt<-20 xlim<-c(-1,1) ylim<-xlim ori<-c(0,0) SleepPeriod<-1 mx<-0.2 my<-0.0 sdx<-1/5 sdy<-1/5 r<-1 # 2 は正規分布 rateParam<-0.1 XYs<-matrix(10,Npt,2) for(i in 1:Npt){ plot(ori[1],ori[2],cex=60,pch=19,col=1,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(ori[1],ori[2],cex=50,pch=19,col=2,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=40,pch=19,col=3,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=30,pch=19,col=4,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=20,pch=19,col=5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") plot(ori[1],ori[2],cex=10,pch=19,col=6,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") tmpx<-rnorm(1,mean=mx,sd=sdx) tmpy<-rnorm(1,mean=my,sd=sdy) tmpR<-sqrt(tmpx^2+tmpy^2) XYs[i,1]<-tmpx*tmpR^(r/2) XYs[i,2]<-tmpy*tmpR^(r/2) plot(XYs[,1],XYs[,2],cex=1,pch=19,col=gray(100/100),xlim=xlim,ylim=ylim,main="",mex=30,xlab="",ylab="") n0<-i%%10 n1<-((i-n0)/10)%%10 n2<-((i-n0-n1*10)/100)%%10 #if(i%%5==0){ plot(0.9,0.9,pch=n0+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.77,0.9,pch=n1+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") plot(0.64,0.9,pch=n2+48,cex=4.5,xlim=xlim,ylim=ylim,main="") Sys.sleep(SleepPeriod) #} }
集計 理由は？
これってどんな時に使う？ 「自然なぶれ」 ばらつき いつも使う 信じるか信じないかの判断によく使う 正規分布
「自然なぶれ」 ばらつき 正規分布 信じるか信じないかの判断によく使う
Q10 二色のボールの取り出し 同じ袋から取り出したと信じる？
Q11 二色ボール：ぱらぱら漫画 同じ袋から取り出したと信じる？ 第１から第５０までの「絵」に「めずらしさ」の点数をつける 練習 # ２ｘ２分割表 # p-value なし NOp<-TRUE N1<-50 N2<-50 par(ask=FALSE) SleepPeriod<-0.2 a<-25 A<-c(rep(1,a),rep(2,N1-a)) xlim<-ylim<-c(0,1) bs<-seq(from=1,to=N2-1,by=1) t<-seq(from=0,to=1,length=100)*2*pi ra<-0.2 rb<-ra max<-0.25 may<-0.5 mbx<-0.75 mby<-0.5 p.out<-rep(0,length(bs)) for(i in 1:length(bs)){ b<-bs[i] B<-c(rep(1,b),rep(2,N2-b)) plot(ra*cos(t)+max,ra*sin(t)+may,type="l",xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(rb*cos(t)+mbx,rb*sin(t)+mby,type="l",xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") rs<-runif(N1)*ra*0.9 ts<-runif(N1)*2*pi plot(rs*cos(ts)+max,rs*sin(ts)+may,pch=19,cex=1,col=A,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") rs<-runif(N2)*rb*0.9 ts<-runif(N2)*2*pi #print(table(as.data.frame(cbind(A,B)))) v1<-c(rep(1,length(A)),rep(2,length(B))) v2<-c(A,B) print(table(v1,v2)) p.f<-fisher.test(table(v1,v2))$p.value p.out[i]<-p.f if(NOp)p.f=paste("",i) plot(rs*cos(ts)+mbx,rs*sin(ts)+mby,pch=19,cex=1,col=B,xlim=xlim,ylim=ylim,main=p.f,xlab="",ylab="") Sys.sleep(SleepPeriod) #par(ask=TRUE) }
Q11 二色ボール：ぱらぱら漫画 同じ袋から取り出したと信じる？ 第１から第５０までの「絵」に「めずらしさ」の点数をつける 練習 速度を調整 # ２ｘ２分割表 # p-value なし NOp<-TRUE N1<-50 N2<-50 par(ask=FALSE) SleepPeriod<-0.5 a<-25 A<-c(rep(1,a),rep(2,N1-a)) xlim<-ylim<-c(0,1) bs<-seq(from=1,to=N2-1,by=1) t<-seq(from=0,to=1,length=100)*2*pi ra<-0.2 rb<-ra max<-0.25 may<-0.5 mbx<-0.75 mby<-0.5 p.out<-rep(0,length(bs)) for(i in 1:length(bs)){ b<-bs[i] B<-c(rep(1,b),rep(2,N2-b)) plot(ra*cos(t)+max,ra*sin(t)+may,type="l",xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(rb*cos(t)+mbx,rb*sin(t)+mby,type="l",xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") rs<-runif(N1)*ra*0.9 ts<-runif(N1)*2*pi plot(rs*cos(ts)+max,rs*sin(ts)+may,pch=19,cex=1,col=A,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") rs<-runif(N2)*rb*0.9 ts<-runif(N2)*2*pi #print(table(as.data.frame(cbind(A,B)))) v1<-c(rep(1,length(A)),rep(2,length(B))) v2<-c(A,B) print(table(v1,v2)) p.f<-fisher.test(table(v1,v2))$p.value p.out[i]<-p.f if(NOp)p.f=paste("",i) plot(rs*cos(ts)+mbx,rs*sin(ts)+mby,pch=19,cex=1,col=B,xlim=xlim,ylim=ylim,main=p.f,xlab="",ylab="") Sys.sleep(SleepPeriod) #par(ask=TRUE) }
Q11 二色ボール：ぱらぱら漫画 同じ袋から取り出したと信じる？ 第１から第５０までの「絵」に「めずらしさ」の点数をつける 本番 # ２ｘ２分割表 # p-value なし NOp<-TRUE N1<-50 N2<-50 par(ask=FALSE) SleepPeriod<-0.5 a<-25 A<-c(rep(1,a),rep(2,N1-a)) xlim<-ylim<-c(0,1) bs<-seq(from=1,to=N2-1,by=1) t<-seq(from=0,to=1,length=100)*2*pi ra<-0.2 rb<-ra max<-0.25 may<-0.5 mbx<-0.75 mby<-0.5 p.out<-rep(0,length(bs)) for(i in 1:length(bs)){ b<-bs[i] B<-c(rep(1,b),rep(2,N2-b)) plot(ra*cos(t)+max,ra*sin(t)+may,type="l",xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(rb*cos(t)+mbx,rb*sin(t)+mby,type="l",xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") rs<-runif(N1)*ra*0.9 ts<-runif(N1)*2*pi plot(rs*cos(ts)+max,rs*sin(ts)+may,pch=19,cex=1,col=A,xlim=xlim,ylim=ylim,main="",xlab="",ylab="") rs<-runif(N2)*rb*0.9 ts<-runif(N2)*2*pi #print(table(as.data.frame(cbind(A,B)))) v1<-c(rep(1,length(A)),rep(2,length(B))) v2<-c(A,B) print(table(v1,v2)) p.f<-fisher.test(table(v1,v2))$p.value p.out[i]<-p.f if(NOp)p.f=paste("",i) plot(rs*cos(ts)+mbx,rs*sin(ts)+mby,pch=19,cex=1,col=B,xlim=xlim,ylim=ylim,main=p.f,xlab="",ylab="") Sys.sleep(SleepPeriod) #par(ask=TRUE) }
「数学」と比べてみよう 『資料１』
これってどんな時に使う？ ２つのグループに違いがあるのか、ないのか 『２つのグループに違いがない』と信じられるか、信じられないか 『薬が効いていない』とは信じられない
Q12 増えてもいなければ、減ってもいない # paired test # pなし pNo<-TRUE N<-20 par(ask=TRUE) Pre<-sort(rnorm(N+1)) Post<-Pre d<-abs(rnorm(N,mean=mean(abs(Pre)))) pairedTps<-rep(0,N+1) rankSumps<-rep(0,N+1) for(i in 4:4){ Post<-Pre+d*c(rep(-1,i),rep(1,N-i)) pairedTps[i+1]<-t.test(Pre,Post,paired=TRUE)$p.value rankSumps[i+1]<-wilcox.test(Pre,Post,paired=TRUE)$p.value maintitle<-rankSumps[i+1] if(pNo)maintitle<-i+1 plot(rep(1,length(Pre)),Pre,pch=18,col=3,xlim=c(0,3),ylim=range(c(Pre+max(d),Pre-max(d))),main=maintitle,xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(rep(2,length(Post)),Post,pch=18,col=4,xlim=c(0,3),ylim=range(c(Pre+max(d),Pre-max(d))),main="",xlab="",ylab="") for(j in 1:(N+1)){ segments(1,Pre[j],2,Post[j]) }
集計 理由は？
練習 Q13 増減：ぱらぱら漫画 第１から第２０までの「絵」に「めずらしさ」の点数をつける # paired test # pなし set.seed(123456) SleepPeriod<-0.2 pNo<-TRUE N<-20 #par(ask=TRUE) Pre<-sort(rnorm(N+1)) Post<-Pre d<-abs(rnorm(N,mean=mean(abs(Pre)))) pairedTps<-rep(0,N+1) rankSumps<-rep(0,N+1) for(i in 0:N){ Post<-Pre+d*c(rep(-1,i),rep(1,N-i)) pairedTps[i+1]<-t.test(Pre,Post,paired=TRUE)$p.value rankSumps[i+1]<-wilcox.test(Pre,Post,paired=TRUE)$p.value maintitle<-rankSumps[i+1] if(pNo)maintitle<-i+1 plot(rep(1,length(Pre)),Pre,pch=18,col=3,xlim=c(0,3),ylim=range(c(Pre+max(d),Pre-max(d))),main=maintitle,xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(rep(2,length(Post)),Post,pch=18,col=4,xlim=c(0,3),ylim=range(c(Pre+max(d),Pre-max(d))),main="",xlab="",ylab="") for(j in 1:(N+1)){ segments(1,Pre[j],2,Post[j]) } Sys.sleep(SleepPeriod)
Q13 二色ボール：ぱらぱら漫画 同じ袋から取り出したと信じる？ 第１から第５０までの「絵」に「めずらしさ」の点数をつける 練習 速度を調整 # paired test # pなし set.seed(123456) SleepPeriod<-0.5 pNo<-TRUE N<-20 #par(ask=TRUE) Pre<-sort(rnorm(N+1)) Post<-Pre d<-abs(rnorm(N,mean=mean(abs(Pre)))) pairedTps<-rep(0,N+1) rankSumps<-rep(0,N+1) for(i in 0:N){ Post<-Pre+d*c(rep(-1,i),rep(1,N-i)) pairedTps[i+1]<-t.test(Pre,Post,paired=TRUE)$p.value rankSumps[i+1]<-wilcox.test(Pre,Post,paired=TRUE)$p.value maintitle<-rankSumps[i+1] if(pNo)maintitle<-i+1 plot(rep(1,length(Pre)),Pre,pch=18,col=3,xlim=c(0,3),ylim=range(c(Pre+max(d),Pre-max(d))),main=maintitle,xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(rep(2,length(Post)),Post,pch=18,col=4,xlim=c(0,3),ylim=range(c(Pre+max(d),Pre-max(d))),main="",xlab="",ylab="") for(j in 1:(N+1)){ segments(1,Pre[j],2,Post[j]) } Sys.sleep(SleepPeriod)
Q13 二色ボール：ぱらぱら漫画 同じ袋から取り出したと信じる？ 第１から第５０までの「絵」に「めずらしさ」の点数をつける 本番 # paired test # pなし set.seed(123456) SleepPeriod<-0.5 pNo<-TRUE N<-20 #par(ask=TRUE) Pre<-sort(rnorm(N+1)) Post<-Pre d<-abs(rnorm(N,mean=mean(abs(Pre)))) pairedTps<-rep(0,N+1) rankSumps<-rep(0,N+1) for(i in 0:N){ Post<-Pre+d*c(rep(-1,i),rep(1,N-i)) pairedTps[i+1]<-t.test(Pre,Post,paired=TRUE)$p.value rankSumps[i+1]<-wilcox.test(Pre,Post,paired=TRUE)$p.value maintitle<-rankSumps[i+1] if(pNo)maintitle<-i+1 plot(rep(1,length(Pre)),Pre,pch=18,col=3,xlim=c(0,3),ylim=range(c(Pre+max(d),Pre-max(d))),main=maintitle,xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(rep(2,length(Post)),Post,pch=18,col=4,xlim=c(0,3),ylim=range(c(Pre+max(d),Pre-max(d))),main="",xlab="",ylab="") for(j in 1:(N+1)){ segments(1,Pre[j],2,Post[j]) } Sys.sleep(SleepPeriod) #plot(pairedTps,type="b",ylim=c(0,1),main="",xlab="",ylab="") #par(new=TRUE) #plot(rankSumps,col=2,type="b",ylim=c(0,1),main="",xlab="",ylab="")
「数学」と比べてみよう 『資料２』 plot(pairedTps,type="b",ylim=c(0,1),main="",xlab="",ylab="") par(new=TRUE) plot(rankSumps,col=2,type="b",ylim=c(0,1),main="",xlab="",ylab="")
「数学」と比べてみよう ２つの線がある～２つの方法がある
これってどんな時に使う？ 薬は効いているのか、いないのか
『因果関係がない』 とは信じられないくらいめずらしい 『赤が起きるとすぐに黒が起きやすい』 N<-20 # 単位期間にDという有害事象が起きる確率 pD<-1 D<-runif(N)/pD # 単位期間にVという有害事象が起きる確率 pV<-1 # Vの後、probの確率で、Dが短期間に引き起こされる(有害事象が起きる) V<-runif(N,min=0,max=1)/pV VearlierD<-which(V<D) # side effectのタイムラグは abs(正規分布(平均:SideEffectM,分散:SideEffectV)) SideEffectM<-0.01 SideEffectV<-0.001 # side effectとしてDが発生する割合 probs<-seq(from=0,to=1,length=N) par(ask=FALSE) for(x in 1:length(probs)){ prob<-probs[x] Sideeffected<-sample(VearlierD,length(VearlierD)*prob) D[Sideeffected]<-V[Sideeffected]+abs(rnorm(length(Sideeffected),SideEffectM,sqrt(SideEffectV))) t<-seq(from=0,to=1,length=100) xlim<-ylim<-c(0,1) maintitle=x for(i in 1:length(t)){ if(i==length(t)){ par(ask=TRUE) }else{ } plot(rep(0,length(t)),t,type="l",xlim=xlim,ylim=ylim,main=maintitle) for(j in 1:N){ if(t[i]<min(D[j],V[j])){ segments(0,j/N,t[i],j/N) if(D[j]<V[j]){ segments(0,j/N,D[j],j/N) segments(0,j/N,V[j],j/N) col<-1 if(t[i]>D[j])col<-2 segments(V[j],j/N,min(t[i],D[j]),j/N,col=col) if(D[j]<t[i])points(D[j],j/N,pch=15) if(V[j]<t[i] && V[j]<D[j])points(V[j],j/N,pch=19,col=2)
全員に が起きる いつ起きるかはてんでんばらばら 全員に が起きる いつ起きるかはてんでんばらばら Ａ１さん Ａ２さん Ａ１００さん ２０１１年１月 ２０１１年１２月
全員に が起きる いつ起きるかはてんでんばらばら 全員に が起きる いつ起きるかはてんでんばらばら Ａ１さん Ａ２さん Ａ１００さん ２０１１年１月 ２０１１年１２月
全員に と が起きる いつ起きるかはてんでんばらばら 全員に と が起きる いつ起きるかはてんでんばらばら Ａ１さん Ａ２さん Ａ１００さん ２０１１年１月 ２０１１年１２月
１００人のうち２０人を拡大してみる
が起きると が起きやすいのか？？？ が起きるまで観察する。 が起きたら観察をやめる。
「『 が起きると が起きやすい』 というわけではない」 とは信じられないくらい珍しい Q14
「『 が起きると が起きやすい』 というわけではない」 とは信じられないくらい珍しい めずらしく「ない」 もちろん １点
練習 Q15 因果関係：ぱらぱら漫画 第１から第２０までの「絵」に「めずらしさ」の点数をつける と とは無関係と信じる？ N<-20 と とは無関係と信じる？ 第１から第２０までの「絵」に「めずらしさ」の点数をつける 練習 N<-20 # 単位期間にDという有害事象が起きる確率 pD<-1 D<-runif(N)/pD # 単位期間にVという有害事象が起きる確率 pV<-1 # Vの後、probの確率で、Dが短期間に引き起こされる(有害事象が起きる) V<-runif(N,min=0,max=1)/pV VearlierD<-which(V<D) # side effectのタイムラグは abs(正規分布(平均:SideEffectM,分散:SideEffectV)) SideEffectM<-0.001 SideEffectV<-0.001 # side effectとしてDが発生する割合 probs<-seq(from=0,to=1,length=N) par(ask=FALSE) for(x in 1:length(probs)){ prob<-probs[x] Sideeffected<-sample(VearlierD,length(VearlierD)*prob) D[Sideeffected]<-V[Sideeffected]+abs(rnorm(length(Sideeffected),SideEffectM,sqrt(SideEffectV))) t<-seq(from=0,to=1,length=100) xlim<-ylim<-c(0,1) maintitle=x for(i in 1:length(t)){ if(i==length(t)){ par(ask=TRUE) }else{ } plot(rep(0,length(t)),t,type="l",xlim=xlim,ylim=ylim,main=maintitle) for(j in 1:N){ if(t[i]<min(D[j],V[j])){ segments(0,j/N,t[i],j/N) if(D[j]<V[j]){ segments(0,j/N,D[j],j/N) segments(0,j/N,V[j],j/N) col<-1 if(t[i]>D[j])col<-2 segments(V[j],j/N,min(t[i],D[j]),j/N,col=col) if(D[j]<t[i])points(D[j],j/N,pch=15) if(V[j]<t[i] && V[j]<D[j])points(V[j],j/N,pch=19,col=2)
速度を調整 練習 Q15 因果関係：ぱらぱら漫画 第１から第５０までの「絵」に「めずらしさ」の点数をつける と とは無関係と信じる？ と とは無関係と信じる？ 第１から第５０までの「絵」に「めずらしさ」の点数をつける 練習 速度を調整 N<-20 # 単位期間にDという有害事象が起きる確率 pD<-1 D<-runif(N)/pD # 単位期間にVという有害事象が起きる確率 pV<-1 # Vの後、probの確率で、Dが短期間に引き起こされる(有害事象が起きる) V<-runif(N,min=0,max=1)/pV VearlierD<-which(V<D) # side effectのタイムラグは abs(正規分布(平均:SideEffectM,分散:SideEffectV)) SideEffectM<-0.001 SideEffectV<-0.001 # side effectとしてDが発生する割合 probs<-seq(from=0,to=1,length=N) par(ask=FALSE) for(x in 1:length(probs)){ prob<-probs[x] Sideeffected<-sample(VearlierD,length(VearlierD)*prob) D[Sideeffected]<-V[Sideeffected]+abs(rnorm(length(Sideeffected),SideEffectM,sqrt(SideEffectV))) t<-seq(from=0,to=1,length=100) xlim<-ylim<-c(0,1) maintitle=x for(i in 1:length(t)){ if(i==length(t)){ par(ask=TRUE) }else{ } plot(rep(0,length(t)),t,type="l",xlim=xlim,ylim=ylim,main=maintitle) for(j in 1:N){ if(t[i]<min(D[j],V[j])){ segments(0,j/N,t[i],j/N) if(D[j]<V[j]){ segments(0,j/N,D[j],j/N) segments(0,j/N,V[j],j/N) col<-1 if(t[i]>D[j])col<-2 segments(V[j],j/N,min(t[i],D[j]),j/N,col=col) if(D[j]<t[i])points(D[j],j/N,pch=15) if(V[j]<t[i] && V[j]<D[j])points(V[j],j/N,pch=19,col=2)
本番 Q15 因果関係：ぱらぱら漫画 第１から第５０までの「絵」に「めずらしさ」の点数をつける と とは無関係と信じる？ N<-20 と とは無関係と信じる？ 第１から第５０までの「絵」に「めずらしさ」の点数をつける 本番 N<-20 # 単位期間にDという有害事象が起きる確率 pD<-1 D<-runif(N)/pD # 単位期間にVという有害事象が起きる確率 pV<-1 # Vの後、probの確率で、Dが短期間に引き起こされる(有害事象が起きる) V<-runif(N,min=0,max=1)/pV VearlierD<-which(V<D) # side effectのタイムラグは abs(正規分布(平均:SideEffectM,分散:SideEffectV)) SideEffectM<-0.001 SideEffectV<-0.001 # side effectとしてDが発生する割合 probs<-seq(from=0,to=1,length=N) par(ask=FALSE) for(x in 1:length(probs)){ prob<-probs[x] Sideeffected<-sample(VearlierD,length(VearlierD)*prob) D[Sideeffected]<-V[Sideeffected]+abs(rnorm(length(Sideeffected),SideEffectM,sqrt(SideEffectV))) t<-seq(from=0,to=1,length=100) xlim<-ylim<-c(0,1) maintitle=x for(i in 1:length(t)){ if(i==length(t)){ par(ask=TRUE) }else{ } plot(rep(0,length(t)),t,type="l",xlim=xlim,ylim=ylim,main=maintitle) for(j in 1:N){ if(t[i]<min(D[j],V[j])){ segments(0,j/N,t[i],j/N) if(D[j]<V[j]){ segments(0,j/N,D[j],j/N) segments(0,j/N,V[j],j/N) col<-1 if(t[i]>D[j])col<-2 segments(V[j],j/N,min(t[i],D[j]),j/N,col=col) if(D[j]<t[i])points(D[j],j/N,pch=15) if(V[j]<t[i] && V[j]<D[j])points(V[j],j/N,pch=19,col=2)
集計 理由は？
これってどんな時に使う？ 治療を受けると困ったことが起きやすくなるのかならないのか
みんなの結果を比べてみよう
まとめ 個人の「珍しさの感じ方」にはある程度の違いがある 比較しなければならない「珍しさ」は色々な場合がある 「珍しさ」を一度、数値に直す 個人は「自分の珍しさの感じ方」と「数値で表された珍しさ」との対応を知っておく
まとめ ２ 「珍しさ」を一度、数値に直す 数学を使う 組合せ 確率 コンピュータ 方程式
使用したソフトウェア 今日のスライドは フリーソフトウェア『Ｒ』 http://www.okada.jp.org/RWiki/ http://www.genome.med.kyoto-u.ac.jp/wiki_tokyo/index.php/JrCampus2011 からパワーポイントファイルを。 パワーポイントのノートに『Ｒ』のソースもあります フリーソフトウェア『Ｒ』 統計・数値計算・シミュレーション http://www.okada.jp.org/RWiki/