2013年5月19日日曜日

js-STAR2012 release 2.0.2j を公開しました

先週ですが,ちょっとだけ,使いやすく修正しました。
ユーティリティプログラムを別タブで開くようにしました。
これで,分析プログラムとユーティリティとのでーたのやりとりがスムーズになります。

データ入力をグリッド形式にしてよかったことは,データ構造がわかりやすくなったことです。
それにともなって,シミュレーション的な使い方がやりやすくなったと感じています。
今まではデータを統計分析するためのツールだったわけですが,統計的な仕組みを学習するためのツールとして使えるのではないかと考えています。
乱数発生ユーティリティを使えば,ダミーデータを発生させることができます。
これと分析ツールを組み合わせれば,いろいろなシミュレーションを試してみることができます。
数値を少し変更するだけで,有意差がでたりでなかったりすることを通して,データの構造を理解することができるのではないかと感じます。


2013年5月13日月曜日

js-STAR2012 release 2.0.1j を公開しました



ユーザーさんから寄せられたバグを修正しました。
  • 自動集計検定2×2で両側検定出力のバグを修正
  • 直接確率計算1×2で1部の両側検定に誤出力があるため,アルゴリズムを修正


2013年5月6日月曜日

BootCampでWindows7をインストール,まだ終わらず・・・

久しぶりなので,いろいろと戸惑っています。

まず,Windows7は,64ビットしか対応していません。
アップグレード版なんかもダメだそうです。
これはクリアー。

インストールしようとして迷ったのは,
「最新のWindowsサポートソフトウェアをAppleからダウンロード」しようとしたときです。
以前は,CDやDVDに書き込むか,外部ドライブに保存するか,選べると思っていたのですが,今は外部ドライブしか保存できないみたいです。

とりあえず,そこらのUSBメモリで間に合わせました。

2013年5月4日土曜日

js-STARのバグを調べたら,とっても奥が深かった

ユーザーからバグ情報が寄せられた。大変ありがたい。

        観測値1    観測値2
-----------------------------------------
群1      9       1
群2      5       5
-----------------------------------------
両側検定  :  p=0.0759   +  (.05<p<.10)
片側検定  :  p=0.0704   +  (.05<p<.10)

両側確率が, p=0.0759 だが,Rだと両側検定   0.1409 となる。

ちなみに,群1の数値を入れ替えた場合


        観測値1    観測値2
-----------------------------------------
群1      1       9
群2      5       5
-----------------------------------------
両側検定  :  p=0.1409   ns (.10<p)
片側検定  :  p=0.0704   +  (.05<p<.10)


これだと正しい??
調べてみるとなかなか奥が深かった。
求め方の詳しいことは群馬大の青木先生のページを見てください。

今回の場合は下の◎の数値をすべて足すと両側確率になります。

0.005417956656346785 ◎1
0.06501547987616153 ◎2
0.24380804953560606
0.3715170278637803
0.24380804953560564
0.06501547987616159 ◎3
0.005417956656346785 ◎4

ところが,◎2と◎3を比較してみてください。
これは等しいはずなのですが,17桁目が違っています。
この計算には,大きな桁数でも計算できるように対数を使っているのですが,そのためにこのような微妙な誤差がでてしまったようです。
いろいろ考えたのですが,結局,15桁目で四捨五入することにしました。
とても,まれな例だと思うのですが,ユーザーさんよく見つけてくれました。


2013年5月1日水曜日

5月になったのでヘッダーの画像を変更してみた

自分のHPを見たらレイアウトが違っていたのであわてたら,5月になっていたことに気が付いた。
月が替わると自動的にデザインが変わるようにしたのだった。
でも,設定ファイルを作っていなかった。
5月ということで,こいのぼりのイメージにした。
素材としては,photolibrary をよく使わせてもらっています。感謝!