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個別メモ

Latest update on 2012年3月5日 (月) at 10:54:46.

【第2127回】 今年は明日も2月（2012年2月28日）

• 午前中はメール対応，学生実習対応で終わった。しかも人口学会仕事メールはまだ対応できていない。
• optim()の説明としては，lm()での多項式回帰と結果が一致することを示したらわかりやすいかもしれない。例えば下記。

  x <- 1:10
  y <- c(1,2,4,8,8,6,4,3,2,1)
  plot(x, y) # 上に凸の2次曲線風の散布図
  (r1 <- lm(y ~ I(x*x) + x)) # 多項式回帰
  func <- function(pp, x) { pp[1] + pp[2]*x^2 + pp[3]*x } # 2次曲線の定義
  curve(func(coef(r1), x), 1, 10, add=TRUE, lty=1, col="blue") # 青実線で多項式回帰の近似曲線描画
  func2 <- function(pp, data) { sum((func(pp, data[,1])-data[,2])^2) } # 残差2乗和を計算する関数定義
  ip <- c(1,1,1) # 恣意的な初期パラメータ設定
  (r2 <- optim(ip, func2, gr=NULL, data=cbind(x,y), method="BFGS")) # 残差2乗和を最小化するパラメータ推定
  curve(func(r2$par, x), 1, 10, add=TRUE, lty=2, col="red") # 赤破線で残差2乗和を最小化する曲線描画

• 午後一番で人口学会仕事を片付け，地域保健実習の自分がチュータとして担当した分の学生の評価を付けたら，もう夕方になっていた。疫学勉強会は前回の続きでChapter 4の章末問題の後半。7が難しかったが，他は直観的にわかる問題だった。にもかかわらず，9と10は説明がなかなか通じなかったので時間がかかった。言葉だけで説明しようとしたのが失敗で，たぶん図解すれば良かったかもしれない。次回はChapter 5に入る。

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