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Pythonプログラミング備忘録

心理学におけるプログラミングをPythonでも試みることにした。

本ウェブサイトのプログラムは、自由に御利用下さい。

The programs can be used freely on users responsibility, although all rights are reserved (Y. Okamoto).

 

岡本安晴データを使いこなすための統計入門」22世紀アート

岡本安晴「いまさら聞けないPythonでデータ分析―多変量解析,ベイズ統計分析(PyStan,PyMC)―」丸善出版

 

描画スクリプトをJupyterで実行するときは、「%matplotlib inline」の1行を追加する必要があるが、このことの説明のウェブサイトを用意している。

ダウンロードしたァイルのJupyterでの使用法の説明ウェブサイトも用意した。

PyStan(Python用Stan)のインストールについて

PyStan 2.18/Windowsの不具合(2018.10.28について

 

乱数固有分解特異値分

四則演算における精度2乗和の計算誤差

ランダムシーケンスの作成

Matplotlib描画備忘録

ファイル名の取得・設定ダイアログウィンドウ

ベイズ分析における2項分布の3D描2変量正規分布の3D描画

2項分布の簡単なベイズ分析(グリッド法)項目反応理論の情報関数

有意差が認められたときに差がある確率不定パラメータモデルのベイズ分析

2要因分散分析

単回帰モデル重回帰モデル因子分析多次元尺度構成法双対尺度法判別分析

偏相関係数(疑似相関)単回帰分析・重回帰分析・共分散構造分析

共通数量化と主成分分析

心理尺度の信頼性係数(αとω)

自己組織化マップ(SOM)試作記

比率(確率)の差の分析:ロジスティック回帰分析次元の呪い

ポリコリック/テトラコリック相関係数ポリコリック/テトラコリック相関係数(グリッド法)

カテゴリ変量の因子分析

項目反応理論(2値項目)項目反応理論(多値項目)

潜在クラス項目反応理論(発達段階理論用尺度構成)/Stan潜在クラス項目反応理論(発達段階理論用尺度構成)/PyMC3

潜在クラス項目反応理論(単調性を仮定しない場合)/Stanディリクレ分布

項目反応理論における信頼性係数心理学的信頼性と統計学的信頼性

マグニチュード推定法(ベイズ分析)カテゴリ尺度法差尺度法(ベイズ分析)

信号検出理論(Stan信号検出理論(2AFC課題)多件法による上下法

反応時間の分布反応時間の分析

3点識別試験(ロジスティック回帰モデル)3点識別試験におけるd’のベイズ推定3点識別試験におけるd’のベイズ推定(グリッド法)

3点識別試験のd’の回帰分析例

PickleとStanPickleとPyMC事後分布の分布(Pickleを使用)

簡単な描画サンプルマンデルブロ集合とジュリア集合の描画簡単なデジタル時計

デジタル時計(Tkinter, Frame, Canvas, Button図形の運動

CプログラムからのPythonスクリプトの呼び出しマルチプロセッシングPoolとinput

 

Pythonサンプルスクリプトの別のサイト

 

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