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16 の処理 (4*2*2) の階乗の組み合わせが 3 回繰り返され、ストリップ分割ブロックに配置されました。処理は、プロット全体の処理として適用される 8 つのサイト準備 (4*2) からなり、2 つのレベルの除草 (除草/非除草) がサブプロットにランダムに適用されました。分析は Genstat で実行され、次の結果が得られました。

これらの結果を R で繰り返したいと思います。 base::aov 関数と lmerTest::lmer 関数の両方を使用しました。function を使用して aov で正しい結果を得ることができました result ~ Burning * Weeding * Site.prep + Error(Rep/Burning*Site.prep)。lmer で関数 result ~ Burning*Site.prep*Weeding+(1|Rep/(Burning:Site.prep))を使用すると、部分的に正しい結果しか得られませんでした。Burning、Site.prep、Burning:Site.prep の SS 値と F 値は、Genstat の結果から (あまり大きくはありませんが) 逸脱しましたが、Weeding と Weeding の相互作用は、Genstat の出力と同じ SS 値と F 値を示しました。 . Genstat と aov の結果を再現するために lmer モデルを指定する方法を知りたいです。以下のデータとコード:

ルーチン内で 2 つの画像を並べて表示する必要がある実験を構築しています。1 つのイメージはターゲット (つまり、正しい応答) で、もう 1 つはフォイルです。必要なすべての画像ファイル、1 つの列にターゲット刺激、別の列にフォイル刺激を含む Excel 刺激シートがありますが、フォイル画像の外観を完全にランダムにしたいと考えています。現在、PsychoPy は、同じターゲット画像が常に同じフォイルとペアになるように、各行を読み取ります。これを回避する方法はありますか？私はあまりプログラマーではないので、できればビルダーの範囲内にとどまりたいと思っています。

ありがとう！

「R を使用した実験の設計と分析」という本の中で、著者は次のデータ (118 ページ) を使用して、完全にランダム化されたブロック (CRB) 設計を分析する方法を説明しました。

10 匹のラット (ブロック) があり、それぞれが無作為化された順序で 5 用量 (d0 から d2) の薬物 (治療係数) を受け取りました。応答は、各投与量を受けた後の各ラットによるレベル プレスの頻度です。

著者は最初に次の分析を行いました。

結果は以下のとおりです。

投与量（治療因子）の有意な効果が見られるため、著者はさらに「治療因子レベルの違いを解釈するには、平均値の比較を行う必要がある」と述べています。次に、次のコードが使用されます。

結果は次のように表示されます。

著者は次のように述べています。「モデル内の線量係数の 1 つの自由度分割のみを確認する必要があるため、セクション 2.8 で使用された summary.lm 関数ではなく、summary.aov 内の分割オプションが使用されます。 "

著者は提案しませんでしたが> summary.lm(mod2)、結果が上記とどのように異なるかを知りたくて、自分で試してみました. そして結果は以下の通りです。

それでも、1 次成分と 2 次成分は重要です。

私の質問は次のとおりです。

1. 有意な線量効果があるのに、著者はなぜ多項式成分を見る必要があるのですか? (6.53e-07)? 別の言い方をすれば、線量が重要であることを知った後で、高次項の重要性を知ることの追加の利点は何ですか? 著者はその理由を「平均値の比較」と説明しているようですが、多項式の項の分析に基づく「比較」は見当たりません。

2. 多項式の項を調査するとき、著者が「モデル内の線量係数の 1 つの自由度の分割だけを確認する必要がある」と言うのはなぜですか。多項式項の意味の解釈に関して、分割引数を使用した summary.aov 関数と summary.lm 関数からの出力の違いは何ですか?

ありがとうございました！

2 つのアルゴリズムを競合させて評価するつもりです。複雑さや展開の難しさなどの開発者の障害を無視して、アルゴリズムをテストできる他の基準はありますか?

• 速度とは、成功した結果を返す最速のアルゴリズムを意味します。
• リソースとは、計算能力、メモリ、およびストレージを意味します。

問題のアルゴリズムは実際には遺伝的アルゴリズムであることに注意してください。正確には、ローカルの非分散遺伝的アルゴリズムに対する分散ネットワーク上の並列遺伝的アルゴリズムです。したがって、実行ごとに結果が異なります。

そのため、クラスターまたは任意の抽象化されたエグゼキューターで ML 実験を実行/実行し、リアルタイムで効率的に表示できるように保存する小さなソフトウェアを作成することを考えています。エグゼキュータ ソフトウェアは、データベースへの書き込みアクセス権を持ち、メトリクスをライブでプッシュします。現在、私はデータベースをあまり扱っていないため、これに対する正しいアプローチが何であるかわかりません。以下は、システムが保存する必要がある内容の説明です。

各実験は、リモート マシンで実行できるように、単一のコード/コードのアーカイブで構成されます。今のところ、許可された依存関係などがそこにインストールされていると仮定します。コードはコマンド ライン引数を受け入れます。この実験は、コマンド ライン引数を定義する YAML スキームでも構成されます。コード自体で、何をログインするかを指定します (たとえば、チャネルを登録するための言語でライブラリを提供します)。ロギングに関しては、数値、配列、テキストなど、かなりの数のタイプをログに記録できます。各チャネルには 1 つの指定が許可されます (例: 2 列、最初の int 反復、2 番目の float エラー)。このコードは、実験の最後にパラメーターの特別なコピーも提供します。

実験を送信するときは、一意のグループ名と実行用のパラメーターを提供する必要があります。これにより、実験が開始され、すべてが記録されます。

これを実装するには、フラット ファイル システムを使用するのが最も簡単です。各プロジェクトには一意の名前が付けられます。新しい実験ごとに、プロジェクト内で一意の ID とフォルダーが取得されます。そこにコードを保存できます。各チャネルは、簡単にするために csv 区切り文字にすることができるファイルを取得し、そこに格納されている値のタイプを記述した特別なスキーマ ファイルを使用して、そこにロードできるようにします。最終パラメータもフォルダにコピーできます。

ただし、これを行うにはさまざまな方法があり、実験ごとに個別の「テーブル」が必要になる可能性があるため、データベースシステムでこれが可能かどうかわかりません。さらに、私は非常に明白な何かを監督しているかもしれませんし、そうでないかもしれません。これに関する経験があれば、提案/アドバイスは大歓迎です。主な目標は、最終的にこれを Web インターフェイスに提供できるようにすることです。多分noSQLはこれに対応できるかもしれません（それらがどのように機能するか正確にはわかりません）？

私の質問は、交差因子、入れ子、および/またはブロックを含む可能性のある標準的な実験計画を合理的に簡単にランダム化する機能を提供する R パッケージがあるかどうかです。

具体的には、 nlmeパッケージOatsでデータセットとして提供される実験の新しいランダム化を作成する方法を具体的に示してください。

その実験では、6 つのブロックがあります。各ブロックは、品種にランダムに割り当てられる 3 つのプロットに分割されます (各ブロックの品種ごとに 1 つのプロット、各ブロックは個別にランダム化されます)。各プロットは 4 つのサブプロットに分割され、窒素の 4 つの量 (0、0.2、0.4、および 0.6) にランダムに割り当てられ、各プロットで個別にランダム化されたニトロ レベルごとに 1 つのサブプロットが割り当てられます。データセットでは、プロットは と の組み合わせとして識別できBlockますVariety。(応答変数はyieldであるため、実際には治療計画の一部ではありません。)

2 番目の質問: をランダム化できるとすればOats、同じパッケージを使用して、他の古典的な計画 (3 因子 CRD、入れ子計画、3 期間交差計画、または 5x5 グレコラテン方陣など) を簡単にランダム化できますか?

私は実際に、R 言語で基底関数を使用してこれを行う方法を既に知っています。そのため、プログラムによる回答を見ることに特に興味はありません。既存のパッケージでこれが簡単になるかどうかを知りたいです。randomizeRやrandomizrなど、役立つ可能性のあるいくつかのパッケージを特定できますが、これらのドキュメントをざっと読んでも、これを行う方法が (私には) 明らかではありません。

私は数年前に学生向けに開発した汎用のランダム化パッケージを作成しており、CRAN でリリースするためにさらに開発するかどうかを決定しようとしています。

私はAngular2が初めてです

app.states.ts のようなファイルの名前を app.routes.ts に変更すると、エディターがコンポーネントの 1 つに警告を表示します。結果は完璧になりましたが、なぜこの警告が表示されるのか理解できませんでした。

私はWEBSTROM IDeを使用しています

これこれ

この警告を削除するのを手伝ってください

私は、サイコピー ビルダーで実験を作成しました。この実験では、参加者は画面に表示された写真に声を出して名前を付ける必要があります (たとえば、椅子の写真が表示された場合、参加者は「椅子」と言って応答する必要があります)。各音声応答を検出するコード コンポーネントをセットアップしました。これにより、試行が終了し、次の試行が開始されます。実験のこの部分はうまく機能しますが、EEG 記録の統合に問題があります。

いくつかの重要な情報: 私のトライアル ループは、.csv ファイルからイメージと triggerVal を読み取ります。参加者が大声で名前を付けるための画像を表示する画像コンポーネント (english_naming と呼ばれる) があります。コンポーネントの STOP フィールドは次のように定義されています$vpvk.event_onset。これにより、強制的にトライアルが終了し、音声応答が検出されると次のトライアルが開始されます。

したがって、現在の私の（作業中の）コードコンポーネントは次のとおりです。

実験を開始:

ルーチンを開始

終了ルーチン

私の問題はこれです

現在、パラレル ポート イベントは各試行の開始に合わせてタイム ロックされていますが、参加者の音声応答に合わせてタイム ロックする必要があります。if vpvk.event_onset():上記のを挿入しようとport.setData(triggerVal)しましたが、トリガー コードの生成にまったく失敗します。私も試しましif english_naming==FINISHEDたが、同じ問題が発生しました。この 2 行のコードでさまざまなバリエーションを試してみましたが、思いつくものは何もないようです。

この問題に関するアドバイスをいただければ幸いです。前もって感謝します！