2014/06/18(水)Perl Data Language 統計編 #11 「対数近似曲線を引く」

変数の個数xと計算時間yとの間に「y = b + a log_10 x」の関係があるときに、5個のデータで対数近似曲線を引く問題です。

「X = log_10 x」、「Y = y」とおいて「Y = b + aX」の形にすると解けます。

図は

  • 青の点:データの散布
  • 赤の折れ線:対数近似した折れ線
  • 緑の曲線:対数近似した曲線

を表しています。

#!/usr/bin/env perl

use strict;
use warnings;
use feature qw/say/;
use PDL::Lite;
use PDL::Stats;
use PDL::Graphics::PLplot ();
use DDP filters => { -external => [ 'PDL' ] };

my $num_var = pdl [qw/10  50  100 500  1000/];
my $time    = pdl [qw/7.2 8.5 9.1 10.3 11.0/];

my $pl = PDL::Graphics::PLplot->new(
    DEV   => 'pngcairo',
    XLAB  => '変数の個数',
    XTICK => 100,
    NXSUB => 1,
    YLAB  => '計算時間 (100ms)',
    YTICK => 2,
    NYSUB => 2,
    BOX   => [ 0, 1200, 0, 12 ],
);

$pl->xyplot($num_var, $time, PLOTTYPE => 'POINTS', COLOR => 'BLUE', SYMBOLSIZE => 2);

my $num_var_log10 = log($num_var) / log(10);
my %result = $time->ols($num_var_log10, { PLOT => 0 });

$pl->xyplot($num_var, $result{y_pred}, PLOTTYPE => 'LINE', COLOR => 'RED');

my ($a, $b) = $result{b}->list;
my $x = pdl [ 0 .. 1200 ];
my $y = $b + $a * log($x) / log(10);

$pl->xyplot($x, $y, PLOTTYPE => 'LINE', COLOR => 'GREEN');

$pl->close;

対数近似曲線

2014/06/03(火)Perl Data Language 統計編 #10 「決定係数、残差プロット、自由度調整済み決定係数、標準誤差、P値」

データは#09と同じく最高気温とアイスティーの注文数のデータです。

Perlで書くとこんな感じでした。

#!/usr/bin/env perl

use strict;
use warnings;
use feature qw/say/;
use PDL::Lite;
use PDL::Stats;
use PDL::Graphics::PLplot ();
use DDP filters => { -external => [ 'PDL' ] };

my $kion_max = pdl [qw/29 28 34 31 25 29 32 31 24 33 25 31 26 30/];
my $num_tea  = pdl [qw/77 62 93 84 59 64 80 75 58 91 51 73 65 84/];

my %result = $num_tea->ols($kion_max, { PLOT => 0 });

say "決定係数:";
say $result{R2}->sclr;
print "\n";

# 散布図と回帰直線の描画
my $pl = PDL::Graphics::PLplot->new(
    DEV  => 'pngcairo',
    FILE => 'manga.png',
    XLAB => '最高気温',
    YLAB => 'アイスティーの注文数',
    BOX  => [ 20, 35, 50, 100 ],
);

$pl->xyplot($kion_max, $num_tea, PLOTTYPE => 'POINTS', COLOR => 'BLUE', SYMBOLSIZE => 2);
$kion_max->qsort;
$pl->xyplot($kion_max, $result{y_pred}, PLOTTYPE => 'LINE', COLOR => 'RED');

$pl->close;

# 回帰残差の計算
my $residual = $num_tea - $result{y_pred};

# 残差プロット
my $pl2 = PDL::Graphics::PLplot->new(
    DEV        => 'pngcairo',
    FILE       => 'manga_residual.png',
    TITLE      => '残差プロット',
    PLOTTYPE   => 'POINTS',
    COLOR      => 'BLUE',
    SYMBOLSIZE => 2,
    XLAB       => 'アイスティーの注文数の予測値',
    YLAB       => '残差',
    NYSUB      => 2,
    BOX        => [ 50, 100, -6, 6 ],
    XBOX       => 'abcnst',
);

$pl2->xyplot($result{y_pred}, $residual);
$pl2->close;

my $residual_squared = $residual ** 2;

say "残差平方和:";
say $residual_squared->sum;
say $result{ss_residual}->sclr;
print "\n";

say "残差の分散:";
my $residual_variance = $result{ss_residual}->sclr / ($kion_max->nelem - 2);
say $residual_variance;
print "\n";

say "自由度調整済み決定係数:";
say 1 - ($residual_variance / $num_tea->var_unbiased);
print "\n";

say "回帰係数の標準誤差:";
say $result{b_se};
print "\n";

say "P値:";
say sprintf("%.8f", $result{b_p}->sclr);

出力↓

決定係数:
0.822509288116695

残差平方和:
391.088105726872
391.088105726872

残差の分散:
32.5906754772394

自由度調整済み決定係数:
0.807718395459753

回帰係数の標準誤差:
[0.50124814  14.687267]

P値:
0.00000766

残差プロット

散布図と回帰直線は前回と同様です。 回帰直線

2014/06/03(火)Perl Data Language 統計編 #09 「回帰直線を引く」

統計検定から少し寄り道して、「マンガでわかる統計学[回帰分析編]」の回帰直線を引くコードを書いていました。

最高気温とアイスティーの注文数のデータに対する回帰直線です。

一方向性の因果関係を想定する場合、散布図は、X軸に原因系の変数をとってY軸に結果系の変数をとったものにするようです。

#!/usr/bin/env perl

use strict;
use warnings;
use feature qw/say/;
use PDL::Lite;
use PDL::Stats;
use PDL::Graphics::PLplot ();
use DDP filters => { -external => [ 'PDL' ] };

my $kion_max = pdl [qw/29 28 34 31 25 29 32 31 24 33 25 31 26 30/];
my $num_tea  = pdl [qw/77 62 93 84 59 64 80 75 58 91 51 73 65 84/];

say '相関係数:' . $kion_max->corr($num_tea);

my ($a, $b) = $num_tea->ols($kion_max, { PLOT => 0 })->list;

my $pl = PDL::Graphics::PLplot->new(
    DEV  => 'pngcairo',
    FILE => 'manga.png',
    XLAB => '最高気温',
    YLAB => 'アイスティーの注文数',
    BOX  => [ 20, 35, 50, 100 ],
);

$pl->xyplot($kion_max, $num_tea, PLOTTYPE => 'POINTS', COLOR => 'BLUE', SYMBOLSIZE => 2);
$kion_max->qsort;
$pl->xyplot($kion_max, $kion_max * $a + $b, PLOTTYPE => 'LINE', COLOR => 'RED');

$pl->close;

回帰直線

追記: olsメソッドの戻り値のy_predに予測値が入っているので、それを使うほうが効率いいですね。戻り値はPerlのコンテキストに応じて変わります。

#!/usr/bin/env perl

use strict;
use warnings;
use PDL::Lite;
use PDL::Stats;
use PDL::Graphics::PLplot ();

my $kion_max = pdl [qw/29 28 34 31 25 29 32 31 24 33 25 31 26 30/];
my $num_tea  = pdl [qw/77 62 93 84 59 64 80 75 58 91 51 73 65 84/];

my %result = $num_tea->ols($kion_max, { PLOT => 0 });

my $pl = PDL::Graphics::PLplot->new(
    DEV  => 'xcairo',
    XLAB => '最高気温',
    YLAB => 'アイスティーの注文数',
    BOX  => [ 20, 35, 50, 100 ],
);

$pl->xyplot($kion_max, $num_tea, PLOTTYPE => 'POINTS', COLOR => 'BLUE', SYMBOLSIZE => 2);
$kion_max->qsort;
$pl->xyplot($kion_max, $result{y_pred}, PLOTTYPE => 'LINE', COLOR => 'RED');

$pl->close;

出力される図は全く同一です。

2014/06/02(月)Perl Data Language 統計編 #08 「系列相関とコレログラム」

データは↓の「第2章/本文/Salary.data」

http://www.tokyo-tosho.co.jp/download/DL02122.zip

系列相関の式を見るだけでは分かりづらいので、PDLで計算&グラフ描画です。

実行にも時間がかかるようになってきましたが、計算結果をハッシュとかでメモするなどの高速化の余地はあります。

#!/usr/bin/env perl

use strict;
use warnings;
use feature qw/say/;
use PDL::Lite;
use PDL::IO::Misc ();
use PDL::Graphics::PLplot ();
use DDP filters => { -external => [ 'PDL' ] };

my $infile       = 'Salary.data';
my $colnum_time  = 0;
my $colnum_tokyo = 2;

my ($yyyymm, $salary) = PDL->rcols($infile, { COLSEP => "t", INCLUDE => qr/[0-9]/ }, $colnum_time, $colnum_tokyo);

my $T = $yyyymm->nelem;
my $X = pdl [ 0 .. $T - 2 ]; # 月差
my $Y = PDL->null;           # 系列相関

for my $h (0 .. $T - 2)
{
    my $hensa_sekiwa = 0;
    my $s_h          = 0;
    my $s_plus_h     = 0;

    for my $i ( 0 .. ($T - 1) - $h )
    {
        my $y_bar_h      = 0;
        my $y_bar_plus_h = 0;

        for my $j ( 0 .. ($T - 1) - $h )
        {
            $y_bar_h      += $salary->at($j)    / ($T - $h);
            $y_bar_plus_h += $salary->at($j+$h) / ($T - $h);
        }

        $s_h      += ($salary->at($i) - $y_bar_h) ** 2;
        $s_plus_h += ($salary->at($i+$h) - $y_bar_plus_h) ** 2;

        $hensa_sekiwa += ($salary->at($i) - $y_bar_h) * ($salary->at($i+$h) - $y_bar_plus_h);
    }

    $s_h      = sqrt $s_h;
    $s_plus_h = sqrt $s_plus_h;

    my $r_h = $hensa_sekiwa / ($s_h * $s_plus_h);
    $Y = $Y->append($r_h);

    say $r_h;
}

my $pl = PDL::Graphics::PLplot->new(
    DEV      => 'pngcairo',
    FILE     => 'correlogram.png',
    PAGESIZE => [1800, 700],
    TITLE    => '東京の給与データのコレログラム',
    COLOR    => 'BLUE',
    XLAB     => '月差',
    XTICK    => 6,
    NXSUB    => 3,
    YLAB     => '系列相関',
);

$pl->xyplot($X, $Y);
$pl->close;

統計検定のテキストによると、縦軸を系列相関、横軸を時間差にしたものをコレログラムというらしい。テキスト通り、6ヶ月差と12ヶ月差で周期性が見られました。

コレログラム

ちなみに、「PDL::Stats」のメソッドでやると↓のようになりました。系列相関係数の定義式が本によって違うんだけど、とりあえず統計検定2級のテキストに従っておけばいいのだろうか。

#!/usr/bin/env perl

use strict;
use warnings;
use feature qw/say/;
use PDL::Lite;
use PDL::Stats;
use PDL::IO::Misc ();
use PDL::Graphics::PLplot ();
use DDP filters => { -external => [ 'PDL' ] };

my $infile       = 'Salary.data';
my $colnum_time  = 0;
my $colnum_tokyo = 2;

my ($yyyymm, $salary) = PDL->rcols($infile, { COLSEP => "t", INCLUDE => qr/[0-9]/ }, $colnum_time, $colnum_tokyo);

my $X = pdl [ 0 .. $yyyymm->nelem - 1 ]; # 月差
my $Y = $salary->acf;

my $pl = PDL::Graphics::PLplot->new(
    DEV      => 'pngcairo',
    FILE     => 'correlogram.png',
    PAGESIZE => [1800, 700],
    TITLE    => '東京の給与データのコレログラム',
    COLOR    => 'BLUE',
    XLAB     => '月差',
    XTICK    => 6,
    NXSUB    => 3,
    YLAB     => '系列相関',
    BOX      => [ $X->minmax,  -1.0, 1.0 ],
);

$pl->xyplot($X, $Y);
$pl->close;

correlogram

OK キャンセル 確認 その他