Rで学ぶ実験計画法

Rで学ぶ実験計画法
http://www.ism.ac.jp/lectures/27s.html

統計数理研究所の公開講座『Rで学ぶ実験計画法』に行ってきました。
会場の場所は、いつもは立川ですが今回は竹橋でした。
会社から近いのでとても行きやすいです。

----- 備忘録 -----
飽和状態で割り付けた場合の有意性

交互作用がある場合、主効果だけみてはだめ
A×Bの場合は、Aだけ、Bだけで見ることは意味がない

プラケットーバーマン計画（Plackett - Burman）

データ数nに対して推定したいパラメータ数pが
p > n の場合に対して、主効果や交互作用を推定したい。

2水準系直行表: 2, 4, 8, 16, 32
PB計画表: 4, 8, 12, 16, 20

12の場合、11個の主効果を扱うことができる。
さらに、交互作用は、薄く分散されているので、11×10個の交互作用を扱うことができる。

このような事例としては、バイオインフォの世界において、少ない実験（データ）に対して、多数のパラメータを推定する場合に使われる。

lasso
Elements of Statistical Learning

高次元回帰

7月 スパース回帰の講座
→ ゲノム解析