二重ルーターになっていないか

二重ルーター

自宅のネットが遅いとき、ハブのつもりで設定している機器が複数ルーターになっていたら、それを解消するだけで良くなるかもしれません。

方法

windows 標準プログラムにある、コマンドプロンプトで次を入力します

Tracert -d 8.8.8.8

出力に以下で始まるアドレスが2つ以上あったら、家のネットにつながっている機器の設定を片端から確認しましょう。

  • 192.
  • 172.
  • 10.

「ブリッジモード」「アクセスポイントモード(APモード)」なら〇
「ルーター」なら×

 

コマンドの意味

`tracert -d 8.8.8.8`はWindowsのコマンドプロンプトで使われるコマンドです。 ここで、`tracert`は”trace route”の略で、インターネット上のルートを追跡するためのツールです。指定された宛先ホストまでのIPネットワークルートを表示します。これはパケットが送信元から宛先までどのルートをたどるかを確認するために使用されます。 `-d`オプションは、途中のルートでの名前解決を行わないことを指示します。つまり、各ホップのIPアドレスを表示しますが、それらのIPアドレスに関連するホスト名は表示しません。 `8.8.8.8`はGoogleの公開DNSサーバの一つのIPアドレスです。 したがって、`tracert -d 8.8.8.8`コマンドは、現在のマシンからGoogleのDNSサーバまでのルートを追跡し、その各ホップのIPアドレスを表示します。 ただし、今回のプロジェクトではインターネットへのアクセスを前提としたコードを生成できないため、このコマンドをプログラム内で使用することはできません。

R データフレームのカラム名の変更

R データフレームのカラム名の変更

dplyr パッケージのrenameを使います。

rename ([新しいカラム名1] = [現在のカラム名1], …., [新しいカラム名n] = [現在のカラム名n])

library(dplyr)

LineList %>%  
  rename(Srsnss    = ILD重篤性,
         WrstGrade = ILD最悪Grade) -> LineList

この例では、Rコードはdplyrパッケージを利用しています。dplyrはデータ操作と変換を行うためのツールを提供するRパッケージです。

このコードは、LineListというデータフレームのカラム名を変更しています。具体的には、”ILD重篤性”というカラム名を”Srsnss”に変更し、”ILD最悪Grade”というカラム名を”WrstGrade”に変更しています。変更後のデータフレームはLineListRに格納されます。

%>%はパイプオペレータと呼ばれ、左側のオブジェクトを右側の関数に引数として渡す役割を果たします。これにより、コードを読みやすく、理解しやすくすることができます。

Rでデータ整理

上のようなデータがあったとして、dplyrで少し成形します

  1. filter() … 行の選択
  2. arrange() … 行の並び替え
  3. select() … 指定した列のみ選択
  4. mutate() … 新しい列の追加
  5. group_by() … グルーピング
  6. summarize() … 集計

 

tidyverse のフィルターを使って

library(tidyverse)
library(readxl)
library(dplyr)

df <- read_xlsx("0050 irAE.xlsx")

df %>%  
  filter(ir_AE == -1) %>% # ir_AE が-1(TRUEを-1で入力してある)の行のみ選択
  arrange(Time2Onset) %>% # Time2Onsetの順に並べ替え(この後平均を取るので意味なし😛)
  group_by(`医薬品(一般名)`, irAE ) %>% # 医薬品およびirAEごとにグループ化
  summarise(avTO = mean(Time2Onset))  -> newDF # 医薬品・irAE毎のTime2Onset平均値を計算して、newDFというデータフレームへ書き出す

以下のような出力になりました

 

解説

このRスクリプトは、指定されたExcelファイルからデータを読み込み、特定の条件に基づいてデータをフィルタリング、並べ替え、グループ化し、平均値を計算します。

まず、”tidyverse”と”readxl”、”dplyr”という3つのRパッケージを読み込みます。

次に、read_xlsx関数を使用して、指定されたExcelファイル(“0050 irAE.xlsx”)からデータを読み込み、dfという名前のデータフレームに格納します。

その後、dfデータフレームを使用して、ir_AE列が-1(TRUEを-1で入力してある)の行のみを選択します。さらに、Time2Onset列の値を基準に昇順に並べ替えます(ただし、この後の平均値の計算には影響しません)。

次に、医薬品(一般名)とirAEの値を基準にグループ化し、それぞれのグループごとにTime2Onsetの平均値を計算します。計算結果は、”医薬品(一般名)”と”irAE”、”avTO”という列名を持つ新しいデータフレームnewDFに格納されます。

以上が、このRスクリプトの動作です。

便利そうなサイト

フリー写真素材の検索

O-DAN (オーダン)- 無料写真素材・フリーフォト検索

日本語で検索出来て、キーワードに沿ったフリーの写真を提示してくれます。

写真をクリックしたら、フリー素材提供元のサイトへ飛びます。

 

セキュリティチェックサイト

URL(リンク・サイト・ホームページ)の安全・危険、リンクスパム・ウイルスや詐欺フィッシングをチェック、短縮URLの展開・解析、サイトキャプチャ取得も可能。 (securl.nu)

接続する前に安全性をチェック

 

捨てアドサイト

ワンクリックでアドレス発行!「ワンタイムメール」 (onetime-mail.com)

一時的に利用したいメールアドレスをweb上で作成できるサイト

1週間使用できるアドレスが生成されて、当該ページでメールを見ることができます。

 

昔のWebサイトの魚拓

Internet Archive: Wayback Machine

 

 

 

 

WAVLINK AC1200取説

WAVLINK AC1200という、安価な無線ルーターを使用しています。

少し電力消費が多そう(熱くなる)ので経済的でないかもしれませんが、かなり昔ですが安かったのでポチッとしました。

これを中継機として使用するにあたって、説明書がなくて困りました。ネットで調べたリンクを貼っておきます。

とりあえず、ログインするには、こいつのwifi電波に接続した上で 192.168.10.1 へ接続し、パスワードadmin (当然私はもう変更しています)で設定画面に入れます。

backup

R ggplot で複数のデータフレームを結合して描画

はじめに

こんな感じのデータがありました

xは時期 as.Date(“2024-03-08”)とかの値が入っているベクター

cancer はc(“GC”, “BC”) がん種の値が入ったベクター

y は表示したい値(平均値とか頻度とか)

low/hight はエラーバーの上限・下限(95%信頼区間とか)

何がしたいのか

データフレームをがん種別に作成した後に、それらを一つのグラフで表示したくなった

library(ggplot2)
library(ggsci)
library(scales)

BC_data_frame <- data.frame(x, cancer, y, low, high) # BCとGCでそれぞれのベクターには
GC_data_frame <- data.frame(x, cancer, y, low, high) # 異なる値が入っている

combined_data_frame <- rbind(BC_data_frame, GC_data_frame)

g5 <- ggplot(combined_data_frame, aes(x, y, color = cancer)) + 
   geom_smooth(aes(ymin = low, ymax = high), alpha = 0.2) + 
   scale_color_nejm() + 
   geom_point() + 
   geom_errorbar(aes(ymin = low, ymax = high), width = 10) + 
   scale_x_date(limits = c(as.Date("2020-05-15"), as.Date("2024-01-31")), oob = oob_keep) +
   scale_y_continuous(limits = c(0, 0.2), oob = oob_keep)
plot(g5)
ど

どうしたらどうなった

rbindで結合して、そのままプロットしたら2系列が分かれて表示された

全体はこんな感じ

setwd("C:/Users/****")

library(ggplot2)
library(ggsci)
library(scales)

x <- seq(as.Date("2020-06-01"), as.Date("2024-01-01"), by = "month")
k1 <-  binom.test(1, 11);	y <- c(k1$estimate);	low <- c(k1$conf.int[1]);	high <- c(k1$conf.int[2])
k2 <-  binom.test(1, 19);	y <- c(y, k2$estimate);	low <- c(low, k2$conf.int[1]);	high <- c(high, k2$conf.int[2])
# ... データ個所は中略
k43 <- binom.test(12, 135);	y <- c(y, k43$estimate);	low <- c(low, k43$conf.int[1]);	high <- c(high, k43$conf.int[2])
k44 <- binom.test(11, 131);	y <- c(y, k44$estimate);	low <- c(low, k44$conf.int[1]);	high <- c(high, k44$conf.int[2])
cancer <- rep("GC", 44)
GC_data_frame <- data.frame(x, cancer, y, low, high)

k1 <-  binom.test(0, 12);	y <- c(k1$estimate);	low <- c(k1$conf.int[1]);	high <- c(k1$conf.int[2])
k2 <-  binom.test(0, 118);	y <- c(y, k2$estimate);	low <- c(low, k2$conf.int[1]);	high <- c(high, k2$conf.int[2])
# ... データ個所は中略
k43 <- binom.test(2, 302);	y <- c(y, k43$estimate);	low <- c(low, k43$conf.int[1]);	high <- c(high, k43$conf.int[2])
k44 <- binom.test(3, 279);	y <- c(y, k44$estimate);	low <- c(low, k44$conf.int[1]);	high <- c(high, k44$conf.int[2])
cancer <- rep("BC", 44)
BC_data_frame <- data.frame(x, cancer, y, low, high)

combined_data_frame <- rbind(BC_data_frame, GC_data_frame)

g5 <- ggplot(combined_data_frame, aes(x, y, color = cancer)) + 
  geom_smooth(aes(ymin = low, ymax = high), alpha = 0.2) + 
  labs (title = "xxxxx in GC/BC") + 
  labs(subtitle = "xxxxx") +
  labs(    x        = "Calendar time",
           y        = "Proportion of report per exposure",
           caption  = "Error bars indicate 95% confidence interval calculated with Clopper and Pearson's method" ) +
  scale_color_nejm() + 
  geom_point() + 
  geom_errorbar(aes(ymin = low, ymax = high), width = 10) + 
  scale_x_date(limits = c(as.Date("2020-09-15"), as.Date("2024-02-01")), oob = oob_keep) + 
  scale_y_continuous(limits = c(0, 0.3), oob = oob_keep)
plot(g5)

 

 

 

R sqlが no such tableとエラーを返してきた

R でdata frameに対してsql スクリプトを実行できるパッケージのsqldfで、存在しているはずのデータフレームを指定しても’no such table’というエラーが返ってきました

関連するパッケージを最新バージョンへアップデートしたり、Rを再起動したりしたのですが効果はありませんでした。どうやらデータフレーム名に.(ドット)があるとダメなようです。

以下の試行例では、df_LineListではエラーが出ませんがdf.LineListではエラーになってしまいます

> df.LineList <- df_LineList # データフレームの内容は同じ
> df.test <- sqldf('SELECT * FROM df_LineList') # エラーなし
> df.test <- sqldf('SELECT * FROM df.LineList') # こちらではエラーが出る
 エラー: no such table: df.LineList

> class(df.LineList)
[1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"
> class(df_LineList)
[1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"
>

 

 

R 確率密度関数と分布母数の推定

はじめに

手持ちの単変量の分布を確率密度関数に当てはめて母数を推定する(よくわからない)

使うデータは他のページで作成したdf.testDATA

スクリプト

library(fitdistrplus)
# 分布のテスト
x <- df.testDATA$Time2Onset
y <- max(df.testDATA$Time2Onset)
min(df.testDATA$Time2Onset)
################ distribution test ################ 

normmlefit <- fitdist(x, "norm", "mle"); fit <- normmlefit; gofstat(fit); plot(fit)
lnormmlefit <- fitdist(x + 0.1, "lnorm", "mle"); fit <- lnormmlefit; gofstat(fit); plot(fit)
poismlefit <- fitdist(x, "pois", "mle"); fit <- poismlefit; gofstat(fit); plot(fit)
expmlefit <- fitdist(x, "exp", "mle"); fit <- expmlefit; gofstat(fit); plot(fit)
gammammefit <- fitdist(x, "gamma", "mme"); fit <- gammamlefit; gofstat(fit); plot(fit)
nbinommlefit <- fitdist(x, "nbinom", "mle"); fit <- nbinommlefit; gofstat(fit); plot(fit)
geommlefit <- fitdist(x, "geom", "mle"); fit <- geommlefit; gofstat(fit); plot(fit)
betammefit <- fitdist(x/y, "beta", "mme"); fit <- betamlefit; gofstat(fit); plot(fit)
unifmlefit <- fitdist(x, "unif", "mle"); fit <- unifmlefit; gofstat(fit); plot(fit)
logismlefit <- fitdist(x, "logis", "mle"); fit <- logismlefit; gofstat(fit); plot(fit)

結果

よくフィットしてそうなのはbetaかgammaの様です

ロジスティック分布

Fitting of the distribution ' logis ' by maximum likelihood 
Parameters : 
         estimate Std. Error
location 58.31789   2.418478
scale    45.17608   1.249104
Loglikelihood:  -5863.559   AIC:  11731.12   BIC:  11740.93 
Correlation matrix:
          location     scale
location 1.0000000 0.1570439
scale    0.1570439 1.0000000

一様の分布(定数)

Fitting of the distribution ' unif ' by maximum likelihood 
Parameters : 
    estimate Std. Error
min        0         NA
max      682         NA
Loglikelihood:  -6525.03   AIC:  13054.06   BIC:  13063.87 
Correlation matrix:
[1] NA

beta分布

Fitting of the distribution ' beta ' by matching moments 
Parameters : 
        estimate
shape1 0.4604008
shape2 3.6574364
Loglikelihood:  NaN   AIC:  NaN   BIC:  NaN

geom分布

Fitting of the distribution ' geom ' by maximum likelihood 
Parameters : 
       estimate   Std. Error
prob 0.01294465 0.0004042749
Loglikelihood:  -5340.572   AIC:  10683.14   BIC:  10688.05

 

負の二項分布

Fitting of the distribution ' nbinom ' by maximum likelihood 
Parameters : 
       estimate Std. Error
size  0.7293184 0.02936535
mu   76.2394754 2.83607459
Loglikelihood:  -5307.489   AIC:  10618.98   BIC:  10628.79 
Correlation matrix:
             size           mu
size 1.0000000000 0.0001760878
mu   0.0001760878 1.0000000000

 

gamma分布

Fitting of the distribution ' gamma ' by matching moments 
Parameters : 
         estimate
shape 0.644237078
rate  0.008448789
Loglikelihood:  Inf   AIC:  -Inf   BIC:  -Inf

 

指数分布

Fitting of the distribution ' exp ' by maximum likelihood 
Parameters : 
       estimate   Std. Error
rate 0.01311441 0.0004122862
Loglikelihood:  -5334.044   AIC:  10670.09   BIC:  10675

 

ポワソン分布

Fitting of the distribution ' pois ' by maximum likelihood 
Parameters : 
       estimate Std. Error
lambda   76.252  0.2761377
Loglikelihood:  -48448.44   AIC:  96898.87   BIC:  96903.78

 

対数正規分布

Fitting of the distribution ' lnorm ' by maximum likelihood 
Parameters : 
        estimate Std. Error
meanlog 3.477753 0.05160282
sdlog   1.631824 0.03648864
Loglikelihood:  -5386.39   AIC:  10776.78   BIC:  10786.6 
Correlation matrix:
        meanlog sdlog
meanlog       1     0
sdlog         0     1

 

 

正規分布

Fitting of the distribution ' norm ' by maximum likelihood 
Parameters : 
     estimate Std. Error
mean 76.25200   3.004195
sd   95.00104   2.124288
Loglikelihood:  -5972.826   AIC:  11949.65   BIC:  11959.47 
Correlation matrix:
     mean sd
mean    1  0
sd      0  1

R data frameの初めの100行分だけデータを抽出

R data frameの初めの100行分だけデータを抽出

df.LineList 数万行のデータで、これを使って集計したい。スクリプトを作成中はトライ&エラーのところがあって、ちょっとスクリプトを書いては試しを繰り返す。その、試しのスクリプトが機能するかを実行するたびに待ち時間が大きい。そこで、一部だけテスト用に抜き出したい、という場面です。

抜き出したdata frame をdf.testDATA へ代入します

#テスト用にはじめ100行のみのデータ
df.testDATA <- df.LineList[1:100,]

 

 

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