アイコムのIC-R2の取扱説明書を紛失してしまいました。(情けない・・・)いざ、操作しようと思ってもこれがなかなかできないのです。是非、IC-R2をお持ちの方で操作方法がおわかりの方、以下について教えていただけませんか?

1,メモリーの登録のしかた。
2,プログラムスキャン(上限と下限の周波数を設定してスキャン)の登録のしかた。
3,周波数ステップの選択のしかた。

よろしくお願いします。

A 回答 (1件)

回答ではなくて恐縮ですが、もし望ましい回答がなかった場合・・・。



アイコムに直接メールで問い合わせるのが早いのでは?
取扱説明書も入手できると思いますし。
HPからサポート窓口にメールできるようです。

参考URL:http://www.icom.co.jp/
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QR言語で統計分析を始めたい

カテゴリ違いかもしれませんが、
ここなら適切な回答を頂けると思い質問します。

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今後どの国に何を輸出したらよいかという指標を自分で算出したいと思います。

データ参照元↓(財務省統計ページ)
http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?lid=000001100843


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preタグが使えないので見にくいですが、、、

g.dat <- as.factor(rep(c(1, 2), c(5, 6))) # グループを表す変数
x.dat <- c(1.3, 1.5, 1.5, 1.8, 2.0, 1.5, 1.5, 1.8, 1.8, 2.0, 2.2) # 説明変数
y.dat <- c(17.3, 15.6, 14.1, 13.8, 10.2, 17.8, 15.8, 16.0, 13.6, 11.2, 10.2) # 目的変数
mydata <- data.frame(Y = y.dat, X = x.dat, group = g.dat) # データフレームの作成

# 関数two.slopeを定義する
two.slope <- function(dat){
attach(dat) # 引数に指定されたデータフレームにパスを通す
# データフレームより各群のデータを抽出
Y1 <- Y[group==1]
X1 <- X[group==1]
Y2 <- Y[group==2]
X2 <- X[group==2]

# 2本の回帰直線を求める
model1 <- lm(Y1 ~ X1)
model2 <- lm(Y2 ~ X2)

# それぞれの残差を求め、残差平方和を求める
m1.resid <- sum(resid(model1) ^ 2)
m2.resid <- sum(resid(model2) ^ 2)
SSr <- m1.resid + m2.resid

# 各群の平均値
y1.M <- mean(Y1)
y2.M <- mean(Y2)
x1.M <- mean(X1)
x2.M <- mean(X2)

# 2つの回帰直線が平行であるとしたときの推定値と残差平方和
sum1 <- sum((X1 - x1.M) * (Y1 - y1.M))
sum2 <- sum((X2 - x2.M) * (Y2 - y2.M))
sum3 <- sum((X1 - x1.M) ^ 2)
sum4 <- sum((X2 - x2.M) ^ 2)
b <- (sum1 + sum2) / (sum3 + sum4)
a1 <- y1.M - b * x1.M
a2 <- y2.M - b * x2.M
sig1 <- sum((Y1 - (a1 + b * X1)) ^ 2)
sig2 <- sum((Y2 - (a2 + b * X2)) ^ 2)
SSrb <- sig1 + sig2

m <- length(Y1) # グループ1のデータ数
n <- length(Y2) # グループ2のデータ数
DF2 <- m + n - 4 # 自由度2
Fb <- (SSrb - SSr) / (SSr / (DF2)) # F統計量の計算
pb <- 1 - pf(Fb, df1 = 1, df2 = DF2) # p値の計算

cat("F = ", Fb, "\n")
cat("p = ", pb, "\n")

detach(dat) # データフレームのパスを解除
}

# 使用例
> two.slope(mydata)
F = 0.1161944
p = 0.7432014

一応、補足しておきますと、帰無仮説は「2本の回帰直線は平行である(傾きが同じである)」というもので、今回の場合はp = 0.74 < 0.05なので「2本の回帰直線は平行である」と結論づけられます。すなわち、傾きが異なるとはいえないということですね。

詳しくは参考文献

岩崎学「統計的データ解析入門 単回帰分析」東京図書 p88-89

を参照してください。

もっとちゃんと探せばこういう関数があると思いますけど(^_^;)

preタグが使えないので見にくいですが、、、

g.dat <- as.factor(rep(c(1, 2), c(5, 6))) # グループを表す変数
x.dat <- c(1.3, 1.5, 1.5, 1.8, 2.0, 1.5, 1.5, 1.8, 1.8, 2.0, 2.2) # 説明変数
y.dat <- c(17.3, 15.6, 14.1, 13.8, 10.2, 17.8, 15.8, 16.0, 13.6, 11.2, 10.2) # 目的変数
mydata <- data.frame(Y = y.dat, X = x.dat, group = g.dat) # データフレームの作成

# 関数two.slopeを定義する
two.slope <- function(dat){
attach(dat) # 引数に指定されたデータフレームにパスを通す
# ...続きを読む

Qアイコム IC-U1

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しばらく使わないでいたら、電源が入らなくなってしまいました。
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参考URL:http://www.icom.co.jp/ce/ham/support/technical/link5.html

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フリー統計ソフトRの回帰分析に関する質問です。

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具体的には

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(式)
     6
Yt=A+ΣBkXt-k
    k=1

どのような式をlm()に入れれば分析できるでしょうか? 

Aベストアンサー

★回答

式は 電気工学で言う MA (移動平均モデル)  ほぼ FIR フィルターですね。
フィルター係数が A と Bk (k=1~6までの係数) です。

A+B1×Z^-1+B2×Z^-1+B3×Z^-2+B3×Z^-3・・・・・・・・+Bk×Z^-k
k=1 2 3・・・・・・・6 の数列 
Z^-1=EXP(-jωt)  は  Z変換のZで シフトメモリ  遅延器  1個遅らせる意味



計量経済て言う分野でしょうか   当方経済しゃないけど
以下で見ますと このソフトは以下入れろと書いてありますね

http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/71.html

y ~ x1 + x2

モデル式 y = a + b1x1 + b2x2 + ε( ε は誤差項)について,目的変数 y と説明変数 x1,x2 をベクトルで指定する
と書いてあります。

y ~ x1 * x2
含んだモデル式( x1:x2 でもよい) y = a + b1x1 + b2x2 + b3x1x2 + ε( ε は誤差項)について,目的変数 y と説明変数 x1,x2 をベクトルで指定する


貴君の式は 誤差なし O で入れなきゃOKてことでしょ この関数は

Xt はすきに入れればいいんじゃないでしょうか 貴君の場合 6 ですね

Yt がその分 出力されるだけじゃないのでしょうか。

★回答

式は 電気工学で言う MA (移動平均モデル)  ほぼ FIR フィルターですね。
フィルター係数が A と Bk (k=1~6までの係数) です。

A+B1×Z^-1+B2×Z^-1+B3×Z^-2+B3×Z^-3・・・・・・・・+Bk×Z^-k
k=1 2 3・・・・・・・6 の数列 
Z^-1=EXP(-jωt)  は  Z変換のZで シフトメモリ  遅延器  1個遅らせる意味



計量経済て言う分野でしょうか   当方経済しゃないけど
以下で見ますと このソフトは以下入れろと書いてありますね

http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/...続きを読む

Qアイコム アマチュア無線機 IC-2720の受信改造方法

アイコムのアマチュア無線機 IC-2720の受信改造方法
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他の機種は簡単にウェブでヒットするのですが、この機種は
ヒットしません。
どなたか教えてください。

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こんにちは

www.nippon.to/2002/m/modify/36/index.html

に改造の仕方を書いているので、自力で頑張ってください。


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