初めに言っておくとRならt分布とかX^2分布に従う乱数とかすぐにできるんだけど、あえてそれを正規乱数から生成してみるというやつです。 X^2分布wikipedia:カイ二乗分布より引用すると「を、平均で分散の正規分布に従う、k個の独立なランダム変数とすると、統計量はカイ二乗分布に従う。普通はこれをと書く。カイ二乗分布はkという1個の母数をもつ。」とある。独立性だけ仮定して、同一の分布でなくてもいいのね。忘れていた。というか正規化してあるので、標準正規分布に従う乱数の和と書いてあるのと同値ですね。 なので、ここでは標準正規乱数の和を用いてX^2分布に従う乱数を生成してみましょう。以下では標準正規乱数を1000個作っています。 rnorm(1000,0,1) 標準正規乱数の和がX^2分布に従う乱数ということなので、以下の操作で自由度1000のX^2分布に従う乱数が一つ生成できました*1。やった
Rを使った統計の勉強法 中心極限定理とはなんぞや 要するに 正規分布 特徴 muはmodeを変化させるパラメータ sigmaは分布のすそのを決めるパラメータ 確認 一様乱数で確認 乱数の平均をいっぱい作る 確認 戻ってみよう 後半に行ってみよう 正規分布っぽいね! コーシー分布 正規分布に従っているか確かめよう 「分位点プロット」とはどういうものか 正規分位点分位点プロット 「二つの分布を比較」ではなく、「ある分布が正規分布をしているか」を調べたい まとめ Rを使った統計の勉強法 統計学の理論を、Rを使って本当に成立するか実験してみる 「なんで成立するのか」は置いといて、「どういうことを言っているのか」を体感する 「どういうことを言っているのか」を理解できれば、証明が何を言っているのかの理解しやすいかも 中心極限定理とはなんぞや平均値、分散を持つ、任意の分布に従う乱数列があるとき、その平均
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
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