理学療法士がまとめたノート

統計学備忘録 since2016

Rを使って統計学を勉強するブログです

二項分布

確率分布の計算関数

早見表 確率密度関数 確率分布関数 パーセント値 正規分布 dnorm(x, mean, sd) pnorm(q, mean, sd) qnorm(p, mean, sd) カイ二乗分布 dchisq(x, df) pchisq(q, df) qchisq(p, df) t分布 dt(x, df) pt(q, df) qt(p, df) F分布 df(x, df1, df2) pf(q, df1, df2) …

リスク比の信頼区間

ポイント:比の対数をとり、正規近似する リスク比は疫学における指標の1つです.一般的には相対危険度(相対リスク,relative risk,RR)として利用されています. xm <- matrix(c("a","b","c","d"), nrow=2, byrow=T) name <- list("暴露"=c("あり(A群)","…

二項分布の最尤推定法 

母集団Aの成功率0.7をパラメータとして、この母集団のサンプルから考えていきます.成功率0.7、試行回数10回の二項分布の乱数を1000個生成して母集団Aとします. y <- rbinom(1000,10,0.7) head(y) #最初の6データを確認してみます [1] 6 7 6 4 9 8 #成功率…

二項分布からの最尤推定 (旧)

二項分布からの最尤推定 投稿日2017.6.13 更新日2017.10.4 理解してなかったのでもう一度勉強します二項分布の復習 確率1/2が最も尤もらしい例 右側の数値は同時確率 どう見てもP=0.5が最も尤もらしい確率です!最尤原理 最尤原理は、現在起きている事象の起…

Z検定

Z検定 投稿日2017.9.19 記号の定義 母平均μx, 母分散σx, 標本x, サイズm, 標本平均xa 母平均μy, 母分散σy, 標本y, サイズn, 標本平均ya 平均値のZ検定 2標本平均の差の検定 - 統計学備忘録 since2016より 平均値の標準誤差 問題 xa=38,σx=15, n=100, α=0.05 …

二項分布

投稿日2017.6.1更新日2017.7.6 二項分布 B ( n , p ) X=確率変数 nは、ベルヌイ試行の実行回数 Xは、ベルヌイ試行の成功回数 pは、成功確率 例)確率0.5で5回実施した場合の、それぞれの成功回数に対する確率 choose=二項係数 dbinom=二項確率choose ( 5…

二項分布のグラフ

こんな説明でどうでしょうか? コイン投げ(いかさまなし)表の出る確率確率1/23回コイン投げを実施してみた場合・・・表が出る回数(x)は0回、1回、2回、3回xの確率は𝐵𝑖(3 , 0.5) に従う.その確率分布を二項分布といいます. 村上 正康,安田 正実; 統計…