理学療法士がまとめたノート

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F分布の確率密度関数

F分布の確率密度関数
df(x, df1, df2, ncp, log = FALSE) 


自由度1、自由度5のF分布の確率密度関数のグラフを描いてみます

# par()を使用する
# グラフィックパラメータ:グラフを構成する点や線の形状や色、大きさや余白などを決定する
# par()は余白などの土台を設定する関数


par(ann=F)    # par()はグラフィックパラメータ  軸と全体のタイトルを描かない
curve(df(x,1,5),from = 0,to=2,type="l",ylim=c(0,2))  # df : F分布の確率密度

f:id:yoshida931:20170704191119p:plain


par(new=T)で色々な自由度のF分布を重ねて描いてみます
new を T と指定することで,新たなグラフを上書きするように指定

par(ann=F) # 軸と全体のタイトルを描かない
curve(df(x,1,5),type="l",ylim=c(0,2),xlim=c(0,2)) #df:F分布の確率密度
par(new=T) # new を T と指定することで,新たなグラフを上書きするように指定
curve(df(x,10,20),type="l",col=2,ylim=c(0,2),xlim=c(0,2)) #df:F分布の確率密度
par(new=T)
curve(df(x,20,10),type="l",col=3,ylim=c(0,2),xlim=c(0,2))
labels<-c("自由度","黒:1vs5","赤:10vs20","青:20vs10")
legend("topright", legend = labels)

f:id:yoshida931:20170704191712p:plain
dev.off()   #もとの状態を復元(parの設定はデバイス終了まで有効)

 

積分布のグラフは・・・
par(ann=F) # 軸と全体のタイトルを描かない
curve(pf(x,1,5),type="l",ylim=c(0,2),xlim=c(0,2)) #df:F分布の確率密度
par(new=T) # new を T と指定することで,新たなグラフを上書きするように指定
curve(pf(x,10,20),type="l",col=2,ylim=c(0,2),xlim=c(0,2)) #df:F分布の確率密度
par(new=T)
curve(pf(x,20,10),type="l",col=3,ylim=c(0,2),xlim=c(0,2))
dev.off()