符号検定 ( sign test ) 一標本問題 n個のうちｘ個以下の符号が他の符号と異なる確率を求める検定です．正と負が同じ確率で出るときに、正（または負）の値の数がxとなる確率が B ( n , 0.5 ) の2項分布に従うことを利用します．例y<- c (1.5, 1.1, 1.2, -1.…

なぜｔ検定を繰り返してはいけないのか投稿日2017.2.24修正日2017.7.9 sample は「石村卓夫;分散分析のはなし,東京図書,1992,p137」 A<-c(12,14,16)B<-c(13,15,17)C<-c(15,17,19)D<-c(17,19,21) x<-c(rep("A",3),rep("B",3),rep("C",3),rep("D",3))y<-c(A,B,…

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以下のページに移転しました Rの基本 : データセットの作り方 - 統計学備忘録 (y2pt.com)

よく使うので書き留めておきます 事前準備Rstudio 四つの画面から編成されていますので、勝手に名前をつけます．①書き込み画面、②Consol画面、③環境画面、④ファイル画面 まずRスクリプト上に書いているベクトルを保存してみます①にデータを書き込みますt3.4<…

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まずはforの使い方（なかなか慣れません） 変数ｘに1から5を足す0+1+2+3+4+5=15をfor関数で実行x<-0for(i in 1:5) x<-x+i ベクトルに繰り返し数を付けるx<-c()i<-c(1,2,3,4,5)x<-c(x,i)for関数で実行x<-c()for(i in 1:5) x<-c(x,i) 関数として定義するとmyfu…

前回の掲載がやや分かりにくい内容でしたので、r-de-r様からの助言を基に修正しました（2017.6.11）平均体重がN(70,25^2)に従う集団があります.その集団から10人ランダムに選択します.その合計が800㎏を超えてしまう確率は？ 求める確率はP(合計≧800)= P{Z=(…

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確率変数X、Yの同時分布 出典）柳川 堯 , 荒木 由布子; バイオ統計の基礎―医薬統計入門,近代科学社 ,2010,p60 二次元確率変数の期待値X=1の周辺分布P(X=1,Y) = 0.1 + 0.2 = 0.3確率変数Xの期待値E(X) = 1*(0.1+0.2) + 2*(0.4+0.3) = 1.7確率変数Yの期待値E(Y…

(修正日2017.6.5)何度やっても忘れてしまう（悩）ので、大切なことは、真面目にコツコツ書くことにしましたたとえばエクセルからコピーしたデータをベクトルにする方法などx<-read.table("clipboard")x<-x$V1これすらも覚えられないので重症(´;ω;｀)共分散デ…

臨床の課題を統計学で読み解く練習前提）高校の生物学の復習．デュシェンヌ型筋ジストロフィー(Duchenne muscular dystrophy: DMD)はX連鎖劣性遺伝に該当します．母親が保有者、父親が正常である場合に、生まれてくる男児がDMDである確率は0.5となります．ち…

忘れないうちに書いときますポアソン分布とは…二項分布において、ｎ(→∞)が大きく、ｐ(→0)が小さい場合の確率分布． 平均1,3,5,7のポアソン分布y<-0:15prob<-dpois(y,lambda = 1) #ラムダ＝1plot(y,prob,type = "b",lty=2,xlim=c(0,15),ylim=c(0,0.4),xlab = …

フーリエ変換の予備知識として色々な三角関数の合成を可視化しておきますあくまで準備段階ですので…弧度法を度数法に変換しますx<-pi/180y<-0:360x<-x*y sin(x)、sin(2x) の合成plot(sin(x)+sin(2*x),type="l",ylim = c(-2,2),ann = F)lines(sin(x),type="l"…

グラフでイメージするa*cos(x)とb*sin(x)の合成ベクトル(振幅)は√（a^2+b^2）sun(nx)、cos(nx)を合成すると位相が変化するが、周期は変化なし 振幅 √(2^2+2^2)=2.828427 #sqrt(8)1周期plot(2*cos(y*x)+2*sin(y*x),type="l",ylim = c(-3,3),ann = F)lines(2*c…

角度の概念を復習します 弧度法ラジアン(弧度)とは、「弧の長さ＝半径」となる角度を「1」とする角度の単位のこと。単位記号は「rad」R言語ではこの「弧度法」を使用しています． 度数法円周を360等分したものを1とする角度の単位のこと。単位記号は「°」 つ…

データ国際医療福祉大学 下井研究室信頼性の検討方法：相対信頼性と絶対信頼性例1（http://shimoi.iuhw.ac.jp/reliability_3_systematicbias.html）を使用させていただきましたx125.1 23.3 33.2 20.9 22.8 34.9 26.5 26.1 29.4 29.8 29.2 26.5 14.3 14.6 17.…

只今練習中～2標本xとyについてsumxy <- function(x,y,sxy) { xs<-summary(x) ys<-summary(y) xt<-t.test(x) yt<-t.test(y) print(xs);print(ys);print(xt);print(yt)}sumxy (x,y,sxy)より x<-c( );y<-c( )にデータを入れると、各標本の要約・t値・p値・95%C…

いつも忘れるので書いておこう a = 0 に2を3回足す a<-0 for(i in 1:3){a<-a+2} a =6 #x=3に2を3回足す式#3+2+2+2=9 myf <- function(x){ x<-3 #ｘは3から開始 for(i in 1:3){ #x<-x+2でｘを書き直して３回繰り返し x<-x+2} return(x) } myf() #Xに2を3回加…

サンプル：日本統計学会 (編集); 日本統計学会公式認定 統計検定２級対応 統計学基礎, 東京図書, 2012,p125 身長のデータ大学生x<-c(172,167,184,175,176,175,170,180,170,179,167,175,174,162,165,163,170,169,165,175)父親y<-c(165,165,178,176,150,171,17…

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グラフ初歩の初歩 手探り状態でやってます 赤文字のみRで実行 正規分布#1正規分布の乱数を100個生成x<-rnorm(100)#ヒストグラム,freq=Fで確率密度,ylimでy軸範囲hist(x,freq=F,ylim=c(0,0.6))#枠の処理、lty線種は実践、btyで左と下のみbox(lty=1,bty = "l")…

library(RColorBrewer)#RColorBrewerパッケージのサンプルdisplay.brewer.all() ヒストグラムを塗ってみるどの色セットを使用するかを指定するcols <- brewer.pal(8,"Pastel1") # brewer.pal（何色、パレット名） y<-c(1,2,3,4,5,6,7)p<-c(2,3,4,5,4,3,2)q<-…

y<-c(1,2,3,4,5,6,7)p<-c(2,3,4,5,4,3,2)q<-c(2,3,4,5,4,3,2)par(mar = c(5, 4, 1, 4)) #余白 底辺、左、上、右の順 pos.x <- barplot(q,ylim=c(0,6))points(pos.x, p)

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パッケージpwrを使用しますlibrary(pwr) pwr.t.test(n = , d = , sig.level = , power = , type = c("two.sample", "one.sample", "paired"))n=標本数d=効果量（）sig.level=有意水準power=検定力type=t検定の形（"two.sample=対応なし", "one.sample=1標本"…

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下のデータをコピーして時系列グラフを作ってみます 心拍変動を三次元加速度を同時測定した結果です 被験者は私です RRI TEM X Y Z HF LFHF LF activity HR793 21.5 0.16 -1.09 -0.12 75.531 4.247 80.941 0.11 76800 21.5 0.16 -1.09 -0.12 75.436 4.078 80…