January 2020
Intermediate to advanced
584 pages
7h 18m
Japanese
確率論は統計学の基本です。Rには確率、確率分布、確率変数を扱うための仕組みがいくつも用意されています。本章のレシピでは、分位数から確率を求める方法、確率から分位数を求める方法、分布から取り出した確率変数の生成方法、分布のプロット方法などを紹介します。
Rではすべての確率分布に省略名があります。その分布に関連する関数を特定するのにこの名前を使います。例えば、正規分布の名前は「norm」で、表8-1の関数名のベースになっています。
表8-1 正規分布関数
| 関数 | 目的 |
|---|---|
dnorm | 正規密度関数 |
pnorm | 正規分布関数 |
qnorm | 正規分布の分位関数†1 |
rnorm | 正規乱数 |
[†1] 訳注:分布関数の逆。
表8-2に一般的な離散分布を、表8-3に一般的な連続分布をまとめました。
表8-2 一般的な離散分布
| 離散分布 | R上の名前 | パラメータ |
|---|---|---|
| 二項分布 | binom | n=試行回数、p=1回の試行での成功の確率 |
| 幾何分布 | geom | p=1回の試行での成功の確率 |
| 超幾何分布 | hyper | m=壺(urn)内の白玉の数、n=壺内の黒玉の数、k=壺から取り出した玉の数 |
| 負の二項(NegBinomial)分布 | nbinom | size=成功試行の数、prob=成功試行の確率またはmu=平均 |
| ポアソン分布 | pois | lambda=平均 |
表8-3 一般的な連続分布
| 連続分布 | R上の名前 | パラメータ |
|---|---|---|
| ベータ分布 | beta | shape1、shape2 |
| コーシー分布 | cauchy | location、scale |
| カイ二乗(Chisquare)分布 | chisq | df=自由度 |
| 指数分布 | exp | rate |
| F分布 | f | df1とdf2=自由度 |
| ガンマ分布 | gamma | rateまたはscale |
| 対数正規(Lognormal)分布 | lnorm | meanlog ... |
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