Rでt検定 1
t検定の仮定 本来，t検定には，さまざまな仮定が伴うものである。 各群の標本が，いずれも正規母集団から得られたものであること（正規性） 各群の母分散が等しいこと（等分散性） したがって，t検定の実施に先立って，これらの仮定が成り立つかどうかを判断しなければならない。 そのために，正規性と等分散性について，それぞれ異なる検定を行う必要がある。 正規性の検定 2群のデータの分布が，正規分布に従うかどうかを検定する。 この目的には，Kolmogorov-Smirnov（コロモゴロフ・スミノフ）検定がよく用いられる。 Rでは，この頭文字をとって ks.test() という名前の関数が用意されている。 この検定の帰無仮説は「あるデータが，正規分布をなす」である。 したがって，P値が大きければ，正規分布であると判断できる。 > ks.test(x$A,"pnorm",mean=mean(x$A),sd
ポアソン分布
「ランダムに事象が起きる」という考え方 次の図は1200秒間に初代ポケットガイガー（PINフォトダイオードを使った放射線計）が放射線をカウントした時刻を示したものです。下は机の上にそのまま置いた場合（全部で17カウント），上はやさしお（カリウムを多く含む塩）の上に置いた場合（全部で38カウント）です。 par(mgp=c(2,0.8,0)) plot(c(0,1200), c(0,3), type="n", axes=FALSE, xlab="", ylab="") axis(1) x1 = c(55,81.5,178.1,194.4,214.3,254.3,517.8,548.7, 553.6,556.6,700.1,730.7,735.6,881.9,883.3,962.2,1164.2) x2 = c(43.9,54.8,85,94.3,115.2,224.5,228.5,246.1
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