パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法
パラメトリックな手法とノンパラメトリックな手法 Last modified: May 16, 2002 パラメトリックな手法 母集団の特性を規定する母数についてある仮説を設けるもので，平均値の差の検定（$t$ 検定と略称されることが多い）や分散分析（$F$ 検定と略称されることがある）などがこれに該当する。これらの検定手法では，母集団の正規性や等分散性が仮定される。 ノンパラメトリックな手法 母集団の分布型（母数）について一切の仮定を設けない。 このため，分布によらない手法と呼ばれることもある。 特に，標本サイズが小さい場合には，それから求められた統計量の分布型は不正確なことが多く，パラメトリックな手法を適用することは不適切になりやすい。 しかし，ノンパラメトリックな手法は常に適用可能である。 このほかにも両者の相違点は数多く，それらは表 1 のようにまとめられる。
Colorless Green Ideas:R言語で二変量正規分布を扱う
はじめにR本体だけでは二変量正規分布（二次元正規分布）をはじめとした多変量正規分布（多次元正規分布）を扱うことはできません。このため、自分で定義するか、MASSあるいはmvtnormというライブラリを読み込む必要があります。単に、多次元の正規乱数を作成するだけなら、MASSパッケージを使うのが楽です。確率密度や累積密度を求めたかったら、mvtnormパッケージを使うのがよいでしょう。 以下では、二変量正規分布を中心に扱いますが、三次元以上も同様に処理することができます。 正規分布とは？二変量正規分布を扱う前に、もっとも基本的な正規分布、すなわち一次元の正規分布をRでどう扱うかを確認しましょう。 一変量正規分布（一次元正規分布）は、μ，σ2の2つのパラメータを持ちます。μは平均、σ2は分散に相当します。正規分布は、N(μ, σ2)と表します。例えば、平均が4で、分散が9の正規分布は、N(4,
R for macOS Developers
This is the home for experimental binaries and documentation related to R for macOS. To learn more about the R software or download released versions, please visit www.r-project.org. Starting with R 4.0.0 we are building R using standard Apple tools (Xcode) and GNU Fortran (see tools for downloads and details). As of R 4.3.0 we maintain two binary builds: big-sur-x86_64 build supports legacy Intel
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