簡単だけどとっても重要な計学の話
ランダムサンプリング（random sampling: 無作為標本抽出）とは被験者をある母集団からランダム（無作為）に抽出（サンプリング）するということを意味しており，ランダム割付とは被験者を各要因・各水準に割り当てる操作である。例えば，宮教大の学生（母集団）の生活実態を調べたいときに，全員を調べ上げる（全数調査）ことは大変なので，宮教大の学生の中から無作為に被調査者を選ぶような手法（標本調査）がランダムサンプリングとなっている。ただし，調査目的が日本の大学生（母集団）の生活実態調査であるならば，上記の標本データより示された結果には一般的妥当性の問題が生じる可能性もある（キーワード：世界，母集団，標本）。 このような場合は，ランダムサンプリングではなく便宜的なサンプリングと呼ぶべきである。 近代統計学の基本的な考えは， 母集団と標本を区別することにあるといわれている。 標本にもとづいて計算
乱数Tips大全 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですRで使える疑似乱数発生法(R 1.7.0)以降 † .Random.seed は乱数のシードを含む整数ベクトル。保管したり、元に戻したり出来るが、ユーザーが変更すべきではない。 RNGkind は RNG の種類を問い合わせたり、変更するためのより扱いやすいインタフェイスである。 RNGversion 以前の R のバージョンの乱数発生法を設定するために使うことが出来る(一貫性のために)。 set.seed は乱数種を指定するためのお勧めの方法である。 用法: .Random.seed <- c(rng.kind, n1, n2, ...) save.seed <- .Random.seed RNGkind(kind = NULL, normal.kind = NULL) RNGversio
擬似乱数 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "擬似乱数" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2016年9月） 擬似乱数（ぎじらんすう、pseudorandom numbers）は、乱数列のように見えるが、実際には確定的な計算によって求めている擬似乱数列による乱数。擬似乱数列を生成する機器を擬似乱数列生成器、生成アルゴリズムを擬似乱数列生成法と呼ぶ。 真の乱数列は本来、規則性も再現性もないものであるため、本来は確定的な計算によって求めることはできない（例：サイコロを振る時、今までに出た目から次に出る目を予測するのは不可能）。一方、擬似乱数列は確定的な計算によって作るので、そ
モンテカルロシミュレーション
このホームページは、乱数をたくさん発生させ、確率実験を行なう手法――これをモンテカルロ・シミュレーションといいます――のオンライン教科書です。あなたのパソコンを用いて、実際にプログラミングしてＷＥＢ上で実行することができます。 C言語版はこちら １９９４年に、著者はソフトバンク社から「Ｃによるシミュレーションプログラミング」 という本を、出版しました。現在それは絶版となっています。しかしながら、その後、それを大学などの教科書に使いたい、再版しないのかなどの問い合わせが ありました。出版したときの電子ファイルが残っていたので、それのすべてをホームページで、公開することといたします。その際、ホームページ上から、直接 プログラムを実行出来るように、ＣプログラムをＪａｖａアプレットに変換し、公表します。 このホームページが、シミュレーションに興味をお持ちの方、トラヒック理論の研究者などのお役に立て
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間違いだらけの疑似乱数選び
