Ｒとブートストラップ
統計学の主な目的の1つは、標本データを用いて母集団の性質を推測することである。同じ母集団から抽出した標本であっても、無作為であるため標本を構成する要素、標本のサイズが異なると、それらの統計量(比率、平均、分散など)は異なる。従って、標本データを用いて母集団の性質を推測する際には常に誤差が伴う。 正規分布N(μ,σ2)の母集団から抽出した大きさnの無作為標本の平均はN(μ,σ2/n)に従うことが知られている。σは一定の条件のもとでは標本の不偏標準偏差を用いることも可能である。このように正規分布、t分布、x2分布などの確率分布を用いて母数やモデルの推定およびその推定の誤差を計算することができる。しかし、問題によっては確率分布を仮定できないケースも少なくない。そこで、1970年代にエフロン(Efron)は確率分布の性質に頼らないブートストラップ(bootstrap)という方法を提唱した。ブート
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R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
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