R ではさまざまな理論分布の確率密度 f(x) ，累積分布 P(X ≦ x) ，確率点 min{ x : P(X ≦ x) > q } ，及びその分布に従う乱数を求めることが出来る． 確率分布と乱数に関する関数の使い方 後に紹介する確率分布に関する関数を使用する場合は，以下のような対応表を用いればよい． この表は，確率分布名が xxx である分布の確率点は “qxxx” で求めることが出来ることを表す．例えば t 分布ならば，この累積分布は pt ，確率点は qt で求めることが出来る．
R-Source
R ではさまざまな理論分布の確率密度 f(x) ，累積分布 P(X ≦ x) ，確率点 min{ x : P(X ≦ x) > q } ，及びその分布に従う乱数を求めることが出来る． 確率分布と乱数に関する関数の使い方 後に紹介する確率分布に関する関数を使用する場合は，以下のような対応表を用いればよい． この表は，確率分布名が xxx である分布の確率点は “qxxx” で求めることが出来ることを表す．例えば t 分布ならば，この累積分布は pt ，確率点は qt で求めることが出来る．
チョコっと正規分布
４．チョコっと正規分布 ところで，前章で出てきました 正規分布 についてお話しておきましょう。 ガウス(新数学辞典より) 正規分布は，ガウス(Gauss,1777～1855)によって発見された分布です。ガウスの活躍は幅広く，純粋数学から物理，天文学，測地学などに至ります。その中の天文学において，天体の位置を測定するときできる誤差から誕生した分布で，一度は皆さんも受験のとき目にした分布です。 確率変数 X が正規分布にしたがうとき，その密度関数 f(x) は， で与えられます。 そこで，まず，正規分布の平均 Ｅ[Ｘ]=μ と，Ｖ[Ｘ]=σ2 を求めてみましょう。ここは，積分が出てきます。苦手だという方はとばして，最後の結果だけ覚えておきましょう。ここをクリックすると飛びます。 となります。次に，分散を求めてみましょう。 すなわち，正規分布の密度関数 の平均 Ｅ[Ｘ]=0，分散 Ｖ[Ｘ]=1
心理データ解析Ａ 1-1
1.基本事項の確認 まずはじめに，心理学の統計解析でよく使われるいくつかのことばとその意味を説明する。できれば覚えておいてほしい。 1.1 尺度水準 統計学では，測定対象のもつ特徴に対応した尺度が設定されている。 名義尺度＜順序尺度＜間隔尺度＜比率尺度，の順で情報量が大きくなり，より「水準の高い尺度」という。 高い水準の尺度で定義された測定値を低い水準の尺度上の値に変換することは可能であるが，その逆はできない。 心理学で扱うデータの大部分は間隔尺度以下の水準である。 尺度水準によって，可能となる統計処理が異なる。
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