ポアソン分布
ポアソン分布 Last modified: Aug 30, 2004 ポアソン分布の確率関数は次式で表される。 \[ f(x) = \frac{e^{-\lambda}\ \lambda^{x}} {x!},\ \lambda \gt 0,\ x = 0, 1, \dots \tag{1} \] ポアソン分布の概形は図 1 のようになるが，$\lambda$ が大きくなると正規分布に近づく（アニメーション，または，ムービー）。 二項分布において，生起確率 $p$ が極めて小さい場合がある。このとき，$n$ が十分に大きくても $n\ p$ は有限なものとなる。そこで，$n\ p = \lambda$ とおき，$n \rightarrow \infty$，$p \rightarrow 0$ としたとき，二項分布の（ 1 ）式の確率関数 $f ( x )$ を，$\lambda$ と
青木繁信氏：おしゃべりな部屋 （統計学ほか）
アクセスしていただき，ありがとうございます。 このページへのアクセスは，通算 6265344 回目です。 （1995年8月31日 からカウント開始） フォト蔵ふ つれづれなるままに ときどき一枚 狛犬ギャラリー 道祖神ギャラリー
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
クラスター分析
クラスター分析 Last modified: Aug 28, 2015 似通った個体あるいは変数のグループ化を行うための分析手法である。 クラスター分析の結果は，図 1 のようなデンドログラム（樹状図）として表現される。 個体が似通っているかどうかの判定基準としてはいくつかあるが，取り扱いが容易なユークリッド距離を用いる。 個体のクラスター分析を行う場合には，解析に用いるデータを正規化する場合としない場合では結果がかなり異なることがある。 解析に使用する変数が異なった単位で表されているときには，正規化した方がよいかもしれない。しかし，ある変数が決定的な性質を持つ場合には，正規化することは他の変数と同格に取り扱ってしまうことになるので正規化しない方がよいかもしれない。 $n$ 個の個体について，$p$ 個の変数 $X_{i1}, X_{i2}, \dots X_{ip}\ (i =
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