カテゴリデータの検定
χ2 (カイ二乗) 検定 適合度検定や独立性の検定は全て同じ関数 chisq.test() で行うことが出来る．この場合，引数のデータの形式と引数に確率を入れるかで検定内容が異なる． 検定したいデータの形式 以下の 1．2 が適合度検定，3 ～ 5 が独立性の検定である．いずれの場合も引数に correct=F を入れることで連続性の補正を抑制することが出来る． 1 つのベクトルを引数にする場合 → c(8, 12, 10, 9, 5, 6) ： 例えばサイコロを振った結果を入れて，このサイコロが正しいサイコロであるかどうか ( 1 ～ 6 の生起確率が全て等しいのか) を検定する場合は 1 つのベクトルを引数にすればよい． 1 つのベクトルと生起確率を引数にする場合 → c(20,8,5,2), p=c(4, 3, 2, 1)/10 ： 35 人の血液型を調べ，これより日本人の血液型は
統計学へのお誘い本リスト
趣旨 大学での講義や統計研修の受講生から，「統計学の参考図書を紹介してほしい」との依頼があったので，下記のような「お誘い本リスト」をつくってみた．すべて日本語の本である．“門前”から“門”までの「参道」がやや長い気がするが，そこは気の迷いや逡巡が憑いてまわる相手のために，ということでご容赦いただきたい．また，いったん“入門”してしまった後は，統計手法ごとにそれぞれ特化したより適切な本（中級書以上）がきっとあると思うが，下のリストはまったく網羅的ではない．個人的に，生物系・農学系の学生や研究員を相手に講義をする機会が多いので，リストの最初の方はできるだけ“数式汚染”されていない統計本を中心に挙げてある．下記の内容についてご意見やご指摘がありましたらご連絡ください． 門前でまだ迷っている人のための誘惑本 結城浩／たなか鮎子［イラスト］『数学ガールの秘密ノート：やさしい統計』（2016年11月7
53. グラフィックスパラメータ（弐） - R-Source
グラフィックスパラメータの一時的変更 この節で紹介するグラフィックスパラメータは，関数 par() で設定することが出来るし，関数 plot() や多くの高水準作図関数の引数としてグラフィックスパラメータを設定することも出来る．例えばプロット点の形を指定するパラメータ pch に関しては，以下の 2 通りの設定方法を用いることが出来る．ただし，関数 par() で設定した場合は，設定した後はもう一度パラメータ値を変更するまではそのままの設定値が使われるが，作図関数の引数としてグラフィックスパラメータを設定した場合は，そのときの作図の場合のみ設定値が使われる (それ以後は直前までの設定値が使われる) ． plot(1:10, pch="+") # 一時的にプロット点の形を "+" に変更する par(pch="+") # これ以後，プロット点の形をずっと "+" に変更する plot(1:1
R-Source
単純な作図ならば，引数に add=T を入れることで重ねた図を描くことができる．2 つのグラフの x 軸と y 軸の座標は自動的に合わせられる． しかし，高水準作図関数の中には add=T を引数にもってくることが出来ないものがある．そこで，グラフィックスパラメータの new を T と指定することで，既存のグラフに新たなグラフを上書きするように指定することが出来る． par(new=T) で重ね描きする場合，そのままでは軸と軸のラベルが重ね描きされる．2 回目の plot() によって軸と軸のラベルが重ね書きされるのを避けるため，1 回目のプロット時に axes=F , xlab=""，ylab=""（もしくは ann=T ）を指定するのが得策である． par(new=T) で重ね描きする場合，普通はそれぞれのグラフの座標範囲が異なるため，仕上がりがおかしくなる．重ね描きする全てのグラフ
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
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