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グラフによる正規分布との比較 パッケージ stepfum の中の関数 ecdf() で累積分布関数 (cdf) を描き，正規分布からのズレを見ることが出来る．stepfun は階段関数を扱うライブラリで，特に経験分布関数の作図ができる． data <- rnorm(30) # データを用意 Fn <- ecdf(data) # ecdf()でデータフレームを作成 Fn # 中身を確認 summary(Fn) # Fn の要約 summary.stepfun(Fn) # Fn の詳しい要約 plot(Fn) # 経験分布関数をプロット plot(Fn, do.point=F, verticals=T) # 点を描かず，ジャンプ線（縦の線）を描く
統計解析道具箱 Shapiro-Wilkの正規性の検定
データが正規分布にしたがうことを仮定する統計手法を利用する場合は、分析に先駆けてデータの正規性を評価しなければなりません。具体的には、ヒストグラムを描いて形状を正規分布と照らし合わせる方法と、仮説検定による方法があります。 仮説検定を利用する場合に、よく利用するのが、Shapiro-Wilk（シャピロウィルク）の正規性の検定です。この検定の帰無仮説は「変数は正規分布にしたがう」になりますので、P≧0.05となれば、帰無仮説を保留して、正規分布であることを仮定することになります。（本来は、正規分布を否定することはできない、というあいまいな意味になりますが） shapiro-wilk（シャピロウィルク）検定は多くの統計ソフトについてますが、フリーソフトのRコマンダーを利用する場合は、統計量メニューを利用することで実行できます。 以下の例では、p-value = 0.1832であり、0.05を越
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R 基本統計関数マニュアル
