scratch-R: basic stats: power
いずれの関数も効果量、サンプルサイズ、有意水準、検定慮の4つのうち、いずれか3つを指定することで残りの1つを求めることができる。 効果量はきちんと勉強してから計算しましょう。 t検定 t検定用の関数 pwr.t.test(n = , d = , sig.level = , power = , type = c("two.sample", "one.sample", "paired")) pwr.t2n.test関数は各群のサンプルサイズが異なるとき用の関数。データを収集した後で検定力を調べるのに使う。 t検定の効果量は以下の式で Cohenの効果量dは0.2が小さい、0.5が中程度、0.8が大きい、とされる "two-sided" (両側検定) がデフォ 使用例 まず2群の平均値差を調べる。先行研究から、平均値差が2.6くらい、各群の (不偏) 分散は11くらいになることがわかっている。先
グラフィックス参考実例集 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですグラフィックス参考実例集 プログラムを理解する最短の道は、良い実例を見ることです。同様に R のグラフィックスをマスターする王道は、コードと出力画像の実例を見ることです。この Tips では R の多彩なグラフィックスの例をできるだけ紹介したいとおもいます。主にグラフィックス関数の参考例を紹介します。こういうことができると分かれば、後は工夫次第でどうにでもなります。苦労して作った傑作（and/or 凡作）を後進のために紹介して下さい。なお、参考画像は直接 png デバイスで処理したものです。 Rのグラフィックスパラメータ一覧 --- Rのグラフィックスパラメータ パッケージ grid によるグラフィックス --- grid パッケージ事始 プロット点のタイプ --- グラフィックス参考実
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
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