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
青木繁信氏：おしゃべりな部屋 （統計学ほか）
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「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 043
No.11680 Ｒでwilcoxonの順位和検定 【篠山】 2010/01/13(Wed) 10:24 Rでwilcoxonの順位和検定を行ったのですが， 「タイがあるため，正確なP値を計算することができません。」との表示がでます。 （2標本の間でサンプル数が異なること，同順位が存在します。） この結果のP値を論文などで用いていいのでしょうか？ また，Wの分布を正規分布に近似させて検定を行う必要があるとのことを聞いたのですが，それはどうやったらいいのでしょうか。 よろしくお願いします。 No.11682 Re: Rでwilcoxonの順位和検定 【青木繁伸】 2010/01/13(Wed) 13:38 > Rでwilcoxonの順位和検定を行ったのですが，「タイがあるため，正確なP値を計算することができません。」との表示がでます。（2標本の間でサンプル数が異なること，同順位が存在しま
R -- 二標本コルモゴロフ・スミルノフ検定
二標本コルモゴロフ・スミルノフ検定 Last modified: Aug 20, 2009 目的 二標本コルモゴロフ・スミルノフ検定を行う 注： R には ks.test という関数が用意されている（原データを用いる） 使用法 ks2(obs1, obs2) plot.ks2(obj, method=c("barplot", "polygon"), name=c(obj$name1, obj$name2), col=c("grey30", "grey90"), pch=c(19, 2), col2=c(1,4), lty=c(1,2), xlab="", ylab="パーセント", x="topright", y=NULL, ...) 引数 obs1 第一群の度数分布 obs2 第二群の度数分布 obj ks2 関数が返すオブジェクト method=c("barplot", "po
数量化 III 類
数量化 III 類 Last modified: Nov 07, 2002 カテゴリーデータに基づき，ケースおよび変数の似通ったものをまとめる。 分析に使用する変数が間隔尺度以上の場合の主成分分析に相当する。コレスポンデンス分析あるいは双対尺度法によるものと同じ結果が得られる。 また，ダミー変数を用いた主成分分析と関連がある。 分析に用いるデータには 2 種類ある。 アイテムデータ 変数 $I_{i}\ ( i = 1, 2, \dots , p )$ が，それぞれ $m_{i}$ 個の選択肢を持つ。 各ケースは，表 1 に示すように，変数 $I_{i}$ の値として $1, 2, \dots , m_{i}$ の値を持つ。 このデータを，1 個のアイテム変数 $I_{i}$ を $m_{i}$ 個のカテゴリー変数（ $C_{ij};\ i = 1, 2, \dots , p;\
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