二項分布
二項分布 Last modified: Nov 07, 2002 ある集団において，特性 A を持つものの割合が $p$ であり，持たないものの割合が $q$ であるとする（ $p + q = 1$ ）。このとき，集団から無作為に $n$ 人を抽出したとき，特性 A を持つものが $x$ 人である確率を考える。$n$ 人のうち $x$ 人が特性を持つ組合せは ${}_{n}C_{x}$ 通りある（ $\displaystyle {n \choose x}$ とも書く） 。その各々に対して，$x$ 人が特性 A を持つ確率は $p^{x}$，残り $n - x$ 人が特性を持たない確率は $q^{n - x}$ であり，両者が共に起こる確率は両者の積である。よって， \[ f(x) = {}_nC_{x}\ p^x\ q^{n-x},\ p \gt 0, q \gt 0,\ p+1=
多項分布
多項分布 Last modified: Nov 07, 2002 $k$ 種類の事象が発生する確率をそれぞれ $p_{1}, p_{2}, \dots , p_{k},\ \ \left ( \displaystyle \sum_{i=1}^k p_{i} = 1 \right )$ としたとき，$n$ 回の試行によりそれぞれの事象が $x_{1}, x_{2}, \dots , x_{k}\ \left ( \displaystyle \sum_{i=1}^k x_{i} = n \right)$ 回おきる確率は次式で表される。 \[ f(x_{1}, x_{2}, \dots , x_{k-1}) = \frac{n!}{\displaystyle \prod_{i=1}^k x_i!}\ \prod_{i=1}^k p_i^{x_i} \] 多項分布の平均 $E ( x_{i
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
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