Rドリル　第4回　Rによるやさしい統計学 -第4章

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期間があいてしまったけどちゃんとやりますから!

最近e-ポートフォリオ関連の業務が立て込んでで手につかなかったけど、なんとか継続させる。そう決めたから。

レポート

母集団と標本

とっても大切なお話。コードなし。

推測統計の分類

これまたとっても大切なお話。コードなし。

点推定

母数と推定量、推定値のお話と標本誤差のお話。コードについては特筆なし。

推定値がどれくらいあてになるのかを調べる方法

標本抽出から確率分布、母集団分布や正規分布、単純無作為集抽出などの説明と演習。

• ceiling(数値):小数部分を取り除く
• runif(n=数値):一様分布からnの数値だけランダムにデータを抽出(デフォで0-1)
• max=数値:取り出す数値の最大値
• min=数値:取り出す数値の最小値
• barplot(ベクトル):棒グラフを出力
• names.arg=ベクトル:Excelでいうところの軸ラベルを指定する属性
• curve(xの関数式):xの関数式のグラフを出力
• from=数値:グラフの左端を指定する属性
• to=数値:グラフの右端を指定する属性
• add=論理値:グラフを前の分に重ね書きするかどうかの属性
• dnorm(数値):正規分布の確率密度関数の値を算出(デフォではmean=0,sd=1)
• mean=数値:正規分布の平均を指定する属性
• sd=数値:正規分布の標準偏差を指定する属性
• rnorm(n=数値):正規分布からnの数値だけランダムにデータを抽出(デフォではmean=0,sd=1)
• mean=数値:正規分布の平均を指定する属性
• sd=数値:正規分布の標準偏差を指定する属性

標本分布

標本分布の説明と、実際に標本分布を求める演習、不偏推定量の説明、標準誤差の説明。

• numeric(length=数値):lengthの長さの実数ベクトルを作成
• for(i in データ){処理}:繰り返し処理。
• 数値A:数値B:「数値Aから数値B」までの連続したデータ、という意味

標本平均以外の標本分布

標本分散や不偏分散、中央値の標本分布の演習。コードについては特筆なし。

私的メモ・コメント

母集団や標本のお話、それと分布の話といった基礎的だけど非常に重要なトピックについてわかりやすかった。特に「実際に標本分布やってみようぜ」というのがいい。そしてそれをさくっと出してくれるRってすごい。

関数については分布などで色々でてきていたけど、読んでいて本の説明だけでは物足りないと思ってRヘルプで調べたり属性についていくつか自分でトライしてみて、その上で書き足した。こういうのが重要だな、うん。

制御が出てきてやっとそれっぽくなってきて個人的にちょっと楽しかった内容だった。
最近年度末でドタバタだけど懲りずに続けよう。そして積読の摩天楼を少しでも解消しよう。