10/18 RforS (データ解析)
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10/18 02回目の講義内容
関連
Done このページ ►
RforS/today.org at main · masayuki054/RforS · GitHub
- 今日のオンライン講義の説明の流れです。
- Emacs org-mode で書いています。
- github からダウンロード可能です。
- ~suzuki/public_html/stat2 からもアクセスできます。
Done 講義ノート ►
- 板書用の手書きノート
Done Rに関すること ►
Done 参考書 ►
- Webpage for Probability Theory and Statistics (B)
- 中京大 白井先生, Rによるやさしい統計学
- 社会統計演習 (青山大学)
- Rによるやさしい統計学の動画による解説
2冊の教科書と進行
確率と統計
- K: 進行 K-7, K-5, K-8, K-10, K-11, K-12
Rによるやさしい統計学
- R: (R-4, R-5, R-6, R-7)， (R-8, R-9)
対応
- 標本と統計的推測 K-7:R-4
- 大数の法則と中心極限定理 K-5:R-4
- 点推定 K-8: (R-4, R-5)
- 区間推定 K-10:R-4
- 検定 K-11, R-5
- いろいろな検定 K-12:(R-6, R-7)
Done 気をつけること ►
- 講義ノート・教科書を読んでもらってから，説明すること
- プログラムは説明してから，入力の時間をとり，その後説明しながら実行 すること
Done 分布表 ►
R が使えないときに，確率計算に使ってください。
今日 (10/18) の流れ
講師のRノート
Done Rの環境 ►
Done Rの実行環境 ►
- Rstudio がいいかもしれません
作業用のフォルダを準備し，スクリプトやデータの読み込み，保存がで きること
： ~/stat2/R Rの実行フォルダと想定します。 ： ~/stat2/R/data の下にデータがあると想定します。
Done データの準備 ►
社会統計演習 (青山大学) からデータをダウンロードしてください。 漢字コードの違う二つの圧縮ファイルがあります，utf-8 のものを ダウンロードしてください。
： ~/stat2/R/data とかに配置してください。
Done R markdown ►
文書とRスクリプトを共存させることができるはずです。
参考サイト: R Markdown入門, R Markdownによるレポート生成 - Qiita
- コースの計算機には，pandoc がインストールされていない。
Doing 標本と統計的推測
先週も参照した，Rで統計学を学ぶ(3) です
- 講師の R 実行環境 は，./org/RforS-II-04.html です。
- 教科書では，主に7章，5章になります。
- 昨年の講義ノート lect-note - Google ドライブ の7章，5章も関係し ます。
- 前期の内容では，下記内容が関係します：
- 確率変数と確率分布
- 確率変数の和の平均と分散
重要な点
- 母集団と標本
- 標本から母集団の性質を推し測ること
- 標本と標本平均
- 無作為標本について考えられること
母分布
[copy]this.mean = 10 this.sd = 3 this.tries = 10000 curve(dnorm(x, mean=this.mean, sd=this.sd), from=0, to=20)
母集団からの標本の作成
[copy]sample <- rnorm(100,mean=10,sd=3) summary (sample)Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 4.109 7.353 9.707 9.875 11.986 18.901
標本の平均と分散
[copy]mus = rep(this.tries,0) sds = rep(this.tries,0) for (i in 1:n.tries) { sample <- rnorm(100,mean=10,sd=3) mus[i] = mean(sample) sds[i] = sqrt(var(sample)) } dev.new() hist(mus) dev.new() hist(sds)