統計解析入門 & 統計解析フリーソフトウェアRの使い方
โครงสร้างหัวข้อ
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統計解析のフリーソフトRを使った統計解析入門です。このコースはまだ執筆中ですが、ご覧になりたい方はどうぞ。
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データの種類
データの種類分け
データの種類分けの間違い（生物学版） -
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記述統計とは
「平均像」は、必ずしも平均では分からない
図示の重要性
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Rのサンプルデータセット
アヤメ (iris) という花のデータ
歯の成長データ -
データの全体的な特徴を知りたい：代表値
データの全体的な特徴を知りたい：変数間の関係
データの変数名が知りたい
データの頭出しをしたい。
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ヒストグラム
軸の指定
文字、数値の大きさ
X軸の間隔
色の指定 -
円グラフ
色の指定 -
箱ひげ図
軸の指定
文字、数値の大きさ
色の指定 -
データセット一覧の作図
散布図
軸の設定
点の形
点の色
複数の形、色の点を描く
pointsの例
凡例の表示
回帰直線を引く
ablineの他の例 -
文字と線の描画
曲線を描く -
棒を横に並べる
凡例の表示や色の指定
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はじめに
１種類の質的データ
１種類の量的データ -
ベルヌーイ分布とは
「独立」とは
ベルヌーイ分布の最尤推定
最尤推定による母集団推定の結論 -
二項分布 (binomial distibution) とは
Rで二項分布を扱う
ある値となる確率
ある値以下 (よりも大きな値) となる確率
二項分布の作図
二項分布からのランダムなサンプリング
二項分布の最尤推定 -
二項検定とは
二項分布で個々の確率を計算してみる
標準正規分布を利用した二項検定
近似はデータ数が多いときだけ使える -
離散型一様分布
離散型一様分布の確率関数
離散型一様分布からランダムなデータを得る
離散型一様分布のヒストグラム
連続型一様分布
連続型一様分布の確率密度関数
確率と確率密度
連続型一様分布からランダムなデータを得る
連続型一様分布の作図
連続型一様分布の最尤推定 -
χ2分布（カイ２乗分布）
χ2分布関連の呪文
χ2分布の確率密度
χ2分布の確率
χ2分布の形
χ2分布を自作してみる -
χ2検定
1群のχ2検定 -
正規分布 (normal distribution) とは
正規分布の確率密度関数
標準正規分布 (Z)
Rで正規分布を扱う
正規分布の確率密度
正規分布における確率
正規分布の作図
正規分布からのランダムなサンプリング
正規分布が想定できるデータ
パソコンがなかった時代 -
ｔ分布
ｔ分布の確率密度関数
ｔ分布の確率密度をRで求める
ｔ分布の全体像をR で描く
あるｔ値以上、以下の確率をRで求める
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F検定
Bartlett検定 -
２群の平均を比較する
対応２群のｔ検定
Studentのｔ検定（等分散が前提）
Welchのｔ検定（等分散を前提としない） -
３群以上の平均の検定
Fisherの分散分析（等分散を前提）
Welchの分散分析（等分散を前提としない）多重比較
Tukeyの方法（等分散を前提）
Games-Howellの方法（等分散を前提としない） -
２群の順位を比較する
Wilcoxon検定
Mann-WhitneyのU検定３群以上の順位を比較する
Kruskal-Wallis検定 -
相関係数
相関の検定
主軸分析
Kendallの順位相関 -
二項検定との比較
t 検定、分散分析、多重比較との比較
ロジスティック回帰分析
多変量解析、交互作用
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