2024夏休み旅行　神戸・2日目【前編】 zfinchyan.hatenablog.com ↑１日目はこちら 6:50 わたしと夫だけ先に起床 前日に買っておいたお芋のパンで朝ごはん 昨日の疲れからか、なかなか息子たちが起きてこなかったので、ゆっくり寝かせてから10:00にホテルの下にあるプレイゾーンに行って、パターゴルフやバス…

1/24（月）に統計数理研究所で開催された 「Rを使ったハイパフォーマンスコンピューティング入門」 を聴講した際のまとめ。どなたでも編集できますので加筆修正あればぜひお願いします。

離散一様分布（りさんいちようぶんぷ、英: discrete uniform distribution）は、確率論や統計学における離散確率分布の一種であり、有限集合の全ての値について、等しく確からしい場合である。 確率変数が n 個の値 k1, k2, …, kn を同じ確率でとりうるとき、離散一様分布と言える。任意の ki の確率は 1/n である。離散一様分布の単純な例としてサイコロがある。その場合の k がとりうる値は 1, 2, 3, 4, 5, 6 で、1回サイコロを振ったとき、それぞれの値が出る確率は 1/6 である。2個のサイコロを振って和をとると、もはや一様分布ではなくなり、とりうる値（2 から 12）によって確率が変わってくる。 離散一様分布の確率変数がとりうる値が実数の場合、累積分布関数を退化分布を使って表すことができる。すなわち、 ここで、ヘヴィサイドの階段関数 は、x

項目応答理論とは別にもう一つ質問させていただきます。共分散構造分析というものが一体どういうものなのか教えてください。なぜ適合度の判定が出来るのかなどに触れていただけると嬉しいです。卒業論文で利用する予定なので、この理論について学部生として必要な分だけは理解しておきたいと考えています。主観で結構ですので、この点も踏まえて回答お願いします。 こんにちは． 項目応答理論も共分散構造分析も，名前はよく聞き，実際注目されているが，その原理を正しく理解して使っている人は少ない……というのが，学部生だけでなく，院生や先生レベルにおいても現状です．いわゆる数理的側面からこれらを理解するのは，心理学者としてはいささか荷が重く，少なくとも，ｔ検定や分散分析のように「知っていなければいけない」というものではなく，使いたい人が最低限のことを知っておくという性質の分析法でしょう． 私自身も共分散構造分析についてはよ

二項分布を計算するRの関数 二項分布って、結局”成功”の確率と言えるかも。つまり、サイコロを振って５と６が出るのを”成功”と定義する。とか、ある現象の成功をまず定義してしまう。そして、何回もトライしたとき、何回位が成功するかを考えるというモデルである。 二項分布を計算する組み込み関数は以下。参考サイトはここ。 dbinom(x, size, prob) # x : ベクトル, prob : 成功の確率 pbinom(q, size, prob, lower.tail = TRUE) # q : quantile のベクトル qbinom(p, size, prob, lower.tail = TRUE) # p : 確率ベクトル rbinom(n, size, prob) # n : 観測数， size : 試行数 とりあえずdbinom関数を使えば良いみたい・・・。例えば、成功確率が0.

Agenda データ構造 たくさんある＞＜ ベクトル Rの格言 いろんなベクトルの作り方 規則的データの生成 同じデータを繰り返す ベクトルへのアクセスの方法 アクセス方法にもいろいろある まだまだあるよ、アクセス方法 行列 埋めていく順番 すでにあるベクトルを束ねる cbind rbind 行列へのアクセス方法 行列の基本演算 積がやっかい 積を求めたいときは「%*%」を使うべし 逆行列を求める ちなみに 行列式 固有値 配列 リスト 例 ちなみに unlistのtips リストへのアクセス リストは結構難しい＞＜ 例 リストの要素には名前を付けることができる Rでlistがどのように使われているか データフレーム 例 データフレームを作る データフレームに列を追加と削除 データフレームに行を追加 因子型 irisのデータでやってみる irisデータ 層別にSepal.Lengthの長さ