t分布の描画

ある自由度のt分布とその棄却域,p値の塗りつぶし,片側と両側の違いを比較した図です。 自由度18のt分布における棄却域と,t(18)=2.79

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三つの代表値がずれる

左右対称で単峰な分布であれば,平均値,中央値,最頻値は一致しますが,歪んでいると三つはズレます。 このことを正規分布とカイ二乗分布で図示しまし

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不偏分散と標本分散の比較

不偏分散(\(N-1\)で割る方)が標本分散よりも分散の推定値として良いことを可視化します。 set.seed(20180704) library(tidyverse) ## ─ Attaching packages ──────────────── tidyverse 1.2.1

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標準正規分布を描く

標準正規分布を描くコード。領域を塗りつぶします。 library(ggplot2) limitRange <- function(fun, min, max) { function(x) { y <- fun(x) y[x < min | x > max] <- NA return(y) } } ggplot(data.frame(x=c(-4, 4)), aes(x=x)) + stat_function(fun = dnorm) + stat_function(fun = limitRange(dnorm, -1, 1), geom="area", fill="blue", alpha=0.2)+ stat_function(fun = limitRange(dnorm, -2, 2), geom="area",

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標本平均の平均が母平均に一致することを表す例

「標本平均の平均が母平均に一致する」,これを説明するために,次のような例を示して教えてます。 100個のデータを作って「これを母集団とする」と

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標準正規分布のテイルを塗りつぶす

標準正規分布のテイルを塗りつぶす。 標準偏差+2以上のテイル library(ggplot2) library(gridExtra) limitRange <- function(fun, min, max) { function(x) { y <- fun(x) y[x < min | x > max] <- NA return(y) } } # p(x>2) p <- ggplot(data.frame(x=c(-4, 4)), aes(x=x)) p + stat_function(fun = dnorm) + stat_function(fun = limitRange(dnorm,

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任意の相関係数の散布図を描く

任意の相関係数をもつ散布図を描くコード。 library(tidyverse) ## ─ Attaching packages ──────────────── tidyverse 1.2.1 ─ ## ✔ ggplot2 3.0.0 ✔ purrr 0.2.5 ## ✔ tibble 1.4.2 ✔ dplyr 0.7.6 ## ✔ tidyr 0.8.1 ✔ stringr 1.3.1 ## ✔ readr 1.1.1 ✔

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共分散(相関)の説明に使えそうな図

共分散や相関係数を説明するのに使えそうな図のセットです。 準備 # 準備 library(tidyverse) ## ─ Attaching packages ──────────────── tidyverse 1.2.1 ─ ## ✔ ggplot2 3.0.0 ✔ purrr 0.2.5 ## ✔ tibble 1.4.2 ✔ dplyr

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正規分布の図を描く

標準偏差の違う正規分布を色々描いてみる。 library(ggplot2) library(gridExtra) old = theme_set(theme_gray(base_family = "HiraKakuProN-W3")) p1 <- ggplot(data = data.frame(X = c(0, 100)), aes(x = X)) + stat_function(fun = dnorm, args = list(mean = 90, sd = 8), color = "red") + xlab("") + ylab("英語&

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基礎心理学会のフォーラムでお話しして来ました

【平成30年度第1回フォーラム】時代は変わる─再現可能性問題から基礎心理学のパラダイムシフトへ─ にて話題提供して来ました。 再現可能性の問題は

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