『M-1グランプリ』上沼恵美子さんの採点は本当に偏っていたのかを検証する

はじめに この記事はStan Advent Calendar2018,12月04日のエントリー記事です。 12月01日のアドカレで,スーパーマラドーナが優勝す

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明日のM-1で優勝するのは誰か

はじめに この記事はStan Advent Calendar2018,12月01日のエントリー記事です。 またこの記事は,昨年のStan Advent Calendar20

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Jecon-jpa

心理学用bibtexスタイルファイルをアップデートしました。 中の人の助けを借りて,より正解に近くなりました。 スタイルファイルだけでは対応でき

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山口大学教育学部・集中講義準備のコード

授業履修前に次のコードを実行して準備しておいてください。 HUGOMORE42 install.packages('tidyverse') install.packages('rstan') install.packages('bayesplot') install.packages('summarytools') install.packages('gridExtra') install.packages('GGally') install.packages('loo') source('http://riseki.php.xdom

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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。 HUGOMORE42 自由度18のt分布における棄却域と,t(18)=2.7

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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。 HUGOMORE42 set.seed(20180704) library(tidyverse) ## ─ Attaching packages ─────────────────

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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。 HUGOMORE42 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),

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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。 HUGOMORE42 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 =

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