Rでt検定 1
> summary(x) A C Min. : 53.0 Min. :22.0 1st Qu.: 70.5 1st Qu.:31.5 Median :104.0 Median :50.0 Mean : 97.0 Mean :56.0 3rd Qu.:118.5 3rd Qu.:85.0 Max. :137.0 Max. :96.0 > mean(x) A C 97 56 > sd(x) A C 29.10670 27.83523 A群において，平均値がより大きいことがわかる。 平均値の差の検定：t検定 各群において11個のデータが存在するが，これらは全く別の個体から観察されたものである。 そのため，群間のデータは，対になっていない（この場合，群間にデータの対応がない，という）。 Rで，対応のない二標本t検定を実行するには，以下のように入力すればよい。 > t.test(x$A,x$C,va
主成分分析が簡単にできるサイトを作った - ほくそ笑む
あけましておめでとうございます。 本年もよろしくお願いいたします。 主成分分析 さて、昨年の終わりごろから、私は仕事で主成分分析を行っています。 主成分分析というのは、多次元のデータを情報量をなるべく落とさずに低次元に要約する手法のことです。 主成分分析は統計言語 R で簡単にできます。 例として iris データで実行してみましょう。 data(iris) data <- iris[1:4] prcomp.obj <- prcomp(data, scale=TRUE) # 主成分分析 pc1 <- prcomp.obj$x[,1] # 第一主成分得点 pc2 <- prcomp.obj$x[,2] # 第二主成分得点 label <- as.factor(iris[,5]) # 分類ラベル percent <- summary(prcomp.obj)$importance[3,2] *
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