実践　計算機統計　（研究方法論　向け）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ホームへ戻る


シリーズ１


１．実験研究における２元配置分散分析（繰り返しなし）

　

２．実験研究における２元配置分散分析（繰り返しあり）

シリーズ２


１．実験研究および調査研究における相関分析







２．一つ、二つの割合(母比率）の検定







シリーズ３


１．検出力の検定　t検定における検出力・例数







２．検出力の検定　t検定(対応なし）における検出力・例数







シリーズ４


１．検出力の検定　t検定(対応あり）における検出力・例数







２．一元配置分散分析の検出力・例数








３．割合の差に関する検出力・例数








スペシャル


１．ブートストラップ法による区間推定







２．パラメトリック・ブートストラップ法




r_bootstraptext




＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊

The downloaded binary packages are in

        C:\Users\AK\AppData\Local\Temp\RtmpCSMFLg\downloaded_packages

> library(xlsx)

Loading required package: xlsxjars

Loading required package: rJava

> setwd("C:/Program Files/R/R-3.0.2/")

> getwd()

[1] "C:/Program Files/R/R-3.0.2"

> data03

Error: object 'data03' not found

> library(xlsx)

> data03<- read.xlsx("data03.xlsx",sheetName="Sheet1")

Error in loadWorkbook(file) : Cannot find data03.xlsx

> data03<- read.xlsx("data03.xlsx",sheetName="Sheet1")

> mean(data03$q3)

[1] 5.7

> summary(data03)

       id             q1             q2            q3            q4     

 Min.   :1001   Min.   :1.00   Min.   :0.0   Min.   :3.0   Min.   :0.00 

 1st Qu.:1006   1st Qu.:1.00   1st Qu.:0.0   1st Qu.:5.0   1st Qu.:1.00 

 Median :1010   Median :1.00   Median :0.5   Median :5.5   Median :2.00 

 Mean   :1010   Mean   :1.45   Mean   :0.5   Mean   :5.7   Mean   :1.85 

 3rd Qu.:1015   3rd Qu.:2.00   3rd Qu.:1.0   3rd Qu.:7.0   3rd Qu.:3.00 

 Max.   :1020   Max.   :2.00   Max.   :1.0   Max.   :8.0   Max.   :3.00 

> setwd("C:/Program Files/R/R-3.0.2/")

> getwd()

[1] "C:/Program Files/R/R-3.0.2"

> library(xlsx)

>  data3_8 <- read.xlsx("data3_8.xlsx" , sheetName="Sheet1")

> str(data3_8)

'data.frame':   12 obs. of  3 variables:

 $ A: num  1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 ...

 $ B: num  1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...

 $ Y: num  48 47 54 49 50 56 46 48 51 44 ...

> data3_8$A<-factor(data3_8$A)

> data3_8$B<-factor(data3_8$B)

> str(data3_8)

'data.frame':   12 obs. of  3 variables:

 $ A: Factor w/ 4 levels "1","2","3","4": 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 ...

 $ B: Factor w/ 3 levels "1","2","3": 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...

 $ Y: num  48 47 54 49 50 56 46 48 51 44 ...

> interaction.plot(data3_8$A, data3_8$B,data3_8$Y)

> interaction.plot(data3_8$B, data3_8$A,data3_8$Y)

> summary(aov(Y ~ A+B, data=data3_8))

           Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)   

A            3  45.33   15.11   17.55 0.002251 **

B            2   85.50   42.75   49.65 0.000185 ***

Residuals    6   5.17    0.86                    

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

>
−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−

> setwd("C:/Program Files/R/R-3.0.2/")

> library(xlsx)

> data3_9 <- read.xlsx("data3_9.xlsx", sheetName="Sheet1")

> data3_9$A<-factor(data3_9$A)

> data3_9$B<-factor(data3_9$B)

> str(data3_9)

'data.frame':   24 obs. of  3 variables:

 $ A: Factor w/ 3 levels "1","2","3": 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 ...

 $ B: Factor w/ 4 levels "1","2","3","4": 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 ...

 $ Y: num  26 27 28 30 32 31 28 29 28 27 ...

> interaction.plot(data3_9$A, data3_9$B,data3_9$Y)

> interaction.plot(data3_9$B, data3_9$A,data3_9$Y)

> summary(aov(Y ~ A*B,data=data3_9))

            Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)   

A            2   6.25   3.125   6.250   0.0138 * 

B            3  34.67  11.556  23.111 2.83e-05 ***

A:B          6   9.08   1.514   3.028   0.0485 * 

Residuals   12   6.00   0.500                    

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

>
---------------------------------------------------------------------------------
CSVでデータセットを作成して行う　＞（ｘｌｓｘ）が作れないとき）data_1をheader＝Tで読み込む、これをFにすればV１．．が形成される

> setwd("C:/Program Files/R/R-3.0.2/")
> getwd()
[1] "C:/Program Files/R/R-3.0.2"
>
> data_1 <- read.csv("data_1.csv",header=T)
> data_1
A B Y
1 1 1 48
2 1 2 47
3 1 3 54
4 2 1 49
5 2 2 50
6 2 3 56
7 3 1 46
8 3 2 48
9 3 3 51
10 4 1 44
11 4 2 45
12 4 3 50
> data_1$A<-factor(data_1$A)
> data_1$B<-factor(data_1$B)
> str(data_1)
'data.frame': 12 obs. of 3 variables:
$ A: Factor w/ 4 levels "1","2","3","4": 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 ...
$ B: Factor w/ 3 levels "1","2","3": 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...
$ Y: int 48 47 54 49 50 56 46 48 51 44 ...
> summary(aov(Y~A+B,data=data_1))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
A 3 45.33 15.11 17.55 0.002251 **
B 2 85.50 42.75 49.65 0.000185 ***
Residuals 6 5.17 0.86
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>

*****************************************************************


R version 2.8.1 (2008-12-22)
Copyright (C) 2008 The R Foundation for Statistical Computing
ISBN 3-900051-07-0

Rはフリーソフトウェアであり、「完全に無保証」です。
一定の条件に従えば、自由にこれを再配布することができます。
配布条件の詳細に関しては、'license()'あるいは'licence()'と入力してください。

Rは多くの貢献者による共同プロジェクトです。
詳しくは'contributors()'と入力してください。
また、RやRのパッケージを出版物で引用する際の形式については
'citation()'と入力してください。

'demo()'と入力すればデモをみることができます。
'help()'とすればオンラインヘルプが出ます。
'help.start()'でHTMLブラウザによるヘルプがみられます。
'q()'と入力すればRを終了します。

> utils:::menuInstallPkgs()
--- このセッションで使うために、CRANのミラーサイトを選んでください ---
以下にエラー contrib.url(repos, type) :
ミラーを設定することなくCRANを使おうとしています


> setwd("C:/RRR/")

> getwd()
[1] "C:/RRR"

> str(data_1)

> data_1 <- read.csv("data_1.csv",header=T)

> data_1
A B Y
1 1 1 48
2 1 2 47
3 1 3 54
4 2 1 49
5 2 2 50
6 2 3 56
7 3 1 46
8 3 2 48
9 3 3 51
10 4 1 44
11 4 2 45
12 4 3 50

> > data_1$A<-factor(data_1$A)

> > data_1$B<-factor(data_1$B)

> > str(data_1)
'data.frame': 12 obs. of 3 variables:
$ A: Factor w/ 4 levels "1","2","3","4": 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 ...
$ B: Factor w/ 3 levels "1","2","3": 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...
$ Y: int 48 47 54 49 50 56 46 48 51 44 ...

> > summary(aov(Y~A+B,data=data_1))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
A 3 45.333 15.111 17.548 0.0022508 **
B 2 85.500 42.750 49.645 0.0001850 ***
Residuals 6 5.167 0.861
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

*********************************************************
R soukan power

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Rは多くの貢献者による共同プロジェクトです。
詳しくは'contributors()'と入力してください。
また、RやRのパッケージを出版物で引用する際の形式については
'citation()'と入力してください。

'demo()'と入力すればデモをみることができます。
'help()'とすればオンラインヘルプが出ます。
'help.start()'でHTMLブラウザによるヘルプがみられます。
'q()'と入力すればRを終了します。

> data(iris)
> iris
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa
9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa
12 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa
13 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa
14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa
15 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa
16 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa
17 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa
18 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa
19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa
20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa
21 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa
22 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa
23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa
24 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa
25 4.8 3.4 1.9 0.2 setosa
26 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa
27 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa
28 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa
29 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa
30 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa
31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa
32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa
33 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa
34 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa
35 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa
36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa
37 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa
38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa
39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa
40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa
41 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa
42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa
43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa
44 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa
45 5.1 3.8 1.9 0.4 setosa
46 4.8 3.0 1.4 0.3 setosa
47 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa
48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa
49 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa
50 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa
51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
52 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
53 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor
54 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor
55 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor
56 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor
57 6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor
58 4.9 2.4 3.3 1.0 versicolor
59 6.6 2.9 4.6 1.3 versicolor
60 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor
61 5.0 2.0 3.5 1.0 versicolor
62 5.9 3.0 4.2 1.5 versicolor
63 6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor
64 6.1 2.9 4.7 1.4 versicolor
65 5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor
66 6.7 3.1 4.4 1.4 versicolor
67 5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor
68 5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor
69 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor
70 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor
71 5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor
72 6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor
73 6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor
74 6.1 2.8 4.7 1.2 versicolor
75 6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor
76 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor
77 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor
78 6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor
79 6.0 2.9 4.5 1.5 versicolor
80 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor
81 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor
82 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor
83 5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor
84 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor
85 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor
86 6.0 3.4 4.5 1.6 versicolor
87 6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor
88 6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor
89 5.6 3.0 4.1 1.3 versicolor
90 5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor
91 5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor
92 6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor
93 5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor
94 5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor
95 5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor
96 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor
97 5.7 2.9 4.2 1.3 versicolor
98 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor
99 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor
100 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor
101 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
102 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
103 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica
104 6.3 2.9 5.6 1.8 virginica
105 6.5 3.0 5.8 2.2 virginica
106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
107 4.9 2.5 4.5 1.7 virginica
108 7.3 2.9 6.3 1.8 virginica
109 6.7 2.5 5.8 1.8 virginica
110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica
111 6.5 3.2 5.1 2.0 virginica
112 6.4 2.7 5.3 1.9 virginica
113 6.8 3.0 5.5 2.1 virginica
114 5.7 2.5 5.0 2.0 virginica
115 5.8 2.8 5.1 2.4 virginica
116 6.4 3.2 5.3 2.3 virginica
117 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica
118 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
120 6.0 2.2 5.0 1.5 virginica
121 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica
122 5.6 2.8 4.9 2.0 virginica
123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
124 6.3 2.7 4.9 1.8 virginica
125 6.7 3.3 5.7 2.1 virginica
126 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica
127 6.2 2.8 4.8 1.8 virginica
128 6.1 3.0 4.9 1.8 virginica
129 6.4 2.8 5.6 2.1 virginica
130 7.2 3.0 5.8 1.6 virginica
131 7.4 2.8 6.1 1.9 virginica
132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
133 6.4 2.8 5.6 2.2 virginica
134 6.3 2.8 5.1 1.5 virginica
135 6.1 2.6 5.6 1.4 virginica
136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica
137 6.3 3.4 5.6 2.4 virginica
138 6.4 3.1 5.5 1.8 virginica
139 6.0 3.0 4.8 1.8 virginica
140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica
141 6.7 3.1 5.6 2.4 virginica
142 6.9 3.1 5.1 2.3 virginica
143 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
144 6.8 3.2 5.9 2.3 virginica
145 6.7 3.3 5.7 2.5 virginica
146 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica
147 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica
148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica
> plot(iris$Petal,Length<iris$Petal,Width)
以下にエラー xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) :
オブジェクト "Length" は存在しません
> plot(iris$Petal.Length<iris$Petal.Width)
> plot(iris$Petal.Length,iris$Petal.Width)
>
> x<-58.225
> n<-25
> sig<-25
> sigxbar<-sig/sqrt(n)
> pp<-pnorm(x,mean=65,sd=sigxbar,lower.tail=TRUE)
> power<-1-pp
> power
[1] 0.9122912

>
*************************************************************************
R Two-sample t test power calculation

R version 2.8.1 (2008-12-22)
Copyright (C) 2008 The R Foundation for Statistical Computing
ISBN 3-900051-07-0

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また、RやRのパッケージを出版物で引用する際の形式については
'citation()'と入力してください。

'demo()'と入力すればデモをみることができます。
'help()'とすればオンラインヘルプが出ます。
'help.start()'でHTMLブラウザによるヘルプがみられます。
'q()'と入力すればRを終了します。

> power.t.test(power=0.9, delta=1.0, sd=2.5)

Two-sample t test power calculation

n = 132.3106
delta = 1
sd = 2.5
sig.level = 0.05
power = 0.9
alternative = two.sided

NOTE: n is number in *each* group

> power.t.test(n=100, delta=1.0, sd=2.5,alternative = one.sided)

Two-sample t test power calculation

n = 100
delta = 1
sd = 2.5
sig.level = 0.05
power = 0.8036466
alternative = two.sided

NOTE: n is number in *each* group




> power.t.test(n=100, delta=1.0, sd=2.5,alternative = "one.sided")

Two-sample t test power calculation

n = 100
delta = 1
sd = 2.5
sig.level = 0.05
power = 0.8797802
alternative = one.sided

NOTE: n is number in *each* group


> power.t.test(n=30, delta=10, sd=20,alternative = "one.sided")

Two-sample t test power calculation

n = 30
delta = 10
sd = 20
sig.level = 0.05
power = 0.6060253
alternative = one.sided


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詳しくは'contributors()'と入力してください。
また、RやRのパッケージを出版物で引用する際の形式については
'citation()'と入力してください。

'demo()'と入力すればデモをみることができます。
'help()'とすればオンラインヘルプが出ます。
'help.start()'でHTMLブラウザによるヘルプがみられます。
'q()'と入力すればRを終了します。

> power.t.test(n=20, delta=10, sd=15,alternative = "one.sided")

Two-sample t test power calculation

n = 20
delta = 10
sd = 15
sig.level = 0.05
power = 0.6647864
alternative = one.sided

NOTE: n is number in *each* group

> power.t.test(n=30, delta=10, sd=20,type="one.sample",alternative = "one.sided")

One-sample t test power calculation

n = 30
delta = 10
sd = 20
sig.level = 0.05
power = 0.8482542
alternative = one.sided

> power.t.test(delta=10, sd=20,sig.level=0.05,type="one.sample",alternative = "one.sided")
以下にエラー power.t.test(delta = 10, sd = 20, sig.level = 0.05, type = "one.sample", :
'n', 'delta', 'sd', 'power' 及び 'sig.level' の内、丁度一つが NULL でなければなりません
> power.t.test(delta=10, sd=20,sig.level=0.05,power=0.9,type="one.sample",alternative = "one.sided")

One-sample t test power calculation

n = 35.65268
delta = 10
sd = 20
sig.level = 0.05
power = 0.9
alternative = one.sided

***********************************************************************
R power suitei

R version 2.8.1 (2008-12-22)
Copyright (C) 2008 The R Foundation for Statistical Computing
ISBN 3-900051-07-0

Rはフリーソフトウェアであり、「完全に無保証」です。
一定の条件に従えば、自由にこれを再配布することができます。
配布条件の詳細に関しては、'license()'あるいは'licence()'と入力してください。

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'help.start()'でHTMLブラウザによるヘルプがみられます。
'q()'と入力すればRを終了します。

> power.t.test(n=20, delta=10, sd=15,alternative = "one.sided")

Two-sample t test power calculation


delta = 10
sd = 15
sig.level = 0.05
power = 0.6647864
alternative = one.sided

NOTE: n is number in *each* group

> power.t.test(n=30, delta=10, sd=20,type="one.sample",alternative = "one.sided")

One-sample t test power calculation

n = 30
delta = 10
sd = 20
sig.level = 0.05
power = 0.8482542
alternative = one.sided

> power.t.test(delta=10, sd=20,sig.level=0.05,type="one.sample",alternative = "one.sided")
以下にエラー power.t.test(delta = 10, sd = 20, sig.level = 0.05, type = "one.sample", :
'n', 'delta', 'sd', 'power' 及び 'sig.level' の内、丁度一つが NULL でなければなりません
> power.t.test(delta=10, sd=20,sig.level=0.05,power=0.9,type="one.sample",alternative = "one.sided")

One-sample t test power calculation

n = 35.65268
delta = 10
sd = 20
sig.level = 0.05
power = 0.9
alternative = one.sided

> utils:::menuInstallPkgs()
--- このセッションで使うために、CRANのミラーサイトを選んでください ---
警告： リポジトリー http://www.stats.ox.ac.uk/pub/RWin/bin/windows/contrib/2.8 に対する索引にアクセスできません
also installing the dependencies ‘rscproxy’, ‘rcom’

URL 'http://cran.ism.ac.jp/bin/windows/contrib/2.8/rscproxy_1.3-1.zip' を試しています
Content type 'application/zip' length 55031 bytes (53 Kb)
開かれた URL
downloaded 53 Kb

URL 'http://cran.ism.ac.jp/bin/windows/contrib/2.8/rcom_2.2-1.zip' を試しています
Content type 'application/zip' length 204766 bytes (199 Kb)
開かれた URL
downloaded 199 Kb

URL 'http://cran.ism.ac.jp/bin/windows/contrib/2.8/RExcelInstaller_3.0-15.zip' を試しています
Content type 'application/zip' length 38376 bytes (37 Kb)
開かれた URL
downloaded 37 Kb

パッケージ 'rscproxy' は無事に開封され、MD5 サムもチェックされました
パッケージ 'rcom' は無事に開封され、MD5 サムもチェックされました
パッケージ 'RExcelInstaller' は無事に開封され、MD5 サムもチェックされました

ダウンロードされたパッケージは、以下にあります
C:\Users\akky\AppData\Local\Temp\RtmpWfN76F\downloaded_packages
HTML パッケージ記述を更新
Warning message:
In file.create(f.tg) :
fife 'C:\PROGRA~1\R\R-28~1.1/doc/html/packages.html' を作れません, 理由は'Permission denied'です
> local({pkg <- select.list(sort(.packages(all.available = TRUE)))
+ if(nchar(pkg)) library(pkg, character.only=TRUE)})
要求されたパッケージ rcom をロード中です
要求されたパッケージ rscproxy をロード中です
rcom requires a current version of statconnDCOM installed.
To install statconnDCOM type
installstatconnDCOM()

This will download and install the current version of statconnDCOM

You will need a working Internet connection
because installation needs to download a file.
To install RExcel (the Excel add-in
allowing to connect R and Excel),
type
installRExcel()

This will configure the currently available
Excel versions on this machine to use the add-in.

You will need a working Internet connection
because installation needs to download a file.
> local({pkg <- select.list(sort(.packages(all.available = TRUE)))
+ if(nchar(pkg)) library(pkg, character.only=TRUE)})
>
> x<-rnorm(1000)
> m<-60
> s<-10
> y<-x*s+m
> hist(y)
> summary(y)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
31.73 53.36 59.64 59.89 66.21 96.80
> boxplot(y)
> shyapiro.test(y)
エラー： 関数 "shyapiro.test" を見つけることができませんでした
> shapiro.test(y)

Shapiro-Wilk normality test

data: y
W = 0.9964, p-value = 0.02113

> qqnorm(y)

************************************************************************
R bootstrap


> set.seed(20)
> sam<-rnorm(20,170,6)
> round(sam[1:5],2)
[1] 176.98 166.48 180.71 162.00 167.32
> round(sam[1:5],2)
> ME<-mean(sam); SD<-sd(sam)
> for(i in 1:2000){z<-rnorm(20,0,1);bx<-ME+z*SD; tt<-cbind(tt,mean(bx))}

> mean(tt)
[1] 168.9129
> quantile(tt,p=c(0.025,0.975))
2.5% 97.5%
166.1702 171.5969
>

**************************************************************************