Rの基本パッケージ中の確率分布、乱数関数一覧
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// 間瀬 2004/09/08
COLOR(red){SIZE(18){Rの基本パッケージ中の疑似乱数、確率関...
R は多くの確率分布に対する疑似乱数発生関数、分布関数、ク...
従来不可欠であった様々な統計数値表はもはや不要である。
これらは、疑似乱数は rxxx()、密度・確率関数は dxxx()、確...
といった統一的な名称を持つ。
#contents
~
*疑似乱数 [#de582b46]
**疑似乱数発生関連関数 [#w3253ae5]
.Random.seed は整数ベクトルで、R の乱数生成機構に対する乱...
の状態を含んでいる。これは保存し、元に戻すことができるが...
RNGkind() は使用中の RNG の種類を確認したり、設定したりす...
インタフェイスである。RNGversion() は以前のバージョンの R...
設定するために使うことができる(再現性のために設けられてい...
set.seed() は乱数種を指定するための推薦できる方法である。
.Random.seed <- c(rng.kind, n1, n2, ...)
save.seed <- .Random.seed
RNGkind(kind = NULL, normal.kind = NULL)
RNGversion(vstr)
set.seed(seed, kind = NULL)
**ユーザ定義の疑似乱数発生器 [#oa629dbe]
関数 RNGkind() はユーザがコードした一様疑似乱数と正規疑似...
の使用を許す。以下にその詳細を述べる。
ユーザー指定の一様 RNG は動的にロードされたコンパイル済み...
エントリ点から呼び出される。ユーザはエントリ点 user unif ...
提供する必要があり、これは引数はなく、倍精度実数へのポイ...
返す。以下の例は一般的なパターンを示す。
オプションとして、ユーザは RNGkind (もしくは set.seed) が...
引数 unsigned int で呼び出されるエントリ点 user unif init...
ユーザの RNG コードを初期化するために使うことが想定されて...
2個の引数は「乱数種」を設定するのに使われることを想定して...
それは set.seed への seed 引数であるか、もし RNGkind が...
本質的にランダムな乱数種である。
もしこれらの関数だけが提供されると、生成器に対する如何な...
に記録されない。オプションとして、引数無しに呼び出される...
整数配列へのポインタを返す関数 user unif nseed と user un...
与えることができる。GetRNGstate と PutRNGstate への呼び出...
.Random.seed へ、そして .Random.seed からコピーする。
ユーザ定義の正規 RNG は単一のエントリ点 user norm rand で...
引数を持たず、倍精度実数へのポインタを返す。
*連続分布 [#k2876442]
**一様分布 [#a0467919]
これらの関数は区間 min から max 上の一様分布に関する情報...
dunif() は密度関数、punif() は分布関数、qunif() はクォン...
関数、そして runif() は乱数を与える。
dunif(x, min=0, max=1, log = FALSE)
punif(q, min=0, max=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qunif(p, min=0, max=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
runif(n, min=0, max=1)
**正規分布 [#g1bcc51a]
dnorm() は平均 mean、標準偏差 sd の正規分布の密度関数、
pnorm() は分布関数、qnorm() はクォンタイル
関数、そして rnorm() は乱数を与える。
dnorm(x, mean=0, sd=1, log = FALSE)
pnorm(q, mean=0, sd=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qnorm(p, mean=0, sd=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rnorm(n, mean=0, sd=1)
**対数正規分布 [#g5bc4d08]
dlnorm は対数正規分布の密度関数、plnorm は分布関数、qlnor...
rlnorm は乱数を与える。
対数値の平均は meanlog、標準偏差は sdlog となる。
dlnorm(x, meanlog = 0, sdlog = 1, log = FALSE)
plnorm(q, meanlog = 0, sdlog = 1, lower.tail = TRUE, log...
qlnorm(p, meanlog = 0, sdlog = 1, lower.tail = TRUE, log...
rlnorm(n, meanlog = 0, sdlog = 1)
**ガンマ分布 [#l8e22a61]
dgamma() はパラメータ shape と scale のガンマ分布の密度関...
pgamma() は分布関数、qgamma() はクォンタイル関数、そして
rgamma() は乱数を与える。
dgamma(x, shape, rate = 1, scale = 1/rate, log = FALSE)
pgamma(q, shape, rate = 1, scale = 1/rate,
lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qgamma(p, shape, rate = 1, scale = 1/rate,
lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rgamma(n, shape, rate = 1, scale = 1/rate)
**ベータ分布 [#b59a8d0b]
dbeta はパラメータ shape1, shape2 (そしてオプションの非心...
を持つベータ分布の密度関数、pbeta は分布関数、qbeta はク...
rbeta は乱数を与える。
dbeta(x, shape1, shape2, ncp=0, log = FALSE)
pbeta(q, shape1, shape2, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p...
qbeta(p, shape1, shape2, lower.tail = TRUE, log.p...
rbeta(n, shape1, shape2)
**カイ自乗分布 [#v5d6a1c0]
dchisq() は自由度 df、そしてオプションの非心パラメータ nc...
カイ自乗分布の密度関数、pchisq() は分布関数、qchisq() は...
rchisq() は乱数を与える。
dchisq(x, df, ncp=0, log = FALSE)
pchisq(q, df, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qchisq(p, df, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rchisq(n, df, ncp=0)
**t 分布 [#dab75ffd]
dt() は自由度 df (そして非心度パラメータ ncp の) t 分布の...
pt() は分布関数、qt() はクォンタイル関数、そして
rt() は乱数を与える。
dt(x, df, ncp=0, log = FALSE)
pt(q, df, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qt(p, df, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rt(n, df)
**F 分布 [#l51bf929]
df() は自由度 df1, df2 (そしてオプションの非心度パラメー...
を持つ F 分布の密度関数、pf() は分布関数、qf() はクォンタ...
rf() は乱数を与える。
df(x, df1, df2, log = FALSE)
pf(q, df1, df2, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qf(p, df1, df2, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rf(n, df1, df2)
**コーシー分布 [#s706ee09]
%Description:
dcauchy() は位置パラメータ location、スケールパラメータ s...
のコーシー分布の密度関数、pcauchy() は分布関数、qcauchy()...
rcauchy() は乱数を与える。
dcauchy(x, location = 0, scale = 1, log = FALSE)
pcauchy(q, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, l...
qcauchy(p, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, l...
rcauchy(n, location = 0, scale = 1)
**指数分布 [#cf055d6b]
dexp() は割合 rate (つまり平均が 1/rate) の指数分布の密度...
pexp() は分布関数、qexp() はクォンタイル関数、そして
rexp() は乱数を与える。
dexp(x, rate = 1, log = FALSE)
pexp(q, rate = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qexp(p, rate = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rexp(n, rate = 1)
**ロジスティック分布 [#t6817615]
dlogis() は位置パラメータ location とスケールパラメータ s...
ロジスティック分布の密度関数、plogis() は分布関数、qlogis...
rlogis() は乱数を与える。
dlogis(x, location = 0, scale = 1, log = FALSE)
plogis(q, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, lo...
qlogis(p, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, lo...
rlogis(n, location = 0, scale = 1)
**ワイブル分布 [#q0c03762]
dweibull() はパラメータ shape と scale のワイブル分布の密...
pweibull() は分布関数、qweibull() はクォンタイル関数、そ...
rweibull() は乱数を与える。
dweibull(x, shape, scale = 1, log = FALSE)
pweibull(q, shape, scale = 1, lower.tail = TRUE, log.p =...
qweibull(p, shape, scale = 1, lower.tail = TRUE, log.p =...
rweibull(n, shape, scale = 1)
**スチューデント化範囲 (Studentized range) 分布 [#t82ae25f]
スチューデント化範囲 (Studentized range) 分布とは、
$R$ を $n$ 個の標準正規標本の範囲、$s^2$ をそれと独立な自...
カイ自乗分布に従う確率変数とすると、$R/s$ の確率分布であ...
ptukey(q, nmeans, df, nranges = 1, lower.tail = TRUE, lo...
qtukey(p, nmeans, df, nranges = 1, lower.tail = TRUE, lo...
*離散分布 [#n3b6bb9a]
**無作為抽出とランダムな置換 [#f1c57887]
sample() は x の要素から指定したサイズの標本を復元、もし...
sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)
**二項分布 [#gb912809]
dbinom はパラメータ size と prob の二項分布の確率関数、pb...
qbinom() はクォンタイル関数、そして rbinom() は乱数を与え...
dbinom(x, size, prob, log = FALSE)
pbinom(q, size, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qbinom(p, size, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rbinom(n, size, prob)
**負の二項分布 [#mcada55c]
dnbinom() はパラメータ size と prob の負の二項分布の密度...
は分布関数、qnbinom() はクォンタイル関数、そして rnbinom(...
dnbinom(x, size, prob, mu, log = FALSE)
pnbinom(q, size, prob, mu, lower.tail = TRUE, log.p = FA...
qnbinom(p, size, prob, mu, lower.tail = TRUE, log.p = FA...
rnbinom(n, size, prob, mu)
**ポアソン分布 [#j142252b]
dpois89 はパラメータ lambda のポアソン分布の(対数)確率関...
ppois() は(対数)分布関数、qpois() はクォンタイル関数、そ...
rpois() は乱数を計算する。
dpois(x, lambda, log = FALSE)
ppois(q, lambda, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qpois(p, lambda, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rpois(n, lambda)
**幾何分布 [#w4ffdb3c]
dgeom() はパラメータ prob の幾何分布の密度関数、pgeom() ...
qgeom() はクォンタイル関数、そして rgeom() は乱数を与える。
dgeom(x, prob, log = FALSE)
pgeom(q, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qgeom(p, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rgeom(n, prob)
**超幾何分布 [#bbaa5021]
dhyper() は超幾何分布の密度関数、phyper() は分布関数、qhy...
rhyper() は乱数を与える。
dhyper(x, m, n, k, log = FALSE)
phyper(q, m, n, k, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qhyper(p, m, n, k, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rhyper(nn, m, n, k)
**多項分布 [#db3007d9]
多項分布に従う乱数ベクトルを発生し、確率関数を計算する。
rmultinom(n, size, prob)
dmultinom(x, size = NULL, prob, log = FALSE)
**Wilcoxon のランク和統計量分布 [#o452bddf]
dwilcox() はサイズがそれぞれ m, n の標本から得られた Wil...
の密度関数、pwilcox() は分布関数、qwilcox() はクォンタイ...
rwilcox() は乱数を与える。
dwilcox(x, m, n, log = FALSE)
pwilcox(q, m, n, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qwilcox(p, m, n, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rwilcox(nn, m, n)
**Wilcoxon 符号付きランク統計量分布 [#j792e0b4]
サイズ n の標本に対する Wilcoxon 符号付きランク統計量の分...
情報を得る。dsignrank() は確率関数、psignrank() は分布関...
qsignrank() はクォンタイル関数、そして rsignrank() は乱数...
dsignrank(x, n, log = FALSE)
psignrank(q, n, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qsignrank(p, n, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rsignrank(nn, n)
*その他 [#se9996b7]
**ランダムな2次元配列 [#s6220592]
Patefield のアルゴリズムを用い周辺和を与えたランダムな2次...
r2dtable(n, r, c)
**一致確率 [#f7dec8f2]
一般化された「誕生日のパラドックス」問題への近似解を与え...
pbirthday() は一致確率、qbirthday() は指定された一致確率...
観測数を計算する。
qbirthday(prob = 0.5, classes = 365, coincident = 2)
pbirthday(n, classes = 365, coincident = 2)
**randu [#p864cb25]
VAX の FORTRAN 関数 RANDU (VMS 1.5) からとられた引き続く...
終了行:
// 間瀬 2004/09/08
COLOR(red){SIZE(18){Rの基本パッケージ中の疑似乱数、確率関...
R は多くの確率分布に対する疑似乱数発生関数、分布関数、ク...
従来不可欠であった様々な統計数値表はもはや不要である。
これらは、疑似乱数は rxxx()、密度・確率関数は dxxx()、確...
といった統一的な名称を持つ。
#contents
~
*疑似乱数 [#de582b46]
**疑似乱数発生関連関数 [#w3253ae5]
.Random.seed は整数ベクトルで、R の乱数生成機構に対する乱...
の状態を含んでいる。これは保存し、元に戻すことができるが...
RNGkind() は使用中の RNG の種類を確認したり、設定したりす...
インタフェイスである。RNGversion() は以前のバージョンの R...
設定するために使うことができる(再現性のために設けられてい...
set.seed() は乱数種を指定するための推薦できる方法である。
.Random.seed <- c(rng.kind, n1, n2, ...)
save.seed <- .Random.seed
RNGkind(kind = NULL, normal.kind = NULL)
RNGversion(vstr)
set.seed(seed, kind = NULL)
**ユーザ定義の疑似乱数発生器 [#oa629dbe]
関数 RNGkind() はユーザがコードした一様疑似乱数と正規疑似...
の使用を許す。以下にその詳細を述べる。
ユーザー指定の一様 RNG は動的にロードされたコンパイル済み...
エントリ点から呼び出される。ユーザはエントリ点 user unif ...
提供する必要があり、これは引数はなく、倍精度実数へのポイ...
返す。以下の例は一般的なパターンを示す。
オプションとして、ユーザは RNGkind (もしくは set.seed) が...
引数 unsigned int で呼び出されるエントリ点 user unif init...
ユーザの RNG コードを初期化するために使うことが想定されて...
2個の引数は「乱数種」を設定するのに使われることを想定して...
それは set.seed への seed 引数であるか、もし RNGkind が...
本質的にランダムな乱数種である。
もしこれらの関数だけが提供されると、生成器に対する如何な...
に記録されない。オプションとして、引数無しに呼び出される...
整数配列へのポインタを返す関数 user unif nseed と user un...
与えることができる。GetRNGstate と PutRNGstate への呼び出...
.Random.seed へ、そして .Random.seed からコピーする。
ユーザ定義の正規 RNG は単一のエントリ点 user norm rand で...
引数を持たず、倍精度実数へのポインタを返す。
*連続分布 [#k2876442]
**一様分布 [#a0467919]
これらの関数は区間 min から max 上の一様分布に関する情報...
dunif() は密度関数、punif() は分布関数、qunif() はクォン...
関数、そして runif() は乱数を与える。
dunif(x, min=0, max=1, log = FALSE)
punif(q, min=0, max=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qunif(p, min=0, max=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
runif(n, min=0, max=1)
**正規分布 [#g1bcc51a]
dnorm() は平均 mean、標準偏差 sd の正規分布の密度関数、
pnorm() は分布関数、qnorm() はクォンタイル
関数、そして rnorm() は乱数を与える。
dnorm(x, mean=0, sd=1, log = FALSE)
pnorm(q, mean=0, sd=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qnorm(p, mean=0, sd=1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rnorm(n, mean=0, sd=1)
**対数正規分布 [#g5bc4d08]
dlnorm は対数正規分布の密度関数、plnorm は分布関数、qlnor...
rlnorm は乱数を与える。
対数値の平均は meanlog、標準偏差は sdlog となる。
dlnorm(x, meanlog = 0, sdlog = 1, log = FALSE)
plnorm(q, meanlog = 0, sdlog = 1, lower.tail = TRUE, log...
qlnorm(p, meanlog = 0, sdlog = 1, lower.tail = TRUE, log...
rlnorm(n, meanlog = 0, sdlog = 1)
**ガンマ分布 [#l8e22a61]
dgamma() はパラメータ shape と scale のガンマ分布の密度関...
pgamma() は分布関数、qgamma() はクォンタイル関数、そして
rgamma() は乱数を与える。
dgamma(x, shape, rate = 1, scale = 1/rate, log = FALSE)
pgamma(q, shape, rate = 1, scale = 1/rate,
lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qgamma(p, shape, rate = 1, scale = 1/rate,
lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rgamma(n, shape, rate = 1, scale = 1/rate)
**ベータ分布 [#b59a8d0b]
dbeta はパラメータ shape1, shape2 (そしてオプションの非心...
を持つベータ分布の密度関数、pbeta は分布関数、qbeta はク...
rbeta は乱数を与える。
dbeta(x, shape1, shape2, ncp=0, log = FALSE)
pbeta(q, shape1, shape2, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p...
qbeta(p, shape1, shape2, lower.tail = TRUE, log.p...
rbeta(n, shape1, shape2)
**カイ自乗分布 [#v5d6a1c0]
dchisq() は自由度 df、そしてオプションの非心パラメータ nc...
カイ自乗分布の密度関数、pchisq() は分布関数、qchisq() は...
rchisq() は乱数を与える。
dchisq(x, df, ncp=0, log = FALSE)
pchisq(q, df, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qchisq(p, df, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rchisq(n, df, ncp=0)
**t 分布 [#dab75ffd]
dt() は自由度 df (そして非心度パラメータ ncp の) t 分布の...
pt() は分布関数、qt() はクォンタイル関数、そして
rt() は乱数を与える。
dt(x, df, ncp=0, log = FALSE)
pt(q, df, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qt(p, df, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rt(n, df)
**F 分布 [#l51bf929]
df() は自由度 df1, df2 (そしてオプションの非心度パラメー...
を持つ F 分布の密度関数、pf() は分布関数、qf() はクォンタ...
rf() は乱数を与える。
df(x, df1, df2, log = FALSE)
pf(q, df1, df2, ncp=0, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qf(p, df1, df2, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rf(n, df1, df2)
**コーシー分布 [#s706ee09]
%Description:
dcauchy() は位置パラメータ location、スケールパラメータ s...
のコーシー分布の密度関数、pcauchy() は分布関数、qcauchy()...
rcauchy() は乱数を与える。
dcauchy(x, location = 0, scale = 1, log = FALSE)
pcauchy(q, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, l...
qcauchy(p, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, l...
rcauchy(n, location = 0, scale = 1)
**指数分布 [#cf055d6b]
dexp() は割合 rate (つまり平均が 1/rate) の指数分布の密度...
pexp() は分布関数、qexp() はクォンタイル関数、そして
rexp() は乱数を与える。
dexp(x, rate = 1, log = FALSE)
pexp(q, rate = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qexp(p, rate = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rexp(n, rate = 1)
**ロジスティック分布 [#t6817615]
dlogis() は位置パラメータ location とスケールパラメータ s...
ロジスティック分布の密度関数、plogis() は分布関数、qlogis...
rlogis() は乱数を与える。
dlogis(x, location = 0, scale = 1, log = FALSE)
plogis(q, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, lo...
qlogis(p, location = 0, scale = 1, lower.tail = TRUE, lo...
rlogis(n, location = 0, scale = 1)
**ワイブル分布 [#q0c03762]
dweibull() はパラメータ shape と scale のワイブル分布の密...
pweibull() は分布関数、qweibull() はクォンタイル関数、そ...
rweibull() は乱数を与える。
dweibull(x, shape, scale = 1, log = FALSE)
pweibull(q, shape, scale = 1, lower.tail = TRUE, log.p =...
qweibull(p, shape, scale = 1, lower.tail = TRUE, log.p =...
rweibull(n, shape, scale = 1)
**スチューデント化範囲 (Studentized range) 分布 [#t82ae25f]
スチューデント化範囲 (Studentized range) 分布とは、
$R$ を $n$ 個の標準正規標本の範囲、$s^2$ をそれと独立な自...
カイ自乗分布に従う確率変数とすると、$R/s$ の確率分布であ...
ptukey(q, nmeans, df, nranges = 1, lower.tail = TRUE, lo...
qtukey(p, nmeans, df, nranges = 1, lower.tail = TRUE, lo...
*離散分布 [#n3b6bb9a]
**無作為抽出とランダムな置換 [#f1c57887]
sample() は x の要素から指定したサイズの標本を復元、もし...
sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)
**二項分布 [#gb912809]
dbinom はパラメータ size と prob の二項分布の確率関数、pb...
qbinom() はクォンタイル関数、そして rbinom() は乱数を与え...
dbinom(x, size, prob, log = FALSE)
pbinom(q, size, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qbinom(p, size, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rbinom(n, size, prob)
**負の二項分布 [#mcada55c]
dnbinom() はパラメータ size と prob の負の二項分布の密度...
は分布関数、qnbinom() はクォンタイル関数、そして rnbinom(...
dnbinom(x, size, prob, mu, log = FALSE)
pnbinom(q, size, prob, mu, lower.tail = TRUE, log.p = FA...
qnbinom(p, size, prob, mu, lower.tail = TRUE, log.p = FA...
rnbinom(n, size, prob, mu)
**ポアソン分布 [#j142252b]
dpois89 はパラメータ lambda のポアソン分布の(対数)確率関...
ppois() は(対数)分布関数、qpois() はクォンタイル関数、そ...
rpois() は乱数を計算する。
dpois(x, lambda, log = FALSE)
ppois(q, lambda, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qpois(p, lambda, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rpois(n, lambda)
**幾何分布 [#w4ffdb3c]
dgeom() はパラメータ prob の幾何分布の密度関数、pgeom() ...
qgeom() はクォンタイル関数、そして rgeom() は乱数を与える。
dgeom(x, prob, log = FALSE)
pgeom(q, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qgeom(p, prob, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rgeom(n, prob)
**超幾何分布 [#bbaa5021]
dhyper() は超幾何分布の密度関数、phyper() は分布関数、qhy...
rhyper() は乱数を与える。
dhyper(x, m, n, k, log = FALSE)
phyper(q, m, n, k, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qhyper(p, m, n, k, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rhyper(nn, m, n, k)
**多項分布 [#db3007d9]
多項分布に従う乱数ベクトルを発生し、確率関数を計算する。
rmultinom(n, size, prob)
dmultinom(x, size = NULL, prob, log = FALSE)
**Wilcoxon のランク和統計量分布 [#o452bddf]
dwilcox() はサイズがそれぞれ m, n の標本から得られた Wil...
の密度関数、pwilcox() は分布関数、qwilcox() はクォンタイ...
rwilcox() は乱数を与える。
dwilcox(x, m, n, log = FALSE)
pwilcox(q, m, n, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qwilcox(p, m, n, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rwilcox(nn, m, n)
**Wilcoxon 符号付きランク統計量分布 [#j792e0b4]
サイズ n の標本に対する Wilcoxon 符号付きランク統計量の分...
情報を得る。dsignrank() は確率関数、psignrank() は分布関...
qsignrank() はクォンタイル関数、そして rsignrank() は乱数...
dsignrank(x, n, log = FALSE)
psignrank(q, n, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qsignrank(p, n, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rsignrank(nn, n)
*その他 [#se9996b7]
**ランダムな2次元配列 [#s6220592]
Patefield のアルゴリズムを用い周辺和を与えたランダムな2次...
r2dtable(n, r, c)
**一致確率 [#f7dec8f2]
一般化された「誕生日のパラドックス」問題への近似解を与え...
pbirthday() は一致確率、qbirthday() は指定された一致確率...
観測数を計算する。
qbirthday(prob = 0.5, classes = 365, coincident = 2)
pbirthday(n, classes = 365, coincident = 2)
**randu [#p864cb25]
VAX の FORTRAN 関数 RANDU (VMS 1.5) からとられた引き続く...
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