シミュレーションをやって得られた度数分布の形を評価しよう。
前回は峰の数について考え、先生やNKの試行によると、峰は分離されるっぽい。
さあ、何が与えられたら分布を描いたり、評価したりできるか、ということで
・平均
均した値のこと。
・中央値
and
を満たすmが存在する。
というのは、度数分布グラフ下の面積が真っ二つになる点が存在する。
・最頻値
データのうち、度数分布において最も高い度数を示す値、つまり最も多く現れているデータの値。
統計要約量というらしいが、モーメントを用いてガチャガチャ。
で表わされる。
観測した要素数がN個なら、m=Nとしたら未知数Nに対して式がN個できてどうにか解ける感じ。
m=1なら、平均。
m=2なら、分散。散らばり具合。
m=3なら、歪度。左右非対称具合。
m=4なら、尖度。尖り具合。
Rなら
data<- rpois(10000,10) mean(data) # 平均 var(data) # 分散 library(e1071) # パッケージ呼び出し skewness(data) # 歪度 kurtosis(data) # 尖度 median(data) # 中央値 mode(data) # 最頻値
で与えられ、
summary(data)
とするとおいしい。
先生のこのページもおいしい。
