正規分布に従う乱数を生成し、ヒストグラムを描く

平均60、標準偏差15の正規分布に従う乱数を100個生成。 その乱数の分布をヒストグラムで描く。

まず、乱数を発生させ、xというオブジェクトとして保存する。 rnorm()は正規分布の乱数を生成する関数。 nは標本規模、meanは平均、sdは標準偏差。

x <- rnorm(n = 100, mean = 60, sd = 15)

head()を使って、データの一部を表示させる。

head(x)

## [1] 97.22917 65.23329 43.54621 53.09344 63.99207 67.19879

hist()を使って、ヒストグラムを描く。

hist(x)

母平均は50であるという帰無仮説をt検定する。

母平均=50という帰無仮説をt検定を行う。t.test()を用いる。

t.test(x, mu = 50)

## 
##  One Sample t-test
## 
## data:  x
## t = 7.0108, df = 99, p-value = 2.94e-10
## alternative hypothesis: true mean is not equal to 50
## 95 percent confidence interval:
##  57.34669 63.14679
## sample estimates:
## mean of x 
##  60.24674

二つの母平均は等しいという帰無仮説をt検定する。

xとは異なる、平均50,標準偏差15の正規分布に従う乱数を100個生成し、yというオブジェクトに保存する。

y <- rnorm(n = 100, mean = 50, sd = 15)

xとyの差の検定を行う。

t.test(x, y)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  x and y
## t = 4.943, df = 197.69, p-value = 1.637e-06
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##   6.02248 14.01749
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  60.24674  50.22675