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# データの入力 x <- c(94, 88, 81, 111, 88, 91, 123, 97, 115, 111, 75) y <- c(71, 83, 72, 80, 66, 81, 68, 70, 72, 89) # サンプル数の設定 m <- length(x) n <- length(y) # ウェルチの検定統計量 t0 <- (mean(x) - mean(y))/sqrt(var(x)/m + var(y)/n) # 自由度 d <- (var(x)/m + var(y)/n)^2/(((var(x)/m)^2)/(m-1) + (var(y)/n)^2/(n-1)) # t分布の右側5%点の計算 qt(0.05, df = d, lower.tail = FALSE)
# ウェルチの検定 t.stat(x, y) # xとyの等分散性を仮定するなら、オプションでvar.equal = TRUEとします。 t.stat(x, y, var.equal = TRUE)
nsim <- 10000000 number <- numeric(nsim) a <- 1:12 for(i in 1:nsim){ number[i] <- sample(a, size = 1, replace = T) } hist(number, breaks = seq(0, 12, by = 1), freq = F)
nsim <- 10000000 a <- 1:12 number <- sample(a, size = nsim, replace = T)とすれば,実行時間が劇的に改善されます.