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R でガンマ分布のグラフを描く方法

ガンマ分布とはどんな分布か簡単に解説しながら、R でガンマ分布のグラフを描く方法を紹介

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目次

ガンマ分布とは?

ガンマ分布は、ある期間ごとに1回起こることが、何回か起こるまでの時間の分布。

たまにしかおきない、まれにしかおきない、という感じがポアソン分布をほうふつとさせる。

ポアソン分布については、こちらを参照。

ガンマ分布はどんな時に使う?

ガンマ分布は、ベイズ統計学に登場する。

尤度を計算するデータを取ってくる母集団がポアソン分布している場合の共役事前分布なのだ。

共役事前分布の読み方は、きょうやくじぜんぶんぷ。

共役事前分布はこちらも参照のこと。

$$ ガンマ分布 \times ポアソン分布データからの尤度 \propto ガンマ分布 $$

$ \propto $ は、「比例する」の意味。

共役事前分布がガンマ分布なら、事後分布もガンマ分布になる。

事後分布が次の共役事前分布になる。

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R でガンマ分布はどう描く?

dgamma()がガンマ分布の確率を計算する。

curve()と組み合わせると曲線が描ける。

0以上の値xについて分布を描く。

shapeは、何回起こるかの定義で、形状母数という。

scaleは、ある期間 にあたり、尺度母数という。

scaleの逆数がrateで、ある期間に一回なので率になる。

dgamma()では、0以上の値xと、shapeとrateまたはscaleを指定して、確率を計算し分布を描くことができる。

x <- seq(0,8,0.5)
curve(dgamma(x, shape=1, rate=1),from=0,to=8, lwd=3)

何回起こるかのshapeを1,2,3,4と変えると、形状が変わることがわかる。

layout(matrix(1:4,nr=2))
curve(dgamma(x, 1, 1), 0, 8, lwd=3, ylim=c(0,1))
curve(dgamma(x, 2, 1), 0, 8, lwd=3, ylim=c(0,1))
curve(dgamma(x, 3, 1), 0, 8, lwd=3, ylim=c(0,1))
curve(dgamma(x, 4, 1), 0, 8, lwd=3, ylim=c(0,1))

まとめ

ガンマ分布について簡単に解説し、R でグラフを書く方法を解説した。

参考になれば。

参考書籍

The R Tips 第3版: データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集
道具としてのベイズ統計
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第1章臨床研究ではなぜ統計が必要なのか?計画することの重要性
  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
  • アメリカ統計協会(ASA)のp値に関する声明で指摘されていること
  • そうは言っても、本当に有意差がなくてもいいの…?
  • なぜ統計専門家はp値を重要視していないのか
  • 有意差がない時に「有意な傾向があった」といってもいい?
  • 統計を放置してしまうと非常にまずい
第4章:多くの人が統計を苦手にする理由
  • 残念ながら、セミナー受講だけで統計は使えません。
  • インプットだけで統計が使えない理由
  • どうやったら統計の判断力が鍛えられるか?
  • 統計は手段なので正解がないため、最適解を判断する力が必要
第5章:統計を使えるようになるために今日から何をすれば良いか?
  • 論文を読んで統計が使えるようになるための5ステップ
第6章:統計を学ぶために重要な環境
  • 統計の3つの力をバランスよく構築する環境

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この記事を書いた人

統計 ER ブログ執筆者

元疫学研究者

統計解析が趣味

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