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R でポアソン分布のグラフを描く方法

ポアソン分布の書き方を解説

R を使う

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目次

ポアソン分布とは?

ポアソン分布は、数学者ポアソンが発表した、離散確率分布。

離散とは、離れているということ。

0回、1回、2回、3回・・・が生じる確率だ。

ラムダλ が1の場合の 0 から 10 までの確率を計算してみる。

dpois(x=0:10, lambda=1)

計算結果は、以下のような感じだが、グラフにしてみないとよくわからない。

> dpois(x=0:10, lambda=1)
[1] 3.678794e-01 3.678794e-01 1.839397e-01 6.131324e-02 1.532831e-02
[6] 3.065662e-03 5.109437e-04 7.299195e-05 9.123994e-06 1.013777e-06
[11] 1.013777e-07

ちなみに、ラムダλ はポアソン分布の母数で、平均と分散の期待値。

ラムダ一つで分布を規定しているわけだ。

ポアソン分布のグラフの書き方

グラフにするスクリプトはこんな感じ。

> plot(0:10, dpois(0:10, 1), type="h", lwd=3)

グラフは以下のような感じになる。

0回と1回がそれぞれ0.4弱。

2回、3回、4回でどんどん下がり、5回以上はほとんど起きない。

平均の期待値ラムダが1なので、1が出やすいのは当然。

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ポアソン分布の条件を変えるとグラフの形状が変わる

4 つのポアソン分布を同時に表示してみる。

  • 0から10の範囲で、ラムダが1
  • 0から20の範囲で、ラムダが4
  • 0から40の範囲で、ラムダが15
  • 0から100の範囲で、ラムダが50

4 つのグラフを並べて書くスクリプトは以下の通り。

layout(matrix(c(1,3,2,4),nr=2))
par(las=1)
plot(0:10, dpois(0:10, 1), type="h", lwd=3, ylim=c(0,0.4))
plot(0:20, dpois(0:20, 4), type="h", lwd=3, ylim=c(0,0.4))
plot(0:40, dpois(0:40,15), type="h", lwd=3, ylim=c(0,0.4))
plot(0:100, dpois(0:100,50), type="h", lwd=3, ylim=c(0,0.4))

だんだんラムダを中心とした、正規分布に近づいているのがわかるだろうか。

まとめ

R でポアソン分布の書き方を解説した。

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
Statistical Methods In Medical Research, 4Ed [Paperback] [Jan 01, 2017] Armitage P.
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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。
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  • 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
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この記事を書いた人

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元疫学研究者

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