要約
R言語では、様々な種類の乱数を生成するための関数が用意されています。データセットから無作為抽出する乱数、正規分布・カイ二乗分布・t分布・F分布に従う乱数を発生させるコードをご紹介します。
無作為抽出
# データxから100個抽出。同一要素の繰り返しサンプリングを認めるなら、replace= TRUE。認めないなら、FALSE。
sample(x, 100, replace = FALSE)正規分布に従う乱数発生
正規分布に従う乱数を発生させます。↓
# サンプル数100000、平均0、標準偏差1の正規分布に従う乱数を発生させ、xと名づけます
x <- rnorm(n=1000, mean =0, sd=1)ヒストグラムで描画できます。↓
# xのヒストグラムを階級100で描画します。
hist(x,breaks=100)
カイ二乗分布に従う乱数発生
カイ二乗分布に従う乱数を発生させます。↓
# サンプル数100000、自由度10のカイ二乗分布に従う乱数を発生させ、yと名づけます
y <- rchisq(100000, 10)ヒストグラムで描画できます。↓
# yのヒストグラムを階級100で描画します。
hist(y,breaks=100)
t分布に従う乱数発生
t分布に従う乱数を発生させます。↓
# サンプル数100000、自由度10のt分布に従う乱数を発生させ、xと名づけます
z <- rt(100000, 10)ヒストグラムで描画できます。↓
# xのヒストグラムを階級100で描画します。
hist(z, breaks=100)
F分布に従う乱数発生
F分布に従う乱数を発生させます。↓
# サンプル数100000、自由度（10、100）のF分布に従う乱数を発生させ、xと名づけます
a <- rf(100000, 10, 100)ヒストグラムで描画できます。↓
# xのヒストグラムを階級100で描画します。
hist(a, breaks=100)
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