15:43下記のようにRで二項数を発生させるときに使う確率の求め方について教えてください。在,「風速ごとにエサを獲得する確率」をグラフにしたいと考えています(下記データを参照ください)。きた数÷標本数)ではないようなのですが,それではどのように求めればいいのかよくわかりません。なるような乱数列ではないからですよ」というのが答えです。17:55青木先生ご返信ありがとうございます。ように,1が60%現れるような0/1データを作りたいということですか?作りたいのは,「風速が10kmのとき,獲得率が00%」というものです。虫のエサ獲得率が風速で異なる,さらに足の長さの違うグループ毎でも変わるかどうかを知るために調べたいと考えています。参考用に画像を添付します(うまく添付できるかわかりませんが・・・)。このような図を作りたいと考えています。(後書き:やっぱりエラーが出て添付できませんでした)。わかりずらくてすみませんでした。18:02添付画像については,上の「利用上の注意」に書いてあります。画像は横400ピクセル,縦400ピクセルを超えると縮小表示されます。作って,ランダムに並べ替えればよいわけです。19:42青木先生コメントありがとうございます。私はR初心者で,言葉の使い方なども含めて中途半端な理解しかできていないため,混乱させてしまって申し訳ありません。青木先生にお教えいただいたやり方は,全くなランダム確率であるのではないかと想像しています。私が作りたいのは,自分のデータから推定される確率ということです。これは異なるように思いますが,どうなのでしょうか?データをプロットしてみると,風速が小さいときは大きいときに比べてエサ獲得が多いようです。それを示すために,その差について調べたかったのですが,その過程でrbinom()を使うということを知りました。最初の説明がわかりずらく,お手数をおかけしました。19:55参考までに画像の添付です。私が作りたいのは,自分のデータから推定される確率ということです。説明していただかないと,わかりません。21:37お手数をおかけしてすみません。見当違いのことをしているのかもしれません。以下はこれまで進めてきた行程です。長くなりますがご容赦ください。family=binomial(link=logit))このfruitモデルから予測される図を描きたいと思っています。distributions.とあり,結果を作図したものは,先ほど添付したものです。この図がわかりやすかったので,自分でもこういう図を描きたいのですが・・・。of・・・」とあったので,これは説明変数(私の場合は風速)ごとにエサ獲得できた確率だと考えました。両軸ラベルの範囲は0〜1になっているので,単に割り算したわけではないようなので,他にも確率を求める方法があるのだろうと考えました。調べてみると,ブートストラップというやり方で,乱数を発生させるという方法がありましたので,この方法を使っているのではないかと考え,やり方ネットや文献ではよくわかりませんでしたので,質問させていただきました。正しいかどうかはわからないのですが,このように考えた次第です。やりたいことは,glmで得られた結果の予測図ということになるかと思います。使って,ロジットモデルで分析するということなんですか。rbinomなんて,無関係ではないですか。データがあればよいんでしょう。col="red")白丸が推定値。22:38お付き合いいただき,ありがとうございます。わかりやすく説明するつもりが意味不明の連発で,申し訳ありませんでした。こんな風に推定値がプロットできるんですね。「GLMの推定結果をパラメトリック・ブートストラップ尤度比検定にかけた」という説明がねっと上にあったので,そのようなことをしなければダメなのかと思っていました。prob)の時の,probはどのように算出するのでしょうか?前に青木先生のHP上で,解説を読んだような記憶があったのですが,見つかりません。記憶違いであればお許しください。不勉強により自分でも何をやりたいのかよくわからない段階で,質問などをしてすみませんでした。prob)の時の,probはどのように算出するのでしょうか?算出するものではないですよ。えば,10円玉を5回投げて表の出る回数を記録するような実験をシミュレートするのに使える訳です。(つまり,裏も表も同じ確率で出るということ)。