医療職からデータサイエンティストへ医療職からデータサイエンティストへ統計学、機械学習に関する記事をまとめています。何なのかR統計学を学んでいてRでシミュレーションをしたくなったある日のこと、確率密度関数の使い方がよく分からず困った....今回は、確率密度関数の使い方を正規分布を例にまとめてみます!!正規分布の確率密度Rの確率密度関数を調べてみると、rnormdnormpnormqnormがあるようです。最初の1文字が違うだけで、何が違うんだ!と私は思ったので、一つずつ検証してみました。dnromからまずはdnormから試してみます。helpをみると第一引数にquantiles、第二引数にmean、第三引数にsdとあります。引数がよく分かりませんが、とりあえず平均0、分散1の標準正規分布で試してみます。0.3989423出ました!どうやらdnormのdはdensityのdで、正規分布の確率密度の値を返してくれるようです。ちなみに確率密度関数はこんなのです!ここのuに0、σに1が入っています。0.000094無事に1になりましたーグラフでみてみると確かにX軸が3のところは0に近く、0のところは0.4付近にあります!これがdnormです。グラフを書いたりする以外にあまり使い道はなさそうです.....rnorm次はrnomです。dnormと違って第一引数はsizeなので、個数のようです。0.4033237出ました!これは標準正規分布に従う10個の乱数のようですね。適当に1000個ぐらい発生させて、平均と分散を計算してみます。1.016525平均と分散も理論上の値とだいたいあってます。qnormとpnorm続いてqnormとpnormです。この二つは同時に学んだ方が理解が深まります。0.9499945qnormは第一引数に確率を受けて、確率密度を返し、pnormは第一引数に確率密度を受けて、確率を返すようです。グラフでみてみましょう!qnormは累積確率が95%になる確率密度の値(1.6448)を返して、pnormは確率密度がマイナス無限大から1.6448までの累積確率(94.9%)を返します。最後にマイナス無限大から1.6448までの範囲で積分してみます。xの値を受けて、確率密度関数の値を返す。引数は個数を受けて、正規分布に従う乱数を返す。引数に確率を受けて、確率密度を返す。引数に確率密度を受けて、確率を返す。使いながら慣れるのが一番ですね!最後までお読み頂き、ありがとうございました!Rを学ぶおすすめ書籍Rを使ったデータ分析をするなら、手元において損はない一冊です。学んだこと、日々の所感をまとめていきます。※本ブログは筆者が個人的に学んだこと感じたことをまとめたブログになります。所属する組織の意見・見解とは無関係です。medi_data0826引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。