科学の箱

科学・IT・登山の話題

R

Rでのランダムデータ作成 – 上級編

投稿日:2014年1月31日 更新日:

平均が異なるランダムデータを作成する

> x <- rnorm(12, mean=rep(1:3,each=4), sd=0.2)
> y <- rnorm(12, mean=rep(c(1,2,1), each=4), sd=0.2)

現在ある分布と回帰分析の結果を利用したランダムデータの作成

newGalton <- data.frame(parent=rep(NA,1e6),child=rep(NA,1e6))
      //   NAを使ってデータフレームの箱を作る
newGalton$parent <- rnorm(1e6,mean=mean(galton$parent),sd=sd(galton$parent))
      //   galtonの親データを1e6個作成する
      //   データはオリジナルデータの平均と標準偏差の正規分布から取得される。
newGalton$child <- lm1$coeff[1] + lm1$coeff[2]*newGalton$parent + rnorm(1e6,sd=sd(lm1$residuals))

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-R

執筆者:


  1. foo-bar-baz より:

    newGalton <- data.frame(parent=rep(NA,1e6),child=rep(NA,1e6)) のように「箱を作る」必要はありません。

    newGalton <- rnorm(1e6,mean=mean(galton$parent),sd=sd(galton$parent))
    newGalton$child <- predict(lm1, newGalton)
    で十分です。

  2. […] Rでのランダムデータ作成 – 上級編にコメントをいただいたので調べてみた。結果を対比するためにプロットも入れた。 […]

comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

oneway.test, aov, anovaの違い-2

さてoneway.test, aov, anovaの違いをもとにしてそれぞれの関数について調べてみる。 機能 advantage disadvantage oneway.test 分散分析 等分散を仮 …

no image

cexについてまとめる

Rでグラフィックのパラメータはpar()で指定する。par()のパラメータを変更することでplotなどの表示方法を柔軟に変更できる。例えばラベルのフォントの大きさなどである。下記はpar()で指定でき …

no image

主成分分析

Rで提供されているirisを使って主成分分析を実施する。 主成分分析の手順 データが分離できるか検証する 主成分負荷量と寄与率を求める 新しい変数に名前を付ける 変量プロット 主成分プロット 今回はR …

no image

Rでのランダムデータ作成 – 上級編 (改)

Rでのランダムデータ作成 – 上級編にコメントをいただいたので調べてみた。結果を対比するためにプロットも入れた。 まずデータフレームを使う方法が以下である。 lm1 <- lm(galton$c …

no image

大気汚染データの観測

コーセラのDeveloping Data Productで知りたい場所の緯度経度を入力すると過去の観測データからオゾン濃度とPM25汚染濃度を予測するコードを紹介していた。Video Lectureの …

2014年1月
« 12月   2月 »
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728293031  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー