Rによる統計データの解析方法

# skewness()およびkurtosis()の計算
install.packages("e1071")

# ライブラリの読み込み
library(e1071)

# 1から100までの乱数を1000個生成
set.seed(123)  # 再現性のためにシードを設定
data <- sample(1:100, 1000, replace = TRUE)

# 基本統計量の計算
mean_value <- mean(data)
median_value <- median(data)
variance_value <- var(data)
std_dev_value <- sd(data)
min_value <- min(data)
max_value <- max(data)

# 四分位数の計算
q1 <- quantile(data, 0.25)
q3 <- quantile(data, 0.75)
iqr_value <- IQR(data)

# 歪度と尖度の計算
skewness_value <- skewness(data)
kurtosis_value <- kurtosis(data)

# 結果の表示
cat("生成された乱数:", data, "\n")
cat("データ数:", length(data), "\n\n")

cat("基本統計量:\n")
cat(sprintf("平均値: %.2f\n", mean_value))
cat(sprintf("中央値: %.2f\n", median_value))
cat(sprintf("分散: %.2f\n", variance_value))
cat(sprintf("標準偏差: %.2f\n", std_dev_value))
cat(sprintf("最小値: %d\n", min_value))
cat(sprintf("最大値: %d\n\n", max_value))

cat("四分位数:\n")
cat(sprintf("第1四分位数 (Q1): %.2f\n", q1))
cat(sprintf("第3四分位数 (Q3): %.2f\n", q3))
cat(sprintf("四分位範囲 (IQR): %.2f\n\n", iqr_value))

cat("分布の形状:\n")
cat(sprintf("歪度: %.2f\n", skewness_value))
cat(sprintf("尖度: %.2f\n", kurtosis_value))

# e1071パッケージをインストール（必要に応じて）
install.packages("e1071")

# ライブラリを読み込む
library(e1071)

# データを用意
data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

# 歪度と尖度を計算
skew <- skewness(data)
kurt <- kurtosis(data)

print(skew)  # 歪度
print(kurt)  # 尖度