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Igor Pro (イゴールプロ)
製品概要 : データ解析機能

統計解析機能

Igor には、統計解析のための豊富な操作関数、関数、パッケージが装備されています。

  1. 統計的検定
  2. ノイズ関数
  3. 確率分布関数
  4. 累積分布関数
  5. 逆累積分布関数
  6. 一般的な目的のための操作および関数
  7. 手法とパッケージ

統計的検定

StatsAngularDistanceTest サンプルデータと 2 つもしくは複数のウェーブにそれぞれ含まれたサンプルの基準方向との間の角距離のノンパラメトリック検定を行います。
StatsANOVA1Test 一元配置の分散分析を行います。
StatsANOVA2NRTest 繰り返しのある二元配置分散分析を行います。
StatsANOVA2RMTest 繰り返しのない二元配置分散分析を行います。
StatsChiTest カイ二乗検定を行います。
StatsCircularCorrelationTest angular-angular または angular-liner の相関のパラメトリックまたはノンパラメトリック検定を行います。
StatsCircularMeans 多数の circular data の平均値の平均を計算します。
StatsCircularMoments 円形統計学的モーメントを計算します。
StatsCircularTwoSampleTest 角度の二次解析を行います。
StatsCochranTest Cochran の Q 検定を行います。
StatsDunnettTest ダネット検定を行います。
StatsFriedmanTest フリードマン検定を行います。
StatsFTest F 検定を行います。
StatsHodgesAjneTest Hodges-Ajne ノンパラメトリック検定を行います。
StatsJBTest Jarque-Bera 検定を行います。
StatsKendallTauTest ノンパラメトリック Mann-Kendall 検定を行います。
StatsKSTest Kolmogorov-Smirnov 検定を行います。
StatsKWTest ノンパラメトリック Kruskal-Wallis 検定を行います。
StatsLinearCorrelationTest wave の線形相関の検定を行います。
StatsLinearRegression wave の線形回帰分析を行います。
StatsMultiCorrelationTest 複数の相関係数に対して様々な検定を行います。(multiple comparisons with a control, multiple contrasts test and a Tukey-type multi comparison testing among the correlation coefficients)
StatsNPMCTest ノンパラメトリックな多重比較検定を行います。(Dunn-Holland-Wolfe 検定、Student-Newman-Keuls 検定、Tukey-type (Nemenyi) multiple comparison 検定)
StatsNPNominalSRTest ノンパラメトリックな一連の乱数検定を行います。
StatsRankCorrelationTest スピアマンの順位相関係数の有意性検定を行います。
StatsResample ブートストラップ法によりリサンプリングを行います。
StatsScheffeTest Scheffe 検定を行います。
StatsSRTest パラメトリックまたはノンパラメトリックな一連の乱数検定を行います。
StatsTTest 2 種類の T 検定を行います。1. 特定の値と分布平均の比較 2. wave 1 と wave 2 に格納された分布間の比較
StatsTukeyTest Tukey (HSD) / Newmann-Keels 検定を行います。
StatsVariancesTest Bartlett または Levene 検定を行います。
StatsWatsonUSquaredTest Watson のノンパラメトリック 2 標本 U 二乗検定を行います。
StatsWatsonWilliamsTest Watson-Williams 検定を行います。
StatsWheelerWatsonTest ノンパラメトリック Wheeler – Watson 検定を行います。
StatsWilcoxonRankTest ウィルコクソン・マン・ホイットニー検定を行います。
StatsWRCorrelationTest 重み付け順位相関検定を行います。

ノイズ関数

関数 分布
binomialNoise 二項分布
enoise 一様分布
expnoise 指数分布
gammaNoise ガンマ分布
gnoise ガウス分布
hyperGNoise 超幾何分布
logNormalNoise 対数正規分布
poissonNoise ポアソン分布
StatsVonMisesNoise Von Mises 分布
wnoise Two-parameter ワイブル分布

確率分布関数 (Probability Distribution Functions; PDF)

Function Distribution
StatsBetaPDF ベータ分布
StatsBinomialPDF 二項分布
StatsCauchyPDF コーシー分布
StatsChiPDF カイ二乗分布
StatsDExpPDF 二重指数分布
StatsErlangPDF アーラン分布
StatsErrorPDF 誤差分布
StatsEValuePDF 極値分布 (type I, Gumbel)
StatsExpPDF 指数分布
StatsFPDF F 分布
StatsGammaPDF ガンマ分布
StatsGeometricPDF 幾何分布
StatsHyperGPDF 超幾何分布
StatsLogNormalPDF 対数正規分布
StatsMaxwellPDF マクスウェル分布
StatsNBinomialPDF 負の二項分布
StatsNCChiPDF 非心カイ二乗分布
StatsNCFPDF 非心 F 分布
StatsNCTPDF 非心スチューデントの t 分布
StatsNormalPDF 正規分布 (Gaussian)
StatsParetoPDF パレート分布
StatsPoissonPDF ポアソン分布
StatsPowerPDF べき分布
StatsRayleighPDF レーリー分布
StatsRectangularPDF 一様分布
StatsStudentPDF スチューデントの t 分布
StatsTriangularPDF 三角分布
StatsVonMisesPDF von-Mises 分布
StatsWaldPDF ワルド分布
StatsWeibullPDF ワイブル分布

累積分布関数 (Cumulative Distribution Function; CDF)

Function Distribution
StatsBetaCDF ベータ分布
StatsBinomialCDF 二項分布
StatsCauchyCDF コーシー分布
StatsChiCDF カイ二乗分布
StatsCMSSDCDF C (隣接間の差の二乗の平均)
StatsDExpCDF 二重指数分布
StatsErlangCDF アーラン分布
StatsEValueCDF 極値分布 (type I, Gumbel)
StatsExpCDF 指数分布
StatsFCDF F 分布
StatsFriedmanCDF フリードマン分布
StatsGammaCDF ガンマ分布
StatsGeometricCDF 幾何分布
StatsHyperGCDF 超幾何分布
StatsKuiperCDF カイパー分布
StatsLogisticCDF ロジスティック分布
StatsLogNormalCDF 対数正規分布
StatsMaxwellCDF マクスウェル分布
StatsMooreCDF Moore 分布
StatsNBinomialCDF 負の二項分布
StatsNCFCDF 非心 F 分布
StatsNCTCDF 非心スチューデントの t 分布
StatsNormalCDF 正規分布 (Gaussian)
StatsParetoCDF パレート分布
StatsPoissonCDF ポアソン分布
StatsPowerCDF べき分布
StatsQCDF Q 分布
StatsRayleighCDF レーリー分布
StatsRectangularCDF 矩形分布
StatsRunsCDF Up and Down Runs
StatsSpearmanRhoCDF スピアマンのρ分布
StatsStudentCDF スチューデントの t 分布
StatsTopDownCDF Top-down
StatsTriangularCDF 三角分布
StatsUSquaredCDF ワトソンの U 二乗分布
StatsVonMisesCDF von-Mises 分布
StatsWaldCDF ワルド分布
StatsWeibullCDF ワイブル分布

逆累積分布関数 (Inverse Cumulative Distribution Functions)

関数 分布
StatsInvBetaCDF ベータ分布
StatsInvBinomialCDF 二項分布
StatsInvCauchyCDF コーシー分布
StatsInvChiCDF カイ二乗分布
StatsInvCMSSDCDF C (隣接間の差の二乗の平均)
StatsInvDExpCDF 二重指数分布
StatsInvEValueCDF 極値分布 (type I, Gumbel)
StatsInvExpCDF 指数分布
StatsInvFCDF F 分布
StatsInvFriedmanCDF フリードマン分布
StatsInvGammaCDF ガンマ分布
StatsInvGeometricCDF 幾何分布
StatsInvKuiperCDF カイパー分布
StatsInvLogisticCDF ロジスティック分布
StatsInvLogNormalCDF 対数正規分布
StatsInvMaxwellCDF マクスウェル分布
StatsInvMooreCDF Moore 分布
StatsInvNBinomialCDF 負の二項分布
StatsInvNCFCDF 非心 F 分布
StatsInvNormalCDF 正規分布 (Gaussian)
StatsInvParetoCDF パレート分布
StatsInvPoissonCDF ポアソン分布
StatsInvPowerCDF べき分布
StatsInvQCDF Q 分布
StatsInvQpCDF 修正 Q 分布
StatsInvRayleighCDF レーリー分布
StatsInvRectangularCDF 矩形分布
StatsInvSpearmanCDF スピアマンのρ分布
StatsInvStudentCDF スチューデントの t 分布
StatsInvTopDownCDF Top-down 分布
StatsInvTriangularCDF 三角分布
StatsInvUSquaredCDF ワトソンの U 二乗分布
StatsInvVonMisesCDF von-Mises 分布
StatsInvWeibullCDF ワイブル分布

一般的な目的のための操作および関数

binomial 二項係数を返します
binomialln 二項係数の自然対数を返します
erf 誤差関数 (error function) を返します
erfc 余誤差関数を返します
inverseErf 逆誤差関数を返します
inverseErfc 逆余誤差関数を返します
Sort 1 元配列をソートします
StatsCircularMoments 角データの統計性を計算します
StatsCorrelation ピアソンの相関係数を計算します
StatsMedian 数値 wave のメディアン (中央値) を返します
StatsPermute インプットエレメントの順番を変えます
StatsQuantiles パーセンタイル (分位点) などを計算します
StatsResample リサンプリング — ブートストラップ法
StatsTrimmedMean 分布の両端を取り除いた後、平均値を返します
WaveStats 数値データの基本統計量を計算します

手法とパッケージ

プロット関数
statsAutoCorrPlot() ウェーブの自己相関をプロットします。
statsBoxPlot() ボックスプロットを作成します。
statsPlotHistogram() シンプルなヒストグラムプロットを作成します。
statsPlotLag() ラグプロットを作成します。
statsProbPlot() 確率プロットを作成します。
WM_PlotBiHistogram() bi-histogram プロットを作成します。

 

便利な関数
WM_2MeanConfidenceIntervals() ふたつの母平均の信頼限界を計算します。
WM_BernoulliCdf() ベルヌーイ CDF を返します。
WM_CIforPooledMean() 統合平均の信頼区間を計算します。
WM_CompareCorrelations() ふたつの相関係数を比較します。
WM_EstimateMinDetectableDiff() ひとつのサンプルにおける最小検出差を計算します。
WM_EstimateReqSampleSize() 標本分散から必要なサンプルサイズを推定します。
WM_EstimateReqSampleSize2() 標本分散および検出力から必要なサンプルサイズを推定します。
WM_EstimateSampleSizeForDif() 平均間の特定の差を検出するために必要なサンプルサイズを計算します。
WM_GetANOVA1Power() 固定効果一元配置分散分析の検出力を計算します。
WM_GetGeometricAverage() 幾何平均を計算します。
WM_GetHarmonicMean() 調和平均を計算します。
WM_GetPooledMean() 同じ平均をもつ母集団のふたつの分散の統合平均を計算します。
WM_GetPooledVariance() ふたつ母集団の合併分散を計算します。
WM_MCPointOnRegressionLines() ふたつの線上の 2 点間の差を検定します。
WM_MeanConfidenceInterval() 平均値の回りの信頼区間を計算します。
WM_OneTailStudentA() スチューデント A の片側の結果を返します。
WM_OneTailStudentT() スチューデント T の片側の結果を返します。
WM_RankForTies() データに順位付けして、同順位の可能性を説明します。
WM_RankLetterGradesWithTies() 文字を順位づけします。
WM_RegressionInversePrediction() 線形回帰の逆予測を計算します。
WM_VarianceConfidenceInterval() 母分散の信頼区間を計算します。
WM_WilcoxonPairedRanks() ウィルコクソンの順位和検定における正または負の順位を計算します。

 

関連情報