# z＝１ について                

#    上側確率  

pnorm(1, lower.tail=F)

#    0との間の確率   

pnorm(1)-pnorm(0)

 #    下側確率    

pnorm(1)

​

#z=-1 から z=1    までの確率  

pnorm(1)-pnorm(-1)

​

#z=−１        下側確率   上側確率 

pnorm(-1)

pnorm(-1,lower.tail=F)

 

# Try 3

# z＝−2.0 の下側確率 

 pnorm(-2)          

#下側確率が　P＝0.025 となるzの値  

qnorm(0.025)

​

# −1.96＜z＜1.96 の範囲のzが出現する確率

pnorm(1.96)-pnorm(-1.96)

​

 

 

#参考　
# Rにおける確率分布 例
dnorm(0) #標準正規分布 z=0 の確率密度
curve(dnorm(x),xlim=c(-4,4)) #標準正規分布 図示

pnorm(0) #標準正規分布 z=0 の累積確率

z1=qnorm(.05, lower.tail = F) #標準正規分布 上側確率　.05 のz値
z1
abline(v=z1,col="#ff0000",lwd=1)#図示

​

​

t1=qt(.05,10,lower.tail = F) #t分布 df=10 上側確率　.05 のt値
t1
curve(dt(x,10),xlim=c(-4,4)) #t分布 df=10 図示
abline(v=t1,col="#ff0000",lwd=1)#図示

​

​

c1=qchisq(.05, df=1,lower.tail = F) #カイ二乗分布 df=1　上側確率　.05 のカイ二乗値
c1
curve(dchisq(x,1),xlim=c(0,6)) #カイ二乗分布 df=1 図示
abline(v=c1,col="#ff0000",lwd=1)#図示

​

​

f1=qf(.05, 2, 30,lower.tail = F) #F分布 df=2,30　上側確率　.05 のF値
f1
curve(df(x,2, 30),xlim=c(0,6)) #F分布 df=2, 30 図示
abline(v=f1,col="#ff0000",lwd=1)#図示

​

​#比率の検定、推定

prop.test(30,100,p=0.25)

​

prop.test(50,300)

​