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統計の準備

簡単な統計ならすぐにできます。

julia> A = randn(5)   #標準正規分布に従う乱数列を生成
[0.933857, 0.716588, 0.847243, 0.509315, 0.443582]

julia> mean(A)   # 平均
0.6901170571664779

julia> std(A)   # 標準偏差
0.21110850675084233

正規分布の確率関数などは用意されていませんでしたが、関数は簡単に作れます。また、誤差関数は用意されているので、そこから累積密度関数も作れます。

julia> function normpdf(x)   # 標準正規分布の確率密度関数
         1 / sqrt(2pi) * exp(-x*x/2)
       end

julia> function normcdf(x)   # 標準正規分布の累積密度関数
         (1 + erf(x/sqrt(2))) / 2
       end

julia> normcdf(-2:0.1:2)   # 作った関数を使ってみる
[0.0227501, 0.0287166, 0.0359303, 0.0445655  ...  0.96407, 0.971283, 0.97725]

あとは累積密度関数の逆関数があれば、簡単な検定はすぐにできそうですね。

Juliaのウェブ・インターフェースを使えばグラフも書けます。

julia> plot(x->normpdf(x), -3, +3)