Rで解析:ちょっと経緯が変わったパッケージの紹介です。乱数発生「mlsjunkgen」パッケージ


本パッケージは「テキサス工科大学の大学院」のデジタルシミュレーションの統計分析コースを学んだ成果から作られました。パッケージには「Milton Smith教授」の名前がつけられています。内容は擬似的な乱数を作成するパッケージです。

数式は
 ri = 5.980217w2 + 9.446377×0.25 + 4.81379y0.33 + 8.91197z0.5
 ri = ri – Int(ri)
と紹介されています。

詳細は下記URLを参照ください。

経緯と数式などについて
https://github.com/scumdogsteev/mlsjunkgen

Milton Smith教授について
http://www.depts.ttu.edu/ieweb/faculty/faculty.php?name=Milton%20Smith

残念ながら私は、Milton教授をこのパッケージを通して知りました。でも、パッケージ作者の敬愛を感じましたので紹介します。ExcelのVBAもありますので利用範囲は広いと思います。もし、Milton教授がその筋で有名であれば、私の無知をクスッとしてください。

パッケージのバージョンは0.1.0。R version 3.2.2でコマンドを確認しています。


パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("mlsjunkgen")

実行コマンド

詳細はコマンド、パッケージヘルプを確認してください。w,x,y,zは数式に対応しています。

#パッケージの読み込み
library("mlsjunkgen")

#乱数の生成
junkgen(w = 1, x = 2, y = 3, z = 4)
[1] 0.9551644

#乱数の数を指定して生成
mlsjunkgenv(n = 5, w = 1, x = 2, y = 3, z = 4, round = 8)
[1] 0.9551644 0.6690774 0.2123540 0.3448801 0.1199463

#乱数をmatrixで出力
mlsjunkgenm(nrow = 5, ncol = 5, w = 1, x = 2, y = 3, z = 4, round = 3)
     [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]
[1,] 0.955 0.564 0.418 0.052 0.020
[2,] 0.669 0.592 0.313 0.663 0.110
[3,] 0.212 0.114 0.920 0.802 0.685
[4,] 0.345 0.335 0.379 0.160 0.286
[5,] 0.120 0.703 0.280 0.586 0.452

少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

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