プロシージャとパッケージ

Igor Pro® のプロシージャには、一般的に行われる統計分析タスクが実装されています。これには、1D Statistics Report パッケージ、ANOVA Power Panel、プロット、および便利な関数が含まれます。

1D Statistics Report パッケージは、１つの 1D ウェーブの解析を簡素化するために設計されています。このパッケージは、WaveStats および StatsQuantiles コマンドの結果を含むフォーマット済みノートブックを生成し、その後いくつかのグラフを表示します。グラフには、ラグプロット、自己相関プロット、ヒストグラム、スペクトルプロット、ボックスプロット、正規確率プロットが含まれます。

ANOVA Power Panel では、固定効果モデルにおける one-way ANOVA に関連する様々な統計量を計算できます。エクスペリメント計画の設計にこのパネルを利用できます。

プロット関数

関数名	機能
statsAutoCorrPlot()	ウェーブの自己相関をプロットする
statsBoxPlot()	１つのボックスプロットを作成する
statsPlotHistogram()	単純なヒストグラムプロットを作成する
statsPlotLag()	ラグプロットを作成する
statsProbPlot()	NIST 式の確率プロットを作成する
WM_PlotBiHistogram()	バイヒストグラムプロットを作成する

便利な関数のコレクションを以下に示します。これらの関数は AllStatsProcedures.ipf をインクルードすることで利用可能です。

便利な関数

関数名	機能
WM_2MeanConfidenceIntervals()	２つの母集団の平均値に対する信頼区間を計算する
WM_BernoulliCdf()	ベルヌーイ CDF を返す
WM_CIforPooledMean()	プールされた平均値の信頼区間を計算する
WM_CompareCorrelations()	２つの相関係数を比較する
WM_EstimateMinDetectableDiff()	単一検体における最小検出差を計算する
WM_EstimateReqSampleSize()	与えられた標本分散から必要な標本サイズを推定する
WM_EstimateReqSampleSize2()	標本分散と検出力から必要な標本サイズを推定する
WM_EstimateSampleSizeForDif()	指定された平均値の差を検出するために必要な標本サイズを計算するcomputes sample size required to detect a specified difference in means
WM_GetANOVA1Power()	固定効果の one-way ANOVA における効果量を計算する
WM_GetGeometricAverage()	幾何平均を計算する
WM_GetHarmonicMean()	調和平均を計算する
WM_GetPooledMean()	同じ平均を持つ母集団からの２つの分布のプールされた平均を計算する
WM_GetPooledVariance()	２つの母集団のプールされた分散を計算する
WM_MCPointOnRegressionLines()	２つの直線上に存在する２つのポイントの差を検定する
WM_MeanConfidenceInterval()	平均に関する信頼区間を計算する
WM_OneTailStudentA()	StudentA の片側検定の結果を返す
WM_OneTailStudentT()	StudentT の片側検定の結果を返す
WM_RankForTies()	データをランク付けし、同順位が発生する可能性を考慮する
WM_RankLetterGradesWithTies()	レターグレードをランク付けする
WM_RegressionInversePrediction()	線形回帰の逆予測を計算する
WM_VarianceConfidenceInterval()	母集団分散の信頼区間を計算する
WM_WilcoxonPairedRanks()	Wilcoxon Paired Ranks 検定の正のランクと負のランクを計算する

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