このページには，講義・セミナー等で用いるスクリプトなどを置いてあります．参考にしていただければ幸いです．Rのエディタに張り付ければ動きます．
プログラミングは本職ではないので，相当な「ひよコード」（という言葉があるのを，先日知りました）ですが，ご容赦ください（インデントとか，コメントとか，適切でないと思われます）．
なお，これらのスクリプトを使用して得られた結果に対しては，当方ではいかなる責任も負いかねますので，ご使用にあたっては自己責任にてお願いいたします．
１．Weibull plot： ワイブル確率紙（完全データ）
Rでワイブルプロットを行うスクリプトです．csvファイル（ファイル名はデフォルトではweidata.csvです）にデータセットをおいて，それを読みに行く形式にしています．まだ，打ち切りなどには対応できてません．．．実行した後，コマンドラインから「weiplot(プロットするデータの列)」を実行してください．
２．Weakest link： 最弱リンクモデルの解説用シミュレーション
独立に同一の分布に従うk個の変数について，その最小値をワイブルプロットするスクリプトです．最弱リンクのイメージをつかむために作成しました．スクリプトの前半に，対数正規乱数とワイブル乱数を発生させる行があります．どちらかをコメントアウトして走らせてください．
３．中心極限定理 その１： 定理の解説用シミュレーション（一様分布より）
「互いに独立で，同一の分布に従う変数の和の分布は正規分布に近づく」という，中心極限定理を直感的に理解するシミュレーションです．０～６の範囲で発生させた一様乱数をk個足したものをn個発生させて，ヒストグラムを描きます．
４．中心極限定理 その２： 定理の解説用シミュレーション（混合分布より）
中心極限定理を直感的に理解するシミュレーション，その２です．０～１の範囲の一様分布と，５～６の範囲の一様分布を，ある確率（mratio）で混合した混合分布からk個の乱数を発生させ，その和を求めます．その数値をn個発生させて，ヒストグラムを描きます．
５．GBXII plot： Generalized Burr type XII確率紙（完全データ）
Generalized Burr type XII分布は，二つの形状パラメータを持つ分布です．１．Weibull plotと同様に，csvファイル（デフォルトではtwostep.csv）にデータセットをおいて，一列分を読み込んで分析します．第1の形状パラメータ（α）を求める第1ステップと，第2の形状パラメータおよび尺度パラメータを求める第2ステップの2段階で分析することから，2ステップ確率プロットと呼んだり，GBXII（じーびーえっくすつー）プロットと呼んでいます．
６．円周率をもとめるMCシミュレーション
MCシミュレーションでパラメータ推定を行うという感覚を説明するための，簡単なシミュレーションです．１×１の面積の中にランダムに点を発生させ，そのうち，x^2+y^2<1の中に入るものの割合から円周率を求めます（円の1/4の部分だけを考えます）． なお，実際に円周率を求める際には，この方法は効率が悪すぎるので使われません．あくまで，「パラメータをシミュレーションで求める」という点を体感するためにお使いください．
7．1次元のMCMCシミュレーション
メトロポリスアルゴリズムによるMCMCを行うシミュレーションです．標準コーシー分布が発生するのが確認できます．初期値は，わざと分布の中心付近から遠いところから始めていますが，すぐに分布の中心付近に集中してゆくのが分かるかと思います．
8．MCMCによる正規分布のパラメータ推定
正規分布に従う観測に対して，メトロポリスアルゴリズムでパラメータの事後分布を発生させ，そこからパラメータの推定値を得るシミュレーションです．こちらも，初期値はわざと分布の中心から外れたところにおいて，開始しています．平均と分散の事後分布を求め，その中央値を推定値として返すようにしています． ヒストグラムは標準化した平均の事後分布ですので，t分布の密度関数を重ね書きしています．
上記のスクリプトは，R3.5.0で作成，動作を確認しています．また，RStudioを使用しています．