統計検定2級(CBT)にわずか1週間で合格してきました【対策など体験談】

本日は久しぶりに勉強の話です。
先週の月曜日統計検定の存在を知り、何を思ったかその日に試験を予約し、わずか6日後の日曜日に受験したところ、無事合格したのでその体験談を綴っていきます。

ガンマ分布のscaleとshape(rate)を直感的にわかりやすく理解する【R】

統計モデリングを学ぶ上での名著、

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

(緑本)の6章8節にこのような記述がある。

この例題は、架空植物50個の葉の重量と花の重量の関係を調べます。個体の葉重量を、花重量をとするのですが、が大きくなるにつれても大きくなっているようです。(中略)
ここでは、ある個体の花の重量がガンマ分布に従っていることにします。応答変数は連続地ですが、重量なので正の値しかとりません。したがって、そのばらつきは正規分布ではなくガンマ分布で説明したほうがよさそうです。

なるほど、応答変数が連続値で正の値しかとらない場合はガンマ分布のほうがふさわしいのか。そのガンマ分布とやらを一度Rで見てみようということで、正規分布のグラフを書くノリでcurve()+dgammaを渡してみたところ、

【R言語】条件を満たす行の複数列に代入してくれるmutate_cond

下記のようなデータがあります。という関係です。

data<-data.frame(letter=c("a","a","c","b","a"),
           x1=c(20,30,15,25,20),
           x2=c(5,4,10,4,3)) %>% 
  mutate(y=x1*x2)
data

##   letter x1 x2   y
## 1      a 20  5 100
## 2      a 30  4 120
## 3      c 15 10 150
## 4      b 25  4 100
## 5      a 20  3  60

このデータに対して、
letterが“a”である行の、x1に5を足してx2には10を足し、yを計算しなおす。という操作を加えるとき、どういう操作が思いつくでしょうか。