改訂増補版：統計検定を理解せずに使っている人のためにII
© 2019 Japan Society for Bioscience, Biotechnology, and Agrochemistry © 2019 公益社団法人日本農芸化学会 改訂増補にあたってこの総説は，「統計検定を理解せずに使っている人のためにII」の改訂増補版であり，「改訂増補版：統計検定を理解せずに使っている人のためにI」の続きである．改訂増補に当たっての詳細は，「改訂増補版：I」の冒頭をお読みいただきたい．この改訂増補版では，「II」にあった誤りを修正した．また，理解しにくい部分について，さらにわかりやすい説明に努めた． 「改訂増補版：I」では，母集団，標本，母分散，母標準偏差，標本分散，標本標準偏差，不偏分散，不偏標準偏差，パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の違い，正規性の検定について主に記述した．これらの理解が曖昧な場合は，再度「改訂増補版：I」をお読みいただき
検定の種類と選択方法 | 統計学活用支援サイト STATWEB
検定の種類と選択方法 平 均 値 ・ 代 表 値 パラメトリック検定 母平均の検定 1標本t検定 2群の平均値
Checking (G)LM model assumptions in R | R-bloggers
[This article was first published on biologyforfun » R, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. (Generalized) Linear models make some strong assumptions concerning the data structure: Independance of each data points Correct distribution of the re
Google Sites: Sign-in
Not your computer? Use a private browsing window to sign in. Learn more about using Guest mode
R Study Tokyo03
2021年度秋学期 統計学 第15回 分布についての仮説を検証する － 仮説検定（２）（2022. 1. 18）Akira Asano
私のための統計処理 ー多重比較検定
[基本解説→ポストホックテストとしての多重比較検定] →[検定-1要因多群-2要因多群] →[ANOVA] 独立した群が３群以上あるとき、どの群とどの群の平均値に有意差があるかを検定！ 基本的に、多重検定は、2群比較のためのt検定の拡張版である。 比較の数が増加する（＝2群ずつの検定を繰り返す）ことによる第一種の過誤の増大を調整するために、危険率の補正方法が異なる種々の検定がある。↓ （棄却域：Fisher PLSD < Tukey < Bonferroni < Scheffe） ◎多重比較の2通りの立場 ・事前比較 (A priori comparisons)： 結果を分析する前に，理論的な背景などにより，比較する平均値についての仮説がある場は、 ANOVA抜きで、多重比較を行う。 ・事後比較 (Post hoc comparisons)： 比較する平均値についての明確な仮説がない場合
統計学入門−第2章
2.5 標準誤差・標準偏差・変動係数・偏り (1) 標準誤差、標準偏差、変動係数の使い分け 標準誤差SE、標準偏差SD、変動係数CV(coefficient of variation)はどれもバラツキを要約する値ですが、これらの使い分けは間違いやすい統計手法の堂々ベスト3に入ります。 一言でいえば標準偏差と変動係数はデータのバラツキ具合を要約する値であり、標準誤差は標本平均のバラツキ具合を要約する値すなわち標本平均に含まれている誤差の大きさを表す値です。 標準偏差と標準誤差の使い分けについては第1章で説明したのでそちらを参照していただくとして、ここでは標準偏差と変動係数の使い分けについて説明しましょう。 (→1.3 データの要約方法) 変動係数は標準偏差ほど頻繁には使われないせいか、その意味があまり理解されていないようです。 変動係数は変化係数あるいは変異係数ともいわれ、次のように平均値に
直帰率が0.5%改善したよ！→誤差では？→検定しましょう
使い方 AとBのサンプル数と比率に値を入力して計算ボタンを押すと、検定統計量を計算して検定を行い、比率Aと比率Bに差があると言えるかかどうかを結果に表示します。 例えば施策前後の直帰率の比較を検定する場合は、施策前をA、施策後をBとして、サンプル数に訪問者数、比率に直帰率を入力します。コンバージョンのA/Bテストを検定する場合は、パターンAをA、パターンBをBとして、サンプル数に訪問者数、比率にコンバージョン率を入力します。 有意水準とは、検定に使う確率のパラメータで、この確率が小さいほど差があるかどうかの判定が厳しくなります。通常は5%でいいでしょう。検定統計量とは、入力値からある公式によって計算される値で、この値が棄却域内に入る確率と有意水準を比べて有意差検定します。検定方法は、二群の比率の差の検定で、z分布を使った両側検定をしています。検定方法の統計的な説明については下の囲みを参照し
Own Original T-shirt
家族オリジナルTシャツを着るシーン 家族でオリジナルTシャツを着たいと思っても、普段の何もない時に着るのは、ちょっと恥ずかしいかなぁと感じてしまう人もいますよね。そのような場合に、何かきっかけとなってくれる着用シーンを3つご紹介します。 運動会で着るオリジナルTシャツ 幼稚園や小学校の運動会といえば、パパやママにとっても一大イベントですよね。家族で運動会に参加できるのは、子どもが小さい頃だけです。頑張っている姿を全力で応援したい、家族の仲をアピールしたい、という… 旅行で着るオリジナルTシャツ 普段バラバラで生活している家族が旅行でいきなり一緒に時を共にするとなると、気まずかったり話題に事欠いて、楽しいはずの旅行が盛り上がるまで時間がかかるかもしれませんね。でも同じTシャツを着て集合場所…
1 4.回帰分析と分散分析
2013年8月10～11日にかけて北大函館キャンパス内で行われた統計勉強会の投影資料です。 1-4回帰分析と分散分析 回帰分析においても分散分析と全く同じように検定できることを示します。Read less
統計学復習メモ19: 分散分析の種類 - Weblog on mebius.tokaichiba.jp
この生産性はモジュールの階層によって差があると言えるかどうか（差が無いなら滅多にこうはならないこと）を、分散分析で調べる。 > sample1 <- read.table("anova01.dat", header=TRUE) > summary(aov(productivity ~ module, data=sample1)) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) module 2 120939 60470 3.5656 0.04738 * Residuals 20 339182 16959 --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 > "Df"が自由度、"module"の行の"Sum Sq"が群間平方和（ここではモジュールの階層の違いによる効果）、"Mean Sq"が群
ぴーすけ講座 条件付き最適化問題
１．イントロダクション 前の章では、最適化問題を考えました。今度はそれに制約を設けます。たとえば subject to というような問題です。「subject to ～」というのは「～という制約のもとで」という意味です。学部レベルのミクロで最も多く解く最適化問題は条件付き最適化問題です。予算制約のもとでの効用最大化問題、資源制約のもとでの利潤最大化問題、生産量を所与としたときの費用最小化問題などです。これらは全て、条件付き最適化問題として解きます。上の問題を解くというのは、右の図のような点を求めることを示しています。（上の図を２回クリックしてください）（制約式の傾きが明らかに４５度じゃないのは作画上うまくいかなかったのでどうか許してください。） ２．制約の種類 制約には主に２種類あります。ひとつは等式の制約、つまり という風に＝がある制約です。この制約が出てきた場合、ラグランジェ未定乗数法
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
マイナーだけど最強の統計的検定 Brunner-Munzel 検定 - ほくそ笑む
対応のない 2 群間の量的検定手法として、最も有名なのは Student の t 検定でしょうか。 以前、Student の t 検定についての記事を書きました。 小標本問題と t検定 - ほくそ笑む しかし、Student の t 検定は、等分散性を仮定しているため、不等分散の状況にも対応できるように、Welch の t 検定を使うのがセオリーとなっています。 ただし、これら 2つの検定は分布の正規性を仮定しているため、正規性が仮定できない状況では、Mann-Whitney の U検定というものが広く使われています。 Mann-Whitney の U検定は、正規性を仮定しないノンパラメトリック検定として有名ですが、不等分散の状況でうまく検定できないという問題があることはあまり知られていません。 今日は、これらの問題をすべて解決した、正規性も等分散性も仮定しない最強の検定、Brunner-
二項分布 - Wikipedia
数学において、二項分布（にこうぶんぷ、英: binomial distribution）は、成功確率 p で成功か失敗のいずれかの結果となる試行（ベルヌーイ試行と呼ばれる）を独立に n 回行ったときの成功回数を確率変数Xとする離散確率分布である。 二項分布に基づく統計的有意性の検定は、二項検定と呼ばれている。 例[編集] 二項分布の典型例を次に示す。全住民の5%がある感染症に罹患しており、その全住民の中から無作為に500人を抽出する。ただし住民は500人よりずっと多いとする。このとき、抽出された集団の中に罹患者が30人以上いる確率はどれくらいだろうか。 500人のうちの感染症患者の分布は、大抵の場合は全住民のうちの患者の分布（真の分布）とおおよそ似通っていると考えられる。しかし、低確率ではあるが、選んだ500人の中に1人も患者が含まれないような真の分布とかけ離れた分布が得られる場合もある。
分散分析
● はじめに さて、今回は「分散分析」というものを扱います。 前回の検定の概念は理解できましたでしょうか？それではさっそく始めていきましょう。 ● 分散分析とは 分散分析とは、言ってしまえば検定の中の１つです。先ほどの検定でお話ししましたとおり、扱うデータの種類や数などによって検定を行う手法が異なります。その中で、２つ以上の水準を考慮しながらそれぞれの要因の有意性や要因を探ろうとした手法が、分散分析(analysis of variance)通称ANOVA法です。 データには元々ばらつき（誤差）があります。この誤差によるばらつきを、要因によって変化した値と混同してしまうと間違った分析の元となってしまいます。 そこで、意味のない変動（誤差変動）と意味のある変動（要因によって変化した部分）の分散を分け、その分散比を求めることで、要因による変動が誤差に比べて十分に大きければ要因による
第９回 Excelで統計処理２
境界点は ＝TINV(0.05, 自由度) もしくは ＝TINV(0.01, 自由度) としてExcelで求めることもできる 結論は３パターン ・有意水準５％で棄却域に入らない →２つのデータの平均に差はない。 （有意水準５％で棄却域に入らないならば、有意水準１％でも棄却域に入らないため、５％だけでよい） ・有意水準５％で棄却域に入るが、有意水準１％で棄却域に入らない →有意水準５％では２つのデータの平均に差はあるが、有意水準１％では差はない。 ・有意水準１％で棄却域に入る →２つののデータの平均に差はある。 （有意水準１％で棄却域に入るならば、有意水準５％でも棄却域に入るため、１％だけでよい） 9-2. 分散分析 分散分析とは、２つ以上のデータの平均に差があるかないかを調べる方法である。 対象となる複数のデータから『F』を計算する。そしてF分布での『F』の位置を調べることで、平均における
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【１】回帰分析
繰り返しのある対応のない二元配置の分散分析 例題・問題
1 2.t検定
