俺的統計の進め方 - yasuhisa's blog
id:wakutekaとid:HashのIntroduction to the theory of statisticsの読書会にこっそりチャットのログを見たりしながら参加しているんだけど、統計な研究室にいる俺がほぼ一年間でどういう感じで勉強を進めてきたかを書いみようと思う。新4年生も入ってくる時期ですしね(あんまり関係ない)。 今俺がいる研究室の先生や先輩の影響と俺のバイアスを強く受けた例である、ということを念頭に置いて読んだがいいと思う。 統計学の基礎学部の3年から4年になる頃だと、統計学ってt検定だとか検定とか、あるいは重回帰とかの多変量解析みたいなのを想像している頃だったかもしれない。が、そんなのは基礎ができればいくらでも自分で勝手にできると思うので、とにかく基礎となるものを固めるといいと思う。さっき書いたような応用っぽいのは探せばきりがないくらい出てくるし、全部身につけたからって
Hacking is believing@itoshi.tv - Rで常微分方程式を解いてみた．Michaelis-Menten kineticsを例として
二階堂愛 (Itoshi NIKAIDO) が綴る Hacking is beliveing な日常_ Rで常微分方程式を解いてみた．Michaelis-Menten kineticsを例として Rはもっぱら統計解析にのみ使っていたのだけど，@T_HashにRで数式解けるの? みたいな挑戦状質問をされたのでやってみた．Runge-Kutta-Gill 法でMichaelis-Menten kineticsの連立微分方程式を解いてみる． 参考: R で微分方程式：odesolve ode solverはRのライブラリodesolveに実装されているのでまずはインストールする． install.packages("odesolve") コードは以下の通り． library(odesolve) dydt <- function(t, y, p){ k10 <- p['k10'] k01 <-
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統計学
統計学 Last modified: Feb 16, 2004 ★ データ処理サービス ★ 統計学を自習する人のために ★ 統計学に関するリンク ★ 統計学関連…何でも掲示板 データ処理サービス データ解析 コンピュータ上のデータをアップロードして，統計解析し，結果をダウンロードできる。 ヒストグラム，散布図，基礎統計量，相関係数行列，クロス集計，一元配置分散分析，重回帰分析，判別分析，主成分分析，因子分析，クラスター分析，数量化 I 類，数量化 II 類，数量化 III 類，数量化 IV 類 正確確率検定 Fisher's exact test, Mann-Whitney's U test, Kruskal-Walis test, Test of goodness of fitness, Measures of association 統計地図の描画 統計データに基づき，全国（都
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