文系でもわかる、使える「データ分析・図表作成」術［3］相関と単回帰分析
ブームの統計学をかじってみたが、仕事での使い方がわからない──。そんな悩み、ありませんか？ 例題を解きながら、その活用法を解説します。 相関と単回帰分析 社長はびっくり！ 目標設定、費用対効果シミュレーション 【例題】新規部門の立ち上げ、成功なら大抜擢 社長室へ来るようにとの内線電話が入り、ドアをノックしました。「君の仕事ぶりは聞いている。わが社ではより競争力を高めるために、品質向上部をつくることにした。呼んだのはほかでもない。君にその部長を任せようと考えている」。社長は続けます。「配達遅れの問題を徹底的に分析して、部門における具体的な数値目標を立ててもらいたい」。次の用事がある。社長はそう言うと部屋を出ていきました。 あなたはさっそく、社内にあるデータを探しました。配達に関連するデータA（図参照）は見つかりましたが、それらをどう使って、論理的に何が言えるのかわからなくなってしまいました
有意水準 20% はナシ - 裏 RjpWiki
Julia ときどき R, Python によるコンピュータプログラム，コンピュータ・サイエンス，統計学 「A/Bテストの数理」への批判 http://abrahamcow.hatenablog.com/entry/2013/12/28/210035 だけどねえ。ちょっといただけない。 ではこの場合、有意水準はいくつくらいにしたらいいんでしょうか？ とてもよい質問です。 たぶん20％くらいでいいんじゃないかと思います。 その根拠は天気予報です。 降水確率0％～20％くらいならだいたいみんな傘持ってかないじゃないですか。 40％～100％ならだいたいみんな傘持っていくんじゃないでしょうか。 30％だと人によってはちょっと迷うと思います。 だから20％で切っちゃいましょう。 そのくらいのざっくりした感じで十分だと思います。 有意水準は，リスク・ベネフィットの観点を考慮するというのはあたりまえな
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