平均値 vs 中央値
作者のページ ときどき所得などのデータを平均値（算術平均）のみで示している記事があります。しかし極端な外れ値があったり、著しく非対称だったりするデータは中央値で扱わないと実態がよく分からなくなってしまう場合があります。「平均所得600万円！」に騙されないように「平均値」と「中央値」の違いを実感しましょう。 追記１：以下の分布はLog-normalを仮定しているため必ず 中央値<平均値 です。そうじゃない分布も当然存在します。 追記２：このページの趣旨は「平均値だけ見ても実態がよく分からんこともあるので元の分布や他の統計量も気にしようね」ってことなので一々「最頻値も見なきゃ駄目だ」とかメールしてこなくていいです。 使い方：スライダをグリグリ動かして、それぞれの代表値を持つ分布の例を見てみよう。
MLBの野球データを用いた分析と可視化のサンプル(Python)を公開しました - Lean Baseball
思ったよりプレミア12が面白くて盛り上がってる私ですこんばんわ！*1 PyCon JP 2015のトークセッション「野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化」で披露した、MLBのオープンデータ「RETROSHEET」を用いたデモを披露させてもらいました。 そのデモで使ったコードを、「野球データを用いた分析と可視化」のお手本として本日公開いたしましたので報告します！ 野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 サンプルコード（New!!!） github.com スライド 野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp from 伸一 中川 www.slideshare.net 動画 youtu.be サンプルコード解説 何が出来るの？ 今回公開した野球データ分析サンプル「hatteberg」は、 RETROSHEETのcsvファイルを元に
高木浩光＠自宅の日記 - 日常化するNHKの捏造棒グラフ
■ 日常化するNHKの捏造棒グラフ こういう話は「なにをいまさら」という感じだが、 「テレビ全体の信頼にも関わる」、ＮＨＫ放送総局長, 産経新聞, 2007年1月24日 という話も出ていることだし、先週の日記の脚注1にも書いたので、この機会に書いてみる。 先週の件は、NHK総合テレビ1月20日22時放送の「@ヒューマン」という番組だったことまでは思い出したが、残念ながら証拠画像を入手することはできなかった。しかし、画像検索で nhk.or.jpドメインを軽く探したところ、すぐさま典型的な捏造例が2つ見つかった。 図1は、図2のグラフの一部にモザイク処理を施したものだ。 このグラフを提示して何を解説しているかというと、 繊維製品製造業のグラフです。 先進国から発展途上国に大量の生産拠点が移ったため、日本の繊維工場は減少しています。 という。繊維工場が減少していると解説されながら、図1のグラフ
Department of Statistics - Department of Statistics | University of South Carolina
Start Solving ProblemsStatistics has many real-world applications in a variety of fields. We offer numerous opportunities to explore. Statistics is the science of data. Students can use statistics and data science in all fields, including public health, education, business, medicine, and engineering. Furthermore, “statistician” and “data scientist” are consistently ranked among the top jobs for gr
Department of Psychology Home | CAHSS
We advance psychological science by feeding intellectual curiosity, investing in people, collaborating for discovery and positively impacting the communities we serve. Our integrative research approach focuses on affective, social and cognitive psychology as well as child clinical and developmental psychology. Award-winning faculty collaborate across traditional disciplines to provide students wit
中心極限定理
なぜ，よく算術平均値を用いるのでしょうか？ 今まで，紹介したように，数多く平均があるにもかかわらず，平均と言われれば算術平均なのでしょう？ それには次のような理由があるからです。 一般の母集団の要素の数は無限個を想定します。そして，そこからいくつか取り出し，有限個の要素からなる集合(それを標本と呼びます)を考えます。その時，次のような驚くべき性質が成り立つのです。 母集団がどのような分布を持っていても，そこから取り出した標本の算術平均は正規分布にしたがう のです。これを数学的に記述しますと， (X1,X2,…,Xn) を大きさ n の確率変数，(x1,x2,…,xn) をその確率変数の値とするとき， を，それぞれ，標本平均および標本分散とよび， を，それぞれ，(標本)平均値および(標本)分散値とよぶ。 このように，標本変量から計算される量(標本変量の関数)を統計量といいます。上のように決め
The Danger of Naïveté
07 Dec 2007 The Danger of Naïveté In my previous post on shuffling, I glossed over something very important. The very first thing that came to mind for a shuffle algorithm is this: for (int i = 0; i < cards.Length; i++) { int n = rand.Next(cards.Length); Swap(ref cards[i], ref cards[n]); } It's a nice, simple solution to the shuffling problem: Loop through each card in the deck. Swap the current c
HatenarMaps - はてな村勢力地図
Congratulations You have successfully installed the OpenLiteSpeed Web Server! You should replace this page with your own web pages. It is not recommended to copy files into the directory where this page located, they might be over-written during upgrade or reinstallation. Create a new virtual host and map a listener to it. Have no clue? Please read the Documentation. For your web administration lo
OBB vs AABB - Radium Software Development
iPhoneの一般修理店は予約なしでも来店できる？ 基本的には飛び込みで修理に行ってもOK iPhoneを置いていたソファにうっかりと腰かけてしまい、パネルを割ってしまった、こんな時はスマホの一般修理店へ行きましょう。画面割れは、スマホやタブレットの故障原因として非常に多いものです。予約なしで突然お店に行っても平気かしらと、不安に思う方々もいらっしゃるかもしれません。結論としては特に問題はなく、予約なしで訪問しても画面割れの修理はお願いできます。 ただし他のサービス業のお店同様、予約なしの場合、お店が混雑していると順番待ちをしなければいけないです。特に繁盛しているスマホ修理のお店だと、行列が店内で出来ており、予約なしだと、自分の順番が巡ってくるまで長時間待たされる可能性があります。平日の朝、昼なら利用客が少ない場合が多く、飛び込みでも比較スムーズに修理が頼めます。 予約は入れた方が時短に、
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Ana Vldv on Twitter: "I've never seen this plot before and it really helps to better understand sensitivity and specificity graphically.… https://t.co/RX0bYWso4c"
Hierarchical Modeling
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The Normal Distribution
Normal Approximaiton to Binomial
Normal Approximation to Binomial
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