今から統計学を学ぶならコレ！間違い無しの超良質記事まとめ10選。 | SIROKグロースハックブログ
グロースハックを本格的にしようとすると、統計学が出来ると凄く便利！今回は、この記事を見ておけば今からでも統計学を使いこなせるようになる記事をピックアップしましたので、ご覧下さい！ ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学 本にもなっている統計学の入門には最適な決定版サイト。広く使われている統計手法について分かりやすく解説されています。 オンラインで無料で読める統計書22冊 Web上で閲覧可能な統計書がまとめられている超お得な情報が詰まっている記事。 WEBで読める統計関係の良質な資料 統計に関する良質な資料がまとめられている記事。 統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 統計について学べる入門書についてまとめられている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント 統計学を学ぶ上で、重要なポイントが整理されている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい
オッズ比 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "オッズ比" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2022年4月） オッズ比（オッズひ、英: odds ratio, OR）は、ある事象の起こりやすさを2つの群で比較して示す統計学的な尺度である。 オッズとは、ある事象の起こる確率を p として、p/(1 − p) の値をいう。 オッズ比はある事象の、1つの群ともう1つの群とにおけるオッズの比として定義される。事象の両群における確率を p（第1群）、q（第2群）とすれば、オッズ比は オッズ比が1とは、対象とする条件あるいは事象の起こりやすさが両群で同じということであり、1より大きい
無料統計ソフトEZR (Easy R)
******** Click here for English version ******** EZR論文の引用回数が2023/11/29に1万回を超えました!! 2024年4月1日 EZR version 1.65公開 【重要】 EZR Ver 1.60からバージョン 4.20以降のRを使用しています。Rは4.20から標準の文字コードとしてUTF-8を使用するようになったため、従来のWindows形式の日本語を含むファイルがうまく読み込めない場合があります。対応方法についてはFAQを参考にしてください。また、32ビット版は廃止されました。 EZRのグラフのサンプル (棒グラフ、Waterfall plot、累積発生率の積み上げグラフ サブグループ解析のforest plot、Swimmer plot、current survival CONSORTダイアグラム、サンキーダイアグアム)
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因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
傾向スコア（プロペンシティスコア）を用いた解析方法-臨床医のためのRコマンダーによる医学統計解析マニュアル
解析応用編 1. 傾向スコア（プロペンシティスコア）propensity score (PS) を用いた解析方法 はじめに このサイトは無料の統計ソフトである「Ｒ」を用いて誰もが比較的簡単に傾向スコアを用いた解析方法である Inverse probability of treatment weighting (IPTW)法、又は 傾向スコアマッチング（プロペンシティスコアマッチング）propensity score (PS) matching法 を実行できるように説明したサイトです。 「臨床医のためのＲコマンダーによる医学統計解析マニュアル」の読者を対象に作成しており、本書の内容を理解しているものとして解説していきます。 その他、臨床研究や英語論文執筆にご興味のある方は無料のメールマガジン 「臨床研究の立ち上げから英語論文発表までを最速最短で行うための極意」への登録も御考慮下さい。 傾向ス
「知恵ノート」は終了いたしました - Yahoo!知恵袋
平素よりYahoo!知恵袋をご利用いただきありがとうございます。 2017年11月30日をもちまして、「知恵ノート」機能の提供を終了いたしました。 これまでご利用いただきました皆様にはご迷惑をおかけすることとなり、誠に申し訳ございません。 長年のご愛顧、心よりお礼申しあげます。 引き続き、Yahoo!知恵袋の「Q&A」機能をご利用ください。 Yahoo!知恵袋トップ 知恵ノートサービス終了のお知らせ プライバシー - 利用規約 - メディアステートメント - ガイドライン - ご意見・ご要望 - ヘルプ・お問い合わせ JASRAC許諾番号：9008249113Y38200 Copyright (C) 2018 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
統計学関連なんでもあり
統計学に関する質問とか意見などなんでも書き込んでください。回答があるか，回答が正しいかは保証できません。 レポートや宿題の答えを求める記事や，その他不適切と判断した記事は，管理者の独断で即刻削除します。 ローマ数字，丸付き数字などのフォントセット依存文字および半角カタカナは使わないでください。 記事を引用する際には，適切に引用してください（全文引用はしないでください）。 問題が解決した(結局解決しなかった)場合は，その旨報告していただければ，コメントした人や他の読者に参考になるでしょう。
Rでt検定 1
t検定の仮定 本来，t検定には，さまざまな仮定が伴うものである。 各群の標本が，いずれも正規母集団から得られたものであること（正規性） 各群の母分散が等しいこと（等分散性） したがって，t検定の実施に先立って，これらの仮定が成り立つかどうかを判断しなければならない。 そのために，正規性と等分散性について，それぞれ異なる検定を行う必要がある。 正規性の検定 2群のデータの分布が，正規分布に従うかどうかを検定する。 この目的には，Kolmogorov-Smirnov（コロモゴロフ・スミノフ）検定がよく用いられる。 Rでは，この頭文字をとって ks.test() という名前の関数が用意されている。 この検定の帰無仮説は「あるデータが，正規分布をなす」である。 したがって，P値が大きければ，正規分布であると判断できる。 > ks.test(x$A,"pnorm",mean=mean(x$A),sd
中央値 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Median|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があります。 中央
コルモゴロフ–スミルノフ検定 - Wikipedia
コルモゴロフ–スミルノフ検定（コルモゴロフ–スミルノフけんてい、英: Kolmogorov–Smirnov test）は統計学における仮説検定の一種であり、有限個の標本に基づいて、二つの母集団の確率分布が異なるものであるかどうか、あるいは母集団の確率分布が帰無仮説で提示された分布と異なっているかどうかを調べるために用いられる。しばしばKS検定と略される。 1標本KS検定は、経験分布を帰無仮説において示された累積分布関数と比較する。主な応用は、正規分布および一様分布に関する適合度検定である。正規分布に関する検定については、リリフォースによる若干の改良が知られている（リリフォース検定）。正規分布の場合、一般にはリリフォース検定よりもシャピロ-ウィルク検定やアンダーソン-ダーリング検定の方がより強力な手法である。 2標本KS検定は、二つの標本を比較する最も有効かつ一般的なノンパラメトリック手法の
ロジスティック回帰
目次 1)ロジスティック回帰分析概説 2)ロジスティック回帰分析はどんな時に使用するか ３）ロジスティックモデルとは 4)ロジスティック回帰分析で得られるのは 5)オッズ比とは 6)オッズ比の95%信頼限界とは 7)ダミー変数について 8)変数選択上の注意点 9)ロジスティック回帰分析が可能な統計ソフト 10)ロジスティック回帰分析に関する参考書 1)ﾛｼﾞｽﾃｨｯｸ回帰分析概説 近年の外国の論文にロジスティック回帰分析が非常に増えており、これが理解できないと論文を読めないことが多い。このことは、単変量解析では十分な解析ができないことが多いことを示唆しており、今後日本の論文でも、ロジスティック回帰分析が確実に増加していくものと思われる。しかし、ロジスティック回帰分析を理解しようと思っても、やさしい教科書は非常に少ない。ロジスティック回帰分析は、疫学調査などの大規模なスタディには必須で
重回帰と偏相関の違い - OKWAVE
なかなか回答がないので私から， 私は，企業の品質管理の部門に在籍し，SQCを推進する立場にあります． 応用統計で学位を取っています． 重回帰分析は説明変数で目的変数（こちらは従属）を説明することに用いられますが， 相関分析や偏相関分析は，回帰分析や因果分析をやるまえに， 変数間の関係を見るために行われます． 相関係数と偏相関係数の違いは分かりますか? 相関係数行列の逆行列をとったのもが偏相関係数行列になります． 偏相関は，擬相関を取り除いた関係を示しており，「真の関係」と言えます． 今，小学生（例えば１～６年各30名くらいずつ）のデータがあるとします． データは各人について 学年，靴のサイズ，覚えている漢字数の３変数とします． このとき，覚えている漢字数を目的変数として，重回帰分析を行いなさい という問題があったとします． 学年が決まれば，おおよそ靴のサイズと，覚えている漢字数が決まります
重回帰分析 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "重回帰分析" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2016年2月） 重回帰分析（じゅうかいきぶんせき）は、多変量解析の一つ。回帰分析において独立変数が2つ以上（2次元以上）のもの。独立変数が1つのものを単回帰分析という。 一般的によく使われている最小二乗法、一般化線形モデルの重回帰は、数学的には線形分析の一種であり、分散分析などと数学的に類似している。適切な変数を複数選択することで、計算しやすく誤差の少ない予測式を作ることができる。重回帰モデルの各説明変数の係数を偏回帰係数という。目的変数への影響度は偏回帰係数は示さないが標準化
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生存時間分析の書き方
実験＆解説： t検定とウェルチ検定の比較、使い分け
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