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1 二項分布に関連した検定 2 二項分布の例 問題 : 日本人３人（甲・乙・丙）を無作為抽出した。 この３人の中のＯ型の人数 Ｏ型の人数について， それぞれの値を取る確率を求める. � 日本の血液型の分布は次のようにいわれている � � Ｏ型 Ｏ型 : : ３０％ ３０％ � Ａ型 : ３５％ � Ｂ型 : ２５％ � ＡＢ型 : １０％ 3 Ｏ型が１人もいない確率 � 記号 � � Pr( Pr(甲○ 甲○) ) : 甲がＯ型である確率 = 0.3 0.3 � � Pr( Pr(甲 甲× ×) ) : 甲がＯ型でない確率 = 1-0.3 = 0.7 0.7 � � Ｏ型が１人もいない確率 Ｏ型が１人もいない確率 � � Pr( Pr(甲 甲× ×) ) × × Pr( Pr(丙 丙× ×) ) × × Pr( Pr(丙 丙× ×) ) = 0.7 × 0.7 × 0.7 = 0.343
これは賢い！電気を使わないペットボトル製のクーラーがバングラデシュで人気 - U-NOTE[ユーノート] - 仕事を楽しく、毎日をかっこ良く。 -
暑い夏にはクーラーがあると助かる。だが、日中の最高気温が45度にもなるバングラデシュでは、70％の家に電気が引かれていない。そこで発明されたのが、電気の要らないクーラー「エコクーラー（Eco-Cooler）」だ。これなら電気代がかからないだけでなく、適当な板とペットボトルだけで作れるので、とても安上がり。ペットボトルを切って差し込むだけ作り方は簡単。板にドリルでたくさん穴を開け、そこに、ペットボトルの首部分を切って差し込むだけ。これを窓に取り付ければエコクーラーの設置完了だ。 実際に温度が5度下がる信じられない話だが、これを窓に取り付けると、室内の温度が少なくとも5度下がる。外が30度の時に室内は25度になるとのことだ。その理由は？エコクーラーには、熱い食べ物を冷ます時に口をすぼめてフーフーやるのと同じ原理が使われている。口を大きく開けたまま、自分の手にハーッと息を吹きかけると、熱く感じる
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人気漫画家がタバコのポイ捨てに苦言→喫煙者に粘着される
藤島康介＠トップウGP9巻10月21日発売🏍 @fujishimakosuke なぜゴミやタバコを路上に捨てられるのかわからない。よくうちの前にも捨てられる。誰かが片付けるからいいだろうと思うなら自分が片付ければいい。 2016-06-09 05:46:44
アホが世の中を壊す瞬間に立ち会ってしまった
朝の出勤時間帯、皆が急いでいるのはあたりまえのことだ。 これは車がちょうどすれ違える広さの道路での出来事だ。 駅に向かう道を歩いていたわたしを、まずは乗用車が追い越していった。 その先には道路の左側に歩行者カップルが横並びで歩いていて、それを追い越そうとして乗用車は右側に少し膨らんだ。 しかし、そこに対向車のワゴンが早いスピードで突っ込んできたので、乗用車は追い越すことを諦めて左側に戻らざるを得なくなった。 ところが更にそこに早いスピードの自転車がわたしを追い越しながら横並び歩行者の後ろに突っ込んでいったので、乗用車は左側に戻れなくなってしまった。 それなのに対向車はお構いなしに突っ込んでくる。 仕方なしに乗用車は更に左に幅寄せしようとするも、自転車はその位置で止まったまま一向に譲ろうとしない。 横並びの歩行者は対向車が急に止まったので何事かと立ち止まって振り返る。 その結果、横並び歩行者
俺の家はどこだよ
例えばさ、お金払って契約してたらそれは俺の家か？ そしたら、まんが喫茶も俺の家かな？カラオケボックスは？ 新築１日目に家を訪ねて、あ〜家に帰った〜って感じするか？ 引っ越ししたら旧家を訪ねて帰った〜って感じしないのか？ 親が住んでたとこは俺の家か？ じゃあ、先祖が住んでた家は？ 入院とかしちゃって、家よりも長くベッドの上にいたら、ベッドは家か？ もういいや、ここで寝ちまおう
R言語で統計解析入門： 目次1 テクニカルデータプレゼンテーション 梶山 喜一郎
Technical Data presentation in R コピペで学ぶ Rでテクニカルデータプレゼンテーション １．基礎統計解析編 グラフィックス・リテラシ－教育: 「図学 I ・図形情報 I ・統計学」科目 修了後のコースウェア 福岡大学工学部図学教室 梶山 喜一郎 ・つまみ食いで，学習しないように願います． ・データの可視化を体系・系統だったスキルにするために順を追って学習する． ・統計ブームに乗っている学習者も先人に感謝の気持ちを．さらに， ・確かなスキルにするために，教科書・解説書を理解し，Rスクリプトで確認． A. はじめに--ここは統計・解析の必要を味わった後で読めばよい まず，統計の手続きを実行する．慣れたら統計的に考えよう． 学校の統計学を復習--買った教科書とノートをまた読むだけ a. 測定と尺度 Measurement and scale b. 記述統計学の
ピアソンの相関係数、Spearman(スピアマン)の順位相関係数
Σxi,Σyi,Σxi2,Σyi2,Σxiyiを求めたら、今度は偏差平方和（Sxx,Syy）と偏差積和（Sxy）を求める。 偏差平方和を求めたら、次は統計量rを求める。 このときのr0.05はn=14のとき相関係数検定表(r表)から、r0.05=0.532であると分かる。 ｜r｜=0.943＞0.532=r0.05より、P＜0.05となるので帰無仮説を棄却できる。つまり、「年齢と酵素Xの量には関連がある」ということができる。 ……………………………………………………………………………………………………………… Spearmanの順位相関係数(ノンパラメトリック法) データが正規分布するならピアソンの相関係数rで検定すればいいが、正規分布しないならSpearmanの順位相関係数rsで検定する。 ・仮説の設定 帰無仮説(H0)：「相関はない」と仮定する。 対立仮説(H1)：「相関はある」と仮定
スピアマンの順位相関係数 - 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?: "スピアマンの順位相関係数" – 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4月） スピアマンの順位相関係数（じゅんいそうかんけいすう）は統計学において順位データから求められる相関の指標である。チャールズ・スピアマン(Charles Spearman)によって提唱され[1]、ふつうρ あるいは rS などと書かれる。 ピアソンの積率相関係数（普通に相関係数と呼ばれるもの）と違い、ノンパラメトリックな指標である。すなわち2つの変数の分布について何も仮定せずに、変数の間の関係が任意の単調関数によってどの程度忠実に表現できるかを、評価す
Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes
One document to learn numerics, science, and data with Python¶ Tutorials on the scientific Python ecosystem: a quick introduction to central tools and techniques. The different chapters each correspond to a 1 to 2 hours course with increasing level of expertise, from beginner to expert. Release: 2022.1
統計学入門−目次
最終更新日：2022年08月24日 前口上へ 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
経済学、数学、統計学などの資料纏め - あんちべ！
※適宜追加します 経済学 計量経済学 京大 末石直也 http://www.econ.kyoto-u.ac.jp/~sueishi/econometrics/econometrics.html 経済数学系資料 http://www.f.waseda.jp/ksuga/ 経済学のための位相数学の基礎とブラウワーの不動点定理 http://www2.chuo-u.ac.jp/keizaiken/discussno39.pdf 経済学のための最適化理論：講義ノート http://www.meijigakuin.ac.jp/~mashiyam/pdfdocs/optimization.pdf 経済学に必要な最適化理論 http://mediaislandr.org/pdf/static_optimization.pdf 経済学のための確率論入門 http://www.meijigakuin.ac.
Python：時系列分析（その１） : 分析技術とビジネスインテリジェンス
Python pandasとstatsmodelsを用いた時系列分析についてまとめる。pandasは欠損値の処理や移動平均の算出に、statsmodelsはARIMAなど時系列解析の実施に用いるとよさそう。以下の内容について順次取り上げていきたい。 ●単純移動平均 ●自己相関関数（ACF：Auto Correlation Function） ●偏自己相関関数（PACF：Partial Auto Correlation Function） ●自己回帰過程：AR(p) ●自己回帰移動平均過程：ARMA(p, q) ●自己回帰和分移動平均過程：ARIMA(p, q, d) ●多変量自己回帰過程：VAR(p) ●状態空間モデル ARIMAまでがひとつの系列のみを対象とした分析。VARはARの多変量版で、ある系列を予測するのに他の系列のデータも活用する。状態空間モデルは、観測方程式と状態方程式（真の
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uefa.com UEFA EURO 2008(TM) ニュース ニュース詳細:欧州選手権、本大会組み合わせが決定
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http://necochan.com/2014/04/11/python-for-economist/