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statに関するcartman0のブックマーク (5)

  • Mann–Whitney U test - Wikipedia

    It has been suggested that portions of this article be split out into another article titled Probability of superiority. (Discuss) (May 2024) "Wilcoxon rank-sum test" redirects here. For Wilcoxon signed-rank test, see Wilcoxon signed-rank test. Mann–Whitney test (also called the Mann–Whitney–Wilcoxon (MWW/MWU), Wilcoxon rank-sum test, or Wilcoxon–Mann–Whitney test) is a nonparametric statistical t

  • 私のための統計処理ー基本解説

    実験はギャンブルのようなもので、 どんな結果が出るかはわからないが、 実験計画を立てる。 「2群に差がない!」という帰無仮説を立てる。 群間のサンプルの選択は公平にしなければならないが、 勝率が高くなるような実験計画をデザインも必要である。 生物実験では、物理科学実験とは異なり、 得られるデータは必然的にばらつきを伴う。 測定者による誤差 ---実験技術の向上に伴い、 データの信頼度は上がる! 測定装置、あるいは測定方法による誤差 測定されるものの性質による個体差

  • 統計局ホームページ/統計でみる市区町村のすがた/本書の内容

    「統計でみる市区町村のすがた」は、「I 基礎データ」、「II 基礎データの説明」の2部から構成されています。 利用上の注意 統計表 「一括ダウンロードする」はPDFファイルです。 一括ダウンロードする(PDF:5,782KB) (分割版:その1(PDF:3,713KB)/その2(PDF:2,819KB)) の項目は、政府統計の総合窓口「e-Stat」掲載の統計表です。 I 基礎データ データに関する説明 「II 基礎データの説明 」はPDFファイルです。 II 基礎データの説明(PDF:854KB) バックナンバー 統計表バックナンバーを、2007年版から e-Statに掲載しています。 2006年版以前のデータについては、以下のデータベースをご参照ください。 統計でみる都道府県・市区町村のすがた 正誤情報 e-Statの統計表は訂正済みの数値となっています。 令和5年7月28日 統計でみ

  • e-Stat APIをRから使う - Technically, technophobic.

    ほぼほぼこの記事に書いてある内容なんですけど、httrでやってみたのでメモ。 e-Stat APIとは 政府統計の総合窓口(e-Stat)で提供している統計データを入手できるAPIです。ユーザ登録してAPIキーを生成すると使えます。 今のところ、以下の種類のAPIが用意されています。形式はXMLとJSONとJSONPがありますが、今回はJSON形式のでやってみるので、jsonが返ってくるリクエストURLを書き添えています。 統計表情報取得(getStatsList):統計表の検索 メタ情報取得(getMetaInfo):統計表のメタ情報を取得 統計データ取得(getStatsData):統計表のデータを取得 データセット登録(postDataset):統計データの取得条件を登録しておける データセット参照(refDataset):登録されている取得条件を参照 データカタログ情報取得(get

    e-Stat APIをRから使う - Technically, technophobic.
    cartman0
    cartman0 2015/10/28
    たしかapiキー必須だからjsあたりで処理して手軽に静的ホスティングできないんですよね
  • R vs Python:データ解析を比較 | POSTD

    主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま

    R vs Python:データ解析を比較 | POSTD
    cartman0
    cartman0 2015/10/28
    解析だけならRで、システム化も考えるとpythonの方がいいのかな?
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