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統計に関するdelphinzのブックマーク (5)

  • 若者は“テレビ離れ”していない--M1・F1総研の調査で明らかに

    若者は“テレビ離れ”していない、むしろ多様な視聴スタイルによって受け入れられている。こんな実態が、若者層のマーケティング調査機関であるM1・F1総研の調べでわかった。 同社は1月28日、首都圏在住の20歳〜34歳男女テレビ視聴動向に関する調査レポート「若者におけるテレビの存在価値の考察」(PDF)を発表した。 それによると、M1層(男性20歳〜34歳)、F1層(女性20歳〜34歳)は、M2(男性35〜49歳)、F2(女性35〜49歳)と比べてもテレビを平日、休日ともによく見ており、自宅で1番長い時間していることでも「インターネットをする」を上回り「テレビ番組を見る」がトップ。テレビ好きが多く、CMを見ない人は圧倒的に少数派であることがわかったという。 1日あたりの平均テレビ視聴時間は、平日はM1層が2時間25分、F1層が3時間4分。休日になるとそれぞれ、3時間36分、3時間49分に増加す

    若者は“テレビ離れ”していない--M1・F1総研の調査で明らかに
  • 21世紀の市民に必要な力 - 書評 - 不透明な時代を見抜く「統計思考力」 : 404 Blog Not Found

    2013年10月31日00:15 カテゴリ書評/画評/品評Value 2.0 21世紀の市民に必要な力 - 書評 - 不透明な時代を見抜く「統計思考力」 出た、出た。やっと出た。 不透明な時代を見抜く「統計思考力」 神永正博 2009.04.08 初出 2013.10.31 文庫版発行につき改訂 このを、待っていた。 こんなを、ではなくこのを。 そして、この国は待っている。 このを最大限活用してくれることを。 書「不透明な時代を見抜く「統計思考力」」は、「学力低下は錯覚である」をあざやかに証明してみせた著者が、その証明力を読者に分け与えるべく著した一冊。 目次(原著) - Discover - 書籍紹介 はじめに 第1章 基礎編 データを見る それ、ほんとう? まず元データに当たる習慣をつけよう! 1 生データを入手する それホント?まずは生データに当たれ! 数学が出来る=年収

    21世紀の市民に必要な力 - 書評 - 不透明な時代を見抜く「統計思考力」 : 404 Blog Not Found
  • 統計処理ソフト R 入門 講習会資料

    講習会の目的 講習会は, R についての自習の基盤をつくることを目指します。 たとえ初心者向けの数時間の入門講習でなく1年間の毎週の演習授業であっても,R に関してすべてを説明するのは不可能だと思われます。 R の世界は,縦にはそこそこ深く,横には果てが見えないほど広いです。 CRAN に登録されている R のパッケージは 1000 を超えました。 よって,受講者の幅も広いことですし,受講者各自にとってぴったりな統計解析の実用的な解説をするのはあきらめて, 各自が必要に応じて情報を探し,見つけたものを難なく活用できるようになること,を目標にしました。 ここに自分の求めている分析手法や作図法などの答えがあるとは期待しないで下さい。それは帰ってからのあなたの楽しい仕事です。 R の利用と R 言語 R の根幹は R 言語のインタプリタであり,ユーザはR言語を駆使することでRを操作します。 S

  • 卒論修論のために、これから統計学を学ぶつもりの人に知って欲しい5箇条 - 女教師ブログ

    大学1年から生物学部とか経済学部に在籍している人なんかは、「統計学」の体系的なトレーニング受けざるを得ないと思うので問題はないのですが、問題はそういうトレーニングをすっ飛ばしたまま、統計解析が必要になる人の場合。例えば、学部時代は英米文学専攻で統計に無縁だったけれど、大学院で英語教育系に転向した人。あるいは、教育方法論系の研究室にいてフィールドワークばっかりやっていたけれど、統計系の分析も必要になった場合。 1. 先輩から教えてもらわない まず、一番やってはいけないのが、先輩の院生に教えてもらうということ。「あの先輩に、色々教えてもらいたい(ハート)」など下心がある場合はまた別ですが、純粋に統計学“だけ”を学びたいなら先輩に教えてもらうのは危険です。 あなたは統計学初心者ならば、その先輩が「きちんと統計解析を理解している」かどうかを知る術はありません。周囲の評判というのもありますが、そもそ

  • 確率論、統計学関連のWeb上の資料 - yasuhisa's blog

    確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最

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