タグ

統計学と数学に関するfukudamasa09のブックマーク (26)

  • 【統計学】初めての「標準偏差」(統計学に挫折しないために) - Qiita

    統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 記事では数学が得意でない方にもわかるように1から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 (※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも

    【統計学】初めての「標準偏差」(統計学に挫折しないために) - Qiita
  • t検定

    この教材では,対応がないときのt検定について,上記の学説の優劣を判断していません.読者に判断してもらうための材料を提供しているレベルですのでよろしく.(2群の要素数が僅差であるような場合を除けば,多くの場合にWelch検定の方が自由度がかなり小さくなるので,レポートを見れば,どちらのt検定を用いたのかは分かると言われています.) 【平均の差の検定:要約】 ◎ 前提:以下において母集団は正規分布に従うとする. 幾つかのグループの「平均の差」が偶然的な誤差の範囲にあるものかどうかを判断したいとき,データの個数が少ないときは偶然的な誤差の範囲も大きくなるが,データの個数が多くなると平均の差が大きな値となることはめったにない. 同一の母集団からの標と見なしたときに2つのグループの平均の差が両側5%の確率の範囲に入るようなことはめったになく,このような場合は平均に有意差があるとして異なる母集団から

  • 勇気を出して初めてのデータ分析 - データサイエンティストを目指して(1) -: 知財ファイナンス・モデリング

    今日は社会人がデータ分析をどのように独学で身に着けていけばいいかということを考えます。 ビッグデータがバズワードとなって以来、花形の学問のひとつとなったのが「統計学」です。統計学が重要なのは今も昔も変わらないわけですが、かつてはデータの分析になんて興味がなかった会社や部門がデータ分析を業務に役立てようとした結果、需要が増しています。 さて、私は社会人になってから統計学の素晴らしさを体感して勉強を始めました。筑波大学のビジネススクール(GSSM)で椿広計先生という大家の講義を受けて開眼しました。そういう意味では実に幸運だったと思います。 スクールに通って統計学を身に着けるというのも一つの手なのでしょうが、万人がスクーリングできるわけではありません。独学で身に着けて行かないといけない人が大半ではないでしょうか。大丈夫です。独学でも統計学を使いこなせるようになります。「数学」なんて・・・。という

    勇気を出して初めてのデータ分析 - データサイエンティストを目指して(1) -: 知財ファイナンス・モデリング
  • 海と魚と統計解析

    海と魚の世界にようこそ ★新サイト完成しました! 3秒後に自動的に移動します 変わらない方は こちらからどうぞ http://logics-of-blue.com/ 管理人の馬場真哉(北大院水)です。 当サイトは、海や魚に関する学問「水産学」や蓄積されたデータを有効活用するための「統計学・データマイニング」に関する話題を主として、それらにまつ わる色々な話を思いつくままに書き連ねたウェブサイトです。 また、フリーのデータ解析環境「R」のプログラムも展示しています。

  • 金融工学向けの数値計算ライブラリ

    金融工学向けライブラリ デリバティブプライシング、ポートフォリオ最適化、リスク管理 インデックストラッキング、定量分析、トレンド予測、etc. 金融工学向けの数値計算ルーチン NAG数値計算ライブラリには金融工学プログラミングで利用される、偏微分方程式、(ブラックショールズ(Black Scholes)を含む)、準乱数、最適化、オペレーションズリサーチ、GARCH、時系列解析、生存解析、多変量解析、分散分析などが多く含まれています。特にデリバティブプライシングにおいて利用される放物型偏微分方程式と移流拡散方程式を解くルーチン群や、ポートフォリオ・モデリング(portfolio-modeling)やインデックス・トラッキング(index-tracking)などで有効に活用することができる最適化(Optimization)ルーチン群が提供されています。 NAGライブラリが金融工学向けの数値

  • 冪乗則 - 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?: "冪乗則" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL(2023年3月) この項目「冪乗則」は途中まで翻訳されたものです。(原文:en:Power law) 翻訳作業に協力して下さる方を求めています。ノートページや履歴、翻訳のガイドラインも参照してください。要約欄への翻訳情報の記入をお忘れなく。(2008年5月) 冪乗則にしたがうグラフの例。横軸が商品のアイテム数、縦軸が販売数量を表す。このモデルは「80:20の法則」として知られ、右に向かう部分はロングテールと呼ばれる。 冪乗則(べきじょうそく、power law)は、統計モデルの一つ。

    冪乗則 - Wikipedia
  • 統計検定:Japan Statistical Society Certificate

    統計検定」とは、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。問い合わせ:統計検定センター

  • 統計学へのお誘い本リスト

    趣旨 大学での講義や統計研修の受講生から,「統計学の参考図書を紹介してほしい」との依頼があったので,下記のような「お誘いリスト」をつくってみた.すべて日語のである.“門前”から“門”までの「参道」がやや長い気がするが,そこは気の迷いや逡巡が憑いてまわる相手のために,ということでご容赦いただきたい.また,いったん“入門”してしまった後は,統計手法ごとにそれぞれ特化したより適切な(中級書以上)がきっとあると思うが,下のリストはまったく網羅的ではない.個人的に,生物系・農学系の学生や研究員を相手に講義をする機会が多いので,リストの最初の方はできるだけ“数式汚染”されていない統計を中心に挙げてある.下記の内容についてご意見やご指摘がありましたらご連絡ください. 門前でまだ迷っている人のための誘惑 結城浩/たなか鮎子[イラスト]『数学ガールの秘密ノート:やさしい統計』(2016年11月7

  • 良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary

    メモがてら、これまで読んで解りやすかったり明瞭だと思った統計関連のをご紹介します。精読はしていないけれどこれは良さそうだ、と思ったのも入れます。適当に分類して、カテゴリーごとに。 私自身も勉強中なので、これいいよ、というのがあれば教えてもらえれば幸い。 ※の画像→説明文 という配置にしてあります ※上下巻ある場合には上巻のみリンクします 準備 少なくとも、中学生で習うくらいの数学は解っていないといかんともしがたいと思います。で、統計を勉強してみたい、でも数学は中学で挫折した、という私みたいな人間も多いだろうな、と。 方程式のはなし―式をたて解くテクニック 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 1977/09メディア: 単行購入: 7人 クリック: 281回この商品を含むブログを見る関数のはなし〈上〉 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 201

    良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary
  • 統計データ解析★★ モンテカルロシミュレーション、ポアソン分布など実習教材と解説充実

    MCS-LIB(モンテカルロ実験用ライブラリ) v0.81(2008/10/07): ライブラリ mcs-lib.xla ヘルプ文書 mcs-lib_help.xls (Excel2007の外部リンク変更バグに対応) 連絡事項 [10/07] 学内PCの大部分が Excel2007 に変わったため、Excel2007では、この頁トップのマクロ・セキュリティ設定を行い、新 MCS-LIB を使用して下さい。

  • 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)

  • 統計学入門

    さて皆さん、「数字は魔物、統計は数字のトリック」などと言われ、統計学はある人々からは疫病神のように忌みに嫌われ、またある人々からは金科玉条のごとく無条件に信奉され、はたまた別の人々からは塵芥のごとく無視されています。 しかしやかましくいわれている割には、その質が十分理解されているとはいい難いのが現状ではないでしょうか? 研究現場の研究者が統計手法を利用する時に犯す間違いのうち、ほぼ90%のものが非常に初歩的なものです。 そしてそれらの間違いは研究者が統計学の基的な事柄をはっきりと理解していないか、あるいはそれらを誤解していることが原因になっています。 例えば研究現場でしばしば間違って使われている統計手法のベスト3は次のようなものです。 有意確率(p値)と「有意差あり」の意味 標準偏差(SD)と標準誤差(SE)の使い分け 多重比較の使用方法 これらは全て非常に初歩的かつ基的なことです。

  • Amazon.co.jp:『統計学を拓いた異才たち-経験則から科学へ進展した一世紀』

    Amazon.co.jp:『統計学を拓いた異才たち-経験則から科学へ進展した一世紀』
  • 続・わしの頁

    「R で学ぶデータマイニング�T,�U」「R Commander ハンドブック」の再版作業が大方終了したので, 今月は別の 2 冊の執筆作業を進め,来月からはいよいよ「The R Tips」の再版(改訂)作業を開始する予定. 他の 1 冊も来年春までに執筆完了しなければいけないので,当分は暇にならないなぁ・・・. 作業の息抜きに テトリス・最高難度プレイ. 見入ってしまいます・・・. 作業に疲れたら ああエキセントリック少年ボウイ. 名曲です^^.(08.10.05) - R に関する資料・統数研の公開講座「 R で学ぶデータ解析とシミュレーション」1 日目の資料 - 【 R 入門】 R 2.6.2 のセットアップ : Windows 版 R で R 入門. 【 R 入門】 第 1 回 : R の基礎知識. 【 R 入門】 第 2 回 : R でグラフ作成. 【 R 入門】 第 3 回

  • WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary

    私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関(および因果関係)」については、 2つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定

    WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
  • 統計・データ解析

    『Rで楽しむ統計』が出ました。サポートページ 『Rで楽しむベイズ統計入門』が出ました。サポートページ,第7章のRコードをStanで書き直したRで楽しむStan 全国学力・学習状況調査の個票の疑似データがこちらで公開されています。データ分析の練習に使えそうです。SSDSE(教育用標準データセット)も。 R 4.x では stringsAsFactors=FALSE がデフォルトになりましたが,サイトの古い記事ではそうなっていないところがあるかもしれません(read.csv() などで as.is=TRUE は不要になります(あってもかまいませんが))。 R 4.2 ではWindowsでもMac同様UTF-8がデフォルトになりました。もう fileEncoding オプションに "UTF-8","UTF-8-BOM" を指定する必要はなくなりそうです。一方で、SJIS(CP932)データの場

  • 最小二乗法について

    最小二乗法は計測データの整理に使われる方法である。 n個のデータ(x1,y1),(x2,y2), .......(xn,yn)が得られたとする。 に最もフィットする直線をy=ax+bとすると、 でa,bが求められる。 以下詳しい解説が書いてあります。解説は上から順番に書いてありますが、適当に飛ばし読みしたいときは、以下をクリックしてください 最小二乗法の目的 最小二乗法の考え方 具体的な計算方法 一般的な場合 車が一定速度で動いているとする。それを測定して時間と位置との関係をグラフに表すと となる。 しかし、実際は測定誤差があるので、こんなふうにきれいに並ぶことはない。 こんなふうに並んだものに対して、エイヤっと線を引いてしまうわけである。 そして、この直線の傾きから車の速度を求める。 この、エイヤっと引いた線を、人力ではなく、もうすこしもっともらしく計算で決定しましょうとい

  • 最尤推定 - Wikipedia

    最尤推定(さいゆうすいてい、英: maximum likelihood estimationという)や最尤法(さいゆうほう、英: method of maximum likelihood)とは、統計学において、与えられたデータからそれが従う確率分布の母数を点推定する方法である。 この方法はロナルド・フィッシャーが1912年から1922年にかけて開発した。 観測されたデータからそれを生んだ母集団を説明しようとする際に広く用いられる。生物学では塩基やアミノ酸配列のような分子データの置換に関する確率モデルに基づいて系統樹を作成する際に、一番尤もらしくデータを説明する樹形を選択するための有力な方法としても利用される。機械学習ではニューラルネットワーク(特に生成モデル)を学習する際に最尤推定(負の対数尤度最小化として定式化)が用いられる。 最尤推定が解く基的な問題は「パラメータ が不明な確率分布に

  • 青木繁信氏:おしゃべりな部屋 (統計学ほか)

    アクセスしていただき,ありがとうございます。 このページへのアクセスは,通算 6265344 回目です。 (1995年8月31日 からカウント開始) フォト蔵ふ つれづれなるままに ときどき一枚 狛犬ギャラリー 道祖神ギャラリー

    青木繁信氏:おしゃべりな部屋 (統計学ほか)
  • 404 Blog Not Found : 書評 - 統計を学ぶ三冊+1

    2010年07月13日17:00 カテゴリ書評/画評/品評Math 書評 - 統計を学ぶ三冊+1 返答に窮する問題というのがある。 私の場合、そのうちの一つは「統計を学ぶときに読むべき」というものだ。 すごく悩ましい。現時点で「特効薬」とか「決定打」というのは見当たらない。Perlのラクダや、JavaScriptのサイといった、いわゆるバイブルは存在しない。 が、AIDSにカクテル療法があるように、統計もカクテル読みで学ぶ事は出来る。というわけで現時点で最強のカクテルならこうなるというものを取り上げてみたい。 結論から言うと、「マンガ統計学入門」で統計の世界を鳥瞰しつつ、「運は数学にまかせなさい」で統計の落とし穴に実際にはまってみながら、「統計学入門 (基礎統計学)」と「STATISTICS HACKS」の問題を手を動かして解いてみる、ということになる。うち"STATISTICS H

    404 Blog Not Found : 書評 - 統計を学ぶ三冊+1