Amazon.co.jp: 心理統計学の基礎 (有斐閣アルマ): 南風原朝和: 本
統計量 - Wikipedia
統計量（とうけいりょう）とは、統計学において、一組の標本データに、目的に応じた統計学的なアルゴリズム（関数）を適用し得た、データの特徴を要約した数値を指す。なお十分性をもつ統計量を十分統計量と呼ぶ。日本産業規格では「確率変数だけで規定された関数」[1]と定義している。 概念[編集] 例えば簡単な統計量の一例として算術平均を計算する際には、全てのデータ数値を合計しデータ数値の数で割るというアルゴリズムを用いる。 統計学的には、対象とするデータは母集団から抽出される標本であり、標本から直接算出される統計量は観測（観察）できるランダム変数の一種であり、標本の性質を表現する数値である。普通は母集団を母数（観測できない）によって特徴づけられる確率分布として仮定し、そこからあるサイズの標本をランダムに抽出するものとする。 母数の値、例えば全国の25歳の男性の身長の平均は観測できないが、それに対応する統
統計局ホームページ/家計調査（家計収支編） 時系列データ（二人以上の世帯）
目次（このページ内の該当する箇所へジャンプします) 品目分類：支出金額・名目増減率・実質増減率（月・年） 用途分類：収入及び支出金額・名目増減率・実質増減率（月・四半期・年） 主要項目の季節調整値（月） 基礎的支出・選択的支出（月・四半期・年） 変動調整値（月・四半期・年） 参考表：購入形態（年） おしらせ 2023年12月分をもって季節調整値の10大費目・諸雑費、四半期結果の作成を取りやめました。2024年1月分以降は、世帯消費動向指数（CTIミクロ）の季節調整値をご覧ください。 1946年以降の長期時系列データなど、過去に作成していた結果表（二人以上の世帯）はこちらをご覧ください。 2018年12月分をもって消費水準指数の作成を取りやめました。2019年1月分以降は、世帯消費動向指数（CTIミクロ）の調整系列（分布調整値）をご覧ください。 1. 品目分類：支出金額・名目増減率・実質増減
おしゃべりな部屋 （プラネタリウム，星，植物，熱帯魚，統計学）
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 6302456 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
Cross-correlation - Wikipedia
Visual comparison of convolution, cross-correlation and autocorrelation. For the operations involving function f, and assuming the height of f is 1.0, the value of the result at 5 different points is indicated by the shaded area below each point. Also, the vertical symmetry of f is the reason and are identical in this example. In signal processing, cross-correlation is a measure of similarity of t
エクセルを用いた相関係数と回帰直線の計算
１６人のクラスで数学、理科、英語のテストをしました。その結果は図１です。 図３ 数学、理科、英語のテスト結果 図３のテスト結果に基づき、得点相関図(図１、図２）を作成しました。図１より、数学と理科の得点には相関関係が強く、数学の得意な人は理科も得意であることが定性的にわかります。２組のデータ間の相関関係を定量的に示す指標が相関係数です。 ２組のデータ(xi,yi),(i=1,2,3, ・・・・,n)が与えられた時、その相関係数(r)は(1)式となります。 r = Σ(xi - xav)(yi-yav)/(√(Σ(xi-xav)√(Σ(yi-yav)) ・・・・・ (1) xav = (Σxi)/n ：xiの平均 yav = (Σyi)/n ：yiの平均 また、(1)式は(xi,yi)の共分散をそれぞれの標準偏差で割ったものと同じです。 相関係数(r)は -1< r < 1
エクセルによる相関係数の求め方
１．エクセルによって相関係数を計算する方法２つあります。１つは分析ツールを使う方法、もう一つは関数を使う方法です。 ２．関数による相関係数の求め方。 １組だけのデータセットについて相関係数を求めるのであれば、関数を使うのが簡単です。 下のような北半球各地点での１月と７月の平均気温の相関係数を求めましょう。
第１２回 相関分析
１．２つの変量間の関係を調べる 摂取カロリーと血圧の関係，年平均気温と年間降水量，日射量とコムギの収量など２つの変数間の関係を調べることは頻繁にあります．この場合，まず散布図を書くことから始めます．散布図を書く意義は以下の３つがあります． 視覚的にどんな関係かを考えることができる．２つの変数間の関係は直線で表せることもあれば，曲線（２次関数，指数関数，対数関数など）で表せることもあります．数字だけではどのような関係かはわかりにくい場合でも，グラフにすると一目でわかります． 異常値の発見ができる． データの集団を異なるグループに分けられることがある．摂取カロリーと血圧の関係が性別，職業その他いろいろな要因によって変わることもあります．その場合でもグラフにして比較すれば新しい要因を発見できることがあります．例えば下の１月の気温と７月の気温の例をクリックしてください．
外道でもわかる因子分析
外道でもわかる因子分析 −英語教育学研究におけるよりよい統計処理のために− キーワード 探索的因子分析 検証的因子分析 外道英語教育学 NOTICE - Always Under Construction - NOTICE Since 1999.12.21. Last Modified 2002.12.31. fprというメーリングリストで「サルでもわかる因子分析、なんてものがないかなあ」というお話があり、卒論・修論の時期のためか私ごときが身近な人から質問を受けることもあり、そんなこんなでふと思いついて書きはじめました。 参考文献は色々ありますが、あえて何も見ずに書き下ろします。そのほうが丸写しになるよりも、私が素人なりに簡略化して理解している通りの言葉なので、平易でいいかな、と思うからです。言うまでもないことですが、本格的に勉強なさるのであれば専門の書籍をご覧になりますよう。 統計や、
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歴史統計
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調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学) | 星野 崇宏 | 本 | Amazon.co.jp
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Excel 1
https://www.cygres.com/OcnPageJ/Glosry/Coh.html
http://seekr.plavox.info/
http://www.db.is.kyushu-u.ac.jp/rinkou/r/