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統計に関するharapon1012のブックマーク (6)

  • Google Public Data Explorer

    Google Public Data Explorer は、大量のデータから必要なデータを簡単に見つけ出し、分かりやすくグラフ化できるツールです。グラフや分布図で時系列に沿ったアニメーションを表示できるので、世の中の変化を直感的に把握できます。このツールを利用するのにデータ分析の専門家である必要はありません。どなたでも簡単に表示方法を切り替えたり、データを比較したり、みんなと共有したりできます。

    harapon1012
    harapon1012 2011/11/15
    こりゃすごい.世銀データの各国比較だけでおもしろい
  • 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

  • 統計学自習ノート

    多変量解析 回帰分析(あてはめ),判別分析,主成分分析,因子分析, SEM 数量化 I 類,数量化 II 類,数量化 III 類,数量化 IV 類 正準相関分析,クラスター分析,主座標分析 クロンバックの $\alpha$ 信頼性係数 生存率解析 Cutler-Ederer 法による生命表,Kaplan-Meier 法による生命表 多重ロジスティックモデル,Cox の比例ハザードモデル

  • 統計科学のための電子図書システム

    電子図書システム 電子書籍のキーワード検索 収録書籍 統計一般 関連 統計科学の三十年 −わが師わが友− (北川 敏男 著) 少数例のまとめ方 (増山 元三郎 著) 新版 統計学の認識 基盤と方法 (北川 敏男 著) 確率論及統計論 (伏見 康治 著) 推計学への道 (増山 元三郎 著) 多変量解析 関連 因子分析法通論 (浅野 長一郎 著) 質的情報の多変量解析 (松田 紀之 著) 多変量解析論 (塩谷 実、浅野 長一郎 共著) 実験計画法 関連 農業実験計画法小史 (奥野 忠一 著) 21世紀の糧・農業 (奥野 忠一 編) 実験計画法講義 I 基礎編(1) (北川 敏男 著) 実験計画法講義 II 基礎編(2) (北川 敏男 著) 実験計画法 (増山 元三郎 著) 実験計画法 (浅野 長一郎 著)「準備中」 品質管理 関連 統計解析 (田口 玄一 著) 工場におけるサンプリング (石

  • 共分散構造分析

    <<トップページへ 共分散構造分析 共分散構造分析を行うために必要なソフトウェア 共分散構造分析とは何か パス図の便利さを知る 母数の推定(パス係数を求める) 構造方程式と測定方程式の意味を考える モデルの評価 共分散構造分析のまとめ [ LISREL ]のページも参照。 参考図書 [1] 涌井良幸・涌井貞美著 『図解でわかる共分散構造分析』 日実業出版社 [2] 竹内啓監修・豊田秀樹著 『SASによる共分散構造分析』 東京大学出版会 [3] 豊田秀樹著 『共分散構造分析-構造方程式モデリング-[入門偏]』 朝倉書店

  • 一般化線形モデルについて - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家

    教科書:統計モデル入門 〜回帰モデルから一般化線形モデルまで〜 一般化線形モデル入門 原著第2版 作者: Annette J.Dobson,田中豊,森川敏彦,山中竹春,冨田誠出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2008/09/08メディア: 単行購入: 15人 クリック: 152回この商品を含むブログ (13件) を見る 論文:Nelder and Wedderburn (1972)…一般化線形モデル、McCullagh and Nelder (1989)…擬似対数尤度 今日は一般化線形モデルについてまとめておきます。 【導入】 一般化線形モデルはGLIM(ぐりむ) 一般線形モデルはGLM(じーえるえむ) 一般化推定方程式はGEE(じーいーいー) 結果変数(outcome)…予測したい変数 別名:応答変数(response)、従属変数(dependent)→「結果変数」と脳内変換 説明

    一般化線形モデルについて - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
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