ブートストラップ法で信頼区間を求めるときの注意点 - ほくそ笑む
1. はじめに ブートストラップ信頼区間について調べていたんですが、理論的な求め方は教科書などに載っているのですが、実践的な情報が少ないように思います。 今回、少し調査してみて、実際に適用する際に注意が必要だなと感じたことについて書いておきます。 2. ブートストラップ信頼区間 ブートストラップ法は、理論的に求めるのが難しい統計量を、経験分布からのシンプルなリサンプリングによって推定できるという手法です。 ブートストラップ法では、推定された統計量に対して、その信頼区間を求めることもできます。 このような信頼区間をブートストラップ信頼区間といいます。 ブートストラップ信頼区間を求める方法については色々議論があるようですが、主な手法は次の5つです。 正規分布近似法 ベーシック法 パーセンタイル法 BCa法(bias-corrected and accelerated percentile me
統計科学のための電子図書システム
2019年10⽉1⽇ 統計科学のための電子図書システムは 統計数理研究所の機関リポジトリに移行しました。 移行後のページ
Nasdaq Data Link
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データサイエンティストではない人に知っておいて欲しい事 - hotokuとは
統計を専門にしている訳ではない人と話していて感じた違和感があったので、書き留めておきたい。 疑うべき順番は モデル → 推定法 データ分析をしていれば、当然、期待を掛けたモデルのデータへの当てはまりそうが悪いという事が度々ある。こういう時、統計屋さんとして自然に浮かぶのは「モデルが間違っている」という発想である。と思うのだが、非統計屋さんと話していると、このような時に「別の推定法を試してみたらどうだろう」と言われる事がある。多分、目の前のモデルに対する過度の期待から来るのだろうと思うが、このような態度では統計的に見ると妥当性を欠いた分析をしてしまう危険を孕んでいる。 ひとつの事例 とある線型状態空間モデルのパラメータを推定した所、どうしてもデータに合わない部分があった。実は、それが合わない理由は簡単で、ある潜在変数は常に正であるはずなのだ。線型状態空間モデルでは、潜在変数の分布は正規分布で
『統計を始める前に』（主に言語研究者向け）の公開｜Colorless Green Ideas
文書の性質 『統計を始める前に』という教科書的文書を公開したいと思う。これは、以前、勉強会のために私が作成した文書の一部を切り貼りして作ったものである。以下から、PDFファイルとしてダウンロードが可能なので、必要な方はどうぞ。なお、強制ではないが、リンクを貼るときは、PDFに直接リンクするのではなく、このページにリンクしていただければ幸いである。何か追加情報があったときには、このページに書くつもりなので。 http://id.fnshr.info/docs/stat_for_langs00.pdf これは何を目的にした文書かと言うと、タイトルの通り、「統計を始める前に」一通り知っておきたい数学的知識などをまとめたものである。この文書を一通り読んだ上で、統計の勉強を始めるとはかどるはずである。 統計を始める前に、数学の勉強をしないといけないなんて面倒だと思う人もいるかもしれない。だが、私の経
R AnalyticFlow
R AnalyticFlow ウェブサイトに移動します。 自動的に移動しない場合は リンクをクリックするか、ブラウザのアドレスバーに 直接 "r.analyticflow.com/ja/" と入力してください。
pandas: powerful Python data analysis toolkit — pandas 0.23.4 documentation
pandas documentation# Date: Jan 20, 2024 Version: 2.2.0 Download documentation: Zipped HTML Previous versions: Documentation of previous pandas versions is available at pandas.pydata.org. Useful links: Binary Installers | Source Repository | Issues & Ideas | Q&A Support | Mailing List pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data an
SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification) - シリコンの谷のゾンビ
SVMツールで有名なLIBSVMの作者らがまとめた "A Practical Guide to Support Vector Classification" という良資料[1]の日本語解説資料をまとめてみたので公開． SVM実践ガイド (A Practical Guide to Support Vector Classification) View more presentations from sleepy_yoshi 元資料はこちら 本資料作成のきっかけは，まわりの人に「SVMとかいう手法使ったんだけど，機械学習よくわからなくてさ」という感じで相談を受けて「カーネルは何使ってるの?」「素性のスケーリングはした?」「Cパラメータは調整した?」というようなことを聞くのだけれど，「???」というやりとりにうんざりしたから． その都度，Cパラメータというものがありまして〜，カーネルというものが
統計解析でよく使われる言葉「Qモード」「Rモード」とは何を指すのか - ほくそ笑む
主成分分析のQモードとRモードの違いについて調べていたんですが、ネット上にほとんど情報を見つけられませんでした。 クラスター分析とか相関係数にもQモードとRモードがあるみたいで、統計では結構一般的に使われている言葉みたいなのですが、これだけ日本語情報が少ないとなるとちょっと困りますね。 統計言語Rのメーリングリストにちょうど次のような質問が寄せられていたので、一部翻訳してみました。 こんにちは。 どなたか主成分分析のQモードとRモードの違いについて教えていただけないでしょうか。 それぞれ prcomp() と princomp() 関数に対応しているようなのですが。 by Lívio Cipriano こんにちは Livio、 prcomp のヘルプファイルにはこんなことが載ってるよ： この計算はデータ行列の特異値分解によって行われます。共分散行列の固有値は使用されません。これは一般的に、
OpenCPU - Producing and Reproducing Results
OpenCPU is a system for embedded scientific computing and reproducible research. The OpenCPU server provides a reliable and interoperable HTTP API for data analysis based on R. You can either use the public servers or host your own. The OpenCPU JavaScript client library provides the most seamless integration of R and JavaScript available today. Enjoy simple RPC and data I/O through standard Ajax t
Journal of Statistical Software
Established in 1996, the Journal of Statistical Software publishes articles on statistical software along with the source code of the software itself and replication code for all empirical results. Furthermore, shorter code snippets are published as well as book reviews and software reviews. All contents are freely available online under open licenses. We aim to present research that demonstrates
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Will 2015 be the Beginning of the End for SAS and SPSS? | r4stats.com
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日本統計学会創立75周年記念出版『21世紀の統計科学』(全3巻) 増補HP版 (2012年1月)