PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしないベイズ推定の基本とPyMCによる簡単な実装例です． 関連資料： https://github.com/scipy-japan/tokyo-scipy/tree/master/006/shima__shimaRead less
生態学データ解析 - 本/データ解析のための統計モデリング入門
講義のーと の内容を詳しく説明したものです 著者: 久保拓弥 出版社: 岩波書店, シリーズ「確率と情報の科学」 編集: 甘利俊一，麻生英樹，伊庭幸人 このペイジの省略 URL: http://goo.gl/Ufq2 刊行と まちがい・修正一覧) 第 1 刷刊行: 2012 年 5 月 18 日 第 15 刷刊行: 2018 年 3 月 15 日 原稿時点の PDF ファイル (参考用) 目次, さくいん, まえがき 韓国語版 (翻訳は滋賀大の李鍾賛さん, 2017-09-15) 「統計モデリング入門」ネット上のあれこれ (のごく一部) 丸善・ジュンク堂書店の「今年驚いた! 1 冊」の「驚きの出版賞」 に選ばれました! (web archive, KuboLog 2012-12-20) Amazon カスタマーレビュー はてな出版物 -- 言及ブログへのリンクなどがあります! ブクログ,
｢なるほど統計学」より
<<point>> １、標準偏差（ＳＤ）はばらつきを示す. ２、・対応がある＝それぞれの被験者でデータを追い、グラフで書くとふたつを線で結ぶことが出来る. 例：血圧降下の薬をある個人に与えて、その個人の＜投与前＞と＜投与後＞のデータの比較 ・対応がない＝ふたつの異なるグループでデータを取る。グラフで書いてもふたつを線で結ぶ意味が無い . 例：血圧降下の薬を＜投与したグループ＞と＜投与してないグループ＞とのデータの比較 ＊被験者の背景因子（身長、体重、年齢、性別・・）に差がないことが前提となる比較. ３、・パラメトリック＝量的データ。正規分布する。 ・ノンパラメトリック＝質的データ。正規分布しない。 →パラメトリック検定は実測値を使った検定方法で、ノンパラメトリック検定は順位を使った検定 ＊パラメトリックでは数字の開きや数字の絶対数をサンプルとして検定する。 ＊正規分布しないデータを比較する
言語研究者のための統計の学び方―より高度な内容｜Colorless Green Ideas
はじめに 先日、「言語研究者のための統計の学び方―基礎を身につける」という記事で、統計の基礎の学び方を紹介した。そこで紹介したことを学ぶだけでも、結構色々な言語研究ができる。だが、もう少し本腰を入れて言語研究をする場合は、統計に関して、より高度な内容を学んでおく必要がある。 今回は、統計の基礎を学び終えた言語研究者が次にどう勉強していけば良いかについて紹介する。 この記事で扱う内容 先日書いた「言語研究者のための統計の学び方―基礎を身につける」という記事では、統計の基礎をどう勉強すれば良いかについて触れた。今回は、より高度な内容を学ぶためにはどうすれば良いかについて紹介したい。図示すると、以下のとおりになるだろう。 言語研究者のための統計の学習順序 上に掲げた図からも分かるように、今回扱う内容は、「コーパス処理向け」・「言語実験向け」・「言語教育向け」の3つに分かれている。このように分けた
独断と偏見によるノンパラ入門 - 木曜不足
「ノンパラメトリック」って言うくらいだからパラメータ無いんかと思ってたら、パラメータめっちゃあるし。 機械学習のネーミングのひどさはこれに始まった話じゃあないけど、それにしたって。 ノンパラの一番素朴なやつ( K-means とか)は本当にパラメータ無くてデータだけだから納得なんだけど、だんだん欲が出てパラメータ足しちゃったり派生させちゃったりしてるうちに、よくわかんなくなってきちゃったんだろうかねえ。まったく。 どれどれ、と英語版 Wikipedia の "Non-parametric statistics" を見たら、なんか意味が4種類くらい書いてあるし。じゃあ名前分けろよ。 en.wikipedia.org とりあえずここで言う「ノンパラ」とは、変数の個数決めなくていい「分布の分布」なメタっぽいやつのこと。つまりディリクレ過程とか、ディリクレ過程とか、そこらへん。 「あー、ノンパラベ
第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 - ＠IT
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
RjpWiki - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですRjpWiki はオープンソースの統計解析システム 《R》 に関する情報交換を目的とした Wiki です † どなたでも自由にページを追加・編集できます． (初めて投稿・既存記事への追加・修正を行なう方はこのページ末の注意*1を御覧下さい) ページへのファイル添付については、画像ファイルのみパスワードなしで可能としてあります(ページ上部「画像添付」より)。その他のファイルの添付はパスワードを入力することで可能です(ページ上部「ファイル添付」より)。現在のパスワードは, Rでの round(qt(0.2,df=8),3) の実行結果です。 スパム書き込みに対処するため、書き込み系の処理に対してパスワードを設けました。ユーザ名の欄には，Rで round(qt(0.2,df=8),3) を実行
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
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
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http://www.singularpoint.org/blog/math/stat/conjugate-prior/
こんにちは統計学：Pythonによるχ２乗検定・ｔ検定・Ｕ検定・分散分析・多重比較・相関係数の計算