統計の基本事項
トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 基本統計量 平均（算術平均）値は、（データ値の総和）÷（データ数）となる。（或るデータの値）－（平均値）を、そのデータの偏差という。偏差の絶対値の大きいデータが多ければ、そのデータ群はばらつきが大きい。データ群のばらつきの大きさを単純に偏差の総和とすると、偏差には正負があるので相殺されてしまう。 そこで、各データの偏差を二乗する（こうすれば必ず正の値になる）。（各データの偏差の二乗の総和）÷（データ数）をそのデータ群の分散と呼び、ばらつきの大きさを表す。また、分散の平方根を標準偏差という。英語では偏差はDeviation、分散はVariance、標準偏差はStandard Deviationとなるので、標準偏差はS.D.と略記される事も多い。 統計の最も基本的な量である基本統計量としては、他に最大値、最小値、範囲（最大値－最小値）、中央値（デ
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
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