文系人間がゼロから統計検定２級を取るための最短ルート : けっこんしきごっこ。
2014年03月28日 文系人間がゼロから統計検定２級を取るための最短ルート もはや更新が月イチ以下になってる当ブログですが、 どうやら統計検定の受験記にアクセス数が集中してるようです。 （記事：統計検定２級＆統計調査士を受験しました） 他の記事へのアクセスなんて、ほぼゼロなのは秘密です。 そんな私ですが、統計の勉強を始めたのは１年半前です。 大学の専攻は心理学。いわゆる「文系」の人間でした。 専門課程で必要に駆られて勉強を始めてから、 だいたい１年で統計検定２級のラインまで到達しています。 ２級を取れば、MARCHレベルの大学でも優秀な方に入るはずです。 「大学で統計を勉強した！」と、とりあえずドヤ顔できるくらいだと思います。 あと、どうやらブログのアクセス数的に、ネットの世界でもドヤ顔できるらしいです。 今回は、「文系だけど・・・」「統計って？」というレベルからスタートして、 「簡単な
2標本の母平均の差の区間推定における必要なサンプルサイズの計算フォーム | ブログ | 統計WEB
誤差（：デルタ） 2標本の母平均の差が、上下にどの程度の範囲内に収まって欲しいかを表します。例えば、2標本の母平均の差を 程度としているなら、母平均の差が の範囲内に収まることを目標とします。 信頼度（） 例えば、2標本の母平均として想定している差を 、誤差を 、信頼度を90％としたとき、これは100回中90回は2標本の母平均の差が の範囲内に収まることを意味します。 標準偏差（：シグマ） 今、母集団の分散はわかりませんが、母集団の分散がわからないからと言ってその値を設定せずにサンプルサイズを設計することはできません。標準偏差の値は、予備調査のデータや過去に行われた類似調査のデータ、または何らかの情報に基づく予測値を用います。 サンプルサイズ 母分散がわからない場合の対応のない2標本の母平均の差の区間推定は以下の式で行われます。 ここで、、 は標本1と標本2の母平均、、 は各サンプル平均、
どこにも書いてない、誰も教えてくれない「統計解析」：情報機構 講師コラム
講師コラム：足立 堅一 先生 統計解析に詳しい足立堅一先生のコラムをお届けしております。 コラムへのご意見、ご感想がありましたら、こちらまでお願いします。 『 どこにも書いてない、誰も教えてくれない「統計解析」 －本当に重要な“勘どころ”とは－ 』 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] 第1回 統計学とは？ （2007/07/10） ― 各種統計学とあなたが求めるものは？ １．１． 語源的意味とその目的 最初に、statistics (統計学)という言葉の語源を知ることにより、統計学の当初の目的とその後の変遷・発展(evolution)を知っておくことは、有意義であろう。 "statistics"は、Latin語のstatus(状態) を起源とし、それが国家を意味するようになり、１８世紀のドイツで今日の統計学を意味する語が学術用語として誕生する。「国家の状態」を調
良書だと思う、色々な分野の統計本の紹介 - Interdisciplinary
メモがてら、これまで読んで解りやすかったり明瞭だと思った統計関連の本をご紹介します。精読はしていないけれどこれは良さそうだ、と思ったのも入れます。適当に分類して、カテゴリーごとに。 私自身も勉強中なので、これいいよ、というのがあれば教えてもらえれば幸い。 ※本の画像→説明文 という配置にしてあります ※上下巻ある場合には上巻のみリンクします 準備 少なくとも、中学生で習うくらいの数学は解っていないといかんともしがたいと思います。で、統計を勉強してみたい、でも数学は中学で挫折した、という私みたいな人間も多いだろうな、と。 方程式のはなし―式をたて解くテクニック 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 1977/09メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 281回この商品を含むブログを見る関数のはなし〈上〉 作者: 大村平出版社/メーカー: 日科技連出版社発売日: 201
統計には誤差があるんですってば - マーケットの馬車馬
このブログは最近は隔週刊を目安にしているので、今日はエントリーを書く気はなかったのだが、週末にこんなアツいネタを用意されてしまっては書かないわけにも行かない。これは何かの挑戦ですか朝日新聞社。 要するに、朝日新聞社の社員が小泉首相の靖国参拝についての世論調査の解釈を巡って大激論の末に乱闘騒ぎになって警察が呼ばれた、というしみじみと味わい深いイベントがありました、ということらしい。ただ、筆者はこの乱闘騒ぎそれ自体についてどうこう言うつもりはない。オトコノコたるもの、拳で友情を語り合うのは至極自然な事である。日本が誇るクオリティペーパーの社員が40になっても青春の輝きを保ち続けていたという事実に、筆者は日本の将来の明るい輝きを見た思いがした。後は来月あたりに、彼らが肩を組んで夕日へ向かって歩み去る姿を築地界隈で見る事が出来るかどうか、それだけが関心事だ。 で、一体彼らはどんな問題にその青春の熱
ハンバーガー統計学にようこそ！
｜向後研究室ホームへ｜次へ→ ハンバーガーショップで学ぶ 楽しい統計学 ──平均から分散分析まで── Web独習教材「ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学《にようこそ！ この教材は、実際に大学の授業で使用したものです。それを一般公開しますので、どうぞお役立てください。 下のメニューに従って１章から７章まで順番に学習していくと、平均から分散分析までを習得することができます。大学の卒業論文レベルで使う統計学として、きっと役立つことでしょう。なお、相関（相関から因子分析まで）については、姉妹編の「アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学《が公開されています。 さあ、がんばって進めていきましょう。 教材メニュー
nabokov7; rehash : 誤差を○%以内におさめるには，サンプル数(標本数)がどれくらい必要か (補)
November 29, 201000:29 カテゴリ統計 誤差を○%以内におさめるには，サンプル数(標本数)がどれくらい必要か (補) このブログ、以前に書いた「誤差を○%以内におさめるには，サンプリング標本数がどれくらい必要か」という記事へのアクセス数がけっこうコンスタントにあるんですよね。自分でも時々必要になる情報なので、自分用メモも兼ねて書き留めておいたんだけど、いまみてみたらリンク先が軒並み not found になってる... というわけで、このページに簡易計算機を作っておきました。 例えば「あなたはこの番組を見ましたか? (yes/no)」というような質問を○人にして、その結果が yes○% : no○% だったときに、その誤差はどれくらいか」(あるいは誤差○％以内におさめるには最低何人に質問すべきか) を知りたいときに使います。必要とする精度からサンプル数を計算したり、回答
高校数学の基本問題
「あなたがまだやっていない問題」は、背景色・文字色の変化なし 「あなたが弱い問題」は、この色 「あなたが半分ぐらいできる問題」は、この色 「あなたがよくできる問題」は、この色
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
政府統計の総合窓口 GL01010101
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