Seeing TheoryChapter 1 Basic Probability This chapter is an introduction to the basic concepts of probability theory.
「p値や有意性に拘り過ぎるな、p < 0.05かどうかが全てを決める時代はもう終わらせよう」というアメリカ統計学会の声明 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以前から同様の指摘は様々な分野から様々な人々が様々な形で出してきていましたが、アメリカ統計学会が以下のような明示的な声明をこの3月7日（現地時間）に発表したということで注目を集めているようです。 AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION RELEASES STATEMENT ON STATISTICAL SIGNIFICANCE AND P-VALUES Provides Principles to Improve the Conduct and Interpretation of Quantitative Science https://www.amstat.org/newsroom/pressreleases/P-ValueStatement.pdf The ASA's statement on p-values: context, process, and p
スタージェスの公式とそれによるヒストグラム出力スクリプト(Perl)
スタージェスの公式とそれによるヒストグラム出力スクリプト(Perl) 2014-04-22-1 [Algorithm][Programming][学び] スタージェスの公式(Sturges' formula)とは、ヒストグラムを書くときに、観測値の数 n に対して、柱の数（ビンの数、階級数）k の最適値、とは言わないまでも、そこそこ有用な値を求める手段の一つ。 公式と計算例 スタージェスの公式： Perl による計算例。 % perl -MPOSIX -le '$n=shift; $k=1+log($n)/log(2); print ceil$k' 10 5 % perl -MPOSIX -le '$n=shift; $k=1+log($n)/log(2); print ceil$k' 1000 11 % perl -MPOSIX -le '$n=shift; $k=1+log($n)/l
離散数のパーセンタイル（百分位点）について 1, 2, 3, ..., 99, 100 と100個の整数があった時に、99.9パーセンタイル点というのは以下のどの数値になるのでしょ…
離散数のパーセンタイル（百分位点）について 1, 2, 3, ..., 99, 100 と100個の整数があった時に、99.9パーセンタイル点というのは以下のどの数値になるのでしょうか 99, 99.5, 99.9, 99,901, 99.999, 100 また、90パーセンタイル点というのは以下のどの数値になるのでしょうか 90, 90.1, 91 実数のパーセンタイルはわかりやすいのですが、整数の場合 １． 該当のパーセンタイル点が２整数の中間の場合、どちらかに丸めるのか、２整数の中間点を取るのか、２整数のさらにパーセンタイル点を取るのか ２． パーセント計算に該当の点を含むのか含まないのか（「以下」なのか「より小さい」なのか） の２点がはっきりしません。 Webで検索しましたが記述がまちまちなので確認を取りきれませんでした。 よろしくお願い致します。
統計の教科書を公開 - 【小波の京女日記】(2013-03-12)
_ 統計の教科書を公開 2013年度の学部の講義「統計学」で使用するための教科書を公開します． http://ruby.kyoto-wu.ac.jp/~konami/Text/ このテキストは，今年度まである出版社から出してもらっていたのですが，かなりの訂正と加筆を行い，元の本からはかなり内容が離れてきてしまいました．また出版社も，売れ行きがぜんぜん悪いし，カリキュラムが変わって100人以上いた受講者が30人程度に激減して儲けのタネにならなくなり，書店から引き上げてしまったようです． そこで，思い切って改訂版はネットに公開して一般の人に自由に使ってもらい，学生が授業で使う分については，小部数印刷の業者に必要なぶんだけ印刷製本してもらうことにしました．なんと2日で製本までやってくれるということで，初回の授業で注文をとってから印刷すれば，次の講義では使えるわけです．便利な世の中です． どんな教
ヒストグラム作成の裏側： R 関数探訪 hist() 編 - ほくそ笑む
先日、簡単にヒストグラムを作成できるサイトを作ったわけですが、内部は R の hist() 関数を参考にさせてもらいました。 ヒストグラムの作成なんて簡単そう、と思われる方もいらっしゃるかもしれませんが、結構複雑です。 今日は、この複雑な hist() 関数を、コアの部分だけ取り出して、簡単に説明しようと思います。 階級数を決める まず、ヒストグラムを作成するときの問題点として、階級数をどうするかというのが問題になります。 つまり、データをいくつの領域に分割するか、ということです。 ヒストグラムの形状は、階級の分け方によって様々に変わります。 サンプルの数が少ないのに階級を多く分けてしまうと、縦がつぶれたヒストグラムができます。 逆に、階級数が少なすぎると横がつぶれてしまいます。 hist() 関数では、自動的に階級数を決める方法として、 スタージェスの方法 フリードマン-ディアコニスの方
簡単にヒストグラムを作成できるサイトを作った - ほくそ笑む
私は仕事でマイクロアレイの統計解析をやっています。 お客様からデータを頂いて、それを統計解析にかけるわけですが、マイクロアレイのデータ解析で一番最初にやることというのは、ヒストグラムを作ることです。 データの分布っていうのは統計解析をやる上では一番最初に見ておきたいものですよね。 それで、ヒストグラムを作るわけですけど、お客様から頂くデータはほとんどの場合 Excel です。 ところが、Excel にはヒストグラムを作ってくれる機能が無いわけです。*1 そんなわけで、私の場合は統計ソフト R を使ってヒストグラムを描くわけですけど、これがもう超簡単です。 hist(data) って打つだけで、ヒストグラム作れちゃう。 階級数とか階級幅とか、なんかいい感じにしてくれる。 めんどくさい設定一切なし。 というわけで、R サイコー！ってなわけなんですが、一つだけ欠点があります。 Excel のデー
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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)