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はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか? 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
マイクロソフト社が技術分野でもっと熱い専攻の一つとして分析/統計をあげている(Microsoft JobsBlog)。同社以外でも統計学は、今後最も有益なスキルの一つだと考えているようだ(NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics)。しかし、データマイニングの話も一般化しつつあって学習ノウハウなども公開されているが、経験にあわない部分が多い。統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い7つのポイントをあげてみた。 1. 学習機会やテキストは山のようにあるので利用する 確率・統計の日本語テキストは山のようにあり、大学のコースワークを振り返っても、理文問わずにほとんどの学部で確率・統計はあったはずだ。大学院のコースワークでは英語の文献を好む傾向があるが、上級テキストでも日本語のものも少なくない。また「マンガでわかる統計学」のよ
統計学自習ノート索引 Last modified: Aug 25, 2004 直前のページへ戻る 全文検索 関連リンク: 統計学用語辞典 統計学関連…何でも掲示板 検索したい用語の1番目の文字を以下からクリックして下さい。 その後,目的の用語をクリックします。 あ・か・さ・た・な・は・ま・や・ら・わ 英字など 先頭へ戻る Cox−Mantel 検定 Cox の比例ハザードモデル Cutler−Ederer 法 F 分布 F 分布表 Kaplan−Meier 法 Log−rank 検定 meta−analysis t 検定 T 得点 t 分布 Σ記号 あ 先頭へ戻る イエーツの補正 因子得点の求め方 異常値 一元配置分散分析 一変量データの分布の数値表現 一様分布 一致推定量 一致性 一致率 一般化 Wilcoxon 検定 因子軸の斜交回転 因子軸の直交回転 因子得
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