分析のいろんな仮定と，それに対する頑健さ・対処法 | Sunny side up!
統計分析にはいろんな「仮定」があります。例えば，ｔ検定はデータが正規分布である必要がある，などなど。しかし，仮定を満たさないからといって，その方法が全く使えなくなるとは限りません。 そこで，よく使われる統計手法の仮定と，それらに対する頑健さ，つまりどれぐらい逸脱を許容できるのかについてまとめておきます。 また，仮定の逸脱に対して脆弱なものにたいして，どのような対処が可能かについても書いておきます。 ただ，この記事で書いているいくつかの基準は，ただの目安なので盲目的に信じないでください。僕は統計の専門家ではないので，「ああ，そんな感じなのね」的に受け取ってもらえればと思います。 二群の平均値の差の検定（ｔ検定） いわゆるｔ検定の仮定は，3つあります。 ・母集団が正規分布に従っている（母集団の正規性の仮定） ・二群の分散が等しい（分散の均一性の仮定） ・サンプルが独立に抽出されている（サンプル
総務省｜報道資料｜統計におけるオープンデータの高度化
総務省は、政府統計のポータルサイトであるe-Statなどで広く公開している政府統計データについて、より高度な利用を可能とする取組についてまとめました。 総務省統計局は、政府統計の中核的機関として、人口や事業所・企業、消費など国の基幹となる重要な統計を作成しております。データ提供の面においても、e-Statを通じ広く公開してきました。 （政府統計の総合窓口(e-Stat) http://www.e-stat.go.jp） 現在、政府全体でオープンデータへの取組を推進しているところですが、これらの取組をリードする総務省として、政府統計の情報提供のかたちを更に高度化すべく検討を行い、独立行政法人統計センターと協力し、トップランナーとして次のような取組を進めています。具体的には次の3つです。 (1)API機能による統計データの高度利用環境の構築 (2)統計GIS機能の強化 (3)オンデマンドによる
統計学入門−目次
最終更新日：2022年08月24日 前口上へ 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
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