比率の検定・独立性の検定1.母比率の検定 標本におけるある比率が母集団の比率と等しいかどうかを検定する方法です． 標本における比率をp，母集団における比率をp0とすると，帰無仮説H0: p = p0に対して検定統計量， が標準正規分布に従うことを利用して検定します．判断基準は以下のようなものでした．
A/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TT
本記事の編集方針 ※この記事に興味をもたれた方は、 A/Bテスト カテゴリーの記事一覧 - 廿TT も、必要に応じてご覧いただければと思います。 本記事はもともとは、「A/Bテストの数理」への批判：「有意」とはなにか の続き的なエントリでした。 しかし、予想外に反響があったため Request for Comments（ご意見求む）の精神で、随時更新している部分もあります。 ただし、ベースとなる主張、Web系施策のA/Bテストに、仮説検定は向かないという部分は変化していません。 もしぼくの考えが変わり、「やっぱ仮説検定、いいかも」となった場合、本記事の存在価値はほぼ消滅します。 そのようなことがあれば、ページ最上部に「考えが変わりました」と明記します。 また、他の修正箇所も区別して明記し、差分がわかるようにします。 ただし細かい言い回しや、誤字脱字等はだまって修正します。 目次： そもそも
Rの基本パッケージ中の回帰、分散分析関数一覧 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですR の回帰分析と分散分析関数の簡易一覧 Rは回帰分析関連の関数を多数持ち、統計解析機能の中心的位置を占める。 以下では、線形(重)回帰モデル、一般化線形モデル、非線型回帰モデル、そしていくつかの 現代的手法用の関数を紹介する。現代的な統計理論では、分散分析も線形回帰モデルとして処理することが 普通であるため、分散分析関連の関数もここで一緒に紹介するのが適当である。 線形モデルを当てはめる lm() 関数 lm() は線形モデルの当てはめに使われる。回帰分析、および一元配置 分散・共分散分析を行える(後者に付いては aov() 関数の方がより広範囲なインタフェイスを与える)。 lm(formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr"
生態学データ解析 - 本/データ解析のための統計モデリング入門
講義のーと の内容を詳しく説明したものです 著者: 久保拓弥 出版社: 岩波書店, シリーズ「確率と情報の科学」 編集: 甘利俊一，麻生英樹，伊庭幸人 このペイジの省略 URL: http://goo.gl/Ufq2 刊行と まちがい・修正一覧) 第 1 刷刊行: 2012 年 5 月 18 日 第 15 刷刊行: 2018 年 3 月 15 日 原稿時点の PDF ファイル (参考用) 目次, さくいん, まえがき 韓国語版 (翻訳は滋賀大の李鍾賛さん, 2017-09-15) 「統計モデリング入門」ネット上のあれこれ (のごく一部) 丸善・ジュンク堂書店の「今年驚いた! 1 冊」の「驚きの出版賞」 に選ばれました! (web archive, KuboLog 2012-12-20) Amazon カスタマーレビュー はてな出版物 -- 言及ブログへのリンクなどがあります! ブクログ,
JIN'S PAGE - R
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
Rで線形単回帰分析 - matsuou1の日記
次回のTokyo.Rの開催が近づいてきたので、前回の復習を兼ねてRで回帰分析をやってみます。 今回は最も単純な線形単回帰分析を行います。 回帰分析の流れ 回帰式を求める意義があるか検討する（説明変数と目的変数のグラフを作成する等） 回帰式を求める 回帰式の精度を確認する 回帰係数の検定を行う 信頼区間と予測区間を求める 回帰式を求める意義があるか検討 無相関なデータに対しても、数学的には回帰式が求められるため、検討しておくことは重要です。 データはマンガでわかる統計学 回帰分析編のデータを使用してみます。 ある喫茶店のアイスティーの売り上げとその日の最高気温についてのデータです。 > norns temperture icetea 8/22 29 77 8/23 28 62 8/24 34 93 8/25 31 84 8/26 25 59 8/27 29 64 8/28 32 80 8/2
統計（METI/経済産業省）
6月10日特定サービス産業動態統計速報(4月分) 5月31日石油統計速報(4月分) 5月31日第53回 令和5年(2023年)調査 海外事業活動基本調査 確報 5月31日商業動態統計速報(4月分) 5月31日鉱工業生産・出荷・在庫指数速報(4月分) 5月31日製造工業生産予測指数(5月調査) 5月31日鉱工業出荷内訳表・総供給表(4月分) 5月31日経済産業省生産動態統計速報(4月分) 5月21日特定サービス産業動態統計確報(3月分) 5月20日第3次産業活動指数(3月分) 5月17日経済産業省生産動態統計時系列表(61ヶ月) 5月16日商業動態統計確報(3月分) 5月16日製造工業生産能力・稼働率指数(3月分) 5月16日経済産業省生産動態統計確報(3月分) 5月16日石油統計月報(3月分) 3月27日「2023年経済構造実態調査」一次集計結果 産業横断調査（企業等に関する集計） 3月2
Open DATA METI | 経済産業省のオープンデータカタログサイト
本サイトは経済産業省がオープンデータを実践するために設置した試験サイト（β版）です。本サイトは、データ活用に関心がある企業、NPO、個人等の方々から色々な意見をいただくことで、少しでも使い勝手の良いサイトにしていくとともに、個人情報等に配慮した上で、経済省のみならず政府全体におけるオープンデータ推進の検討に活用させていただくことも考えております。そのため、本サイトでは、ユーザーの方々から様々な意見や要望をいただき、対して様々な意見や要望をいただく仕組みの一つとして、「DATA METI活用パートナーズ」を設置しております。この「DATA METI活用パートナーズ」の概要と申込についてはこのページのとおりとなりますので、御関心のある方は是非ご覧下さい。 なお、いただいたコメントを踏まえ、柔軟な修正を逐次していくことを考えております。そのため、利用規約も含め、予告無く本サイトは変更される可能性
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
統計学的検定に対するある拒絶反応
「この最後の信頼区間の使い方違和感ありません？」と言われて、「仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む）」と言うブログのエントリーを見てみたら、色々と統計学への誤解が積み重なっており、さらにデータが仮説を裏付けないと言う事実に拒絶反応を示していた。色々と問題があるのだが、気付いたところを幾つか列挙してみたい。 1. 仮説検定は基本的に行うべき 問題エントリーで『「施策の効果をテストしたいな」「はい。仮説検定」って、それってのび太くんにとって有益なの？』と言っているが、仮説検定をしないのはむしろ有害に思える。やっても毒にも薬にもならない事もあるわけで、そういう状況を示せ無いようなデータ分析にどれほどの意味があると言えるのであろうか。創意工夫した施策の効果が有意性無し（＝施策の効果があるとは言えない）と言われたら面白くは無いであろうが、必ずしも都合の良い結果が出
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データサイエンティストが要らなくなる日が来るかもしれない | IT Leaders
大手ITベンダーの研究所でビッグデータ活用に携わった経験を生かし、データサイエンティストに関する情報を発信する株式会社プリファードインフラストラクチャーの比戸将平氏に話を聞いた。 ―前職のIBM東京基礎研究所でデータ解析関連のプロジェクトを担当された経験を活かし、データサイエンティストに関する講演をされています。データ分析の現場を生々しく描かれていますね。 昨年ごろから、データサイエンティストという言葉を耳にする機会が増えました。興味を持って調べてみたところ、かつて私が担当していた業務そのものでした。当時、私は機械学習やデータマイニングを使って、顧客をセグメンテーションしたり、機械が壊れる前に兆候を検知したりする仕組みを構築していました。それならば、データサイエンティストと呼ばれる人材の実態や、悩みどころをシェアできるのではないかと考えたのです。 昨今、データサイエンティストには、期待が集
経済学、数学、統計学などの資料纏め - あんちべ！
※適宜追加します 経済学 計量経済学 京大 末石直也 http://www.econ.kyoto-u.ac.jp/~sueishi/econometrics/econometrics.html 経済数学系資料 http://www.f.waseda.jp/ksuga/ 経済学のための位相数学の基礎とブラウワーの不動点定理 http://www2.chuo-u.ac.jp/keizaiken/discussno39.pdf 経済学のための最適化理論：講義ノート http://www.meijigakuin.ac.jp/~mashiyam/pdfdocs/optimization.pdf 経済学に必要な最適化理論 http://mediaislandr.org/pdf/static_optimization.pdf 経済学のための確率論入門 http://www.meijigakuin.ac.
究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
株の話、経済の話、何の話だろう？
こんにちは。皆さんの好きなマーケットは何ですか？私は米株を中心にトレードしています。「やってやれないことはない！」どうぞ、よろしくお願いします。
租界〈Ｒ〉の門前にて
◇宣伝！— 三中信宏『みなか先生といっしょに 統計学の王国を歩いてみよう：情報の海と推論の山を越える翼をアナタに！』 2015年6月5日刊行，羊土社，東京，191 pp., 本体価格2,300円, ISBN:978-4-7581-2058-6 → 目次｜版元ページ｜コンパニオンサイト ◇連載〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉 羊土社から発行されている雑誌『実験医学』2014年2月号から隔月連載された〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉記事のオンライン版です． → オンライン連載トップページ 第1回 データ解析の第一歩は計算ではない（2014年2月号, pp. 442-447） 第2回 データの位置とばらつきを可視化しよう（2014年4月号, pp. 935-940） 第3回 データのふるまいをモデル化する（2014年6月号, pp. 1427-1433） 第4回 パラメトリック統計学への登り道〔1〕：ば
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