『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版｜Colorless Green Ideas
科学における統計の誤用について説明した『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本の日本語版が翻訳され、出版されることになった。この翻訳書について、どういった内容であるか、どういった人におすすめであるかを紹介する。 はじめに このたび、私の翻訳した『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が勁草書房から出版されることになった。2017年1月27日ごろから書店などで手に入るようになる予定である。 アレックス・ラインハート〔著〕・西原史暁〔訳〕．(2017).『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』東京：勁草書房． 訳書版元サイトでの紹介：ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書｜勁草書房 訳書版元サイトでの紹介その2（けいそうビブリオフィル）：訳書の「はじめに」を閲覧可能 [1] 原書：Reinhart, A. (2015). Statistics Done Wrong
「明日から使えるシンプル統計学」で明日から統計学を使おう！
ある人から教えてもらった言葉で、「普段からニュースにでてくる数字の統計的な意味をとらえるように訓練しておく」とビジネスの中で活かせるようになっていくというのを教えてもらったことがあります。 というのが少しでもできるようになりたいという気持ちから『明日から使えるシンプル統計学』を読み始めました。 今回はこの書籍から、特に参考になった点をピックアップしていきます。 🗻 統計が役立つ3つの場面1) 問題解決 => 統計情報から課題を抽出する 2) 企画立案 => 提案の根拠を統計情報から示す 3) 説得 => 統計情報(数字)をパワーにしてジャッジを促す 🚕 統計を実務で活かす難易度が低い => 平均・標準偏差・グラフ化により、データを読み込んで把握する 難易度が高い => 相関や回帰分析、検定を通してデータを統計的に分析する 大切なことは実務に活かせること、相手に納得してもらうこと。 🎉
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
Scientific method: Statistical errors - Nature
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Stan
Stan is a state-of-the-art platform for statistical modeling and high-performance statistical computation. Many thousands of users rely on Stan for statistical modeling, data analysis, and prediction in the social, biological, and physical sciences, engineering, and business. Stan interfaces with the most popular data analysis languages (R, Python, shell, MATLAB, Julia, Stata) and runs on all majo
econdays.net - econdays リソースおよび情報
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統計科学のための電子図書システム
2019年10⽉1⽇ 統計科学のための電子図書システムは 統計数理研究所の機関リポジトリに移行しました。 移行後のページ
『【C83新刊】紅魔館の統計学なティータイム――市民のための統計学Speical』
後藤和智事務所OffLine サークルブログ（旧）同人サークル「後藤和智事務所OffLine」のサークルブログは下記に移転しました。＞http://kazugoto.hatenablog.com/ 著者サイトはこちら：http://www45.atwiki.jp/kazugoto/ Twitter：@kazugoto 「コミックマーケット88」1日目東「D」25a。 【書誌データ】 書名：紅魔館の統計学なティータイム――市民のための統計学Speical 発行日：2012（平成24）年12月31日（コミックマーケット83） 著者：後藤和智 表紙：さとうきび（粟米湯） http://sumitan.sakura.ne.jp/ サイズ：B5 ページ数：160ページ 価格：即売会…1,500円／書店委託…1,800円 通販取扱： コミックとらのあな http://www.toranoana.jp/
メディア・パブ: 著名アナリストMary Meakerのスライド｢Interenet Trends｣2012年版が公開
Mary Meeke氏のスライド｢2012 Internet Trends｣が D10 Conferenceで公開されたので、その中から興味深いものを紹介する。 Mary Meeke氏はMorgan Stanleyのアナリストとして有名であったが、現在、KPCB（Kleiner Perkins Caufield & Byers）のパートナーとして活躍している。彼女が提供するプレゼンはいつも定番資料として、引用されることが多い。今回の｢2012 Internet Trends｣はモバイル市場に照準を定めたスライドである。 最初は、各国別の3Gモバイルの加入者数から（2011年第4四半期）。モバイル先行国の日本と韓国では、3Gモバイルは人口の9割前後にも普及しているが、世界的には米国も含めて今が3Gモバイルの爆発的な成長期である。 世界の先進国を中心に、3Gインフラの拡大に合せて、スマートフォ
統計的自然言語処理と機械学習・統計学の未来
1 § ¦ ¤ ¥招待論文 Invited Paper 統計的自然言語処理と機械学習・統計学の未来 Statistical natural language processing and Statistics in the future 持橋 大地 Daichi Mochihashi 統計数理研究所 モデリング研究系 Department of Statistical Modeling, The Institute of Statistical Mathematics daichi@ism.ac.jp, http://www.ism.ac.jp/˜daichi/ keywords: computational linguistics, statistics, statistical machine learning Summary This paper reviews the la
今年紹介してきた統計学・機械学習・R・データマイニングの本やサイトまとめ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
もう今年も終わりですね。今日はクリスマスというのに何をしてるのやら、、、とか思いつつ記事を書いてます。1年の大掃除の意味も込めて、今年いろんな人に紹介してきた本やサイトをまとめておこうかなと思います。 まずは定番の2冊。「機械学習」「統計的学習」と名前は分かれていますが、同じ手法を視点を変えて説明しているような感じです。 PRLM（機械学習、一部PDFあり） Hastie本（統計的学習、PDFあり） 機械学習をいきなり英語で本格的に学ぶのがキツい場合は、これらの本やサイトが網羅的なのでオススメです。 多変量解析入門――線形から非線形へ 作者: 小西貞則出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2010/01/27メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 14人 クリック: 347回この商品を含むブログ (9件) を見る 機械学習 はじめよう（記事へのリンク） 英語の初級本は「おしゃスタ」勉強会
生態学データ解析 - 統計学授業 2008
教科書化のお知らせ: この「講義のーと」が 教科書 として出版されました!! (2012-05-18) 講義のーと PDF ファイルは北大図書館 HUSCAP からダウンロードできます (2012-07-13) 統計学の授業やります (2008 年度後期, 2008 年 10 月 27 日より) 教室: 北大・地環研 A 棟 8F A803A 教室 講釈: 久保拓弥 2008 年 10/27-11/13 の講義 (+ 補講 2 回) (第 1 回) 10/27 (月) 生態学データ解析の統計モデリングとは? (第 2 回) 10/30 (木) さまざまな確率分布と最尤推定 (第 3 回) 11/06 (木) 一般化線形モデル (GLM) 1 -- ポアソン回帰 (第 4 回) 11/10 (月) 一般化線形モデル (GLM) 2 -- ロジスティック回帰 (第 5 回) 11/13 (木)
Google Chart API で Graphviz が使える！すごい！
Google Chart API で Graphviz が使える！すごい！ 2011-02-15-3 [WebTool][WebAPI] （統計情報のグラフではなく関係性の）グラフを簡単に画像表示する方法はないかなあといろいろ調べていたら、Google Chart API で Graphviz が使えるということを知りました。Graphviz ってローカル環境にインストールするため、WebAPI全盛の今となっては若干敷居が高く感じていたので、これは非常にありがたいです。 GraphViz Charts (Experimental) - Google Chart Tools / Image Charts (aka Chart API) - Google Code http://code.google.com/intl/ja/apis/chart/docs/gallery/graphviz.h
グラフィカル・モデリングとは? | Theoretical Sociology
グラフィカルモデリング (統計ライブラリー) この商品の他のレビューをみる» 評価： 宮川 雅巳 朝倉書店 ￥ 3,990 (1997-02) ハウツー本というよりは、数学的な原理原則にウェイトのある本なので、やや難しいというか興味のない部分もあるが、実際の分析の手順も書いてあり役に立つ本であった。特に条件付き独立の意味を確率論から説き起こして、多次元正規分布や多重クロス表にまで敷衍しているあたりは（ハウツーとはあまり関係ないが）勉強になった。 グラフィカル・モデリングとは、パス解析風に変数間の関連を図解する統計手法といえる。古典的パス解析もグラフィカル・モデリングの一種と位置付けられる。宮川氏によれば、探索的な分析の手法である。変数間に因果関係を仮定してもいいし、しなくてもいい。潜在変数は使えないが、観測変数間の関係に関しては構造方程式モデル (SEM) よりも柔軟性が高いと感じた。例え
多変量データの視覚化のための統計的グラフィックス | Theoretical Sociology
Statistical Graphics for Visualizing Multivariate Data (Quantitative Applications in the Social Sciences) この商品の他のレビューをみる» 評価： Professor William George Jacoby Sage Publications, Inc ￥ 1,298 (1998-03-19) 3つ以上の連続変数の関係を視覚的に表現する方法を論じた本。変数が2つならば散布図を描けばよいが、3つになると視覚的な理解はほとんど無理である。たまに3次元の散布図のたぐいを発表で見せる人がいるが、ほとんどの場合、聴衆には理解不可能で、単なる自己満足に終わっている。3次元プロットは確かにかっこいいかもしれないが、錯視のせいで正確な理解が難しい。Jacoby も否定的である。 3次元プロットを除く
地デジ受信機の普及台数が5703万台に--NHK調査
NHKは10月8日、2009年9月末現在における地上デジタル放送受信機の普及状況を発表した。 まとめによると、地上デジタル放送受信機の普及台数は約5703万台。その内訳は、プラズマテレビ、液晶テレビが約3606万台で63.2％を占めるほか、チューナー内蔵録画機を含むデジタルチューナーが1266万台（22.2％）、CATV用セットトップボックスが759万台（13.3％）、ブラウン管テレビが72万台（1.3％）となった。 また、BSデジタル放送の受信機台数は約5852万台。地上放送同様に、プラズマテレビ、液晶テレビが全体の61.3％を占めるが、CATV経由でアナログ変換して視聴している世帯は、約128万世帯になるという。
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Estimate Cohen's d for effect size
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)
統計検定：Japan Statistical Society Certificate
A to Z Product Listing of SAP Applications, Software and Platforms
