ホルマリン
1点だけご確認ください． 10%ホルマリン溶液はリン酸bufferで調製しますが，そのリン酸bufferを蒸留水で調製したものと，生食で調製したもの（PBS）と使い分ける場合があります． 指定がありますか？ なければ蒸留水の方でよろしいかと思います． ウチの会社のレシピは以下のようになっています（10L調製）． 1）リン酸二水素カリウム（KH2PO4）…25g 2）リン酸水素二ナトリウム12水和物（Na2HPO4・12H2O）…170g 3）ホルマリン原液…1000mL 1）,2）を蒸留水（水道水でも可）にきちんと溶解させて5～7L（だいたいでOKです）とする． その後，3）を加える． 最後に蒸留水（水道水でも可）を加えて全量を10Lとする． 余談ですが，ウチでは他の固定液との混合をさけるために，1%エオジン水溶液を数滴たらしてわずかに赤くしています．固定の浸透力に対するエオジンの影響はほ
新聞紙の上手な縛り方。
今まで新聞業者が専用の袋をくれていたのでその中に入れて回収業者に出していたのですが、新聞を変えたため袋をくれなくなりました。ビニール紐で自分でくくらなければならないのですがうまくくくれません。ずっと前にテレビで上手な縛り方を紹介していたことを覚えているのですが、肝心の内容を覚えていません。 ・力はあまりいらない ・きつく縛れ、紐を結ぶときに緩まない。 そういう縛り方、紹介しているサイトなどがあれば教えていただけませんか。
回帰曲線の有意差の検定
＞＞＞ 対数をとることにどういう意味があるのでしょか 例えば、最も単純に傾きが１の直線 ｙ＝ｘ が真の直線になるとしましょう。 ここで、極端な例として、 ｘ＝１のときに、２つのデータ （１、 ０．１） と （１、１．９） があるとしましょう。 つまり、１の両側に等しく±０．９ずつ外れてる２つのデータです。 前者から得られる傾きは０．１です。 後者から得られる傾きは１．９です。 両者はｙ／ｘの真の値（＝１）の上下に全く同じ幅の誤差ですが、比率で言えば、２０倍近くの違いがあります。 （１、０．１）は、（１、１．９）よりも外れているデータとして扱わなければいけないはずです。 この不合理さは、ｙ／ｘの対数を取れば解消できます。 なお、 真の傾きに対する各データｙｋ／ｘｋが、あまり外れていなければ、一次近似と同じ考え方で、対数を取る必要はありません。ただし、その場合、外れ具合は、どんなに大きくても±
不偏分散の (n-1)で割る理由、、、
分散の計算では、nで割る母分散と、(n-1)で割る不偏分散がありますが なぜ(n-1)で割るのか、いまいち直感に訴える説明に出会っていません。 たいていの本では、天下り式に「(n-1)で割る」とだけしか書いて いません。たまに親切な本では計算式に平均値が入っているので自由度は nから1だけ少なくなる云々とありますが、自由度が何故1減らなければ ならないのか、いまいち理解出来ません。 もう少し高度な本になると、期待値Eやら分散Vやらが出て来て、 不偏統計量云々の「ややこしい」説明が出て来ますが、これも直感に 訴えかける説明ではありません。 数物系出身ながらお恥ずかしい質問ですが、いざ自分に問いかけてみると 納得できる説明が出来ません。「なるほど！」というご説明をいただけると 幸いです。よろしくお願いします。
相関分析の相関係数と重回帰分析の偏回帰係数の違いの説明
こんにちは．相関係数と偏回帰係数の違いのご質問ですね？ この質問に答えるためには，(1)相関係数／回帰係数の違い，(2)「偏」あり／「偏」なし，に分解して考える必要があります． ──────────────────────────── X 061 072 084 095 097 098 100 113 126 130 Y 083 082 099 096 115 108 095 111 114 135 ──────────────────────────── (1)相関係数／回帰係数 上記のXとYのデータがあります．Excelなどの表計算で実際に相関係数や回帰係数で求めてみましょう． 回帰係数とは，回帰式の「傾き」のことですが，Excel関数「=SLOPE(範囲1, 範囲2)」を，そして相関係数はExcel関数「=PEARSON(範囲1, 範囲2)」使うことで算出できます． さて，回帰係数と
Mann-Whitney Rank Sum TestとU-testの違い？
２群の比較については、データの集まりが、正規分布していると仮定できる場合と、正規分布しているとは言えない場合で異なります。正規分布していると言える標本は、ｔ検定の方が検出力が高くなります。逆に非正規分布の場合は、ノンパラの適切な検定手法を選択できれば、ｔ検定に比べて検出力が高くなります。 さらに、各群の標本が、同じ対象物(もしくはほとんど同じ条件と言える対象物）から得られたデータ（例えば同じ被験者(物)から、使用前、使用後のデータを取るとか、同じ条件の場所で栽培された品種１と２を比較するなど）という、「対応のある」場合と、そうでない(対応がない<独立>)場合とに分けて考えます。 なお、対応２標本と独立２標本か、どちらに相当するのかということでは、データを表にしてみたときに、標本群Ａと標本群Ｂの各データを並べて、同じ対象物から得られたデータとして並べられる(対応)か、または一方の標本群のデー
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
回帰係数のt検定について - 数学 - 教えて！goo
